人工智能AI Agent交互助手工具调用MCP Clients本地部署Agent 工作流RAG【免费下载链接】zeroclawFast, small, and fully autonomous AI personal assistant infrastructure, any OS, any platform — deploy anywhere, swap anything 项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ze/zeroclaw点击查看免费下载Review the release notes, changelog, version tags, and migration notes before confirming that a release is ready.这里有几个关键约定 - **目录名即技能名** - 当没有 frontmatter description 时ZeroClaw 把正文中第一个非标题段落作为 description - skills add / edit 的写入路径与运行时加载路径由同一个 [SkillsService](https://link.gitcode.com/i/976876b8903f0926d8a86f4f3519c688) 解析杜绝“创建了却加载不到”的漂移问题。 ### frontmatter 元数据 SKILL.md 支持简单的 YAML frontmatter markdown --- name: release-check description: Check release readiness before tagging version: 0.1.0 author: zeroclaw_user tags: [release, docs] --- # Release check Review the release notes, changelog, version tags, and migration notes before confirming that a release is ready.支持的 frontmatter 字段为name、description、author、version、tags、always、slash_options。源码层面的字段定义见 frontmatter.rs 的SkillFrontmatter结构体还额外支持license与category。其中description是 skill 发现的关键它会被注入系统提示词因此应当以第三人称写明“技能做什么、何时使用”。SkillFrontmatter::prop_fields()提供了完整的字段规格表含必填标记、类型与说明见 frontmatter.rs。always: true 与安全策略技能always: true会让技能的完整指令在compact 技能提示词模式该模式下其他技能只保留摘要、指令按需通过read_skill加载中依然完整内联在系统提示词里默认值为false。它应当保留给策略类或安全关键型技能而不是发布检查这类常规工作流技能--- name: security-policy description: Non-negotiable safety rules the agent must follow every turn. version: 0.1.0 author: zeroclaw_user tags: [policy] always: true --- # Security policy Never exfiltrate secrets, never disable audit logging, and always ask for approval before touching production credentials.always字段在Skill结构体与 frontmatter 中均有对应mod.rs它的底层语义是“系统提示词中始终可见”而非隔离边界。创建 TOML 技能SKILL.toml当技能需要结构化提示词或工具定义时使用SKILL.toml。[skill]表要求name与descriptionversion缺省为0.1.0author、tags、prompts、always可选always默认false。工具条目可使用kind shell、kind http或kind script工具描述要窄而具体让模型能准确判断何时调用。从源码看SkillToolmod.rs支持shell/http/script/builtin/mcp五种 kindbuiltin通过target委托给内置工具mcp通过target引用{server}__{tool}格式的 MCP 工具如images__generateshell/script可通过timeout_secs设置超时上限默认回退到SKILL_SHELL_TIMEOUT_SECS的 60 秒长任务如构建流水线应显式调大。HTTP 工具还有一套严格的出网约束只允许http/httpsURL参数在插入前做百分号编码禁用重定向与环境代理解析后的目标地址必须通过 ZeroClaw 的公网 egress 策略私有或元数据目标被拒绝响应体超过 1 MB 会被截断防止撑爆运行时内存。Slash 命令选项与本地化带有slash标签的技能会作为聊天频道的斜杠命令浮出例如 Discord 上的/search。它可以声明类型化的[[skill.slash_options]]未声明任何选项的技能回退为单个必填自由文本输入。命令描述与每个选项描述都支持description_localizations映射按 locale code 键控未知或不支持的 locale code 会被丢弃并告警而不会阻塞命令注册——所以一个拼写错误永远不会卡死注册流程[skill] name search description Search the web tags [slash] # Localized command descriptions, keyed by locale code. description_localizations { fr Rechercher sur le web, ja ウェブを検索 } [[skill.slash_options]] name query description The search query type string required true # Localized option descriptions, same form. description_localizations { fr La requête de recherche }SkillSlashOption在源码中完整支持 8 种类型string、integer、number、boolean、user、channel、role、mentionable见 mod.rs 与SlashOptionKind。