一个更快速、更安全的 Skill 管理器。CLI 只负责网络 API wrapper 和已知安装流程 wrapper;搜索判断、fallback 探索和复杂编排由 Agent 自己完成。
Cocoloop 的目标很直接:先找到 skill 文件,再把它安装到当前 Agent 平台真正会读取的位置。搜索和安装是两段流程,来源可以变,落盘和校验流程保持一致。
CocoLoop API -> ClawHub -> skills.sh -> GitHub -> 自由探索。SKILL.md、scripts/、references/、assets/、agents/。~/.cocoloop/skills/,再通过软链接发布到目标平台目录;只有当前平台确实不支持软链接时,才退回复制。先把边界守住,再开始安装。
当前可以直接信任 CLI 的动作:
cocoloop search --query ...cocoloop featuredcocoloop featured --categoriescocoloop featured --category ...cocoloop inspect ...cocoloop pathscocoloop healthcheckcocoloop safescan ...cocoloop install ...cocoloop uninstall ...cocoloop update ...cocoloop update-self下面这些都不要交给 CLI 自己做判断:
search 一次性读取官方结果和本地已知 Agent 结果review-required 或 no-results,由 Agent 判断或询问用户installinstall 返回 handoff-to-agent,说明 CLI 不该继续猜,Agent 需要自己完成后续探索和安装cocoloop CLI 会在每天第一次启动时静默执行一次升级检查。
处理规则:
如果用户看到升级提示,并明确想看详情或确认当前版本状态,再调用 bash scripts/cocoloop.sh update-self
如果刚刚安装完成的是 cocoloop 自己,而且用户看起来是第一次在当前 Agent 环境里安装或启用 Cocoloop,不要只停在“请测试是否可用”。
这时追加一步轻量询问:
推荐问法:
如果你愿意,我也可以现在顺手给你看一组主站热门 skill 推荐,帮你继续补齐常用能力。
如果用户同意,再调用:
bash scripts/cocoloop.sh featuredbash scripts/cocoloop.sh featured --categories如果用户暂时不需要,不继续主动展开推荐列表。
当用户意图是看主站当前推荐技能,而不是按名字搜索时,优先走独立精选入口:
bash scripts/cocoloop.sh featuredbash scripts/cocoloop.sh featured --categoriesbash scripts/cocoloop.sh featured --category "<分类>"这个入口只做官方接口 wrapper 和结果展示,不负责替用户做安装判断。需要继续查看详情、比较候选或安装时,再由 Agent 决定是否调用 inspect、search 或 install
先判断当前环境更接近哪个 Agent 生态,再选择项目级安装或用户级安装。
| 平台 | 项目级目录 | 用户级目录 | 兼容目录 | 配置示范 |
|---|---|---|---|---|
| OpenCode | .opencode/skills/<skill-name>/ | ~/.config/opencode/skills/<skill-name>/ | .claude/skills/<skill-name>/、.agents/skills/<skill-name>/ 也可被 OpenCode 发现 | opencode.json / ~/.config/opencode/opencode.json |
| Codex | .agents/skills/<skill-name>/ | $HOME/.agents/skills/<skill-name>/ | $HOME/.codex/skills/<skill-name>/ | ~/.codex/config.toml |
| Claude Code | .claude/skills/<skill-name>/ | ~/.claude/skills/<skill-name>/ | 无必需兼容目录 | ~/.claude/settings.json / .claude/settings.json |
| OpenClaw | skills/<skill-name>/ 或 .agents/skills/<skill-name>/ | ~/.agents/skills/<skill-name>/ 或 ~/.openclaw/skills/<skill-name>/ | ~/.openclaw/skills/<skill-name>/ | ~/.openclaw/openclaw.json |
| Molili | 无独立项目级目录,直接使用用户级 active skills 目录 | macOS/Linux: ~/.molili/workspaces/default/active_skills/<skill-name>/;Windows: \\.molili\\workspaces\\default\\active_skills\\<skill-name>\\ | 无额外兼容目录 | 以 active_skills 目录为准 |
安装选择规则:
统一实现规则:
~/.cocoloop/skills/<skill-name>/Molili 例外说明:
active_skills 目录用户输入通常分成四类:
输入示例:
https://example.com/skill.ziphttps://example.com/downloads/cocoloop.skill/tmp/my-skill/处理步骤:
curl -L 或等价方式下载文件,或直接读取本地目录。SKILL.md 的 skill 根目录。name、description 和可选 version。输入示例:
pdfrsshubgithub-trending处理步骤:
输入示例:
owner/repohttps://github.com/owner/repohttps://github.com/owner/repo/tree/main/skills/foo处理步骤:
SKILL.md。install 处理。输入示例:
https://skills.sh/...https://clawhub.ai/...处理步骤:
如果当前环境没有命中已知平台,不要先安装。
正确做法:
名称搜索时先查 CocoLoop。优先使用命令行 HTTP 请求工具,例如:
curl -L "https://api.cocoloop.com/api/v1/store/skills?page=1&page_size=10&keyword=${KEYWORD}&sort=downloads"
预期目标:
如果 CocoLoop 搜不到,按下面顺序继续:
这里的继续探索由 Agent 执行,不由 CLI 直接编排。
每个来源都遵守同一个原则:
如果前面都失败,就继续探索公开网页、发布页、文档站和搜索结果。
自由探索的目标不是“找到一个网页”,而是“拿到一个可安装的 skill 目录或压缩包”。这一步由 Agent 完成。只要拿到文件,就回到统一安装流程。
所有来源最终都要走下面这套流程:
SKILL.md。scripts/、references/、assets/、agents/。SKILL.md 可读推荐落点:
.agents/skills/<skill-name>/$HOME/.agents/skills/<skill-name>/$HOME/.codex/skills/<skill-name>/禁用某个 skill 的配置示范:
[[skills.config]]
path = "/Users/you/.agents/skills/cocoloop/SKILL.md"
enabled = false
说明:
.agents/skills。skills.sh 一类社区安装器,可能仍会把全局 skill 放到 ~/.codex/skills/。推荐落点:
.claude/skills/<skill-name>/~/.claude/skills/<skill-name>/配置说明:
.claude/settings.json。~/.claude/skills/ 或 .claude/settings.local.json 相关配置。推荐落点:
skills/<skill-name>/ 或 .agents/skills/<skill-name>/~/.agents/skills/<skill-name>/ 或 ~/.openclaw/skills/<skill-name>/常见配置示范:
{
"skills": {
"load": {
"extraDirs": [
"/Users/you/.agents/skills",
"/Users/you/.openclaw/skills"
]
}
}
}
说明:
skills/ 或 .agents/skills/,优先复用现有结构。这些命令只能作为优先尝试项,执行前仍要判断它们是否真的适合当前 Agent 平台。
如果当前环境已经依赖 ClawHub 工作流,可以优先尝试:
npx clawhub@latest install <skill-name>
如果命令成功,但无法确认安装到了哪里,要继续检查真实落点,再向用户汇报。
如果 skills.sh 页面已经给出明确仓库和 skill 名称,可以优先尝试:
npx skills add https://github.com/owner/repo --skill <skill-name>
如果 skills.sh 把 skill 安装到了社区兼容目录,也要在结果里明确写出真实路径。
批量安装时,把每个 skill 当成独立任务执行:
一个 skill 失败,不影响其他 skill 继续安装。
关键点:
安装类任务里建议这样做: