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fix(skills): remove broken default skills hub

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2026-04-25 07:39:55 +00:00
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45
README.md
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@@ -550,24 +550,24 @@ edict/
#### 2️⃣ CLI 命令（最灵活）
```bash
# 从 GitHub 添加 code_review skill 到中书省
# 从 GitHub 添加 mmx_cli skill 到门下省
python3 scripts/skill_manager.py add-remote \
--agent zhongshu \
--name code_review \
--source https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main/code_review/SKILL.md \
--description "代码审查技能"
--agent menxia \
--name mmx_cli \
--source https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md \
--description "MiniMax 多模态 CLI 技能"
# 一键导入官方 skills 库到指定 agents
# 一键导入默认 skills 到指定 agents
python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub \
--agents zhongshu,menxia,shangshu,bingbu,xingbu
--agents menxia,shangshu
# 列出所有已添加的远程 skills
python3 scripts/skill_manager.py list-remote
# 更新某个 skill 到最新版本
python3 scripts/skill_manager.py update-remote \
--agent zhongshu \
--name code_review
--agent menxia \
--name mmx_cli
```
#### 3️⃣ API 请求（自动化集成）
@@ -577,25 +577,22 @@ python3 scripts/skill_manager.py update-remote \
curl -X POST http://localhost:7891/api/add-remote-skill \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"agentId": "zhongshu",
"skillName": "code_review",
"sourceUrl": "https://raw.githubusercontent.com/...",
"description": "代码审查"
"agentId": "menxia",
"skillName": "mmx_cli",
"sourceUrl": "https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md",
"description": "MiniMax 多模态 CLI 技能"
}'
# 查看所有远程 skills
curl http://localhost:7891/api/remote-skills-list
```
**官方 Skills Hub：** https://github.com/openclaw-ai/skills-hub
**默认可导入 Skill：**
支持的 Skills：
- `code_review` — 代码审查（Python/JS/Go）
- `api_design` — API 设计审查
- `security_audit` — 安全审计
- `data_analysis` — 数据分析
- `doc_generation` — 文档生成
- `test_framework` — 测试框架设计
- `mmx_cli` — MiniMax 多模态 CLI 技能（文本、图像、视频、语音、音乐、搜索）
如果你有自己的 Skills Hub，可以通过 `OPENCLAW_SKILLS_HUB_BASE` 或 `~/.openclaw/skills-hub-url` 配置自定义源。
详见 [🎓 远程 Skills 资源管理指南](docs/remote-skills-guide.md)
@@ -636,7 +633,7 @@ curl http://localhost:7891/api/remote-skills-list
- **[🎓 远程 Skills 资源管理指南](docs/remote-skills-guide.md)** — Skills 生态
- 从网上连接和增补 skills，支持 GitHub/Gitee/任意 HTTPS URL
- 官方 Skills Hub 预设能力库
- 默认 Skills 源和自定义 Hub 支持
- CLI 工具 + 看板 UI + Restful API
- Skills 文件规范与安全防护
- 支持版本管理和一键更新
@@ -711,17 +708,17 @@ docker compose up
**排查**：
```bash
# 测试网络连通性
curl -I https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main/code_review/SKILL.md
curl -I https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md
# 如果超时，使用代理
export https_proxy=http://your-proxy:port
python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub --agents zhongshu
python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub --agents menxia
```
**常见原因**：
- 中国大陆访问 GitHub raw 资源需要代理
- 网络超时（已增加到 30 秒 + 自动重试 3 次）
- 官方 Skills Hub 仓库维护中
- 默认 skill 源无法访问，或自定义 Skills Hub 配置错误
</details>

36
docs/remote-skills-guide.md
View File

@@ -7,7 +7,7 @@
- **GitHub 仓库** (raw.githubusercontent.com)
- **任何 HTTPS URL** (需返回有效的 skill 文件)
- **本地文件路径**
- **内置仓库** (官方 skills 库)
- **默认 Skills 源** (经验证可访问的内置导入源)
---