类型能力上有明确规则choices仅适用于 string/integer/numbermin/max数值边界仅适用于 integer/numbermin_length/max_length仅适用于 string。该模型仿照 Discord Application Command Option 建模但保持频道无关斜杠能力频道会自行映射到其线格式。这些能力信息由slash_option_kinds()以描述符形式发布给 API 表面与 Web 控制台mod.rs。管理已安装技能CLI 全命令参考列出与审计# 列出完整库存 zeroclaw skills list # 精确列出某个 agent 运行时实际加载的技能 zeroclaw skills list --agent default # 直接列出某个 bundle zeroclaw skills list --bundle ops # 审计一个已安装技能或本地技能目录 zeroclaw skills audit release-check zeroclaw skills audit ./release-checkskills list --agent default展示的是该 agent 的effective skill set——这是诊断“技能装了但 agent 没用起来”的第一入口。SkillsService::resolve_effective_skills会合并工作区技能与所有已配置 bundle 技能并携带来源标注SkillOrigin::Workspace / OpenSkills / Plugin / Bundle与“被遮蔽”shadowed信息同名技能存在时工作区技能优先于 bundle 技能first-write wins失败方会被记录为 shadow见 service.rs 与相关测试 service.rs。审计结果还会区分“没有任何技能配置”skills 与 dropped 均为空与“全部技能审计失败”skills 空、dropped 非空两种状态便于控制台给出精确提示。安装技能# 从本地目录安装 zeroclaw skills install ./release-check --bundle ops # 从 Git URL 安装 zeroclaw skills install https://example.com/zeroclaw-release-check.git --bundle ops # 安装到指定 agent zeroclaw skills install release-check --agent default # 从 Git 目录仓库按名安装仓库技能位于 skills/name/ zeroclaw skills install https://github.com/vercel-labs/skills --skill find-skills安装目标优先级自高到低显式--bundle alias目标 agent 唯一分配的 bundle——--agent alias选择目标 agent缺省时使用当前运行 agent全局目录install/data/skills/。注意如果目标 agent 配置了多个 bundle必须显式传--bundle否则目标不明确如果回退到全局目录技能会被安装并列出但没有 agent 会自动加载它——需要把它挂到 bundle 上才可在运行时生效。源码中的解析逻辑见 src/skills/mod.rs。卸载技能zeroclaw skills remove release-check --bundle ops zeroclaw skills remove release-check --agent default从 bundle 中移除会归档技能目录以便恢复从全局目录移除则会在既有的路径包含检查通过后彻底删除全局副本。归档目标为install/shared/skills/_deleted/bundle-name-unix-ts/对应RemoveMode::Archive见 constants.rs 与 service.rs。源码还实现了可编辑性守卫只允许写/删 bundle 技能对工作区等非 bundle 来源的技能目录无清单会返回NotEditable而非误导性的NotFound相关测试见 service.rs。测试技能# 测试单个技能运行其 TEST.sh zeroclaw skills test release-check # 测试所有已安装技能详细输出 zeroclaw skills test --verbosezeroclaw skills test会在技能存在TEST.sh时运行它。安全提醒运行来自不信任来源的技能测试前务必先检查TEST.sh的内容——这与下述脚本审计策略一脉相承。技能可见但 agent 未使用怎么办如果zeroclaw skills list显示了某个技能但 agent 没有使用它先看运行时视图zeroclaw skills list --agent default当技能只出现在 global 分组时把它安装进一个 bundle并确保 agent 配置中的agents.alias.skill_bundles列出了该 bundle。想了解如何把内置工具改造成可复用的运维工作流可参考 使用关系记忆的技能模板。脚本安全默认拦截与显式放行ZeroClaw 在加载或安装技能前会先审计技能目录。类脚本文件.sh、.bash、.ps1以及带 shell shebang 的文件默认被拦截。如果你确实要使用带脚本的技能需开启skills.allow_scripts在信任技能来源并审查过脚本内容之前请保持该选项关闭。源码实现非常严谨audit.rs当allow_scripts为 false 且检测到不支持的脚本文件时审计报告会标记scripts_blocked加载器会跳过该技能目录并给出可操作的修复提示Set skills.allow_scripts true ...见 mod.rs。脚本识别基于文件后缀.sh、.bash、.zsh、.ksh、.fish、.ps1、.bat、.cmd或前若干字节的 shebang 行解析。相关的read_skill测试也验证了allow_scripts true时带configure.sh的技能可以正常返回read_skill.rs。Python 特定执行模式、解释器策略以及 native 与 Docker 的取舍参见 运行 Python 技能。加载社区技能社区 open-skills 加载是**可选opt-in**的通过skills配置开启。