Semantic Router

🔒 安全声明：本技能需要修改 OpenClaw 配置以实现模型路由功能。所有配置变更前会自动备份，支持一键回滚。建议在测试环境验证后再部署到生产环境。

⚠️ Security & Permissions Declaration

This skill performs the following privileged operations — all are intentional and explicitly user-initiated:

What this skill does NOT do:

• Does NOT exfiltrate conversation content or model credentials to external servers
• Does NOT access API keys or secrets directly
• Does NOT modify files outside ~/.openclaw/ and the skill's own workspace
• Does NOT run with elevated (sudo/root) privileges
• Does NOT auto-install additional packages

Requires: Python 3.8+, OpenClaw Gateway running, configured model providers

🔷 Semantic Router v7.9.3 — 生产级会话路由系统 🔷

ClawHub: https://clawhub.ai/halfmoon82/semantic-router
版本: 7.6.3 (生产环境)
作者: halfmoon82 状态: ✅ ROM 级固化，完全测试通过

🎯 这个技能解决什么问题？

核心问题（v7.2 新解决）

你是否遇到过：

• Cron Job 导致会话频繁重置 — 后台定时任务打断用户交互
• Discord/Telegram 渠道会话突然清空 — 长任务无法延续
• AGENTS.md 被截断注入 — 大文件超过 20KB 限制
• 模型自动切换被全局配置覆盖 — 切换不生效

解决方案

会话隔离架构：

用户直连渠道（稳定）
    ├─ 主代理会话 → semantic-router（精准路由）
    └─ Cron Job 隔离会话（独立环境）
        ├─ cloudflared-watchdog
        ├─ Fallback 回切检查
        └─ 自定义后台任务

完整配置引导：

• 零冲突的智能合并配置
• 预检脚本防止覆盖现有设置
• 自动回滚失败的配置修改

🔒 安全与权限说明

为什么需要这些权限？

配置保护机制

1. 前置备份：任何修改前自动创建带时间戳的备份
2. 语法验证：JSON 修改后自动验证语法
3. 健康检查：Gateway 重启后验证服务可用性
4. 自动回滚：任何步骤失败立即恢复原配置

# 手动回滚命令
python3 ~/.openclaw/workspace/.lib/config-rollback-guard.py rollback

代码审计

• 所有脚本开源，位于 scripts/ 目录
• 核心逻辑 semantic_check.py 62KB，完全可审计
• 无网络请求，无数据上报，纯本地运行

🚀 快速安装

第一步：安装技能

# 从 ClawHub 安装
clawhub install https://clawhub.ai/halfmoon82/semantic-router

# 或手动复制到本地
cp -r ~/.openclaw/workspace/skills/semantic-router ~/my-projects/

第二步：运行配置引导

# 启动交互式配置向导
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/semantic-router/scripts/setup_wizard.py

# 向导将：
# 1. 检测你的已有配置
# 2. 扫描可用模型
# 3. 推荐三池配置
# 4. 生成 pools.json 和 tasks.json

第三步：启动 Webhook 服务（重要！）

# 复制核心文件到 .lib 目录
cp ~/.openclaw/workspace/skills/semantic-router/scripts/semantic_check.py \
   ~/.openclaw/workspace/.lib/
cp ~/.openclaw/workspace/skills/semantic-router/scripts/semantic-webhook-server.py \
   ~/.openclaw/workspace/.lib/

# 启动 Webhook 服务（端口 9811）
python3 ~/.openclaw/workspace/.lib/semantic-webhook-server.py --port 9811 &

# 验证服务是否运行
curl http://127.0.0.1:9811/health
# 预期输出: {"status": "ok", "version": "7.9.x"}

第四步：隔离现有 Cron Job（重要！）

# 列出你的所有 Cron Job
cron list | jq '.jobs[] | {id, name, sessionKey}'

# 对每个使用了渠道会话（telegram/discord/whatsapp）的 Job，执行隔离
cron update {job_id} \
  --patch '{"sessionKey": null, "sessionTarget": "isolated"}'

# 示例（cloudflared-watchdog）
cron update ba28e228-473a-4963-8413-c228762bf2d1 \
  --patch '{"sessionKey": null, "sessionTarget": "isolated"}'

