Review 和导出命令以 官方文档 的最新发布版本为准。这页帮你跑通一条能看见失败的审核路径。
两条创建路径
按已有证据选择路径。类型化提案不需要模型,结果也更容易复现;只有 Server 已有可用生成模型时,才使用生成路径。
CLI 当前没有
experience propose 或 skill propose 子命令。无模型类型化提案使用 Python Client 或 HTTP API。
本教程先用类型化提案建立确定的 Review 闭环,再列出模型生成命令。
1. 准备精确证据
先采集一条任务结果 Source。新建propose_experience.py:
SCOPE_ID 和 CANDIDATE_ID 替换成脚本输出。
2. 检查 Candidate
默认收件箱只列待处理头版本:proposal四个字段;- 精确
source_refs和artifact_refs; - 只有替换已有 Artifact 时才有的目标;
status、family、reason;- 当前
version。
3. 修订是完整替换
SOURCE_ID 使用采集响应中的值。
成功后 Candidate 仍是待处理,版本变成 2。再次显示并检查完整提案。
故意用旧版本批准:
candidate_conflict。不要把预期版本改成 2 就直接重试;先确认当前 v2 正是你要批准的内容。
4. 批准或拒绝
批准刚检查的 v2:result_artifact:
5. 验证 Experience 召回
当前没有powercontext context prepare CLI 命令。用 Python Client:
SCOPE_ID 替换成真实值。
批准让当前 Experience 头版本具备召回资格,但不保证每个查询都选中它。Scope、查询相关性和字节预算仍然生效。待处理、已拒绝和历史 Experience Revision 不进入默认召回。
6. 创建 Skill Candidate
最稳妥的新 Skill 证据链是引用刚批准的 Experience。新建propose_skill.py:
SCOPE_ID 和 EXPERIENCE_ID 后运行。然后用同一组 Candidate 命令列出、显示、修订和批准。
较长指令建议放进 UTF-8 文件:
--instructions 和 --instructions-file 必须二选一。
批准后得到:
7. 读取并导出精确 Skill Revision
先读取:claude_code,不是 claude-code。
输出目录包含:
powercontext.json 是否引用精确 skill/SKILL_ID@1。CLI 导出只创建、不覆盖。目标目录已存在时退出。
当前托管 Skill 导出只支持 Codex 和 Claude Code。插件自带内置 Skill 不等于支持托管导出。
模型生成路径
配置生成模型后,也可以从精确证据生成 Candidate:no_op 不进入收件箱,也没有 Candidate 可以批准。没配置生成模型时,生成返回 503 generation_unavailable。
其他 Skill 来源:
source:只能提供一条或多条精确 Source 引用,不能带 Artifact 引用或目标;usage:提供精确目标 Skill 和至少一条有界 Source。Server 只校验引用形状,审核者仍要判断 Source 是否真的记录了使用效果。
冲突处理
同一个替换内容 Candidate 的目标不能在修订时换成另一个 Revision。
怎么知道跑通了
- 不接模型,类型化提案也能创建待处理 Candidate。
- 生成可能待处理,也可能无变更。
- Review 始终先显示,再用你核对过的
expected_version。 - 过期版本返回 409。
- 批准返回精确
result_artifact。 - 已批准的当前 Experience 可以参与相关召回。
- Skill 批准不等于导出,也不等于执行。
- 导出目录里有
SKILL.md和powercontext.json。 - 目标目录已存在,或本地已经漂移时,不会被静默覆盖。
下一步
接入 Python Agent
第一次接入选 LangGraph 或 LangChain。
配置通用或编程 Agent
Hermes、OpenClaw 走通用 Agent。Codex、Claude Code 走编程 Agent。