开启后ZeroClaw 从配置的open_skills_dir加载技能未设置目录时使用$HOME/open-skills。如果该目录不存在ZeroClaw 可能克隆社区 open-skills 仓库如果目录已存在且是 git checkout则可能拉取更新源码常量OPEN_SKILLS_REPO_URL、同步标记与 7 天同步间隔见 mod.rs。仅对信任的社区来源开启此功能或将open_skills_dir指向经过审查的本地副本。从社区加载的技能会被打上open-skills标签并默认作者归为besoeasy/open-skillsmod.rs。高级配置提示词注入模式默认的提示词注入模式是full——把完整技能指令放进系统提示词。设置为compact全局或运行时 profile 中后普通技能只在上下文中保留元数据指令通过read_skill按需加载read_skill工具的实现见 read_skill.rs按名精确匹配技能并读取其源文件未知技能会返回可用技能名列表。标记always: true的技能在 compact 模式下仍保留完整指令。[skills] prompt_injection_mode compact # 或 full默认需要特别强调的是compact 模式减少的是提示词体积它不是针对不可信技能来源的隔离边界。配置结构上[skills]段的prompt_injection_mode字段定义于 schema.rs且运行时 profile 可覆盖全局值见 schema.rs。自主技能创建从执行痕迹到可复用技能在一次成功的多步任务至少两次工具调用之后ZeroClaw 可以把这次执行持久化为可复用技能。此功能默认关闭需显式开启[skills.skill_creation] enabled true # off by default max_skills 500 # LRU cap: oldest auto-generated skill is evicted past this similarity_threshold 0.85 # embedding-dedup cutoff; near-duplicate tasks are skipped默认情况下每个被创建出来的技能都是确定性的SKILL.toml直接由工具调用痕迹生成不涉及任何模型调用。max_skills是 LRU 上限超过后最旧的自动生成技能被逐出similarity_threshold是嵌入去重阈值描述过于相似的任务会被跳过。配置的完整字段与默认值见 schema.rs。ReflectionSKILL.md 综合开启 reflection 后ZeroClaw 改为让 agent 配置的模型提供商从一段有界的执行切片任务描述、工具调用痕迹、最终答案综合出规范的SKILL.md。每个输入都独立截断到配置的字符预算确保再大的执行也绝不会产生无界的 reflection 请求[skills.skill_creation] enabled true reflection_enabled true # opt-in; requires enabled true max_task_chars 1000 # task description budget max_tool_trace_chars 4000 # tool-call trace budget max_final_answer_chars 2000 # final assistant answer budget赞分享人工智能AI Agent交互助手工具调用MCP Clients本地部署Agent 工作流RAG【免费下载链接】zeroclawFast, small, and fully autonomous AI personal assistant infrastructure, any OS, any platform — deploy anywhere, swap anything 项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ze/zeroclaw点击查看免费下载相关推荐Dagger v0.21.0 发布解析generate 函数自动 Check、工作区锁文件与 --x-release 实验机制Dagger v0.21.0 发布解析generate 函数自动 Check、工作区锁文件与 x release 实验机制 本文基于 Dagger 仓库的官方DevOpsCI/CD后端CLI云原生Release 3.0: Release and Migration NotesRelease 3.0: Release and Migration Notes Auto generated API documentation 建议在CI流嵌入式系统编程QuickRecorder10MB 装下免费的专业录屏QuickRecorder10MB 装下免费的专业录屏 你花二十分钟录完一节网课点开回放背景音乐全是静音或者录了半小时产品演示成片 3.2GB发个文桌面应用音视频屏幕录制创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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Security policy Never exfiltrate secrets, never disable audit logging, and always ask for approval before touching production credentials.always字段在Skill结构体与 frontmatter 中均有对应mod.rs它的底层语义是“系统提示词中始终可见”而非隔离边界。创建 TOML 技能SKILL.toml当技能需要结构化提示词或工具定义时使用SKILL.toml。[skill]表要求name与descriptionversion缺省为0.1.0author、tags、prompts、always可选always默认false。工具条目可使用kind shell、kind http或kind script工具描述要窄而具体让模型能准确判断何时调用。从源码看SkillToolmod.rs支持shell/http/script/builtin/mcp五种 kindbuiltin通过target委托给内置工具mcp通过target引用{server}__{tool}格式的 MCP 工具如images__generateshell/script可通过timeout_secs设置超时上限默认回退到SKILL_SHELL_TIMEOUT_SECS的 60 秒长任务如构建流水线应显式调大。