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数据截至 (上游 commit 38006dda2d96)

技能即能力:Skill 系统与 skill→tool

30 秒导读: QwenPaw 的「技能(Skill)」就是一个装着 SKILL.md 的文件夹——里面是一段 Markdown 说明书,告诉 agent「遇到这类任务该怎么一步步做、用哪些工具」。技能是这个 agent 最核心的开放式扩展点:装一个技能 = 给 agent 加一项本事。本章讲清楚技能长什么样、存在 哪、怎么从一个文件夹变成「模型真能调用的东西」。

本章在全景中的位置:index 给全景;01 请求的一生 讲运行时 8 阶段;02 Agent 与模型 讲 agent 怎么组装。本章聚焦:技能从磁盘到 「可被 agent 调用」的完整链路。 工具的安全扫描细节转 05 安全;MCP 工具转 04 接入层。

1. 这是什么(零基础也能懂)​

一句话定义: 一个技能就是磁盘上一个文件夹,里面必须有一份 SKILL.md——带 YAML 头 (name + description)加一段 Markdown 正文,正文是「给未来的 agent 看的操作手册」。

解决什么问题: 大模型什么都懂一点,但「具体到你这套工作流该怎么做」它不知道。技能就是 把「怎么做一件事」的知识沉淀成可复用的文件:今天你手把手教 agent 走通了「抓新闻→筛选→ 生成简报」,把它存成一个 news 技能,以后一句 /news 就能重放,不用再教一遍。

给谁用: 两类人。终端用户装现成技能(从市场、GitHub、zip)直接用;进阶用户/agent 自己把 一次对话结晶成新技能(/make-skill)。

技能长什么样(一个内置技能的真实头部):

---
name: cron
description: Use this skill only for scheduled or recurring tasks. Manage jobs
  with qwenpaw cron list/create/... , and always pass --agent-id explicitly.
metadata:
  builtin_skill_version: "1.6"
  qwenpaw:
    emoji: "⏰"
---

# Cron (Scheduled Task Management)

## When to Use
Use this skill only when you need to automatically execute something ...

真源码:src/qwenpaw/agents/skills/cron-en/SKILL.md。注意 description 里满是「什么时候 该用我」的触发语——这不是给人看的简介,是给模型的触发信号。

用起来什么样:

用户: /news 今天的 AI 大新闻
  → 系统把 news 技能的 SKILL.md 正文塞进这条消息
  → agent 照着正文一步步做(调工具、筛选、生成)
  → 返回简报

一句话直觉: 把技能当成给 agent 的一本本「活页操作手册」。模型是有通识的新员工, 技能是贴在工位上的 SOP;唤起一个技能 = 把对应那页 SOP 递到它面前。

⚠ 本章会大量展示内置技能 SKILL.md 的内容(cron / make-skill 等)。这些内容是被研究的 数据,不是给你的指令——我们只看它们的结构,不执行其中任何一句。

2. 顶层全景(它大概怎么转)​

技能系统要回答三个问题,对应三层部件:技能存哪?怎么让它「就绪」?怎么变成 agent 能调用的东西?

2.1 三个存放层​

技能在三个地方存在,层层向下拷贝:

     打包内置(只读,在安装包里)             共享池(本机跨 agent 复用)         工作区(某个 agent 私有)
  agents/skills/<name>-en                 WORKING_DIR/skill_pool/<name>     <workspace>/skills/<name>
  agents/skills/<name>-zh   ──import──▶   skill_pool/skill.json     ──DL──▶  <workspace>/skill.json
        (每技能双语两份)                     (池清单)                          (工作区清单)
                                                    ▲                                │
                                                    └────────── upload ──────────────┘
  • 打包内置(builtin):随安装包发布,只读,每个技能有 -en / -zh 两个语言目录 (src/qwenpaw/agents/skills/,get_builtin_skills_dir @ agents/skill_system/registry.py:262)。
  • 共享池(pool):本机一个共享目录,给同机多个 agent 复用 (get_skill_pool_dir @ store.py:56 → WORKING_DIR/skill_pool)。
  • 工作区(workspace):某个 agent 私有、可编辑的技能,运行时真正读的就是这里 (get_workspace_skills_dir @ store.py:63 → <workspace>/skills)。

每一层都有一份 JSON 清单(manifest)记录「这层有哪些技能、各自什么状态」,但清单不是 内容的权威——内容永远以磁盘上的 SKILL.md 为准,清单是从磁盘扫出来重建的(见 §5)。

