curator 技能 (v2.88)
全自动学习管道 - 从优质仓库中发现、评分和学习。
角色与优先级
优先级（排序）： 质量 → 覆盖 → 相关性 → 性能 → 速度
范围： 仓库发现、质量评分、模式提取、程序性记忆填充。
代理团队集成 (v2.88)
最佳场景：C（集成）
为什么选择场景C作为策展人
- 高协调需求：5+连续管道阶段
- 需要质量门：每个阶段需要验证才能继续
- 多工具操作：GitHub API、git、文件处理、JSON操作
- 可扩展性：可以并行处理多个仓库
场景分析
| 标准 | 权重 | 得分 | 理由 |
|---|---|---|---|
| 协调需求 | 25% | 8/10 | 多阶段管道需要协调 |
| 专业化需求 | 25% | 5/10 | 通用API/git技能足够 |
| 质量门需求 | 20% | 9/10 | 每个阶段需要验证 |
| 工具限制需求 | 15% | 3/10 | 需要广泛的工具访问 |
| 可扩展性 | 15% | 8/10 | 可以处理许多仓库 |
| 总计 | 100% | 6.9/10 | 场景C最佳 |
工作流程（场景C）
# 集成团队工作流程
TeamCreate(team_name="curator-pipeline", description="从 ${DOMAIN} 仓库学习")
# 第1阶段：发现
Task(subagent_type="ralph-researcher", prompt="在GitHub上搜索 ${DOMAIN} 仓库")
→ 返回候选列表
# 第2阶段：评分（并行）
Task(subagent_type="ralph-reviewer", prompt="评分 ${REPO_1} 质量")
Task(subagent_type="ralph-reviewer", prompt="评分 ${REPO_2} 质量")
→ 返回质量评分
# 第3阶段：排名
团队领导汇总评分并选择前N名
# 第4阶段：摄取与学习（并行）
Task(subagent_type="ralph-coder", prompt="克隆并从 ${TOP_REPO} 提取模式")
→ 返回提取的模式
# 第5阶段：质量门
队友空闲钩子验证模式质量
TaskCompleted钩子验证清单填充
# 第6阶段：注入
程序性记忆自动更新
管道阶段
1. 发现（curator-discovery.sh）
# 在GitHub上搜索仓库
--type <domain> # 后端、前端、数据库、安全、DevOps、测试
--lang <language> # typescript、python、go、rust、java
--tier <tier> # 高级（1000+星）、标准（500+）、经济（100+）
输出：候选仓库列表及元数据。
2. 评分（curator-scoring.sh）
质量指标：
- 星数和趋势
- 最近提交活动
- 文档质量
- 测试覆盖率指标
- 组织声誉
输出：评分仓库列表（0-100）。
3. 排名（curator-rank.sh）
# 选择顶级仓库
--max <n> # 最多处理仓库数（默认：3）
--diversity # 确保组织多样性
输出：排名候选列表。
4. 摄取（curator-ingest.sh）
# 克隆并准备仓库
--clone-depth 1 # 浅克隆以提高效率
输出：克隆仓库到 corpus/pending/。
5. 批准（curator-approve.sh）
# 手动或自动批准
--auto # 基于评分阈值自动批准
--threshold 75 # 自动批准的最低评分
输出：仓库移动到 corpus/approved/。
6. 学习（curator-learn.sh） - GAP FIXES v2.88
# 提取模式并填充程序性记忆
# GAP-C01 FIX：清单文件[]现在填充
# GAP-C02 FIX：领域检测和分配
输出：
- 更新的
~/.ralph/procedural/rules.json - 带有
files[]数组的清单 - 领域分类规则
命令
全管道
/curator full --type 后端 --lang typescript
执行所有阶段：发现 → 评分 → 排名 → 摄取 → 批准 → 学习。
快速管道
/curator quick --type 安全 --lang python --repo owner/repo
跳过发现，从特定仓库学习。
状态检查
/curator status
显示：
- 批准仓库计数
- 每个领域的规则
- 学习差距
配置
// ~/.ralph/config/memory-config.json
{
"curator": {
"max_repos_per_run": 3,
"min_stars": 100,
"clone_depth": 1,
"auto_approve_threshold": 75,
"domains": ["后端", "前端", "数据库", "安全", "DevOps", "测试"]
},
"auto_learn": {
"enabled": true,
"blocking": false,
"min_rules_domain": 3
}
}
质量门 (v2.88)
| 阶段 | 门 | 失败行动 |
|---|---|---|
| 发现 | 结果 > 0 | 使用更广泛的搜索重试 |
| 评分 | 最高分 >= 60 | 降低阈值或扩大搜索 |
| 摄取 | 克隆成功 | 跳过仓库，继续 |
| 学习 | 模式 > 0 | 登录警告，继续 |
GAP修复应用 (v2.88)
GAP-C01：清单文件[]填充
之前：
{"files": [], "patterns_extracted": 0}
之后：
{
"files": ["src/handler.ts", "src/middleware.ts"],
"patterns_extracted": 5,
"detected_domain": "后端",
"detected_language": "typescript"
}
GAP-C02：领域检测
规则现在自动分类：
- 仓库内容的关键词分析
- 文件扩展名检测
- 配置文件检查
相关技能
/curator-repo-learn- 单个仓库学习（场景B）/repo-learn- curator-repo-learn的别名/smart-fork- 从外部仓库提取模式
钩子集成
| 钩子 | 触发 | 目的 |
|---|---|---|
orchestrator-auto-learn.sh |
PreToolUse (Task) | 检测学习差距 |
curator-suggestion.sh |
UserPromptSubmit | 建议学习 |
continuous-learning.sh |
SessionEnd | 从会话中提取 |
行动报告 (v2.93.0)
此技能生成完整的自动报告 用于可追溯性：
自动报告
当此技能完成时，会自动生成：
- 在Claude的对话中：可见结果
- 在仓库中：
docs/actions/curator/{timestamp}.md - 元数据JSON：
.claude/metadata/actions/curator/{timestamp}.json
报告内容
每个报告包括：
- ✅ 摘要：执行的任务描述
- ✅ 执行细节：持续时间、迭代、修改的文件
- ✅ 结果：发现的错误、建议
- ✅ 下一步：建议的后续行动
查看先前报告
# 列出此技能的所有报告
ls -lt docs/actions/curator/
# 查看最新的报告
cat $(ls -t docs/actions/curator/*.md | head -1)
# 搜索失败的报告
grep -l "Status: FAILED" docs/actions/curator/*.md
手动生成（可选）
source .claude/lib/action-report-lib.sh
start_action_report "curator" "任务描述"
# ... 执行 ...
complete_action_report "success" "摘要" "建议"