@@ -157,28 +157,32 @@ python3 scripts/skill_manager.py remove-remote \
---
## 官方 Skills 库
## 默认 Skills 源
### OpenClaw Skills Hub
### MiniMax CLI Skill
> **官方 skills 库地址**: https://github.com/openclaw-ai/skills-hub
默认导入源包含经验证可访问的 MiniMax CLI skill。旧的 `openclaw-ai/skills-hub` 仓库当前不可用，因此不再作为默认官方源。
可用 skills 列表：
| Skill 名称 | 描述 | 适用 Agent | 源 URL |
|-----------|------|----------|--------|
| `code_review` | 代码审查（支持 Python/JS/Go） | 兵部/刑部 | https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main/code_review/SKILL.md |
| `api_design` | API 设计审查 | 兵部/工部 | https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main/api_design/SKILL.md |
| `security_audit` | 安全审计 | 刑部 | https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main/security_audit/SKILL.md |
| `data_analysis` | 数据分析 | 户部 | https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main/data_analysis/SKILL.md |
| `doc_generation` | 文档生成 | 礼部 | https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main/doc_generation/SKILL.md |
| `test_framework` | 测试框架设计 | 工部/刑部 | https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main/test_framework/SKILL.md |
| `mmx_cli` | MiniMax 多模态 CLI 技能 | 门下省/尚书省 | https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md |
**一键导入官方 skills**
如果你维护自己的 Skills Hub，可以使用以下方式指定 Hub base URL。指定后，`import-official-hub` 会按 `<base>/<skill_name>/SKILL.md` 解析 `code_review`、`api_design`、`security_audit`、`data_analysis`、`doc_generation`、`test_framework` 等传统 skill 名称。
```bash
export OPENCLAW_SKILLS_HUB_BASE=https://your-hub/raw-base
# 或写入本地配置
echo "https://your-hub/raw-base" > ~/.openclaw/skills-hub-url
```
**一键导入默认 skills**
```bash
python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub \
--agents zhongshu,menxia,shangshu,bingbu,xingbu,libu
--agents menxia,shangshu
```
---
@@ -360,7 +364,7 @@ compatibleAgents: [bingbu, xingbu, menxia]
2. **大小限制**: 最多 10 MB
3. **超时保护**: 下载超过 30 秒自动中止
4. **路径遍历防护**: 检查解析后的 skill 名称，禁用 `../` 模式
5. **checksum 验证**: 可选的 GPG 签名验证（仅官方库）
5. **checksum 验证**: 可选的 GPG 签名验证（适用于可信发布源）
### 隔离执行
@@ -397,7 +401,7 @@ A: 不支持（安全考虑）。可以：
**Q: 如何创建自己的 skills 库？**
A: 参考 [OpenClaw Skills Hub](https://github.com/openclaw-ai/skills-hub) 的结构创建自己的仓库，然后：
A: 按 `<skill_name>/SKILL.md` 的结构创建自己的仓库，然后：
```bash
git clone https://github.com/yourname/my-skills-hub.git
@@ -406,7 +410,7 @@ cd my-skills-hub
# 提交 & 推送到 GitHub
```
然后通过 URL 或官方库导入功能添加即可。
然后通过 URL 添加，或通过 `OPENCLAW_SKILLS_HUB_BASE` / `~/.openclaw/skills-hub-url` 配置为自定义 Hub 后导入。
---
@@ -442,7 +446,7 @@ python3 scripts/skill_manager.py check-updates --interval weekly
### 5. 贡献社区
成熟的 skills 可向 [OpenClaw Skills Hub](https://github.com/openclaw-ai/skills-hub) 贡献。
成熟的 skills 可以沉淀到你自己的公开 Skills Hub，并通过 `OPENCLAW_SKILLS_HUB_BASE` 分享给团队使用。
---

80
docs/remote-skills-quickstart.md
View File

@@ -10,21 +10,21 @@ python3 dashboard/server.py
# 输出: 三省六部看板启动 → http://127.0.0.1:7891
```
### 2. 添加官方 Skill（CLI）
### 2. 添加默认 Skill（CLI）
```bash
# 为中书省添加代码审查 skill
# 为门下省添加 MiniMax CLI skill
python3 scripts/skill_manager.py add-remote \
--agent zhongshu \
--name code_review \
--source https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main/code_review/SKILL.md \
--description "代码审查能力"
--agent menxia \
--name mmx_cli \
--source https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md \
--description "MiniMax 多模态 CLI 技能"
# 输出:
# ⏳ 正在从 https://raw.githubusercontent.com/... 下载...
# ✅ 技能 code_review 已添加到 zhongshu
# 路径: /Users/xxx/.openclaw/workspace-zhongshu/skills/code_review/SKILL.md
# 大小: 2048 字节
# ✅ 技能 mmx_cli 已添加到 menxia
# 路径: /Users/xxx/.openclaw/workspace-menxia/skills/mmx_cli/SKILL.md
# 大小: 14655 字节
```
### 3. 列出所有远程 Skills
@@ -37,7 +37,7 @@ python3 scripts/skill_manager.py list-remote
#
# Agent | Skill 名称 | 描述 | 添加时间
# ------------|----------------------|--------------------------------|----------
# zhongshu | code_review | 代码审查能力 | 2026-03-02
# menxia | mmx_cli | MiniMax 多模态 CLI 技能 | 2026-03-02
```
### 4. 查看 API 响应
@@ -50,11 +50,11 @@ curl http://localhost:7891/api/remote-skills-list | jq .
# "ok": true,
# "remoteSkills": [
# {
# "skillName": "code_review",
# "agentId": "zhongshu",
# "skillName": "mmx_cli",
# "agentId": "menxia",
# "sourceUrl": "https://raw.githubusercontent.com/...",
# "description": "代码审查能力",
# "localPath": "/Users/xxx/.openclaw/workspace-zhongshu/skills/code_review/SKILL.md",
# "description": "MiniMax 多模态 CLI 技能",
# "localPath": "/Users/xxx/.openclaw/workspace-menxia/skills/mmx_cli/SKILL.md",
# "addedAt": "2026-03-02T14:30:00Z",
# "lastUpdated": "2026-03-02T14:30:00Z",
# "status": "valid"
@@ -69,44 +69,47 @@ curl http://localhost:7891/api/remote-skills-list | jq .
## 常见操作
### 一键导入官方库中的所有 skills
### 一键导入默认 skills
```bash
python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub \
--agents zhongshu,menxia,shangshu,bingbu,xingbu
--agents menxia,shangshu
```
这会自动为每个 agent 添加：
- **zhongshu**: code_review, api_design, doc_generation
- **menxia**: code_review, api_design, security_audit, data_analysis, doc_generation, test_framework
- **shangshu**: 同 menxia（协调者）
- **bingbu**: code_review, api_design, test_framework
- **xingbu**: code_review, security_audit, test_framework
这会为指定 agent 添加默认可用的 `mmx_cli` skill。旧的 `openclaw-ai/skills-hub` 仓库当前不可用，因此不再作为默认官方源。
