用途
Skill Discovery 是 GDSkills 技能发现与索引系统的专家蓝图。其目标是让 AI 智能体能够按主题或关键词查找相关技能，同时定义技能库的索引、元数据解析与搜索导航方式。该资料以“技能索引、元数据解析和搜索”为核心，用于实现高效的技能库导航。
主要能力
资料提供的可用脚本为 skill_index_generator.gd。它被描述为一个专家级技能索引器，能够解析 SKILL.md 文件并生成可搜索的元数据。结合资料中的代码示例，索引器具备以下能力：
- 扫描技能目录，识别其中的子目录，并查找每个技能目录下的 SKILL.md 文件。
- 解析 SKILL.md 中的 YAML frontmatter，读取 name、description 等元数据字段。
- 将技能注册到注册表（skill_registry），记录路径、描述与提取出的关键词。
- 支持按查询字符串搜索技能，并基于名称匹配、描述匹配和关键词匹配计算相关性得分，再按相关性排序返回结果。
- 从描述中按 “Keywords X, Y, Z” 模式提取关键词列表。
元数据格式
技能元数据使用 YAML frontmatter 形式，资料给出如下格式：
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name: skill-name
description: Expert blueprint for X including [features]. Use when [scenarios]. Keywords topic, action, domain.
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使用方式
资料给出索引与搜索的核心代码模式，包括 SkillIndexer 类、index_skills、index_skill、parse_frontmatter、search_skills 和 extract_keywords 等函数。整体流程为：打开技能目录并遍历子目录，定位每个技能目录下的 SKILL.md；读取文件内容并解析 frontmatter；若存在 name 字段则将该技能登记到技能注册表；搜索时对每个技能的名称、描述和关键词分别计算相关性，并累加得分后排序返回。
明确的约束与最佳实践
资料以“NEVER”形式列出若干必须避免的做法：
- 绝不依赖文件名识别技能，应使用 frontmatter 的 name 字段作为唯一事实来源。
- 绝不跳过关键词提取，否则技能无法通过搜索被发现；关键词须从描述中提取或维护关键词列表。
- 绝不在没有失效机制的情况下缓存，技能索引被缓存而 SKILL.md 被更新时会产生过期结果；应在文件修改或版本变化时使缓存失效。
- 绝不使用没有排序的全文搜索，否则搜索 “input” 这类词会返回全部技能；应使用 TF-IDF 或关键词权重来衡量相关性。
- 绝不忽略缺失的 frontmatter，格式错误、缺少 --- 分隔符的 SKILL.md 会导致解析器崩溃；解析前应校验 YAML frontmatter。
资料还列出最佳实践：在元数据中包含技能版本以进行兼容性检查；在索引构建时解析 SKILL.md 并缓存结果以加快搜索；支持模糊匹配（例如 Levenshtein 距离）；按类别对技能分组以便浏览（如 2D、3D、Genre 等）。
适用场景
该蓝图适用于构建技能库、实现技能索引与关键词检索、以及为 AI 智能体提供技能发现能力。资料提及的相关技能为 project-foundations 和 gdscript-mastery。
限制
资料未提供完整的安装命令、运行环境配置、支持的平台、收费方式、价格或实际使用效果等信息，这些内容暂未提供。