Un motor avanzado de análisis de intención y enrutamiento que dirige de manera inteligente las consultas de los usuarios a los flujos de trabajo de procesamiento de AI más efectivos.
Instalar y Descargar
1. ClawHub CLI
La forma más rápida de instalar una habilidad directamente desde el registro.
npx clawhub@latest install intent-classifier
2. Instalación manual
Copia la carpeta de la habilidad a una de estas ubicaciones
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridad: Espacio de trabajo > Local > Integrado
3. Instalación del prompt
Copia este prompt en OpenClaw para instalarlo automáticamente.
Ayúdame a instalar intent-classifier usando Clawhub. Si Clawhub no está instalado, instálalo primero (npm i -g clawhub).
¿Prefieres descargar?
Obtén los archivos originales de la habilidad en un archivo ZIP.
¿Qué es Intent Classifier?
El Intent Classifier es una herramienta especializada dentro del marco de Openclaw Skills diseñada para cerrar la brecha entre la entrada de usuario sin procesar y la ejecución de AI accionable. Al aprovechar un sistema de clasificación de varios niveles, analiza el lenguaje natural para determinar si un usuario busca generación de código, recuperación de conocimientos, ejecución de tareas o una conversación general. Esta skill actúa como el cerebro de un agente autónomo, asegurando que cada solicitud sea manejada por la lógica especializada más apropiada.
Construida para una alta precisión, esta skill emplea una combinación de coincidencia de palabras clave, reconocimiento de patrones y puntuación de confianza. No solo categoriza; proporciona una sugerencia de enrutamiento estructurada que puede activar Openclaw Skills secundarias como Karpathy Principles para codificación o Workflow Verifier para depuración, lo que la hace indispensable para construir sistemas multiagente complejos.
Casos de uso de Intent Classifier
- Despacho de Asistente Inteligente: Selección automática de la mejor skill especializada para cualquier prompt de usuario.
- Orquestación de Múltiples Skills: Descomposición de tareas complejas de varios pasos en subtareas enrutadas.
- Comprensión del Diálogo: Realización de análisis semánticos profundos para mantener un flujo conversacional de alta calidad.
- Categorización Automática de Tareas: Clasificación y archivo de solicitudes de usuarios para una mejor gestión de datos organizativos.
Cómo funciona Intent Classifier
- Análisis de Entrada: La skill recibe la entrada de texto sin procesar del usuario y la normaliza para su procesamiento.
- Motor de Clasificación: Evalúa el texto frente a un sistema de categorías primarias de 4 niveles: CODE, KNOW, TASK o CHAT.
- Refinamiento de Subcategorías: Una vez que se encuentra una intención principal, profundiza en acciones específicas (por ejemplo, CODE -> fix, write o review).
- Cálculo de Confianza: Un algoritmo de puntuación aplica modificadores basados en la claridad de las palabras clave, la estructura de la oración y la ambigüedad potencial.
- Enrutamiento de Skills: Basado en la intención final y la puntuación de confianza, el sistema devuelve un objetivo de enrutamiento recomendado de la biblioteca de Openclaw Skills.
Configuración de Intent Classifier
Para integrar el Intent Classifier en su entorno local, asegúrese de que su agente tenga acceso al directorio de Openclaw Skills y ejecute:
# Clone la skill en su repositorio local
claw install intent-classifier
# Verifique la instalación y el frontmatter
claw test intent-classifier
Esquema de datos y taxonomía de Intent Classifier
La skill produce un objeto IntentResult estructurado con la siguiente taxonomía de metadatos:
| Campo | Descripción | Tipo |
|---|---|---|
type |
Clasificación primaria (CODE, KNOW, TASK, CHAT) | String |
sub |
Refinamiento secundario (p. ej., write, fix, define) | String |
confidence |
Puntuación de probabilidad entre 0 y 1 | Float |
features |
Lista de palabras clave y patrones activados | Array |
alternative |
Lista de clasificaciones potenciales secundarias | Array |
Funciones avanzadas de Intent Classifier
- Escalado Dinámico de Confianza: Ajusta automáticamente las puntuaciones en función de la longitud del texto y la densidad de palabras clave para reducir los falsos positivos.
- Subcategorías Extensibles: Permite el mapeamento recursivo de flujos de trabajo de desarrolladores específicos dentro del ecosistema de Openclaw Skills.
- Resolución de Conflictos: Lógica para manejar entradas que contienen múltiples palabras clave en conflicto, asegurando que se priorice la intención más probable.
- Recomendaciones de Enrutamiento Integradas: Mapeo directo a skills de alto rendimiento como karpathy-principles y workflow-verifier.
SKILL.md
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