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Desarrollo · SKILL.md

multica-skill-update

multica-skill-update

Multica 工作区 Skill 批量同步工具。按来源清单（GitHub / ClawHub / skills.sh / 本地文件）把 skill 批量导入或更新到 Multica skill 数据库，支持 init / update / plan 三种模式。同步目标是 Multica 数据库，不是本地 `.codebuddy/skills/`。

Independent GitHub snapshot · Automated classification · Original documentation governs

Ccat-xierluo / legal-skillsMIT

Documentación de la Skill

GitHub

name: multica-skill-update description: Multica 工作区 Skill 批量同步工具。按来源清单（GitHub / ClawHub / skills.sh / 本地文件）把 skill 批量导入或更新到 Multica skill 数据库，支持 init / update / plan 三种模式。同步目标是 Multica 数据库，不是本地 .codebuddy/skills/。 license: MIT author: 杨卫薪律师（微信ywxlaw） homepage: https://github.com/cat-xierluo/legal-skills version: "0.5.3"

Multica Skill 同步工具

把一份**可维护的来源清单（scripts/manifest.local.json）**中的 skill，批量导入/更新到 Multica 工作区 skill 数据库，让"安装/更新一批 skill"变成一条命令或一个定时任务。

什么时候用

  • 你（或 Orion / Autopilot）需要把多个 skill 从外部来源装进 Multica，且来源会更新。
  • 手动逐条 import 易漏、易忘版本——用本 skill 按清单批量执行。
  • 需要周期性刷新（每周定时）Multica 里的 skill 到最新版本。

核心原则（必须遵守）

  1. 同步对象 = Multica skill 数据库，不是本地 .codebuddy/skills/ 路径。本地路径是平台下发的，改它不会让 agent 读到，还易被覆盖。
  2. 本 skill 只负责"怎么做"（逻辑/清单格式/步骤），不负责"什么时候跑"——定时由 Multica Autopilot 的 CRON 触发。
  3. 来源刷新必须走 import --on-conflict overwrite，不是 multica skill update（见下方"关键澄清"）。
  4. 清单由维护者录入：把来源 URL 写进 skill 内部的 scripts/manifest.local.json 再安装回 Multica。

文件结构

multica-skill-update/
├── SKILL.md                      # 本入口文档
├── references/
│   ├── manifest-format.md        # 清单格式、字段说明、分类标签用法
│   ├── multica-importing-alignment.md  # 与平台内置 skill 的分工 + 8 条语义对齐 + 排除/媒体剔除
│   └── workflow-examples.md      # 真实调用示例 + 反向溯源工作流
└── scripts/
    ├── sync_skills.py            # init/update/plan 三模式执行脚本
    ├── manifest.example.json     # 清单模板（复制后填入真实来源；入库）
    └── manifest.local.json       # 个人来源清单（你维护，含本地文件路径/云端地址；由外部仓库统一决定是否入库）

个人清单机制：scripts/manifest.local.json 是你的私有同步清单——既可以录入本地 skill 文件（source: "file"，url 写本机路径），也可以录入云端 skill 地址（source: "github" | "clawhub" | "skills.sh"，url 写对应 URL）。它与模板 scripts/manifest.example.json 放在一起，区别只在是否填写了真实来源；scripts/manifest.example.json 是入库模板，供复制填写。首次使用：

cp scripts/manifest.example.json scripts/manifest.local.json
# 编辑 scripts/manifest.local.json：本地 skill 用 source=file + 本机路径；云端用 source=github/clawhub/skills.sh + URL

清单的完整字段与取值见 references/manifest-format.md。

依赖

系统依赖

依赖安装方式
multica CLI独立安装：macOS/Linux: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.sh | bash 或 brew install multica-ai/tap/multicaWindows: irm https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.ps1 | iex验证：multica version

CLI 实际可用路径（本机实测）：Multica 桌面 App 已内置独立 CLI 二进制，无需单独安装：

# App 内置 CLI（Go 二进制，v0.4.19+）
MULTICA_BIN="/Applications/Multica.app/Contents/Resources/app.asar.unpacked/resources/bin/multica"
"$MULTICA_BIN" version        # → multica v0.4.19 ...

# 该 CLI 需要指定 App 使用的 profile 才能连上 daemon/server
"$MULTICA_BIN" --profile desktop-api.multica.ai workspace list --output json
  • 前置要求：Multica 桌面 App / daemon 已在运行（CLI 与 server/daemon 通信）。
  • profile：App 自动运行时用的 profile 名通常是 desktop-api.multica.ai（对应 ~/.multica/profiles/<name>/config.json）；CLI 默认用 default profile 会报 No server configured. Run 'multica setup' first.，此时需显式加 --profile。
  • workspace：skill list 等命令要求 --workspace-id 或 --workspace-slug；multica --profile <p> workspace list --output json 可查。
  • 脚本已做预检：multica 不在 PATH 时输出安装提示并退出码 2；真实调用可用 --multica-bin 指向 App 内置路径。

使用步骤

1. 准备清单

scripts/manifest.local.json 是个人清单。首次使用复制模板并填入真实来源：

cp scripts/manifest.example.json scripts/manifest.local.json
# 编辑 scripts/manifest.local.json：本地 skill 用 source=file + 本机路径；云端用 source=github/clawhub/skills.sh + URL

