前言¶
在 OpenClaw、SkillHub 一类环境里，单个 Skill 往往只覆盖「写报告」「查资料」里的一小块。任务一旦变长，就要自己拼记忆、检索、规划和输出格式，Agent 也容易在步骤之间丢上下文。下面介绍的 qiaomai（包内展示名为「荞麦饼 Skills / QiaoMai」）把自然语言入口、任务执行、记忆、报告、类案检索和知识图谱等能力写进同一份 SKILL.md，并附带对应的 Python 核心模块，适合希望用一套 Skill 约束 Agent 工作流、而不是零散拼装提示词的团队。
这是什么¶
qiaomai 在 SkillHub 上的坐标为 @user_bff2bc01/qiaomai-dlh365，当前版本 1.0.0，来源为 community，分类 professional，发布者为 user_bff2bc01。包内 skillhub.json 标明作者账号 dlh365、显示名 度量衡，描述为「下一代智能体操作系统」，并说明由 oclaw-hermes v5.0.0 演进而来。官方入口：
- SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_bff2bc01/qiaomai-dlh365
- API 坐标页：https://api.skillhub.cn/user_bff2bc01/qiaomai-dlh365
SkillHub 元数据标签含 requires_api_key=true；SKILL.md 中亦列出 QIAOMAI_OPENCLAW_TOKEN、QIAOMAI_PERPLEXITY_KEY、QIAOMAI_GROK_KEY 等环境变量，用于外部服务集成。
核心功能¶
以下能力均来自已下载的 v1.0.0 包内 SKILL.md、skillhub.json 与 core/ 源码，按官方划分的八个方向归纳。
-
易用性（
easy_use）
提供基于关键词/正则的NaturalLanguageParser，将用户输入归类为研究、代码、写作、分析、搜索、总结、对比、规划等意图，并给出建议动作。 -
智能执行（
smart_executor）
文档定位为自适应执行与任务编排，与 OpenClaw 上的长任务场景配合。 -
八层记忆（
octo_memory）
OctoMemory 架构：从瞬时记忆到「专家记忆」的分层设计，用于跨轮次保留上下文。 -
报告系统（
smart_report）
支持按模板生成多格式报告；SKILL.md示例包含qiaomai report generate及pdf,markdown,html等输出格式参数。 -
类案检索（
case_search）
面向法律、工程、医疗等域的语义与规则混合检索；文档示例为qiaomai case search --domain "construction"。 -
动态知识图谱（
dynamic_kg）
DynamicKG：实体、关系、属性与增量更新，用于把分散信息连成可查询的图结构。 -
智能数据库
文档描述为向量、图与关系型混合存储；具体实现以包内模块为准。 -
可视化
文档提供qiaomai dashboard --port 8080等交互式仪表盘说明。
skillhub.json 声明支持平台 openclaw、skillhub，入口文件为 SKILL.md（Agent 读取该文件即获得完整工作流与配置说明）。
安装与启用¶
安装 SkillHub CLI¶
若本机尚未安装 CLI，可先按 SkillHub 官方安装文档检查版本：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时可执行（完整安装，含默认 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
说明见：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
安装 qiaomai¶
安装时必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录，否则默认落在 ./skills/ 且可能不被识别。SkillHub 检索结果给出的命令为：
skillhub install qiaomai-dlh365 --namespace user_bff2bc01 --dir <skills目录>
常见路径示例（以你实际使用的客户端为准）：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或项目下的.agents/skills/
SkillHub 页面也支持将下面这句发给 AI，让其按 skillhub.md 完成安装：
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 `@user_bff2bc01/qiaomai-dlh365`。
安装完成后，重启或重新加载 Agent，使新 Skill 生效。
配置与 API Key¶
SKILL.md 约定用户级配置文件路径为 ~/.qiaomai/config.yaml，可开关 memory、knowledge_graph、visualization 等功能，并配置 performance 与 integrations（含 openclaw、perplexity、grok）。
环境变量示例：
export QIAOMAI_OPENCLAW_TOKEN=""
export QIAOMAI_PERPLEXITY_KEY=""
export QIAOMAI_GROK_KEY=""
export QIAOMAI_WORKERS=10
export QIAOMAI_CACHE_SIZE="1GB"
在启用外部搜索或 xAI 等集成前，应准备好对应 Key，并与 SkillHub 上的 requires_api_key 标签一致。
典型用法¶
在 Agent 中启用¶
将 Skill 安装到目标 skills 目录后，Agent 会以 SKILL.md 为规范：用自然语言描述研究、写作、分析类任务时，按文档中的意图解析、任务分解、记忆分层与报告输出流程执行，必要时调用包内 core/ 模块。
文档中的 CLI 工作流¶
SKILL.md 与 README_SKILLHUB.md 描述了命令行用法，可作为与 Agent 对齐的「标准话术」：
# 交互式初始化（文档示例）
qiaomai init
# 自然语言一条指令
qiaomai "帮我研究一下AI发展趋势"
# 带参数的研究任务
qiaomai research "AI发展趋势" --depth=5 --format=report
# 交互模式与仪表盘
qiaomai chat
qiaomai dashboard --port 8080
README_SKILLHUB.md 中还有 Python 风格调用示例（如 qiaomai.memory.retrieve、qiaomai.kg.query），与 CLI 文档同属官方说明。
核实说明：当前从 SkillHub 下载的 v1.0.0 包中，scripts/ 仅含 publish_skillhub.py 等发布脚本，未包含文档目录结构里写的 scripts/qiaomai 可执行入口；若你依赖本机 CLI，需以实际安装包内容为准，或优先在 Agent 内通过 Skill 指令使用 core 模块与 SKILL.md 流程。
适用场景与注意¶
适合谁
- 已在 OpenClaw 或 SkillHub 生态中部署 Agent，需要一份覆盖「理解意图 → 执行 → 记忆/图谱 → 报告/类案」的统一定义。
- 希望把长研究、报告生成、类案检索等流程写进 Skill，减少每次手写长提示词。
使用注意
- API Key：标签与
SKILL.md均表明可能依赖外部 API；未配置 Key 时，集成项（如 Perplexity、Grok）可能无法按文档工作。 - 平台侧重：元数据主要面向 openclaw；在 Cursor、Codex 等客户端上，价值主要体现在 Agent 读取
SKILL.md与本地core代码，而非自动获得完整 OpenClaw 运行时。 - 文档与包内容：
SKILL.md引用的docs/tutorial.md等路径在当前发布包中未必全部存在；以SKILL.md、README_SKILLHUB.md和已安装的core/*.py为准。 - 社区数据：SkillHub 展示评分 100000、下载约 850（以页面/抓取为准），安装次数等统计会变动，选型时建议结合包内版本与自身环境试装。
结尾¶
qiaomai 把荞麦饼 Skills 的八大能力模块与一份完整的 Agent 操作说明打包进 SkillHub 社区版 @user_bff2bc01/qiaomai-dlh365，适合作为 OpenClaw 系长任务 Agent 的「操作系统」层 Skill。安装、目录与优先源策略请遵循 SkillHub 官方文档；功能细节以 v1.0.0 包内 SKILL.md 为准。
- SkillHub：https://www.skillhub.cn/skills/user_bff2bc01/qiaomai-dlh365
- 坐标 API 页：https://api.skillhub.cn/user_bff2bc01/qiaomai-dlh365
- 安装说明：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
