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S1: AGENTS.md 经验闭环规则（workspace 层，单独管理） S2: skill-management Skill 完整实现 - SKILL.md（主：综述 + 四阶段速查 + 验证标准 + 自我修补规则） - references/discover-l1.md（各 agent 03:00 自蒸馏操作指南） - references/discover-l2.md（庞统 05:00 整合审查操作指南） - references/distill.md（蒸馏规范 + 验证标准 + 矛盾处理） - references/apply.md（openclaw 原生机制 + per-agent 可见性） - references/improve.md（引用追踪 + 淘汰 + 提升） - assets/templates/skill-template.md（SKILL.md 标准模板） - assets/templates/signal-format.md（信号输出格式模板） - assets/checklists/quality-check.md（质量检查清单） 文档修复：cron 错开时间 5min → 15min
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# APPLY — Skill 应用阶段
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## 机制
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APPLY 完全基于 openclaw 原生 skill 机制，不需要额外代码：
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1. openclaw 扫描 skills 目录 → 生成 `<available_skills>` 列表（只有 name + description）
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2. Agent 按 description 匹配 → `read` SKILL.md 完整内容
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3. Agent 按内容执行
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## 渐进式加载
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- L1：`<available_skills>` 列表（~100 token/skill）— 每次启动注入
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- L2：Agent `read` SKILL.md — 按需加载
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- L3：SKILL.md 内引用的 references/ 文件 — 按需加载
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## Skill 存放位置与可见性
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| 位置 | 可见性 | 优先级 |
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| `~/.openclaw/workspace-<agent>/skills/` | 仅该 agent | 1（最高） |
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| `~/.sanguo_projects/sanguo_mozi/skills/` | 所有 moziplus agent | 6（最低） |
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workspace 版本覆盖公共版本——agent 可以有自己改进过的版本。
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## 自我修补
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使用 Skill 时发现问题（缺步骤、过时信息、命令变更）→ **立即** 通过 skill_workshop 提交 revise proposal：
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```python
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skill_workshop(action="revise", proposal_id="<id>", proposal_content="<修改后的内容>")
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```
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不等定时任务，不等到下次 review。
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