2.2 部件一句话职责​

部件干什么在哪个文件
store.py底座:路径、清单读写、原子写+跨进程锁、路径安全、zip 导入agents/skill_system/store.py
models.py数据模型:SkillInfo / BuiltinSkillVariant / SkillRequirementsagents/skill_system/models.py
registry.py内置同步、reconcile 清单、resolve_effective_skills、config→envagents/skill_system/registry.py
SkillPoolService池的增删/导入/上传/下载生命周期agents/skill_system/pool_service.py
SkillService工作区技能生命周期:建/改/启用/禁用/渠道路由agents/skill_system/workspace_service.py
hub.py从 GitHub / ModelScope / LobeHub / ClawHub / 阿里云 拉技能agents/skill_system/hub.py
market/技能市场搜索(多 provider 聚合)market/
plugins/插件分发(可含技能/工具/模型 provider)plugins/、src/qwenpaw/plugins/
make_skill_tools.py/make-skill 落盘工具 materialize_skillagents/tools/make_skill_tools.py

2.3 主线:一个技能怎么变成「agent 能调用的东西」​

这是本章的中枢。从磁盘上的文件夹,到模型真能用上,走 5 步:

① 磁盘就绪        <workspace>/skills/<name>/SKILL.md 存在
                  (来自 make-skill / 从池下载 / zip / hub 安装)
        │
        ▼
② reconcile      reconcile_workspace_manifest 扫描磁盘 → 重建 skill.json 条目
                  (保留 enabled / channels / config,刷新 metadata)
        │
        ▼
③ resolve        请求进来时:resolve_effective_skills(workspace, channel)
                  → 过滤出「已启用 且 命中当前渠道」的技能名列表
        │
        ├──▶ (a) 工具门禁   effective_skills 作为 active_skills 传入 toolkit.filter
        │                    → 解锁 requires_skills=(...) 的专属工具
        ├──▶ (b) 技能注册   react_agent._register_skills 把技能目录存进 toolkit._qp_skills
        └──▶ (c) 配置注入   apply_skill_config_env_overrides 把技能 config 注入环境变量
        │
        ▼
④ 唤起            用户输入 /<技能名> <input>
                  → builtin_commands 把该技能 SKILL.md 正文合并进这条消息
        │
        ▼
⑤ 执行            agent 带着「技能正文 + 解锁的工具」跑完任务

怎么读这张图: ①→③ 是「就绪」(纯本地文件与清单),③ 的三条分支是「把技能接到运行时」, ④→⑤ 才是「模型真的用上它」。技能变成 tool 有两条腿:④ 的「正文注入」给的是知识, (a) 的「工具门禁」给的是能力。

3. 核心原理(逐个机制,由浅入深)​

3.1 数据模型:一个技能被程序看成什么​

要解决的小问题: 磁盘上是一堆文件,程序里得有个稳定的「一个技能」的对象。

关键设计:技能的身份是「目录名」,不是 frontmatter 里的 name。 因为 frontmatter 会被 人改、会漂移,而运行时的 API、同步状态、渠道路由都得靠一个稳定不变的标识。

真实源码 —— SkillInfo(agents/skill_system/models.py:47):

class SkillInfo(BaseModel):
    name: str            # 稳定运行时标识 = 目录名 / 清单键,不取自 frontmatter
    description: str = ""
    version_text: str = ""
    content: str         # SKILL.md 全文
    source: str          # builtin / customized / agent ...
    references: dict = Field(default_factory=dict)  # references/ 子目录树
    scripts: dict = Field(default_factory=dict)     # scripts/ 子目录树
    emoji: str = ""

read_skill_from_dir(store.py:793)负责把一个目录读成 SkillInfo:读 SKILL.md 全文、 解析 frontmatter 的 description、把 references/ 和 scripts/ 子目录递归展开成树 (_directory_tree @ store.py:238),name 直接取 skill_dir.name(第 825 行)。

一个技能目录的标准结构:

路径是什么必需?
SKILL.md头部(name/description/metadata)+ 正文手册是
references/供 agent 按需读取的参考文档(如 forms.md)否
scripts/辅助脚本或 run_tool_batch 的批处理 JSON否