第五步：验证安装

# 测试 Webhook 路由接口
curl -X POST http://127.0.0.1:9811/route \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "帮我写个Python爬虫", "current_pool": "Highspeed"}'

# 预期输出
# {
#   "branch": "C",
#   "task": "development",
#   "target_pool": "Intelligence",
#   "primary_model": "claude-opus-4.6",
#   "declaration": "【语义检查 by DeepEye@halfmoon82】P1-任务切换..."
# }

🎓 核心概念

四池模型架构

两步判断法

Step 1: 关键词 + 指示词检测

"帮我写个爬虫" → 关键词 "写" + "爬虫" → 开发任务 → Intelligence
"继续刚才的" → 指示词 "继续" → 延续当前池 → B 分支
"查一下天气" → 关键词 "查" + "天气" → 查询任务 → Highspeed
"帮我整理这些材料做成PPT" → trigger_groups_all 规则命中 → 代理任务 → Agentic

trigger_groups_all 非连续词组命中（v7.7 新增）

支持在 tasks.json 中定义分组规则，每条规则内所有分组取 AND，分组内词取 OR，多条规则取 OR：

"trigger_groups_all": [
  [["帮我","自动","用AI"], ["操作","填写","截图"]],
  [["处理","生成","制作"], ["报告","表格","文档","PPT"]]
]

说"帮我自动操作浏览器"→ 规则①命中 → Agentic 池。无需精确关键词，口语自然表达即可触发。

Step 2: 上下文关联度评分（当 Step 1 无结果时）

相似度 ≥ 0.15 → 延续当前会话（B 分支）
相似度 0.08~0.15 → 延续但警告（B+ 分支）
相似度 < 0.08 → 新话题，重置会话（C-auto 分支）

五分支路由决策

⚙️ 完整配置指南（无冲突）

问题：为什么配置容易冲突？

你的 OpenClaw 配置可能已经存在：

• 已配置的模型提供商（OpenAI、Claude、本地 LLM 等）
• 已配置的模型池（可能与语义路由的池名冲突）
• 已定义的任务类型（可能与 tasks.json 冲突）

直接覆盖会导致：❌ 原有配置丢失
❌ 某些模型无法使用
❌ Cron Job 执行失败

解决方案：智能合并流程

Step 1: 环境检测

# 检查现有配置
cat ~/.openclaw/openclaw.json | jq '.models | keys'
# 输出: ["anthropic", "openai", "google-ai", "minimax-cn"]

cat ~/.openclaw/openclaw.json | jq '.agents[0].model'
# 输出: "custom-llmapi-lovbrowser-com/anthropic/claude-haiku-4.5"

Step 2: 冲突预检

# 备份当前配置
cp ~/.openclaw/openclaw.json \
   ~/.openclaw/backup/openclaw.json.backup-$(date +%s)

# 运行预检脚本
python3 ~/.openclaw/workspace/.lib/config-rollback-guard.py check

# 查看冲突报告
cat ~/.openclaw/logs/config-modification.log

Step 3: 智能合并（推荐）

# 选项 A: 使用自动合并脚本
python3 ~/.openclaw/workspace/.lib/merge-config.py \
  --existing ~/.openclaw/openclaw.json \
  --new ~/.openclaw/workspace/skills/semantic-router/config/pools.json \
  --output ~/.openclaw/openclaw.json.merged \
  --mode append  # 仅追加，不覆盖

# 选项 B: 手动合并（更安全）
# 编辑 ~/.openclaw/openclaw.json，按以下步骤：
# 1. 检查 .models 字段，仅追加缺失的提供商
# 2. 检查 .agents[].model，如果已有则不修改
# 3. 检查 .env，仅追加缺失的环境变量（如 LOVBROWSER_API_KEY）