HTTP 工具还有一套严格的出网约束只允许http/httpsURL参数在插入前做百分号编码禁用重定向与环境代理解析后的目标地址必须通过 ZeroClaw 的公网 egress 策略私有或元数据目标被拒绝响应体超过 1 MB 会被截断防止撑爆运行时内存。Slash 命令选项与本地化带有slash标签的技能会作为聊天频道的斜杠命令浮出例如 Discord 上的/search。它可以声明类型化的[[skill.slash_options]]未声明任何选项的技能回退为单个必填自由文本输入。命令描述与每个选项描述都支持description_localizations映射按 locale code 键控未知或不支持的 locale code 会被丢弃并告警而不会阻塞命令注册——所以一个拼写错误永远不会卡死注册流程[skill] name search description Search the web tags [slash] # Localized command descriptions, keyed by locale code. description_localizations { fr Rechercher sur le web, ja ウェブを検索 } [[skill.slash_options]] name query description The search query type string required true # Localized option descriptions, same form. description_localizations { fr La requête de recherche }SkillSlashOption在源码中完整支持 8 种类型string、integer、number、boolean、user、channel、role、mentionable见 mod.rs 与SlashOptionKind。类型能力上有明确规则choices仅适用于 string/integer/numbermin/max数值边界仅适用于 integer/numbermin_length/max_length仅适用于 string。该模型仿照 Discord Application Command Option 建模但保持频道无关斜杠能力频道会自行映射到其线格式。这些能力信息由slash_option_kinds()以描述符形式发布给 API 表面与 Web 控制台mod.rs。管理已安装技能CLI 全命令参考列出与审计# 列出完整库存 zeroclaw skills list # 精确列出某个 agent 运行时实际加载的技能 zeroclaw skills list --agent default # 直接列出某个 bundle zeroclaw skills list --bundle ops # 审计一个已安装技能或本地技能目录 zeroclaw skills audit release-check zeroclaw skills audit ./release-checkskills list --agent default展示的是该 agent 的effective skill set——这是诊断“技能装了但 agent 没用起来”的第一入口。SkillsService::resolve_effective_skills会合并工作区技能与所有已配置 bundle 技能并携带来源标注SkillOrigin::Workspace / OpenSkills / Plugin / Bundle与“被遮蔽”shadowed信息同名技能存在时工作区技能优先于 bundle 技能first-write wins失败方会被记录为 shadow见 service.rs 与相关测试 service.rs。审计结果还会区分“没有任何技能配置”skills 与 dropped 均为空与“全部技能审计失败”skills 空、dropped 非空两种状态便于控制台给出精确提示。安装技能# 从本地目录安装 zeroclaw skills install ./release-check --bundle ops # 从 Git URL 安装 zeroclaw skills install https://example.com/zeroclaw-release-check.git --bundle ops # 安装到指定 agent zeroclaw skills install release-check --agent default # 从 Git 目录仓库按名安装仓库技能位于 skills/name/ zeroclaw skills install https://github.com/vercel-labs/skills --skill find-skills安装目标优先级自高到低显式--bundle alias目标 agent 唯一分配的 bundle——--agent alias选择目标 agent缺省时使用当前运行 agent全局目录install/data/skills/。注意如果目标 agent 配置了多个 bundle必须显式传--bundle否则目标不明确如果回退到全局目录技能会被安装并列出但没有 agent 会自动加载它——需要把它挂到 bundle 上才可在运行时生效。源码中的解析逻辑见 src/skills/mod.rs。卸载技能zeroclaw skills remove release-check --bundle ops zeroclaw skills remove release-check --agent default从 bundle 中移除会归档技能目录以便恢复从全局目录移除则会在既有的路径包含检查通过后彻底删除全局副本。归档目标为install/shared/skills/_deleted/bundle-name-unix-ts/对应RemoveMode::Archive见 constants.rs 与 service.rs。源码还实现了可编辑性守卫只允许写/删 bundle 技能对工作区等非 bundle 来源的技能目录无清单会返回NotEditable而非误导性的NotFound相关测试见 service.rs。测试技能# 测试单个技能运行其 TEST.sh zeroclaw skills test release-check # 测试所有已安装技能详细输出 zeroclaw skills test --verbosezeroclaw skills test会在技能存在TEST.sh时运行它。安全提醒运行来自不信任来源的技能测试前务必先检查TEST.sh的内容——这与下述脚本审计策略一脉相承。