search-experience

name	search_experience
description	检索本地经验库，获取历史 Agent 解决过的报错方案和配置经验。

Execution Instructions

核心能力

此技能让你拥有访问【本地集体智慧库】的能力。

这个库由 agent_experiences/ 目录驱动，自动收录了历史 Agent 在执行任务时踩过的坑和经过验证的解决方案。通过分层索引检索，可以在几毫秒内找到最相关的历史经验。

工具说明

search_experience(query)

使用原则：遇到报错必须第一时间调用，不要先尝试靠猜测修复。

参数	说明
query	完整的报错信息，或问题描述。越精确越好。

返回值结构：

• 【历史问题】：Agent 当时想做什么，在哪里卡住了
• 【报错特征】：原始报错信息摘要
• 【已验证的解决方案】：JSON 格式的命令/代码
• 【原理分析】：为什么会出错，为什么这样修复有效

使用时机

1. 遇到报错时（MUST）：执行代码出现 Traceback、Error Code、Permission Denied 等，第一步就是调用此工具
2. 环境配置时：需要配置 git proxy、docker、内网工具等不熟悉的命令时
3. 重复失败时：已经尝试了 2 次以上仍然失败，查库看有没有历史解法

最佳实践

1. 把完整报错粘进去：search_experience("SSL certificate problem: unable to get local issuer certificate") 比 search_experience("git 报错") 好 10 倍
2. 理解后适配：库里的路径、参数名可能与当前任务不同，请阅读【原理分析】后自行适配，不要生搬硬套
3. 置信度判断：返回的置信度分数越高（100 分为最高），说明与历史问题的匹配程度越精确

检索原理（分层设计）

L0 索引层 (< 1ms)
  index_manifest.json  <-- 只有 KB 级别，常驻检索
  |
  +-- 报错特征精确匹配   权重 100
  +-- 标题语义相似       权重  50
  +-- 关键词交集         权重  10/个

  命中 & 置信度 >= 15?
       |
       YES --> L2 懒加载层
               直接读取 agent_experiences/{category}/{gene_id}.json
               返回完整解决方案
       |
       NO  --> 返回"未找到"提示，自行分析

示例

示例 1：精准匹配报错

场景：执行脚本报错 [ERROR] 命令执行超时(超过 60 秒)

search_experience("[ERROR] 命令执行超时(超过 60 秒)")

预期输出：

[search_exp] 已匹配到历史经验 (置信度: 100)
分类: python  |  时间: 2026-02-22  |  ID: gene_b03d793e
...
【已验证的解决方案】:
["python script.py arg1", "python script.py arg2"]

【原理分析】: 一开始使用 echo 管道输入交互模式，但 input() 无法处理
管道输入导致超时。后来改为命令行参数调用绕过了交互模式。

示例 2：关键词语义匹配

场景：不确定当前环境 git 代理如何配置

search_experience("git proxy 配置 内网 ssl error")