Step 4: 验证 & 激活

# 验证 JSON 语法
python3 -c "import json; json.load(open('~/.openclaw/openclaw.json'))" && echo "✅ JSON 有效"

# 备份原配置
cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.bak

# 应用新配置
cp ~/.openclaw/openclaw.json.merged ~/.openclaw/openclaw.json

# 重启 Gateway（失败时自动回滚）
openclaw gateway restart

# 如果启动失败，自动回滚
python3 ~/.openclaw/workspace/.lib/config-rollback-guard.py rollback

🔧 Cron Job 隔离最佳实践

❌ 错误做法（会导致会话重置）

cron add \
  --name "my-background-task" \
  --sessionKey "agent:main:telegram:direct:123456" \
  --sessionTarget "main" \
  --payload '{"kind": "agentTurn", "message": "执行任务..."}'

为什么错？

• sessionKey 使用了 Telegram 渠道的直连会话
• 任务消息可能无法匹配 tasks.json 中的关键词
• semantic-router 触发 C-auto 分支 → 会话被强制重置
• 用户的长任务被打断 ❌

✅ 正确做法 A：隔离会话（推荐）

cron add \
  --name "my-background-task" \
  --sessionTarget "isolated" \
  --payload '{
    "kind": "agentTurn",
    "message": "运维任务：执行后台清理。检查磁盘空间...",
    "timeoutSeconds": 60
  }'

# 关键字段：
# - sessionKey: null （让 Gateway 自动分配隔离会话）
# - sessionTarget: "isolated" （完全隔离，语义路由只在这个会话内生效）

优点：

• ✅ 后台任务不影响用户会话
• ✅ 完全隔离，无须担心关键词匹配
• ✅ 自动过期清理（24h）

✅ 正确做法 B：包含显式关键词（如果需要直连会话）

cron add \
  --name "my-background-task" \
  --sessionKey "agent:main:cron:manual" \
  --payload '{
    "kind": "agentTurn",
    "message": "【运维检查】执行磁盘空间检查。关键词: 检查、运维、系统。"
  }'

# 消息中必须包含 tasks.json 中的关键词
# （检查、运维、系统）→ 可以匹配到 "query" 或 "operations" 任务类型

📊 监控与故障排除

检查隔离状态

# 验证 Cron Job 已隔离
cron list | jq '.jobs[] | select(.name == "cloudflared-watchdog") | {id, name, sessionKey, sessionTarget}'

# 期望输出
# {
#   "id": "ba28e228-473a-4963-8413-c228762bf2d1",
#   "name": "cloudflared-watchdog",
#   "sessionKey": null,              ✅ 已隔离
#   "sessionTarget": "isolated"      ✅ 隔离会话
# }

查看语义路由日志

# 实时监控路由决策
tail -f ~/.openclaw/logs/gateway.log | grep "semantic-router"

# 查看特定消息的路由结果
cat ~/.openclaw/workspace/.lib/semantic_check.log | jq '.[] | select(.input | contains("爬虫"))'

故障排除表

📋 语义检查声明格式

semantic-router 自动生成的声明格式规范：

声明示例

【语义检查 by DeepEye@halfmoon82】P2-延续｜模型池:【智能池】｜实际模型:claude-opus-4.6
【语义检查 by DeepEye@halfmoon82】P1-执行开发任务｜新会话→智能池｜实际模型:claude-opus-4.6

字段说明

完整规范见：references/declaration-format.md

⚡ 架构变更说明（2026-03-06）

M1 机制更新（FIX-0 第一轮）

原实现：prependContext 包含声明字符串（declarationPrepend），用于让 LLM 在回复首行输出声明。

问题根因：声明字符串含 ctx_score（每消息均不同的浮点相似度）等易变字段，导致：

• 每条用户消息前缀不同 → LLM provider 前缀缓存（prefix cache）每轮全部 miss
• 20 轮对话的历史 input tokens 每轮都重新计费

新实现：

• declarationPrepend 从 prependContext 数组中移除（声明改由 semantic_check.log 记录）
• extractDeclKey → extractSkillKey：缓存键只关心 skill/retry/degrade 激活状态
• 普通消息（无技能激活）prependContext = undefined → 用户消息完全干净 → 对话历史 100% cache 命中
• 技能激活时：prependContext = skillPrepend（技能指令相对稳定）→ 高缓存命中率

