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)
- 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。 - 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。
- 来源刷新必须走
import --on-conflict overwrite,不是multica skill update(见下方"关键澄清")。 - 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defaultprofile 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
- skill 安装后,
multica skill list能看到multica-skill-update。 - 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)。 - 修改来源内容后,用
update模式能刷新到最新(报告updated)。 - 非本人创建的技能按
skip策略被跳过,不产生failed噪音。 - 接上每周 Autopilot 后,无需手动干预即可周期性同步。