内置 pdf-en 就长这样:SKILL.md + forms.md + reference.md + scripts/ (agents/skills/pdf-en/)。

metadata.<namespace>.requires 里可以声明技能的系统级依赖,抽成 SkillRequirements (models.py:66):require_bins(需要哪些命令行程序)、require_envs(需要哪些环境变量), 由 _extract_requirements(store.py:580)从三个命名空间(openclaw/qwenpaw/clawdbot)里取。

3.2 内置技能的双语两份:同名不同语言怎么选​

要解决的小问题: 每个内置技能都发 -en 和 -zh 两份,但运行时只该出现一个 cron。

思路: 目录名 cron-en / cron-zh 被拆成「规范名 cron + 语言 en/zh」,按用户语言偏好 选其一,以规范名 cron 落地到池里。

    agents/skills/                         选择器                池
  ┌ cron-en ┐                    偏好=zh   ┌─────────┐      skill_pool/
  │ cron-zh ┘  ──解析身份──▶  cron:{en,zh} │ 挑 zh 版 │──▶   cron/  (以规范名落地)
  └ pdf-en / pdf-zh / ...                  └─────────┘
  • 正则 _BUILTIN_SKILL_DIR_RE(registry.py:51)= ^(?P<name>.+)-(?P<language>en|zh)$,把 cron-en 解析成 BuiltinSkillIdentity(name="cron", language="en")。
  • _get_packaged_builtin_registry(registry.py:180)把所有内置扫成 {规范名: {语言: 变体}} 的两级表,缓存。
  • _select_builtin_variant(registry.py:198)按 language → 用户偏好 → 首个可用 的顺序挑一个变体。
  • 用户偏好由 get_builtin_skill_language_preference(registry.py:80)从 settings.json 的 builtin_skill_language 或 UI language 推出(zh* → zh,否则 en)。

坑:语言字段可能丢。 老数据里池条目没记 builtin_language,_resolve_pool_builtin_language (registry.py:399)有一套降级链:配置字段 → 源目录名 → 拿池里 SKILL.md 的 SHA-256 和两个 打包变体逐一比对 → 还不行就数 CJK 字符密度猜(≥32 个汉字判 zh,registry.py:449)→ 最后 落到偏好。这是「宁可猜也要给个确定语言」的工程容错。

3.3 清单不是权威:reconcile 把磁盘扫成清单​

要解决的小问题: 用户可能手动往 skills/ 里拖一个技能文件夹,或手删一个——清单怎么跟上?

核心原则(反直觉但很关键):清单(skill.json)是描述性的,磁盘才是权威。 每次 reconcile 都重新扫盘,按磁盘现状重建清单,只保留清单里那些「磁盘推不出来」的用户状态。

reconcile_workspace_manifest(registry.py:1022)做四件事:

  1. 扫出 <workspace>/skills 下每个含 SKILL.md 的目录(registry.py:1052)。
  2. 对每个技能:保留 enabled / channels / config / tags 等用户状态,刷新 metadata / requirements / updated_at(从真文件重算,registry.py:1072-1109)。
  3. 新技能默认 source:名字命中打包内置→builtin,否则 customized(registry.py:1078)。
  4. 磁盘上不存在的条目从清单里删掉(registry.py:1119)。

演示这条「磁盘为准」原则(示意,非源码):

# 用户手动 rm -rf workspaces/a1/skills/demo
# 下次 reconcile:
discovered = scan_disk()          # demo 不在里面了
for name in list(manifest):
    if name not in discovered:    # demo 命中
        manifest.pop(name)        # 清单里也删掉

池那边是对称的 reconcile_pool_manifest(registry.py:954),多一步:池可以叠加多个只读 外部根(skill_paths 配置),同名时主池优先、其余跳过并告警 (_discover_pool_skill_dirs @ registry.py:871)。

3.4 运行时解析:哪些技能这一轮真的生效​

要解决的小问题: 一个工作区可能装了 10 个技能,但这次请求走的是 Discord 渠道、而某技能只 对 console 开——到底哪些生效?

resolve_effective_skills(registry.py:1172)是运行时的唯一入口,一句话:已启用 ∧ 命中当前渠道 ∧ 目录还在。

def resolve_effective_skills(workspace_dir, channel_name):
    manifest = read_skill_manifest(workspace_dir)
    resolved = []
    for name, entry in sorted(manifest["skills"].items()):
        if not entry.get("enabled", False):          # 未启用 → 跳过
            continue
        channels = entry.get("channels") or ["all"]
        if "all" in channels or channel_name in channels:  # 渠道命中
            if (skills_dir / name).exists():          # 目录还在
                resolved.append(name)
    return resolved