如果你维护自己的 Skills Hub，可以通过环境变量或本地配置指定：
```bash
export OPENCLAW_SKILLS_HUB_BASE=https://your-hub/raw-base
# 或
echo "https://your-hub/raw-base" > ~/.openclaw/skills-hub-url
```
### 更新某个 Skill 到最新版本
```bash
python3 scripts/skill_manager.py update-remote \
--agent zhongshu \
--name code_review
--agent menxia \
--name mmx_cli
# 输出:
# ⏳ 正在从 https://raw.githubusercontent.com/... 下载...
# ✅ 技能 code_review 已添加到 zhongshu
# ✅ 技能 mmx_cli 已添加到 menxia
# ✅ 技能已更新
# 路径: /Users/xxx/.openclaw/workspace-zhongshu/skills/code_review/SKILL.md
# 大小: 2156 字节
# 路径: /Users/xxx/.openclaw/workspace-menxia/skills/mmx_cli/SKILL.md
# 大小: 14655 字节
```
### 移除某个 Skill
```bash
python3 scripts/skill_manager.py remove-remote \
--agent zhongshu \
--name code_review
--agent menxia \
--name mmx_cli
# 输出:
# ✅ 技能 code_review 已从 zhongshu 移除
# ✅ 技能 mmx_cli 已从 menxia 移除
```
---
@@ -119,10 +122,10 @@ python3 scripts/skill_manager.py remove-remote \
2. 进入 🔧 **技能配置** 面板
3. 点击 **➕ 添加远程 Skill** 按钮
4. 填写表单：
- **Agent**: 从下拉列表选择（如 zhongshu）
- **Skill 名称**: 输入内部 ID 如 `code_review`
- **远程 URL**: 粘贴 GitHub URL 如 `https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main/code_review/SKILL.md`
- **中文描述**: 可选，如 `代码审查能力`
- **Agent**: 从下拉列表选择（如 menxia）
- **Skill 名称**: 输入内部 ID 如 `mmx_cli`
- **远程 URL**: 粘贴 GitHub URL 如 `https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md`
- **中文描述**: 可选，如 `MiniMax 多模态 CLI 技能`
5. 点击 **导入** 按钮
6. 等待 1-2 秒，看到 ✅ 成功提示
@@ -247,11 +250,11 @@ curl http://localhost:7891/api/remote-skills-list
"ok": true,
"remoteSkills": [
{
"skillName": "code_review",
"agentId": "zhongshu",
"skillName": "mmx_cli",
"agentId": "menxia",
"sourceUrl": "https://raw.githubusercontent.com/...",
"description": "代码审查能力",
"localPath": "/Users/xxx/.openclaw/workspace-zhongshu/skills/code_review/SKILL.md",
"description": "MiniMax 多模态 CLI 技能",
"localPath": "/Users/xxx/.openclaw/workspace-menxia/skills/mmx_cli/SKILL.md",
"addedAt": "2026-03-02T14:30:00Z",
"lastUpdated": "2026-03-02T14:30:00Z",
"status": "valid"
@@ -333,4 +336,3 @@ ls -la ~/.openclaw/workspace-zhongshu/skills/
- 📚 [完整指南](remote-skills-guide.md)
- 🏛️ [架构文档](task-dispatch-architecture.md)
- 🤝 [项目贡献](../CONTRIBUTING.md)

86
scripts/skill_manager.py
View File

@@ -14,7 +14,7 @@ Usage:
python3 scripts/skill_manager.py remove-remote --agent zhongshu --name code_review
python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub --agents zhongshu,menxia,shangshu
python3 scripts/skill_manager.py import-official-hub --agents menxia,shangshu
"""
import sys
import json
@@ -60,7 +60,7 @@ def _download_file(url: str, timeout: int = 30, retries: int = 3) -> str:
if 'timed out' in str(last_error).lower() or '超时' in str(last_error):
hint = '\n 💡 提示: 如果在中国大陆，请设置代理 export https_proxy=http://proxy:port'
elif '404' in str(last_error):
hint = '\n 💡 提示: 官方 Skills Hub 可能尚未发布该 skill，请检查 URL 是否正确'
hint = '\n 💡 提示: 远程 skill URL 不存在，请检查 URL 或自定义 Skills Hub 配置'
raise Exception(f'{last_error} (已重试 {retries} 次){hint}')
@@ -218,34 +218,45 @@ def remove_remote(agent_id: str, name: str) -> bool:
return False
OFFICIAL_SKILLS_HUB_BASE = 'https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main'
# 备用镜像（GitHub 国内访问不稳定时自动切换）
_FALLBACK_HUB_BASES = [
'https://ghproxy.com/https://raw.githubusercontent.com/openclaw-ai/skills-hub/main',
'https://raw.gitmirror.com/openclaw-ai/skills-hub/main',
]
# 支持通过环境变量覆盖 Hub 地址
# 支持通过环境变量或本地配置指定自定义 Hub 地址
_HUB_BASE_ENV = 'OPENCLAW_SKILLS_HUB_BASE'
def _get_hub_url(skill_name):
"""获取 skill 的 Hub URL，支持环境变量覆盖"""
def _get_configured_hub_base():
"""Return a user-provided skills hub base URL, if configured."""
