skill-router

Skill Router

사용자의 자연어 입력을 분석해서 적절한 스킬 1개 또는 여러 개를 자동 선택 + 순서 결정 + 연쇄 실행하는 메타 시스템.

🚀 v2 아키텍처: 로우레벨 호출 프로토콜

실행 흐름

1. skills/*/SKILL.md frontmatter만 스캔 (trigger 매칭)
   - description + trigger 필드로 빠른 매칭
   - 전체 본문 읽기 없음 → 토큰 절약 83%
   
2. 매칭된 스킬의 run 필드로 스크립트 경로 확인
   - run: "./run.sh" → skills/{name}/run.sh
   - run: "./run.js" → skills/{name}/run.js
   
3. exec로 스크립트 직접 실행
   WORKSPACE=$HOME/.openclaw/workspace \
   EVENTS_DIR=$WORKSPACE/events \
   MEMORY_DIR=$WORKSPACE/memory \
   bash $WORKSPACE/skills/{name}/run.sh [args]
   
4. stdout 결과를 에이전트가 처리
   - JSON이면 파싱
   - 텍스트면 그대로 전달
   - 에러 시 stderr 확인
   
5. events_out에 따라 이벤트 생성
   - events/{type}-{date}.json 파일 생성
   - 후속 스킬이 events_in으로 소비
   
6. hooks 체크 → 후속 스킬 트리거
   - post: ["skill-a", "skill-b"] → 자동 실행
   - on_error: ["notification-hub"] → 에러 시 알림

스킬 메타데이터 스캔

# 모든 스킬의 frontmatter만 추출
for skill in skills/*/SKILL.md; do
  yq eval '.name, .description, .trigger, .run' "$skill"
done

실행 예시

# 사용자: "일일 보고"
# → trigger 매칭: daily-report
# → 실행:
cd $HOME/.openclaw/workspace
WORKSPACE=$PWD \
EVENTS_DIR=$PWD/events \
MEMORY_DIR=$PWD/memory \
bash skills/daily-report/run.sh today

# stdout 결과를 에이전트가 포맷팅해서 사용자에게 전달

토큰 절약 효과

• 기존: SKILL.md 3000자 × 40개 = 120KB (~30K 토큰)
• v2: SKILL.md 500자 × 40개 = 20KB (~5K 토큰)
• 절약: 83% 토큰 절약

핵심 개념

OpenClaw는 이미 description 매칭으로 스킬 1개를 선택하지만, 이 스킬은:

1. 복합 의도 감지: "경쟁사 분석하고 카드뉴스로 만들어줘" → competitor-watch + copywriting + cardnews + insta-post
2. 맥락 기반 자동 훅: 어떤 스킬이 실행되면 후속 스킬 자동 판단
3. 스킬 체인 템플릿: 자주 쓰는 조합을 미리 정의

의도 분류 매트릭스

단일 스킬 매핑 (1:1)

• "커밋/푸시/git" → git-auto
• "DM/인스타 메시지" → auto-reply
• "비용/토큰/얼마" → tokenmeter
• "번역/영어로" → translate
• "청구서/견적" → invoice-gen
• "코드 리뷰/PR" → code-review
• "시스템 상태/헬스" → health-monitor
• "트렌드/동향" → trend-radar
• "성과/반응/좋아요" → performance-tracker
• "일일 보고" → daily-report
• "SEO 감사" → seo-audit
• "브랜드 톤" → brand-voice

복합 스킬 체인 (1:N) — 핵심 파이프라인

트리거 패턴	스킬 체인	설명
"콘텐츠 만들어줘/포스팅"	seo-content-planner → copywriting → cardnews → insta-post	콘텐츠 풀 파이프라인
"경쟁사 분석하고 보고서"	competitor-watch → daily-report → mail	리서치→보고
"이 영상 요약해서 카드뉴스"	yt-digest → content-recycler → cardnews → insta-post	영상→콘텐츠 변환
"주간 리뷰"	self-eval + tokenmeter + performance-tracker → daily-report	종합 리뷰
"콘텐츠 재활용"	performance-tracker → content-recycler → cardnews	잘된 콘텐츠 재가공
"아이디어 검토하고 실행"	think-tank(brainstorm) → decision-log → skill-composer	발상→결정→실행
"시장 조사"	competitor-watch + trend-radar + data-scraper → daily-report	풀 리서치
"릴리즈"	code-review → git-auto → release-discipline	안전한 배포
"아침 루틴"	health-monitor → tokenmeter → notification-hub → daily-report	아침 자동 체크