（7227期）Skill Search – 智能技能发现引擎，三模检索秒级定位

智能技能发现引擎，三模检索秒级定位 智能技能搜索引擎，支持关键词、语义和AI任务匹配三种模式，快速定位所需工具，避免上下文膨胀，提升Agent任务执行效率。 使用说明 核心功能与定位 skill-search 是一个技能发现与检索中枢，为Agent系统提供三层递进式搜索能力： | 模式 | 技术原理 | 适用场景 ||:---|:---|:---|| Keyword Search | BM25算法 | 已知技能名称/关键词的快速定位 || Semantic Search | 本地MiniLM嵌入向量 | 模糊概念匹配，理解同义表达 || LLM Task Matching | 大模型智能推理 | 自然语言描述任务，获推荐排序 | 显著优势 混合检索架构：BM25+语义嵌入双引擎，兼顾速度与理解深度 本地化运行：MiniLM模型本地部署，零API成本，保障隐私 智能推荐解释：LLM模式输出置信度评分+推荐理由，可解释性强 惰性索引机制：首次语义搜索时自动构建索引，无需手动维护 上下文优化设计：先检索后加载，避免一次性载入全部技能导致的token膨胀 潜在局限与风险 | 问题 | 说明 ||:---|:---|| 索引新鲜度 | 新增技能需手动执行index命令重建索引 || 语义覆盖边界 | 专业领域术语可能向量化失真 || LLM推荐偏差 | 任务描述模糊时，置信度评分可靠性下降 || 冷启动延迟 | 首次语义搜索需等待索引构建（约数秒至分钟级） | 适合人群 Agent开发者：构建复杂工作流前的技能预检 终端用户：自然语言探索系统能力边界 多任务场景：频繁切换不同技能域的高效用户 使用建议 推荐执行顺序：suggest(理解需求) → semantic(精准匹配) → keyword(确认名称)。索引目录建议纳入定期备份。 原始说明 Find and retrieve available skills using keyword search, semantic search, or LLM-powered task matching. Use when the agent needs to discover, search, or inte...