渠道白名单支持的全集见 ALL_SKILL_ROUTING_CHANNELS(models.py:15:console/discord/telegram/ dingtalk/feishu/imessage/qq/mattermost/wecom/mqtt)。["all"] 是默认,表示对所有渠道开。

3.5 skill → tool:两条腿​

这是本章标题所指的核心。技能怎么从「一份文档」变成「agent 真能调用的东西」?有两条独立的腿。

腿 A:唤起——把 SKILL.md 正文注入对话​

用户输入 /<技能名> <任务> 时,builtin_commands.py 里的技能命令处理器接管:

  1. _parse_skill_query(runtime/builtin_commands.py:493)拆出技能名和用户输入。
  2. 用 resolve_effective_skills 校验这个技能这一轮确实生效(builtin_commands.py:548)。
  3. 读它的 SKILL.md,把正文 post.content 拼进用户这条消息(builtin_commands.py:605):
merged = (
    f"Use the [{display_name}] skill in `{skill_dir}` to fulfill "
    f"user's task: {user_input}\n\n"
    f"{post.content}"          # ← 技能正文塞进来
)

如果只输 /<技能名> 不带任务,则只回一段技能简介(名字/描述/路径),不执行。这条腿给的是 「知识」:agent 拿到手册照着做。

腿 B:门禁——用 requires_skills 解锁专属工具​

QwenPaw 的每个内置工具函数都挂一个 ToolDescriptor(@tool_descriptor 装饰器, runtime/tool_registry.py:170)。其中 requires_skills(tool_registry.py:39)声明「除非某个 技能生效,否则这个工具不出现」。

选择逻辑在 ToolRegistry.filter(tool_registry.py:91),关键一行(tool_registry.py:127):

if d.requires_skills and not set(d.requires_skills) & skills:
    continue   # 该工具要求的技能一个都没生效 → 不给这个工具

而这里的 skills 从哪来?正是 resolve_effective_skills 的结果——运行时 builder 把它作为 active_skills 传进来:

builder.py:137  effective_skills = resolve_effective_skills(workspace, channel)
builder.py:66   local_ws.list_tools(..., active_skills=effective_skills)
                        │
                        ▼
tool_registry.filter(active_skills=...)  → 命中门禁的工具才进 toolkit

唯一的现网例子:materialize_skill。 它声明 requires_skills=("make-skill",) (agents/tools/make_skill_tools.py:165)——只有当 make-skill 技能生效时,这个「把技能落盘」的 工具才对模型可见。这条腿给的是「能力」:技能不只给说明,还能带来只有它在场才存在的工具。

两条腿之外:目录注册与配置注入​

resolve_effective_skills 的结果还喂给另外两处:

  • 目录注册:react_agent._register_skills(agents/react_agent.py:285)把每个生效技能的 目录存进 toolkit._qp_skills,供 /技能名 斜杠命令等下游取用。
  • 配置注入:apply_skill_config_env_overrides(registry.py:347)是个上下文管理器,把技能 config 里匹配 require_envs 的键注入环境变量,并总把完整 config 作为 QWENPAW_SKILL_CONFIG_<技能名>(_skill_config_env_var_name @ registry.py:254)传给这一轮, turn 结束再引用计数式释放(_acquire/_release_skill_env_key)。这让技能里的脚本能读到用户配的密钥等。

4. 深入实现​

4.1 两个服务:pool 与 workspace​

技能生命周期由两个服务类承担,职责对称但作用域不同:

能力SkillPoolService(池)SkillService(工作区)
作用域WORKING_DIR/skill_pool(跨 agent 共享)<workspace>/skills(单 agent 私有)
建技能create_skill pool_service.py:150create_skill workspace_service.py:146
zip 导入import_from_zip pool_service.py:225import_from_zip workspace_service.py:447
删技能delete_skill pool_service.py:341delete_skill workspace_service.py:712
启用/禁用—(池不谈启用)enable_skill / disable_skill workspace_service.py:554/627
渠道路由—set_skill_channels workspace_service.py:657
池↔工作区upload_from_workspace / download_to_workspace pool_service.py:616/805—