env_base = os.environ.get(_HUB_BASE_ENV)
if env_base:
return env_base
hub_url_file = OCLAW_HOME / 'skills-hub-url'
base = hub_url_file.read_text().strip() if hub_url_file.exists() else None
base = base or os.environ.get(_HUB_BASE_ENV) or OFFICIAL_SKILLS_HUB_BASE
return hub_url_file.read_text().strip() if hub_url_file.exists() else None
def _get_hub_url(base, skill_name):
"""获取 skill 的 Hub URL，支持环境变量/本地配置覆盖"""
return f'{base.rstrip("/")}/{skill_name}/SKILL.md'
OFFICIAL_SKILLS_HUB = {
'code_review': _get_hub_url('code_review'),
'api_design': _get_hub_url('api_design'),
'security_audit': _get_hub_url('security_audit'),
'data_analysis': _get_hub_url('data_analysis'),
'doc_generation': _get_hub_url('doc_generation'),
'test_framework': _get_hub_url('test_framework'),
'mmx_cli': 'https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md',
}
_HUB_SKILL_NAMES = (
'code_review',
'api_design',
'security_audit',
'data_analysis',
'doc_generation',
'test_framework',
)
_configured_hub_base = _get_configured_hub_base()
if _configured_hub_base:
OFFICIAL_SKILLS_HUB.update({
skill_name: _get_hub_url(_configured_hub_base, skill_name)
for skill_name in _HUB_SKILL_NAMES
})
SKILL_AGENT_MAPPING = {
'code_review': ('bingbu', 'xingbu', 'menxia'),
'api_design': ('bingbu', 'gongbu', 'menxia'),
@@ -258,14 +269,12 @@ SKILL_AGENT_MAPPING = {
def import_official_hub(agent_ids: list) -> bool:
"""从官方 Skills Hub 导入指定的 skills 到指定 agents。
"""从默认 Skills 源或自定义 Hub 导入 skills 到指定 agents。
如果未指定 agents，使用该 skill 的推荐 agents。
"""
if not agent_ids:
print('❌ 未指定 agent，使用推荐配置...\n')
for skill_name, recommended_agents in SKILL_AGENT_MAPPING.items():
agent_ids.extend(recommended_agents)
agent_ids = list(set(agent_ids))
requested_agents = list(agent_ids)
if not requested_agents:
print('ℹ️ 未指定 agent，使用推荐配置...\n')
total = 0
success = 0
@@ -273,27 +282,14 @@ def import_official_hub(agent_ids: list) -> bool:
for skill_name, url in OFFICIAL_SKILLS_HUB.items():
# 确定目标 agents
target_agents = agent_ids
if not agent_ids:
target_agents = SKILL_AGENT_MAPPING.get(skill_name, ['menxia'])
target_agents = requested_agents or list(SKILL_AGENT_MAPPING.get(skill_name, ['menxia']))
print(f'\n📥 正在导入 skill: {skill_name}')
print(f' 目标 agents: {", ".join(target_agents)}')
# 尝试主 URL，失败则自动切换镜像
effective_url = url
for agent_id in target_agents:
total += 1
ok = add_remote(agent_id, skill_name, effective_url, f'官方 skill：{skill_name}')
if not ok and effective_url == url:
# 主 URL 失败，尝试镜像
for fb_base in _FALLBACK_HUB_BASES:
fb_url = f'{fb_base.rstrip("/")}/{skill_name}/SKILL.md'
print(f' 🔄 尝试镜像: {fb_url}')
ok = add_remote(agent_id, skill_name, fb_url, f'官方 skill：{skill_name}')
if ok:
effective_url = fb_url # 后续 agent 也用这个镜像
break
ok = add_remote(agent_id, skill_name, url, f'默认 skill：{skill_name}')
if ok:
success += 1
else:
@@ -305,10 +301,10 @@ def import_official_hub(agent_ids: list) -> bool:
for f in failed:
print(f' - {f}')
print(f'\n💡 排查建议:')
print(f' 1. 检查网络: curl -I {OFFICIAL_SKILLS_HUB_BASE}/code_review/SKILL.md')
print(f' 1. 检查网络: curl -I <skill-url>')
print(f' 2. 设置代理: export https_proxy=http://your-proxy:port')
print(f' 3. 使用镜像: export {_HUB_BASE_ENV}=https://ghproxy.com/{OFFICIAL_SKILLS_HUB_BASE}')
print(f' 4. 自定义源: echo "https://your-mirror/skills" > {OCLAW_HOME / "skills-hub-url"}')
print(f' 3. 自定义 Hub: export {_HUB_BASE_ENV}=https://your-hub/raw-base')
print(f' 4. 自定义源: echo "https://your-hub/raw-base" > {OCLAW_HOME / "skills-hub-url"}')
print(f' 5. 单独重试: python3 scripts/skill_manager.py add-remote --agent <agent> --name <skill> --source <url>')
return success == total
@@ -339,7 +335,7 @@ def main():
remove_parser.add_argument('--name', required=True, help='Skill 名称')
# import-official-hub
import_parser = subparsers.add_parser('import-official-hub', help='从官方库导入 skills')
import_parser = subparsers.add_parser('import-official-hub', help='从默认 Skills 源或自定义 Hub 导入 skills')
import_parser.add_argument('--agents', default='', help='逗号分隔的 Agent IDs（可选）')
# check-updates

92
tests/test_skill_manager.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,92 @@
import importlib.util
import os
import tempfile
import unittest
from pathlib import Path
from unittest import mock
def _load_skill_manager(openclaw_home, hub_base=None):
root = Path(__file__).resolve().parents[1]
script_path = root / "scripts" / "skill_manager.py"
env = {"OPENCLAW_HOME": str(openclaw_home)}
if hub_base is not None:
env["OPENCLAW_SKILLS_HUB_BASE"] = hub_base
spec = importlib.util.spec_from_file_location("skill_manager_under_test", script_path)
module = importlib.util.module_from_spec(spec)
with mock.patch.dict(os.environ, env, clear=False):
if hub_base is None:
os.environ.pop("OPENCLAW_SKILLS_HUB_BASE", None)
spec.loader.exec_module(module)
return module
class SkillManagerTests(unittest.TestCase):
def test_default_skills_do_not_use_removed_openclaw_hub(self):
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
skill_manager = _load_skill_manager(Path(tmp) / ".openclaw")
self.assertIn("mmx_cli", skill_manager.OFFICIAL_SKILLS_HUB)
self.assertTrue(
all(
"openclaw-ai/skills-hub" not in url
for url in skill_manager.OFFICIAL_SKILLS_HUB.values()
)
)
def test_custom_hub_base_restores_hub_skill_urls(self):
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
skill_manager = _load_skill_manager(
Path(tmp) / ".openclaw",
hub_base="https://example.com/openclaw-skills",
)
self.assertEqual(
skill_manager.OFFICIAL_SKILLS_HUB["code_review"],
"https://example.com/openclaw-skills/code_review/SKILL.md",
)
self.assertEqual(
skill_manager.OFFICIAL_SKILLS_HUB["test_framework"],
"https://example.com/openclaw-skills/test_framework/SKILL.md",
)
self.assertEqual(
skill_manager.OFFICIAL_SKILLS_HUB["mmx_cli"],
"https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md",
)
def test_import_official_hub_uses_per_skill_recommended_agents(self):
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
skill_manager = _load_skill_manager(Path(tmp) / ".openclaw")
calls = []
def fake_add_remote(agent_id, skill_name, source_url, description=""):
calls.append((agent_id, skill_name, source_url, description))
return True
with mock.patch.object(skill_manager, "add_remote", fake_add_remote):
self.assertTrue(skill_manager.import_official_hub([]))
self.assertEqual(
calls,
[
(
"menxia",
"mmx_cli",
"https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md",
"默认 skill：mmx_cli",
),
(
"shangshu",
"mmx_cli",
"https://raw.githubusercontent.com/MiniMax-AI/cli/main/skill/SKILL.md",
"默认 skill：mmx_cli",
),
],
)
if __name__ == "__main__":
unittest.main()