字段写法与分类标签用法见 references/manifest-format.md。

2. 执行同步

# 初始化导入（同名已存在视为正常，不报错）
python scripts/sync_skills.py --mode init

# 更新刷新（on_conflict 按清单策略：overwrite 刷新 / skip 跳过非本人）
python scripts/sync_skills.py --mode update

# 预览将执行的操作，不实际调用 import
python scripts/sync_skills.py --mode plan

# 按分类筛选：只导入某类 skill（便于针对某个 agent 配置）
python scripts/sync_skills.py --mode init  --category legal-document
python scripts/sync_skills.py --mode update --category development

# 指定清单路径 / dry-run 只打印命令
python scripts/sync_skills.py --manifest scripts/manifest.local.json --mode init
python scripts/sync_skills.py --dry-run

连接参数（本机实测必需）：使用 Multica 桌面 App 内置 CLI 时，通常需要显式指定 profile 与 workspace：

# 先查 workspace（用 App 的 profile）
MULTICA="/Applications/Multica.app/Contents/Resources/app.asar.unpacked/resources/bin/multica"
"$MULTICA" --profile desktop-api.multica.ai workspace list --output json
# → [{"id": "...", "name": "xierluo", "slug": "xierluo"}]

# 同步时带上 profile + workspace-id
python scripts/sync_skills.py --mode update \
  --profile desktop-api.multica.ai \
  --workspace-id <workspace-id>
  • 脚本会自动探测 multica CLI（PATH → App 内置）；也可用 --multica-bin /path/to/multica 显式指定。
  • 不指定 profile 时默认 default，可能报 No server configured——用 --profile desktop-api.multica.ai（对应 App 运行 profile，见 ~/.multica/profiles/）。
  • 完整示例见 references/workflow-examples.md。

3. 查看报告

每次运行输出结构化小结：

=== 同步报告 ===
imported: 3 (created 1, updated 2)
conflict(existed): 1
skipped: 1 (not creator 1, disabled 0)
failed: 0
  • imported：成功导入（created=新建，updated=覆盖刷新）
  • conflict(existed)：同名已存在，按策略跳过
  • skipped：not creator（非本人创建的 overwrite/skip 跳过）+ disabled（enabled=false）
  • failed：真实失败（URL 无效、非法策略等）——有失败时退出码非零，便于 Autopilot/CI 感知

与平台内置 skill 的分工（要点）

本 skill 与平台内置 multica-skill-importing 是上下游关系：它负责单条导入的权威语义，本 skill 严格复用同一套语义做批量编排。完整对照表与 8 条语义对齐（含服务端硬限制、保留文件名、zip 布局、媒体剔除）见 references/multica-importing-alignment.md。

关键澄清（实现时已写入，勿再混淆）

  • multica skill update <id> ≠ 从来源重新拉取。 它只是按 ID 编辑某个已存在 skill 的字段（name/description/content/config），不会去 GitHub 拉最新。所以"同步来源"这一步永远用 import --on-conflict overwrite，而不是 skill update。
  • import 的 --url 与 --file 互斥；来源在 GitHub / ClawHub / skills.sh 上就用 --url。
  • overwrite 仅限原始创建者执行；非创建者会失败。清单里对非本人来源用 skip，避免 failed 噪音。
  • --on-conflict 默认 fail：同名冲突时停止且不修改已有内容。清单里未写明策略的条目按 fail 处理（会报告为 failed）。
  • --output json 是推荐的脚本解析格式（官方文档明确"脚本应使用 JSON 输出而非解析表格"）。

定时刷新（Multica Autopilot 集成）

Autopilot 负责"定时"，本 skill 负责"怎么做"。建一个每周 CRON 的 autopilot，派 agent 以 mode=update 调用本 skill：

# 创建 autopilot（--mode create_issue：先建 issue 再派发给 agent）
multica autopilot create --title "Weekly skill sync" \
  --agent <agent-name> --mode create_issue --output json

# 添加每周一 9:00（Asia/Shanghai）的定时触发器
multica autopilot trigger-add <autopilot-id> \
  --kind schedule --cron "0 9 * * 1" --timezone Asia/Shanghai --output json
  • 手动触发：multica autopilot trigger <autopilot-id>
  • 查看运行历史：multica autopilot runs <autopilot-id>
  • cron 为 5 字段（minute hour day month weekday，无秒），时区用 IANA 名。
  • 执行模式建议 create_issue：agent 跑完后结果留在 issue 上，便于复盘；run only 结果只在运行历史里。

⚠️ 注意：autopilot create 的实际 flags 以本机 multica autopilot create --help 为准（文档标注 --title --agent --mode 为必填，另有 --priority --project --subscriber）；trigger-add 的 flags 也请先 --help 确认。

验收标准

  1. skill 安装后，multica skill list 能看到 multica-skill-update。
  2. 用 init 模式、带一份含 ≥2 条来源的 manifest，能成功导入（或正确报告已存在）。
  3. 修改来源内容后，用 update 模式能刷新到最新（报告 updated）。
  4. 非本人创建的技能按 skip 策略被跳过，不产生 failed 噪音。
  5. 接上每周 Autopilot 后，无需手动干预即可周期性同步。

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