节省估算：单活跃会话每日约节省 6-10M tokens（对话历史从 input 变为 cache_read，约 1/10 价格）

Option C 路由标签（FIX-0 第二轮，2026-03-06 续）

背景：用户需要在 Discord/Telegram 回复中看到语义路由声明（当前使用的模型池+模型）。 由于 OpenClaw 主网关的 message_sending hook 从未被触发（架构限制：deliver-DCtqEVTU.js 的 globalHookRunner 在主网关上下文中从不初始化），无法在发送前修改消息内容。 选择 Option C：通过 prependContext 注入路由标签指令，由 LLM 自行在首行输出。

新增函数：extractStableRoutingParts(declarationText, fallbackModel)

• 从 declarationText 提取：pool、model、sessionType
• sessionType: "延续" | "新对话" — 通过解析 P\d+-XXX 分支标签判断：延续 → 延续，其他 → 新对话

路由标签格式：

【语义检查·路由】高速池｜gemini-2.5-flash｜延续
【语义检查·路由】智能池｜claude-sonnet-4.6｜新对话

注入逻辑（before_agent_start）：

const isChannelSession = isMainAgentSession
  && !sessionKey.includes(":cron:")
  && !sessionKey.includes(":subagent:");   // subagent 不注入

const routingInstruction = routingTag
  ? `请在你回复的第一行，原样输出以下路由标签（不要修改）：${routingTag}`
  : undefined;

// M1 stability: combinedKey = skillKey + routingTagKey
// routingTagKey = "rt:{pool}:{model}:{sessionType}"
// 相同池+模型+会话类型 → 相同 prependContext → LLM prefix cache 命中

缓存稳定性分析：

subagent 排除：isChannelSession 新增 !sessionKey.includes(":subagent:") 条件。 原因：subagent session 如 agent:main:subagent:xxx 满足 startsWith("agent:main:")，若不排除会注入两份 routingInstruction，导致 Discord 回复中路由标签重复出现。

FIX-4（lockModel 毒化修复）

modelOverride/providerOverride 已从 before_agent_start 返回值中移除。路由仅通过 sessions.patch 实现。原 lockModel 时返回 override 会毒化所有 fallback（kimi-coding/zai/minimax 等非 lovbrowser 渠道），导致 All models failed。

📚 完整文档

💡 常见问题

Q: 我应该选择哪种隔离方案？ A: 99% 的情况下，选择方案 A（隔离会话）。只有在特殊需求下（需要在用户可见的会话中执行）才选方案 B。

Q: 隔离会话会占用额外资源吗？ A: 不会。隔离会话是临时的，自动过期（24h），不会额外占用内存。

Q: 如何自定义三池模型？ A: 编辑 ~/.openclaw/workspace/.lib/pools.json，或运行 setup_wizard.py 交互式配置。

Q: 我的原有配置会被覆盖吗？ A: 不会。使用智能合并流程（Step 3），仅追加缺失配置，保留原有设置。

🎓 学习路径

1. 快速体验（5 分钟）

   • 运行 setup_wizard.py
   • 隔离现有 Cron Job
   • 测试语义检查

2. 深入理解（30 分钟）

   • 阅读本文档
   • 自定义 tasks.json 关键词
   • 配置三池模型

3. 生产部署（1 小时）

   • 完整配置指南
   • 智能合并配置
   • 故障排除与监控

📊 版本对比

📝 许可与支持

• 许可证: MIT
• ClawHub: https://clawhub.ai/halfmoon82/semantic-router
• 反馈: 在 ClawHub 提交 issue 或改进建议

最后更新: 2026-03-06 GMT+8 维护者: halfmoon82
稳定性: ⭐⭐⭐⭐⭐ (生产级)

⚖️ 知识产权与归属声明 (Intellectual Property & Attribution)

Powered by halfmoon82 🔷

本技能（Semantic Router）由 halfmoon82 开发并维护。

• 版权所有: © 2026 halfmoon82. All rights reserved.
• 官方发布: ClawHub
• 许可证: 本技能采用 MIT 许可证。您可以自由使用、修改和分发，但必须保留原始作者信息及此版权声明。
• 贡献与支持: 欢迎通过 ClawHub 提交 Issue 或参与讨论。