用途：OpenSpace 定位为“AI 智能体的技能管理层”，在 jeo-skills 场景中充当技能查找/检索层。宿主智能体安装一次后，可让它从 .agent-skills/ 下约 150 个技能（并复制到 $HOME/.agents/skills）中搜索、排序并加载合适的 SKILL.md，而不是靠扁平列表猜测或人工维护路由规则。
主要能力：按任务检索并排序技能；基于真实执行结果（被选中、应用、完成、回退，以及工具是否不可靠、变慢或有风险）评估技能可信度；受控技能演化，含 FIX（修复）、DERIVED（派生更专门版本）、CAPTURED（仅当来源轨迹同时显示执行与对声明后置条件的独立验证时保存可复用子流程）；新技能默认 provisional，独立成功使用后升为 trusted，可归因失败则降级；通过本地优先 hub 浏览、显式导入、受信任门控上传技能。
使用方式：需 Python 3.12+。可手动安装：git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/HKUDS/OpenSpace.git ~/.openspace/OpenSpace，进入目录后 git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!/assets/'，创建独立 venv（python3 -m venv ~/.agents/venvs/openspace），再 ~/.agents/venvs/openspace/bin/python -m pip install -e .，用 openspace-mcp --help 验证。也可运行 bash scripts/install-openspace.sh（支持 --help、--dry-run）。随后用 bash scripts/register-openspace-mcp.sh 注册 MCP 服务器，OPENSPACE_HOST_SKILL_DIRS 指向 $HOME/.agents/skills。支持 stdio（推荐本地）、SSE、streamable HTTP 三种启动模式。还需复制 host_skills 下的 delegate-task/ 与 skill-discovery/ 到智能体技能目录。
适用场景：需要从大量技能中检索排序、判断技能是否可靠、受控演化技能、通过 hub 分享导入技能时使用。
限制：纯关键词/grep 查找应改用 codebase-search 或 semble；长期综合 markdown 知识用 llm-wiki；按仓库的智能体记忆用 opencontext；只想运行某个已知技能则直接加载其 SKILL.md。排序两阶段可选且失败静默：BM25 需 rank_bm25，语义重排需 OpenAI 兼容密钥，否则结果 score 为 0.0、顺序任意。云 hub 仅用于发现与审查，执行与信任决策留在本地，上传要求本地记录为 trusted。安装成功需以 openspace-mcp --help 可用且 MCP 客户端能看到工具为准，长任务 toolTimeout 至少 600 秒。