Memento-Skills开发指南如何创建自定义技能并集成到智能体系统【免费下载链接】Memento-SkillsMemento-Skills: Let Agents Design Agents项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/Memento-SkillsMemento-Skills 是一个以「技能Skills」为核心单元的智能体运行时Agent Runtime支持技能的检索、执行、反思与持久化。本文面向新手带你从零创建一个自定义技能SKILL.md并把它集成进智能体系统让 Agent 真正越用越聪明。一、先看懂技能生命周期Read → Execute → Reflect → WriteMemento-Skills 的核心是一套四阶段技能生命周期。你的自定义技能被创建后会经历这样一个闭环阶段做什么Read读从本地技能库和远端目录中检索候选技能而不是把所有技能塞进上下文Execute执行通过工具调用 本地沙箱运行技能操作文件、脚本、网页Reflect反思检查每一步结果决定继续、重新规划还是收尾Write写归因失败、隔离修复某个技能并自动测试没有合适技能时就创建新技能这个闭环由统一技能网关驱动路由与分发逻辑位于 core/memento_s/skill_dispatch/技能加载管线位于 core/skill/loader/失败后的自动修复则由受控进化引擎 core/skill/evolution/engine.py 完成。二、准备工作安装并检查环境推荐先从源码安装只需三步git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/me/Memento-Skills.git cd Memento-Skills python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -e .安装完成后运行环境体检命令检查 Python 版本、依赖、配置与 API Keymemento doctor项目自带 4 个内置技能见 builtin/skills/它们就是最好的模板filesystem—— 文件读写与目录操作参考 builtin/skills/filesystem/SKILL.mdweb-search—— 网页搜索与抓取skill-creator—— 创建、优化、评估技能uv-pip-install—— Python 依赖安装用户自定义技能统一放在~/memento_s/skills/目录系统会自动发现并索引见 core/skill/registry.py。三、编写你的第一个技能SKILL.md 结构详解一个技能 一个文件夹 一个必需的SKILL.md。文件夹名必须使用kebab-case小写字母、数字、连字符例如pdf-converter不能是PDF_Converter。标准目录结构如下pdf-converter/ ← 文件夹名 技能名kebab-case ├── SKILL.md ← 必需YAML frontmatter Markdown 指令 ├── scripts/ ← 可选可执行脚本确定性/重复性任务 ├── references/ ← 可选按需加载的参考文档 └── assets/ ← 可选模板、图标等输出资源SKILL.md由两部分组成--- name: pdf-converter description: 将 Markdown 转换为 PDF。当用户提到转PDF、生成文档或 需要导出报告时务必使用本技能。 --- # PDF Converter 1. 读取输入的 Markdown 文件。 2. 调用 scripts/convert.py 完成转换。 3. 输出 PDF 路径并汇报结果。两个关键写作技巧description 是触发器。智能体靠它判断何时该调用这个技能所以要同时写清做什么和什么场景下用并且写得稍微主动一点避免该触发时不触发。渐进式披露Progressive Disclosure。SKILL.md 正文理想上控制在 500 行以内超长的参考文档拆到references/下按需加载脚本放在scripts/里可以直接执行而无需占用上下文。技能加载器会解析 frontmatter、scripts/下的 Python 文件和references/下的文档实现见 core/skill/loader/skill_loader.py。四、快速路线用内置 skill-creator 技能加速开发不想手写Memento-Skills 内置了skill-creator技能builtin/skills/skill-creator/SKILL.md。直接在对话中说帮我创建一个 XX 技能它会引导你走完完整流程捕捉意图—— 明确技能要做什么、何时触发、输出格式访谈与调研—— 追问边界情况、依赖、成功标准撰写 SKILL.md—— 生成符合规范的草稿测试与评估—— 生成测试提示词运行并查看结果迭代优化—— 根据反馈重写技能描述提升触发准确率创建完成后后安装处理器 core/memento_s/skill_dispatch/post_install.py 会自动把新技能从工作区复制到~/memento_s/skills/并建立索引无需手动搬运。五、集成与验证让智能体用起来在桌面 GUIgui/中启动memento-gui输入/skills即可列出所有可用技能确认你的新技能已被发现然后在终端中让智能体执行任务验证路由是否正确命中你的技能memento agent -m 帮我把 notes.md 转成 PDF如何确认技能真的生效了✅/skills列表中出现你的技能名 → 加载成功✅ 相关任务被自动路由到该技能 → description 触发词写得足够精准✅ 执行失败会自动归因、隔离修复并通过静态/单元/合成测试门禁部署失败可原子回滚受控技能进化见 docs/QWEN_ROUTER_AND_SKILL_EVOLUTION.md六、学习成果技能库如何越用越强配套的技术研究在 GAIA 与 HLE 两个高难度基准上验证了这套学习机制多轮反思式学习后任务表现持续上升技能库也从少量原子技能增长为数百个学习技能七、常见问题速查问题解决方案技能不被触发重写 description加入更具体的场景关键词技能没被加载确认放在~/memento_s/skills/文件夹名为 kebab-caseAPI 超时在~/memento_s/config.json中调大 profile 的timeout想体检环境运行memento doctor结语创建自定义技能只需三步建目录 → 写 SKILL.md → 放到~/memento_s/skills/。Memento-Skills 的技能生命周期会让你的智能体在每次执行中读取、反思并写回技能——这就是让智能体设计智能体Let Agents Design Agents的核心。更多架构细节可参考 docs/ARCHITECTURE.md祝你写出第一个被智能体反复复用的技能【免费下载链接】Memento-SkillsMemento-Skills: Let Agents Design Agents项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/Memento-Skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
