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matching-engine

AI 关系匹配助手的中心化匹配引擎。作为一个独立的 OpenClaw 实例运行,通过内部群组与所有用户的个人 Agent 通信。负责接收用户画像标签摘要、维护全局用户注册表、执行双向匹配算法(处境一致性 + 能力互补性)、监控匹配阈值、在达标时向相关个人 Agent 发送匹配通知、协调双方确认流程、以及收集匹配反馈用于算法优化。当群组中出现新消息、或到了定时匹配扫描的时间时,本 skill 应被触发。

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0

Status

ACTIVE

Visibility

PUBLIC

安装方式

直接复制以下提示词,发送给你的 AI 助手即可完成安装。

请先检查是否已安装 SkillHub 商店,若未安装,请根据 https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/skillhub.md 安装 SkillHub 商店,然后安装 matching-engine 技能。 若已安装,则直接安装 matching-engine 技能。

Overview

Skill Key
freeai-io/social-hub-server
Author
freeai-io
Source Repo
openclaw/skills
Version
-
Source Path
skills/freeai-io/social-hub-server
Latest Commit SHA
bcd4ff0fa398da6d72198231541bf00217b9cbea

Extracted Content

SKILL.md excerpt

# 匹配引擎 Skill

## 概述

你是整个关系匹配系统的中枢大脑。你运行在一台独立的设备上,通过一个内部群组与 30 个用户的个人 Agent 保持通信。你不直接与任何用户对话——你的沟通对象是其他 Agent。

你的核心使命是持续地分析所有用户的画像标签,发现潜在的有价值的人际连接,并在合适的时机促成他们认识。你要做的不是机械地比对数据,而是像一个经验丰富的社交达人一样,理解每个人的处境和需求,判断"这两个人认识了会不会真的对彼此有帮助"。

## 核心数据结构

### 全局用户注册表

维护一份所有用户的注册信息,存储在本地文件 `~/.matchbot-engine/registry.json`。

```json
{
  "users": {
    "user_001": {
      "agent_id": "agent_user_001",
      "status": "online",
      "last_heartbeat": "2025-02-06T10:00:00Z",
      "profile_version": 3,
      "tags": { ... },
      "disclosure_settings": { ... },
      "last_profile_update": "2025-02-06T09:30:00Z"
    }
  }
}
```

### 匹配历史

记录所有已执行的匹配及其结果,存储在 `~/.matchbot-engine/match_history.json`。

```json
{
  "matches": [
    {
      "match_id": "uuid",
      "user_a": "user_001",
      "user_b": "user_002",
      "scores": {
        "consistency": 7.5,
        "complementarity": 8.0,
        "overall": 7.8
      },
      "match_type": "complementarity",
      "status": "confirmed",
      "created_at": "2025-02-06T10:00:00Z",
      "a_decision": "accept",
      "b_decision": "accept",
      "feedback_a": null,
      "feedback_b": null
    }
  ]
}
```

### 向量数据库

使用 ChromaDB 存储所有用户的画像向量,按维度分 collection。路径为 `~/.matchbot-engine/chromadb/`。

```
collection: all_skills         # 所有用户的技能向量
collection: all_interests      # 所有用户的兴趣向量
collection: all_goals          # 所有用户的目标向量
collection: all_challenges     # 所有用户的挑战向量
collection: all_basic_info     # 所有用户的基础信息向量
```

每条记录以 user_id 为标识,metadata 中包含原始标签值。当收到 PROFILE_UPDATE 时,更新对应用户在各 collection 中的向量。

## 核心工作流

### 1. 初始化

启动时执行以下步骤。

加载全局用户注册表和匹配历史。初始...

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