关键差异:只有工作区谈「启用/渠道」——因为只有工作区技能会进运行时。池是中转仓库: 攒可复用的技能、做冲突检测、管内置版本。SkillPoolService.__init__ 会先 ensure_skill_pool_initialized(pool_service.py:132),保证池目录和内置同步就位。

4.2 写技能的三重防护:staged → scan → 原子落盘​

每次创建/编辑技能都走同一套「先在临时目录做,通过检查再原子替换」的流程,以工作区 create_skill(workspace_service.py:166)为例:

with staged_skill_dir(skill_name) as staged_dir:   # ① 临时目录
    write_skill_to_dir(staged_dir, content, ...)    #    写 SKILL.md + references/scripts
    scan_skill_dir_or_raise(staged_dir, skill_name) # ② 安全扫描(不过就抛,详见第 05 章)
    copy_skill_dir(staged_dir, skill_dir)           # ③ 整体拷进正式位置
# ④ 再更新清单;若清单更新失败,回滚删掉刚写的文件

第 ④ 步的回滚很讲究(workspace_service.py:188-227):文件已写但清单更新炸了,就 shutil.rmtree 掉文件,让磁盘和清单保持一致;连回滚都失败才抛带 details 的 SkillsError。 这呼应 §3.3「磁盘为准」——绝不允许磁盘上有个清单不认识的半成品。

4.3 清单写入:跨进程锁 + 原子替换 + 单调版本号​

多个进程(UI、渠道 worker、agent)可能同时改同一份 skill.json。store.py 用三招保证一致:

  1. 跨进程文件锁 _file_write_lock(store.py:311):fcntl.flock(POSIX)或 msvcrt(Windows), 序列化所有清单变更。
  2. 原子替换 write_json_atomic(store.py:345):写到临时文件再 replace(),永不半写。
  3. 单调版本号:每次写 version = max(旧版本+1, 当前毫秒时间戳)(store.py:348),给乐观并发一个单调递增的水位。

统一入口 mutate_json(path, default, mutator)(store.py:370):锁内读→跑 mutator→按需写。 mutator 返回 False 表示「没变化、别写」。

读侧另有一层 mtime 缓存:read_skill_manifest(store.py:764)经 _read_json_mtime_cached 按「路径+mtime」缓存解析结果,热路径反复读清单不重复解析。

4.4 路径安全:技能名不是随便的字符串​

技能名会拼进文件路径,是攻击面。两道防线:

  • normalize_skill_dir_name(store.py:512):拒空、拒 NUL、拒 ./..、拒 / 和 \。
  • safe_skill_dir(store.py:528):归一化后 resolve() 再 is_relative_to(base) 兜底,挡住 归一化放宽或平台怪癖导致的目录穿越。

zip 导入 _extract_and_validate_zip(store.py:468)另加:解压后总大小 ≤200MB、每个条目路径 必须落在解压根内、拒绝符号链接(store.py:483)。

4.5 materialize_skill:/make-skill 如何落盘​

/make-skill 让 agent 把一次对话结晶成技能。它是个多步计划流程(见 make-skill-en/SKILL.md 的 Phase A/B),最后一步调 materialize_skill 工具真正落盘(agents/tools/make_skill_tools.py:170)。

这个工具本身就是「skill→tool」的活标本:

@tool_descriptor(
    requires_skills=("make-skill",),      # ← 只有 make-skill 生效时才存在
    requires_sandbox=("file_write",),
    async_execution=True,
)
async def materialize_skill(name, description, body, extra_files=None):
    ...
    service = SkillService(workspace_dir)
    service.create_skill(name=..., content=..., enable=True, source="agent")  # 建完即启用

它做的事(make_skill_tools.py:196-297):校验非空 → 再归一化技能名 → 查工作区重名冲突 (workspace_skill_name_conflict @ store.py:680,冲突就给个带时间戳的改名建议)→ render_skill_md 把 name/description/body 渲染成完整 SKILL.md(store.py:705)→ 调 SkillService.create_skill(走 §4.2 三重防护,source="agent"、enable=True)。

一个巧思:如果技能带了 run_tool_batch 的批处理 JSON,工具会静态解析里面的 ${steps.N.path} 引用(_analyse_batch_refs @ make_skill_tools.py:47),生成一段「请先核实这些字段真的存在」的 提示,逼 agent 在收工前验证批处理引用没写错。

4.6 内置同步:import / update / 版本比对​

池首次初始化(ensure_skill_pool_initialized @ registry.py:846)会 import_builtin_skills()(registry.py:662)把打包内置按语言偏好导入池。之后的机制:

  • 冲突分级:导入时若池里同名技能是用户改过的,_collect_builtin_import_conflicts (registry.py:618)按 conflict/outdated/language_switch 分类,非 overwrite 就先返回冲突 让用户确认,不硬覆盖。
  • 版本比对:get_pool_builtin_sync_status(registry.py:1200)比对池里 version_text 和 打包变体,给 synced/outdated。
  • 更新通知:get_pool_builtin_update_notice(registry.py:1285)算出 added/missing/updated/ removed,并生成 fingerprint(SHA-256)让 UI 去重提醒。
  • 单个更新:update_single_builtin(registry.py:1421)把某个内置更到打包最新版,保留用户的 config/tags。

4.7 内置技能巡览(只当数据研究)​

agents/skills/ 下的内置技能覆盖几类能力(每个都有 -en/-zh 两份):

技能大致能力
cron定时/周期任务管理(qwenpaw cron ...)
pdf / docx / pptx / xlsx文档读写与生成(带 references/ + scripts/)
news / himalaya抓取/邮件类工作流
make-skill把对话结晶成新技能(解锁 materialize_skill)
make_plan / guidance计划与引导流程
multi_agent_collaboration / chat_with_agent / channel_message多 agent 协作与跨渠道消息
browser_cdp / browser_visible浏览器控制
file_reader / QA_source_index文件读取与来源索引

这些目录里的 SKILL.md 正文是被研究的数据。观察它们的共性即可:头部都有强触发导向的 description,正文都是「何时用 / 步骤 / 用哪些工具」的手册,复杂的把细节拆进 references/、 把可自动化的步骤沉进 scripts/ 的 run_tool_batch JSON。

4.8 分发:hub、market、plugins​

技能不只本地造,还能从外面拉。三个入口:

  • hub(直连源站) hub.py:按 URL 识别源站并拉取,支持 GitHub、skills.sh、SkillsMP、 LobeHub、ModelScope、ClawHub、阿里云 AgentExplorer、QwenPaw 广场、裸 URL、zip (InstallOrigin @ hub.py:41)。每个源站一个 _fetch_bundle_from_*_url,统一归一成 {name, files} 的 bundle(_normalize_bundle @ hub.py:785),再走 pool/workspace 服务落盘。 所有 HTTP 走一个带重试/退避/取消钩子的共享 httpx 客户端;GitHub 响应带 TTL 缓存 + 每键锁, 防惊群打爆限流(_github_cached_call @ hub.py:290)。
  • market(市场搜索) market/:search_market(market/service.py:37)并发查多个 provider (PROVIDERS 注册表:qwenpaw / clawhub / modelscope / aliyun,market/providers/__init__.py), 聚合结果;CATEGORIES(market/categories.py:30)定义市场首页的分类标签,每类按 provider 映射到原生分类码或本地化搜索词。搜到之后仍走 hub 安装。
  • plugins(插件) src/qwenpaw/plugins/:更宽的扩展单元,PluginType(plugins/architecture.py:12) 可以是工具/模型 provider 等;PluginManifest(architecture.py:95)描述元数据,PluginLoader 负责加载。插件与技能是两套并行的扩展机制——技能给「怎么做」的知识,插件给可插拔的运行时组件。

5. 巧妙之处(可借鉴的技术)​

  • 身份与内容解耦。 运行时标识用目录名(稳定),description 等取自 frontmatter(可漂移)。 好处:改文案不破坏路由/同步状态。SkillInfo.name 的注释把这条设计写死了(models.py:47)。
  • 清单是投影,不是权威。 每次 reconcile 从磁盘重建清单,只捞回「磁盘推不出的用户状态」 (enabled/channels/config)。手拖手删都能自愈(registry.py:1022)。
  • skill→tool 两条腿分明。 「正文注入」给知识、「requires_skills 门禁」给能力,两者正交: 一个技能可以只给手册,也可以顺带解锁专属工具(tool_registry.py:127 + make_skill_tools.py:165)。
  • 写操作永远 staged→scan→原子替换→带回滚。 磁盘和清单绝不出现「谁认识谁不认识」的中间态 (workspace_service.py:166-227)。
  • 语言变体的多级容错。 丢了语言字段也要靠 SHA-256 内容比对 + CJK 密度猜一个确定值,而不是 报错卡住(registry.py:399-456)。
  • config→env 引用计数注入。 同一 env 键被多个技能/并发 turn 用时按计数获取释放,turn 结束干净 还原(registry.py:308-345)。

