前言¶
在 Cursor、Claude Code 等环境里串联多个 Agent Skill 时，某个下游技能一旦连续报错或错误率升高，往往会把整段对话拖进重复重试。手工写 try/except 能挡一部分，但缺少统一的状态机、日志和恢复策略，运维侧也不好看清「是哪个 skill 在拖后腿」。
下面介绍 SkillHub 社区技能 八卦智能报价（坐标 @user_5b2fc4e3/bagua）。商店页归类为 business-ops，标签标明 requires_api_key=false。安装后包内文档与脚本实际提供的是 hexagram-circuit-v3（八卦熔断机制 v3）：规则计数与本地 Ollama 模型辅助判断相结合，在技能执行路径上做熔断与降级。若你期待的是「智能报价 / 商务核价」类能力，需要先核对包内说明——当前公开包内未见报价单、价目表或计费接口相关实现。
这是什么¶
- 定位：面向 Skill 调用的熔断与审计辅助层（规则层 + 可选 LLM 层），由发布者
user_5b2fc4e3以社区来源（community）上架 SkillHub。 - 版本：
1.0.0（包内 SKILL.md 标注 hexagram-circuit-v3 文档日期为 2026-04-29）。 - 出处：SkillHub 页面 八卦智能报价，API 资源标识 https://api.skillhub.cn/user_5b2fc4e3/bagua。
截至抓取时，SkillHub 侧统计为评分 100000、下载 1002、安装 0（数据以商店为准，会随时间变化）。
核心功能¶
以下均来自安装包内的 SKILL.md 与 scripts/hexagram_circuit_v3.py，未在包中出现的功能不写。
熔断与状态¶
包内说明的三层思路为：规则检测 → LLM 判断 → 人工接管（后两层需结合你的 Agent 工作流自行衔接）。
HexagramCircuitBreaker 维护每个 skill_name 的熔断状态（closed / half_open / open 枚举），并在 OPEN 时直接拒绝执行，返回带 fallback 提示的结果。
规则侧触发条件（代码默认参数与 SKILL.md 文案一致部分）包括：
- 错误率高于
error_rate_threshold（默认0.3，即 30%）。 - 连续失败次数达到
failure_threshold（默认3）。 - 可选：本地 LLM 解析 JSON 后返回
should_circuit_break: true。
SKILL.md 还写明「超时 > 5 秒 → 降级」；当前脚本主路径以执行耗时记录为主，是否将 5 秒超时单独作为降级条件，需以你本地 fork 或后续版本为准。
本地 LLM 层¶
call_local_llm 通过 ollama 客户端连接 http://localhost:11434，按内置优先级列表尝试模型（如 qwen2.5:3b、llama3.2:3b 等）。LLM 层用于辅助判断是否应熔断，而非替代业务 Skill 本身。
run() 还支持 action=ollama_status，用于检查本机 Ollama 是否可用及已拉取的模型列表。
日志与恢复¶
- 内存中保留事件日志（
get_logs），单技能或全局可查最近条目。 reset可将指定技能或全部技能的状态与计数清零。get_status返回状态及total/failed/success调用计数。
安装与启用¶
前置：SkillHub CLI¶
若尚未安装 CLI，可按官方安装说明检查或安装：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时可使用 SkillHub 文档中的安装脚本（完整安装或 --cli-only），详见 https://skillhub.cn/install/skillhub.md。
安装本 Skill¶
安装时必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录，否则默认落在 ./skills/ 可能不会被识别。Cursor 常用路径为 ~/.cursor/skills/。
skillhub install @user_5b2fc4e3/bagua --dir ~/.cursor/skills/
也可让 Agent 按商店页提示，参照 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 安装 @user_5b2fc4e3/bagua。
安装成功后，目录结构类似：~/.cursor/skills/@user_5b2fc4e3/bagua/，内含 SKILL.md 与 scripts/hexagram_circuit_v3.py。
依赖¶
LLM 判断依赖本机 Ollama 及 Python 包 ollama。未启动 Ollama 时，规则层仍可工作，但 use_llm_decision=True 时的辅助判断会失效或走失败分支。
无需在 SkillHub 配置 API Key（requires_api_key=false）。
典型用法¶
在 Python 中包裹技能执行¶
包内 SKILL.md 给出的调用方式为：
from hexagram_circuit_v3 import HexagramCircuitBreaker
breaker = HexagramCircuitBreaker()
result = breaker.execute(skill_name, params)
实际脚本位于 scripts/hexagram_circuit_v3.py。在项目中使用时，需将 scripts 加入 PYTHONPATH，或在同目录下导入，例如：
cd ~/.cursor/skills/@user_5b2fc4e3/bagua/scripts
python3 hexagram_circuit_v3.py
直接运行脚本会执行包内自带的 Ollama 状态检查与示例 execute("test-skill", {})。
通过 run() 统一入口¶
from hexagram_circuit_v3 import run
# 查看熔断状态
run({"skill": "my-skill", "action": "status"})
# 检查 Ollama
run({"action": "ollama_status"})
# 重置某技能计数
run({"skill": "my-skill", "action": "reset"})
将真实业务函数传入时，使用 breaker.execute(skill_name, params, func=your_callable)，由熔断器在 func(**params) 外层捕获异常并更新状态。
在 Agent 对话中启用¶
安装到 Agent skills 目录并重启或刷新技能索引后，可在对话中说明：对指定 skill_name 的调用需先经过八卦熔断器规则；需要 LLM 辅助判断时确保本机 Ollama 已启动。具体触发话术以你使用的客户端对 SKILL.md 的加载方式为准。
适用场景与注意¶
适合谁
- 已在 SkillHub / OpenClaw 生态里串联多个技能，希望用统一组件做失败率监控与快速熔断的团队。
- 愿意在本机跑 Ollama，接受「规则 + 小模型」做辅助决策、而非云端 API 的场景。
限制与坑
- 名称与内容：商店名称为「八卦智能报价」，当前包内实现为熔断机制 v3，无报价业务逻辑；选型前建议安装后阅读
SKILL.md。 - 安装 slug：应使用
@user_5b2fc4e3/bagua；仅写user_5b2fc4e3/bagua时，CLI 可能走错误的下载路径。 - 状态持久化：熔断状态与日志保存在进程内存中，Agent 或解释器重启后会丢失，生产环境如需持久化需自行扩展。
- 半开状态：枚举含
half_open，主流程以OPEN拒执行为主；半开恢复策略需结合success_threshold等参数自行验证是否满足你的 SLO。
结尾¶
八卦智能报价在 SkillHub 上是一条 business-ops 类社区技能：无需 API Key，核心价值在于为 Skill 调用提供可配置的熔断、日志与本地 Ollama 辅助判断。上架名称与包内熔断文档不一致时，以安装后的 SKILL.md 和脚本为准。
官方入口：
