用途
Skill Finder 是 Affitor 生态的元技能（Meta，S8 阶段），充当整个技能体系的入口。新用户通常不清楚有哪些技能可用，老用户则可能忘记具体技能名称。Skill Finder 通过读取技能注册表、将用户意图与技能能力匹配，并推荐通往目标的最快路径来弥合这一差距。
主要能力
- 按任务、阶段、关键词或自然语言目标搜索和发现 Affitor 技能。
- 返回排序后的匹配技能列表，包含描述、输入要求和推荐下一步。
- 支持按阶段过滤（research、content、blog、landing、distribution、analytics、automation、meta）。
- 支持按更宽泛的目标匹配（如 first commission、scale to 1k、optimize conversions、automate my workflow）。
- 当用户目标跨越多个阶段时，推荐技能执行序列。
- 输出为简洁的 Markdown 指南。
使用方式
输入参数包括：
- query（必填）：自然语言，例如 "I want to write a blog review"、"what skills help with SEO?" 或 "analytics skills"。
- stage_filter（可选）：按阶段过滤。
- goal（可选）：更宽泛的目标。
工作流程：
- 从仓库根目录读取 registry.json（或从已加载的对话上下文读取），解析所有技能的阶段、名称、slug 和描述。
- 将用户查询与技能名称/slug（精确匹配优先）、技能描述（关键词重叠）、阶段标签和描述、以及推断意图进行匹配。若提供 stage_filter，则限制结果范围。
- 按相关性排序：直接名称/slug 匹配、描述关键词匹配数量、阶段与用户漏斗位置的一致性。
- 若目标跨越多个阶段，推荐技能序列。
- 输出前 3-5 个匹配技能，包含技能名称与阶段、一句话功能说明、所需输入、示例调用提示词。
- 自校验：确认匹配技能存在于当前注册表、示例提示词可直接复制且语法正确、推荐路径符合逻辑漏斗顺序、相关性排序正确、输入需求描述与实际技能输入模式一致。
输出结构包含 matches（skill、stage、description、input_needed、example_prompt、relevance）和 recommended_path（description、steps）。输出格式为：匹配技能表格、每个匹配项的调用提示词、以及跨阶段时的编号推荐路径。
适用场景
- 用户是 Affitor 新手，询问 "what can I do?" 或 "where do I start?"。
- 用户描述了目标但没有指定具体技能。
- 用户想按阶段查找技能（如 "what analytics skills exist?"）。
- 用户询问 "which skill helps with [topic]?"。
- 用户说 "find skill"、"search skill"、"explore skills" 等。
- 推荐作为新用户在 S1-S7 之前使用的第一个技能。
限制
- 错误处理：空查询时提示用户描述目标；无匹配时列出所有可用阶段并建议换种描述；查询过宽（如 "everything"）时每个阶段展示一个技能作为样本，再询问用户对哪个阶段感兴趣。
- 依赖 registry.json 作为技能目录来源。
- 资料中提及的收益数据（如 3x faster time-to-first-commission、2 小时上线首个联盟链接、7-14 天获得首笔佣金）为原文陈述，未提供独立验证。
- 具体技能数量、阶段划分以 registry.json 实际内容为准。