技能可见但 agent 未使用怎么办如果zeroclaw skills list显示了某个技能但 agent 没有使用它先看运行时视图zeroclaw skills list --agent default当技能只出现在 global 分组时把它安装进一个 bundle并确保 agent 配置中的agents.alias.skill_bundles列出了该 bundle。想了解如何把内置工具改造成可复用的运维工作流可参考 使用关系记忆的技能模板。脚本安全默认拦截与显式放行ZeroClaw 在加载或安装技能前会先审计技能目录。类脚本文件.sh、.bash、.ps1以及带 shell shebang 的文件默认被拦截。如果你确实要使用带脚本的技能需开启skills.allow_scripts在信任技能来源并审查过脚本内容之前请保持该选项关闭。源码实现非常严谨audit.rs当allow_scripts为 false 且检测到不支持的脚本文件时审计报告会标记scripts_blocked加载器会跳过该技能目录并给出可操作的修复提示Set skills.allow_scripts true ...见 mod.rs。脚本识别基于文件后缀.sh、.bash、.zsh、.ksh、.fish、.ps1、.bat、.cmd或前若干字节的 shebang 行解析。相关的read_skill测试也验证了allow_scripts true时带configure.sh的技能可以正常返回read_skill.rs。Python 特定执行模式、解释器策略以及 native 与 Docker 的取舍参见 运行 Python 技能。加载社区技能社区 open-skills 加载是**可选opt-in**的通过skills配置开启。开启后ZeroClaw 从配置的open_skills_dir加载技能未设置目录时使用$HOME/open-skills。如果该目录不存在ZeroClaw 可能克隆社区 open-skills 仓库如果目录已存在且是 git checkout则可能拉取更新源码常量OPEN_SKILLS_REPO_URL、同步标记与 7 天同步间隔见 mod.rs。仅对信任的社区来源开启此功能或将open_skills_dir指向经过审查的本地副本。从社区加载的技能会被打上open-skills标签并默认作者归为besoeasy/open-skillsmod.rs。高级配置提示词注入模式默认的提示词注入模式是full——把完整技能指令放进系统提示词。设置为compact全局或运行时 profile 中后普通技能只在上下文中保留元数据指令通过read_skill按需加载read_skill工具的实现见 read_skill.rs按名精确匹配技能并读取其源文件未知技能会返回可用技能名列表。标记always: true的技能在 compact 模式下仍保留完整指令。[skills] prompt_injection_mode compact # 或 full默认需要特别强调的是compact 模式减少的是提示词体积它不是针对不可信技能来源的隔离边界。配置结构上[skills]段的prompt_injection_mode字段定义于 schema.rs且运行时 profile 可覆盖全局值见 schema.rs。自主技能创建从执行痕迹到可复用技能在一次成功的多步任务至少两次工具调用之后ZeroClaw 可以把这次执行持久化为可复用技能。此功能默认关闭需显式开启[skills.skill_creation] enabled true # off by default max_skills 500 # LRU cap: oldest auto-generated skill is evicted past this similarity_threshold 0.85 # embedding-dedup cutoff; near-duplicate tasks are skipped默认情况下每个被创建出来的技能都是确定性的SKILL.toml直接由工具调用痕迹生成不涉及任何模型调用。max_skills是 LRU 上限超过后最旧的自动生成技能被逐出similarity_threshold是嵌入去重阈值描述过于相似的任务会被跳过。配置的完整字段与默认值见 schema.rs。ReflectionSKILL.md 综合开启 reflection 后ZeroClaw 改为让 agent 配置的模型提供商从一段有界的执行切片任务描述、工具调用痕迹、最终答案综合出规范的SKILL.md。每个输入都独立截断到配置的字符预算确保再大的执行也绝不会产生无界的 reflection 请求[skills.skill_creation] enabled true reflection_enabled true # opt-in; requires enabled true max_task_chars 1000 # task description budget max_tool_trace_chars 4000 # tool-call trace budget max_final_answer_chars 2000 # final assistant answer budget赞分享人工智能AI Agent交互助手工具调用MCP Clients本地部署Agent 工作流RAG【免费下载链接】zeroclawFast, small, and fully autonomous AI personal assistant infrastructure, any OS, any platform — deploy anywhere, swap anything 项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ze/zeroclaw点击查看免费下载相关推荐Dagger v0.21.0 发布解析generate 函数自动 Check、工作区锁文件与 --x-release 实验机制Dagger v0.21.0 发布解析generate 函数自动 Check、工作区锁文件与 x release 实验机制 本文基于 Dagger 仓库的官方DevOpsCI/CD后端CLI云原生Release 3.0: Release and Migration NotesRelease 3.0: Release and Migration Notes Auto generated API documentation 建议在CI流嵌入式系统编程QuickRecorder10MB 装下免费的专业录屏QuickRecorder10MB 装下免费的专业录屏 你花二十分钟录完一节网课点开回放背景音乐全是静音或者录了半小时产品演示成片 3.2GB发个文桌面应用音视频屏幕录制创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