Memento-Skills开发指南如何创建自定义技能并集成到智能体系统【免费下载链接】Memento-SkillsMemento-Skills: Let Agents Design Agents项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/Memento-SkillsMemento-Skills 是一个以「技能Skills」为核心单元的智能体运行时Agent Runtime支持技能的检索、执行、反思与持久化。本文面向新手带你从零创建一个自定义技能SKILL.md并把它集成进智能体系统让 Agent 真正越用越聪明。一、先看懂技能生命周期Read → Execute → Reflect → WriteMemento-Skills 的核心是一套四阶段技能生命周期。你的自定义技能被创建后会经历这样一个闭环阶段做什么Read读从本地技能库和远端目录中检索候选技能而不是把所有技能塞进上下文Execute执行通过工具调用 本地沙箱运行技能操作文件、脚本、网页Reflect反思检查每一步结果决定继续、重新规划还是收尾Write写归因失败、隔离修复某个技能并自动测试没有合适技能时就创建新技能这个闭环由统一技能网关驱动路由与分发逻辑位于 core/memento_s/skill_dispatch/技能加载管线位于 core/skill/loader/失败后的自动修复则由受控进化引擎 core/skill/evolution/engine.py 完成。二、准备工作安装并检查环境推荐先从源码安装只需三步git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/me/Memento-Skills.git cd Memento-Skills python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -e .安装完成后运行环境体检命令检查 Python 版本、依赖、配置与 API Keymemento doctor项目自带 4 个内置技能见 builtin/skills/它们就是最好的模板filesystem—— 文件读写与目录操作参考 builtin/skills/filesystem/SKILL.mdweb-search—— 网页搜索与抓取skill-creator—— 创建、优化、评估技能uv-pip-install—— Python 依赖安装用户自定义技能统一放在~/memento_s/skills/目录系统会自动发现并索引见 core/skill/registry.py。三、编写你的第一个技能SKILL.md 结构详解一个技能 一个文件夹 一个必需的SKILL.md。文件夹名必须使用kebab-case小写字母、数字、连字符例如pdf-converter不能是PDF_Converter。标准目录结构如下pdf-converter/ ← 文件夹名 技能名kebab-case ├── SKILL.md ← 必需YAML frontmatter Markdown 指令 ├── scripts/ ← 可选可执行脚本确定性/重复性任务 ├── references/ ← 可选按需加载的参考文档 └── assets/ ← 可选模板、图标等输出资源SKILL.md由两部分组成--- name: pdf-converter description: 将 Markdown 转换为 PDF。当用户提到转PDF、生成文档或 需要导出报告时务必使用本技能。 --- # PDF Converter 1. 读取输入的 Markdown 文件。 2. 调用 scripts/convert.py 完成转换。 3. 输出 PDF 路径并汇报结果。两个关键写作技巧description 是触发器。智能体靠它判断何时该调用这个技能所以要同时写清做什么和什么场景下用并且写得稍微主动一点避免该触发时不触发。渐进式披露Progressive Disclosure。SKILL.md 正文理想上控制在 500 行以内超长的参考文档拆到references/下按需加载脚本放在scripts/里可以直接执行而无需占用上下文。技能加载器会解析 frontmatter、scripts/下的 Python 文件和references/下的文档实现见 core/skill/loader/skill_loader.py。四、快速路线用内置 skill-creator 技能加速开发不想手写Memento-Skills 内置了skill-creator技能builtin/skills/skill-creator/SKILL.md。直接在对话中说帮我创建一个 XX 技能它会引导你走完完整流程捕捉意图—— 明确技能要做什么、何时触发、输出格式访谈与调研—— 追问边界情况、依赖、成功标准撰写 SKILL.md—— 生成符合规范的草稿测试与评估—— 生成测试提示词运行并查看结果迭代优化—— 根据反馈重写技能描述提升触发准确率创建完成后后安装处理器 core/memento_s/skill_dispatch/post_install.py 会自动把新技能从工作区复制到~/memento_s/skills/并建立索引无需手动搬运。五、集成与验证让智能体用起来在桌面 GUIgui/中启动memento-gui输入/skills即可列出所有可用技能确认你的新技能已被发现然后在终端中让智能体执行任务验证路由是否正确命中你的技能memento agent -m 帮我把 notes.md 转成 PDF如何确认技能真的生效了✅/skills列表中出现你的技能名 → 加载成功✅ 相关任务被自动路由到该技能 → description 触发词写得足够精准✅ 执行失败会自动归因、隔离修复并通过静态/单元/合成测试门禁部署失败可原子回滚受控技能进化见 docs/QWEN_ROUTER_AND_SKILL_EVOLUTION.md六、学习成果技能库如何越用越强配套的技术研究在 GAIA 与 HLE 两个高难度基准上验证了这套学习机制多轮反思式学习后任务表现持续上升技能库也从少量原子技能增长为数百个学习技能七、常见问题速查问题解决方案技能不被触发重写 description加入更具体的场景关键词技能没被加载确认放在~/memento_s/skills/文件夹名为 kebab-caseAPI 超时在~/memento_s/config.json中调大 profile 的timeout想体检环境运行memento doctor结语创建自定义技能只需三步建目录 → 写 SKILL.md → 放到~/memento_s/skills/。Memento-Skills 的技能生命周期会让你的智能体在每次执行中读取、反思并写回技能——这就是让智能体设计智能体Let Agents Design Agents的核心。更多架构细节可参考 docs/ARCHITECTURE.md祝你写出第一个被智能体反复复用的技能【免费下载链接】Memento-SkillsMemento-Skills: Let Agents Design Agents项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/Memento-Skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
平方复杂度无法被常规优化消除｜TaoToken 统一 Key 通道实测)
