win4r/MuseAI-Skills

muse.ai (Muse AI) skills and runtime snapshot: 68 skills, workflow guides, connector manifests. muse.ai 技能与运行环境文件；非官方存档 / Unofficial archive.

MuseAI-Skills – 此仓库的实际内容

简介 – 这是 Muse AI 个人助理平台（商业服务网址：https://muse.ai）的快照。此仓库包含：

Markdown 格式的“技能”规范，描述技能何时触发、可调用哪些工具、所需的权限以及如何验证输出。
配置文件（home.yaml、skills.yaml）、运行时单元启动脚本以及少量 ELF 二进制文件（通过 Git-LFS 存储，未包含在源代码视图中）。
说明整体产品架构、连接器清单以及静态分析报告的文档。

这并非 Muse AI 的完整开源实现，也不是可直接运行的安装程序。核心引擎是一个闭源的 Linux x86-64 二进制文件，仅供参考，并非由此仓库中的源代码构建而成。

谁会觉得这很有用？

LLM 驱动代理的研究人员：想要了解商业 AI 助理如何构建其“技能”（即模块化工具调用工作流程）的具体示例。
开发自有代理平台的开发者：寻找以下参考资料：
- 技能清单格式（SKILL.md + manifest.yaml + 选用的 eval YAML）。
- 如何区分任务编排（广泛研究、目标、遗忘）与产出物处理（文档、PDF、电子表格）。
- 第三方连接器（Gmail、Google Calendar、Plaid 等）的权限范围设置。
安全审计人员：对仓库中包含的权限模型和静态分析报告感兴趣。

仓库关键部分

路径	内容	重要性
`opt/hatch/skills/`	68 个独立技能定义（`SKILL.md`）以及清单文件和评估情境。	显示每项功能（例如 `travel-planning`、`gmail`、`plaid`）的确切触发条件、输入/输出合约及失败处理。
`home/hatch/config/`	`home.yaml`（整体代理工作配置）与 `skills.yaml`（已启用技能清单）。	提供平台如何启用/停用技能及分配计算资源的高级视图。
`opt/hatch/runtime-cell/`	启动/停止“运行时单元”守护进程的 Shell 脚本、环境配置文件及少量配置片段（`skill-scopes.conf`）。	展示在 Linux 主机上执行技能的运行时编排层。
`PROJECT_ANALYSIS.md`	手写的静态分析：架构图、缺失部分、风险评估、证据索引。	对于想要快速审核现有与缺失内容的人员很有帮助。
`SHA256SUMS`	仓库中非二进制文件的校验和。	允许验证快照未被篡改。
`opt/hatch-image/`	为镜像封装的 ELF 二进制文件、npm 包及其他工具集合（通过 Git-LFS 存储）。	表明实际的可执行组件存在，但并非由此处的源代码构建。

“技能”系统运作方式（高级概览）

触发 – 用户请求符合 SKILL.md 文件中的触发描述（例如：“当用户要求预订航班时”）。
范围检查 – 运行时读取相关的 manifest.yaml 以验证所需的 OAuth 范围或 API 密钥是否存在。
工具编排 – 技能调用封装在镜像中的一个或多个连接器 CLI（例如 duffel、gmail）。
结果验证 – 每个技能包含一个产出物测试部分，定义如何检查输出（PDF 渲染检查、占位符扫描等）。
验收 – 若验证通过，结果会存储在用户的“产出物库”中；否则会返回失败合约。

缺失 / 未包含的内容

Muse AI 推理引擎的源代码（大型 ELF 二进制文件）。
实际启动守护进程所需的完整 根文件系统 与运行时依赖项。
任何 OAuth 凭证 或用户特定令牌 – 清单仅列出所需的范围。
自动化测试或 CI 流水线；eval YAML 文件仅为手动测试的数据。

仅供阅读的快速入门（无二进制文件）

# 跳过下载大型 LFS 二进制文件
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://github.com/win4r/MuseAI-Skills.git
cd MuseAI-Skills
# 浏览技能规范
ls opt/hatch/skills/gmail
cat opt/hatch/skills/gmail/SKILL.md

总结

MuseAI-Skills 是商业 AI 助理模块化技能集的文档导向快照。它作为生产级 LLM 代理如何构建工具调用工作流程、权限清单和产出物验证的参考资料非常有价值，但它不提供 Muse AI 本身的可执行开源实现。