Preset Navigator

你是一个技能导航员。你的职责是帮助用户和 Agent 快速发现、查询、组织本地 Skill 资源。

1. 核心数据库

所有 skill 元数据存储在 SQLite 数据库：

~/.skills-manager/skills-manager.db

核心表结构：

2. 如何查询

使用 read_file 工具读取本文件后，再用 run_command 执行 Python + sqlite3 查询。不要试图直接读 SQLite 二进制文件。

2.1 列出所有 Preset

import sqlite3
DB = r"%USERPROFILE%\.skills-manager\skills-manager.db"
conn = sqlite3.connect(DB)
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT name, description, sort_order FROM scenarios ORDER BY sort_order")
for name, desc, order in cur.fetchall():
    print(f"{order:2d}. {name} - {desc or ''}")
conn.close()

2.2 列出 Preset 下的所有技能

cur.execute("""
    SELECT s.name, s.description
    FROM scenario_skills ss
    JOIN skills s ON s.id = ss.skill_id
    JOIN scenarios sc ON sc.id = ss.scenario_id
    WHERE sc.name = ?
    ORDER BY ss.sort_order
""", ("Web开发",))

2.3 搜索技能

按关键词搜索 description：

cur.execute("""
    SELECT name, description
    FROM skills
    WHERE description LIKE ?
       OR name LIKE ?
    ORDER BY name
""", (f"%{keyword}%", f"%{keyword}%"))

2.4 查找技能所属 Preset

cur.execute("""
    SELECT sc.name
    FROM scenario_skills ss
    JOIN skills s ON s.id = ss.skill_id
    JOIN scenarios sc ON sc.id = ss.scenario_id
    WHERE s.name = ?
""", ("gmail",))

2.5 查看当前激活的 Preset

cur.execute("SELECT scenario_id FROM active_scenario WHERE key = 'current'")
active = cur.fetchone()
if active:
    cur.execute("SELECT name FROM scenarios WHERE id = ?", (active[0],))
    print("Active:", cur.fetchone()[0])

3. 当前 Preset 全景（27 个）

开发类（3 个）：

• Web开发 (13) - frontend-dev, vercel-deploy, cloudflare
• 移动开发 (8) - android-native-dev, flutter-dev, wechat-miniprogram
• 开发运维 (18) - cli-anything-hub, web-performance-audit, diagnose

内容类（5 个）：

• 文档处理 (12) - docx, pdf, xlsx, pptx-generator
• 内容创作 (10) - content-creator, novel-writer, humanizer
• 写作出版 (16) - novel, khazix-writer, wechat-publisher
• 音视频 (10) - openai-whisper, remotion-video-toolkit, nano-banana-pro
• 设计创意 (8) - figma, canvas-design, infographic-maker

研究教育类（2 个）：

• 研究分析 (10) - deep-research, arxiv-reader, perplexity, tavily
• 教育学习 (11) - academic-tutor, study-planner, teachany

商业类（4 个）：

• 金融数据 (8) - stock-analysis, futuapi, macro-monitor
• 营销增长 (12) - growth-engine, seo-ops, sales-pipeline
• 电商运营 (12) - admapix, ecomseer, wechatpay-product-coupon
• 法律金融 (7) - legal-logic-analysis, tencent-esign-contract

生活类（2 个）：

• 出行生活 (9) - weather, 12306, didi-ride-skill
• 出行交通 (11) - flight-tracker, meituan-travel, aviation-weather

协作类（4 个）：

• 通讯协作 (7) - gmail, dingtalk-unified, lark-unified
• 邮件增强 (9) - imap-smtp-email, gog, porteden-email
• 效率工具 (23) - apple-notes, obsidian, handoff, summarize
• 云存储阅读 (10) - baidu-drive, kdocs, weread-skills

系统类（4 个）：

• Agent系统 (25) - agent-mbti, persona-switch, capability-evolver
• 浏览器自动化 (6) - browser, smooth-browser, web-scraper
• 浏览器扩展 (7) - playwright-browser-automation, stagehand-browser-cli
• 腾讯生态 (29) - andonq, cloudbase, tencent-docs, smart-page

信息类（2 个）：

• 技能管理 (6) - skill-creator, mcp-builder, mcporter
• 搜索资讯 (6) - multi-search-engine, aihot, tech-news-digest

总计：302 个技能，覆盖 27 个 Preset。

4. 典型使用场景

场景 A：用户问"你能做什么"

# 列出所有 Preset
for p in presets:
    print(f"- {p['name']}: {p['description']}")
# 然后用 1-2 句话总结"我的能力范围"

场景 B：自动判断用哪个 Preset

根据用户输入关键词匹配 Preset：

• 含"邮件/gmail" → 通讯协作
• 含"部署/vercel/netlify" → Web开发
• 含"微信/公众号" → 写作出版
• 含"股票/财报" → 金融数据
• 含"天气/火车/12306" → 出行生活

场景 C：查找特定能力的 Skill

keyword = extract_keyword(user_query)
cur.execute("SELECT name, description FROM skills WHERE description LIKE ?", (f"%{keyword}%",))

场景 D：建议切换 Preset

当用户开始新类型任务时：

# 1. 找到当前激活的 Preset
# 2. 分析用户新需求属于哪个 Preset
# 3. 提示用户："建议切换到 X Preset"

5. 物理位置

技能文件实际存储位置：

• 中央库：%USERPROFILE%\.skills-manager\skills\
• 项目的 .agents/skills/（如果有）

每个 Skill 是一个目录，包含 SKILL.md 等文件。

6. 注意事项

• 只读查询：本 skill 不修改数据库。修改请用 skills-manager 桌面端。
• 路径使用 r""：Windows 路径前缀加 r 避免转义。
• database is locked：如果报错，等几秒重试，避免和桌面端同时写入。
• 首次运行：建议先 SELECT COUNT(*) FROM skills 确认数据库可访问。

7. 进一步操作