SparkSatchel（灵犀妙计）是面向 Claude Code 的元技能（Meta-Skill），用于智能检索与推荐技能，核心理念是“三思而后行，让用户无负担”。
用途：根据用户请求，从已有技能中匹配并推荐最合适的技能。
主要能力：
- 语义检索：使用双语嵌入模型 paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2，支持中英文；技能按类别分片存储，通过向量相似度匹配用户意图与技能描述。
- 意图分析：从请求中提取主要意图、关键词和实体（如文件名、格式）。
- 历史学习：记录技能调用与成功/失败反馈，计算成功率并优化推荐排序。
- 健康检查：检测缺失、损坏或版本不匹配的技能，提供回退策略。
- 缓存管理：监控数据库大小与记录数，建议并支持自动或手动清理。
决策机制按置信度分级：高于70%自动推荐并说明理由；40%至70%推荐主选与备选；低于40%列出候选并询问用户。
使用方式： from src.retriever import SparkSatchel sparksatchel = SparkSatchel() result = sparksatchel.retrieve("process this PDF")
可通过 feedback 记录反馈，check_health 检查健康，cleanup 清理缓存。模型可切换，例如修改 src/models/embedding.py 中的 DEFAULT_MODEL，或传入自定义 EmbeddingModel。下载脚本示例：python scripts/download_model.py --list。
适用场景：Claude Code 中需要从大量技能里快速定位合适技能时。
限制：技术栈为 Python 3.10+、ChromaDB、sentence-transformers、SQLite；默认嵌入模型约470MB；性能目标为检索延迟低于500ms（10万技能）、内存低于500MB、启动低于3秒、准确率高于85%。其他收费、平台等信息暂未提供。