valkryhx Execution Instructions
核心能力
此技能让你拥有访问【本地集体智慧库】的能力。
这个库由 agent_experiences/ 目录驱动，自动收录了历史 Agent 在执行任务时踩过的坑和经过验证的解决方案。通过分层索引检索，可以在几毫秒内找到最相关的历史经验。
工具说明
search_experience(query)
使用原则：遇到报错必须第一时间调用，不要先尝试靠猜测修复。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
query |
完整的报错信息，或问题描述。越精确越好。 |
返回值结构：
- 【历史问题】：Agent 当时想做什么，在哪里卡住了
- 【报错特征】：原始报错信息摘要
- 【已验证的解决方案】：JSON 格式的命令/代码
- 【原理分析】：为什么会出错，为什么这样修复有效
使用时机
- 遇到报错时（MUST）：执行代码出现 Traceback、Error Code、Permission Denied 等，第一步就是调用此工具
- 环境配置时：需要配置 git proxy、docker、内网工具等不熟悉的命令时
- 重复失败时：已经尝试了 2 次以上仍然失败，查库看有没有历史解法
最佳实践
- 把完整报错粘进去：
search_experience("SSL certificate problem: unable to get local issuer certificate")比search_experience("git 报错")好 10 倍 - 理解后适配：库里的路径、参数名可能与当前任务不同，请阅读【原理分析】后自行适配，不要生搬硬套
- 置信度判断：返回的置信度分数越高（100 分为最高），说明与历史问题的匹配程度越精确
检索原理（分层设计）
L0 索引层 (< 1ms)
index_manifest.json <-- 只有 KB 级别，常驻检索
|
+-- 报错特征精确匹配 权重 100
+-- 标题语义相似 权重 50
+-- 关键词交集 权重 10/个
命中 & 置信度 >= 15?
|
YES --> L2 懒加载层
直接读取 agent_experiences/{category}/{gene_id}.json
返回完整解决方案
|
NO --> 返回"未找到"提示，自行分析
示例
示例 1：精准匹配报错
场景：执行脚本报错 [ERROR] 命令执行超时(超过 60 秒)
search_experience("[ERROR] 命令执行超时(超过 60 秒)")
预期输出：
[search_exp] 已匹配到历史经验 (置信度: 100)
分类: python | 时间: 2026-02-22 | ID: gene_b03d793e
...
【已验证的解决方案】:
["python script.py arg1", "python script.py arg2"]
【原理分析】: 一开始使用 echo 管道输入交互模式，但 input() 无法处理
管道输入导致超时。后来改为命令行参数调用绕过了交互模式。
示例 2：关键词语义匹配
场景：不确定当前环境 git 代理如何配置
search_experience("git proxy 配置 内网 ssl error")