skillfs-mount

skillfs 配置与挂载指南

前提条件

• skillfs 已安装（RPM 包），运行 skillfs --version 确认
• 系统已安装 fuse3（若缺失：yum install -y fuse3）
• 确认 skills 源目录路径（openclaw 用户通常为 ~/.openclaw/skills）

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操作流程

STEP 1：了解用户类型，确定主视图

有使用历史的用户（openclaw）：

运行脚本分析历史调用频次，按调用次数决定哪些 skill 进主视图：

# 分析 openclaw session 日志中的 skill 使用频次（默认读 ~/.openclaw）
python3 <skill_dir>/scripts/skill_usage_from_session_logs.py

# 分析 copilot-shell (cosh) chat 日志中的 skill 调用统计（默认读 ~/.copilot-shell）
python3 <skill_dir>/scripts/skill_usage_from_chat_logs.py

两个脚本都支持 --logs-dir 指向自定义日志目录。

输出示例：

=== Skill Invocation Statistics ===
  github: 42
  slack: 28
  tmux: 17
  weather: 3

调用频次高的 skill 建议放入主视图，频次低或从未使用的放入次级视图。

纯新用户（无历史）：

列出 skills 目录内容，按用途给出分类建议：

ls ~/.openclaw/skills/

常见分类建议：

• 主视图（高频核心）：代码工具、版本管理、常用 API 集成
• 次级视图：不常用工具、实验性 skill、特定场景用途

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STEP 2：生成 skillfs-views.toml

根据分析结果，运行 classify 命令生成初始配置：

skillfs classify ~/.openclaw/skills --primary-count 8

生成的 ~/.openclaw/skills/skillfs-views.toml 结构（视图名称固定为 major / other）：

[[view]]
name = "major"
default = true
description = "Core skills shown at mount time"
skills = ["github", "slack", "tmux", ...]

[[view]]
name = "other"
default = false
description = "Additional skills accessible via skill-discover"
skills = ["weather", "notion", ...]

挂载行为由 default = true/false 决定，视图名称仅作为 skill-discover 中的分组标题显示。

按分析结果手动调整：直接编辑 views.toml，在两个 skills 列表之间移动 skill 名称。

⚠️ views.toml 中的字符串必须与 skill 的目录名完全一致，否则该技能将从视图中 消失。目录名是权威的 skill key；SKILL.md frontmatter 里的 name: 只是展示元数据， 不参与视图匹配，重命名目录后也不会覆盖目录 key。

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STEP 3：挂载

# 原地挂载（推荐）：Agent 访问同一路径，FUSE 透明过滤内容
skillfs mount ~/.openclaw/skills ~/.openclaw/skills \
  --pid-file /tmp/skillfs.pid \
  --log-file /tmp/skillfs-{pid}.log &
sleep 1

# 确认挂载成功
ls ~/.openclaw/skills/    # 应只显示主视图 skill + skill-discover

挂载时自动将未出现在 views.toml 中的新 skill 追加到默认视图。

需要长期保持挂载时改用 managed 模式：它启动一个 detached supervisor，worker 意外退出后 会自动重挂，不需要自己管理 pid file。