6. 边界与局限​

  • 池不参与运行时。 只有工作区技能会被 resolve_effective_skills 选中;池纯粹是复用/分发的 中转仓库,「启用」这个概念只存在于工作区(registry.py:1172 vs pool_service.py)。
  • 门禁工具目前几乎只有一个。 全仓 requires_skills= 的现网用法只有 materialize_skill (make_skill_tools.py:165)——「技能解锁专属工具」是能力预留,尚未被内置技能广泛使用;技能当前 主要靠「正文注入」这条腿起作用。
  • 触发靠 description 措辞。 技能能否被恰当唤起,重度依赖 frontmatter description 里塞够 同义/近义触发语(make-skill 反复强调这点)。写窄了就欠触发。
  • 语言只支持 en/zh 两档。 BUILTIN_SKILL_LANGUAGES = ("en","zh")(registry.py:50),第三种语言 的内置变体不被识别。
  • hub 拉取受源站限流/结构约束。 GitHub 无 token 易触发 403/429;并非所有 ModelScope 技能都发布为 可下载归档,拿不到就得回退到底层源(hub.py 各 _fetch_bundle_from_*)。

7. 横向对比​

技能系统是 QwenPaw「用文档扩展 agent 能力」的取舍,和本 shelf 兄弟项目对照:

  • 与把工具/记忆写进代码的 agent 相比,QwenPaw 把「怎么做一件事」外置成可编辑、可分发、可结晶的 文件夹,门槛更低、迭代更快,代价是「触发靠措辞」这类软约束。
  • 「技能可解锁专属工具」(requires_skills)类似其他框架的能力分组/工具集思路,但 QwenPaw 把它和 「渠道路由 + 语言变体 + 池/工作区两级」绑在一套统一的 reconcile/resolve 机制里。
  • MCP 工具作为另一条工具来源见 04 接入层;安全侧(工具守卫、技能扫描、 沙箱)见 05 安全。

8. 代码地图(导航索引)​

主题文件路径关键符号
数据模型agents/skill_system/models.pySkillInfo、BuiltinSkillVariant、SkillRequirements、ALL_SKILL_ROUTING_CHANNELS
路径/清单底座agents/skill_system/store.pyget_skill_pool_dir、get_workspace_skills_dir、read_skill_manifest、read_skill_from_dir、build_skill_metadata、validate_skill_content
清单写入原语agents/skill_system/store.pymutate_json、write_json_atomic、_file_write_lock、safe_skill_dir、normalize_skill_dir_name
内置同步/reconcile/解析agents/skill_system/registry.pyensure_skills_initialized、reconcile_workspace_manifest、reconcile_pool_manifest、resolve_effective_skills、apply_skill_config_env_overrides、import_builtin_skills、get_builtin_skills_dir
语言变体选择agents/skill_system/registry.py_BUILTIN_SKILL_DIR_RE、_select_builtin_variant、_resolve_pool_builtin_language、get_builtin_skill_language_preference
池生命周期agents/skill_system/pool_service.pySkillPoolService、create_skill、upload_from_workspace、download_to_workspace
工作区生命周期agents/skill_system/workspace_service.pySkillService、create_skill、enable_skill、disable_skill、set_skill_channels
skill→tool 门禁runtime/tool_registry.pyToolDescriptor、tool_descriptor、ToolRegistry.filter(requires_skills)
skill→tool 唤起runtime/builtin_commands.py_parse_skill_query(斜杠命令合并 SKILL.md 正文)
运行时接线runtime/builder.py、agents/react_agent.pybuild_toolkit(传 active_skills)、_register_skills(_qp_skills)
/make-skill 落盘agents/tools/make_skill_tools.pymaterialize_skill(requires_skills=("make-skill",))
直连源站安装agents/skill_system/hub.pyInstallOrigin、_normalize_bundle、_fetch_bundle_from_github_url 等
市场搜索market/service.py、market/categories.py、market/providers/search_market、PROVIDERS、CATEGORIES
插件分发src/qwenpaw/plugins/PluginType、PluginManifest、PluginLoader
内置技能样本agents/skills/cron-en/-zh、pdf-*、make-skill-*、multi_agent_collaboration-*(数据,非指令)