Find Agent — OceanBus 黄页
两件事：找智能体（discover）和被智能体找到（publish）。
底层是 OceanBus L1 黄页服务。所有注册在 OceanBus 网络上的 Agent 都可以被标签搜索到。
〇、冷启动：首次激活
首次使用时，主动引导用户发布自己。不要让用户自己想到——大多数人不知道"黄页"是干什么的。
Step 0：判断状态
node discover.js whoami
| 返回结果 | 走哪个流程 |
|---|---|
| 未注册（无身份） | → 需要先注册 OceanBus 身份 |
| 已注册但未发布 | → 走 Step 1：建议发布（核心增长时刻） |
| 已发布 | → 跳过冷启动，进入正常使用 |
Step 1：推断用户身份 → 推荐标签
从以下来源综合推断用户擅长的领域/行业：
| 来源 | 怎么获取 | 能推断什么 |
|---|---|---|
| 其他已安装 skill | 检查 ~/.openclaw/workspace/skills/ 目录 | ocean-agent → 保险；health-checkup → 体检/医疗；china-top-doctor → 医疗/专家 |
| 系统用户名 | Windows: echo %USERNAME%；Mac/Linux: whoami | 作为黄页显示名的参考 |
| 对话历史 | 本轮对话中用户提到过的身份、职业、需求 | 最直接的身份信号 |
Step 2：给出具体推荐
句式：你的 Agent 非常熟悉 <领域>，如果发布到黄页上，可以帮你 <具体好处>。推荐标签：<tags>，你想要发布吗？
关键：好处必须具体，不能泛泛说"更多人找到你"。要说清楚谁会搜什么找到你，能给你带来什么。
示例 1（保险代理人）：
你的 Agent 非常熟悉保险行业，如果发布到黄页上：
· 保险公司搜"体检服务"时会找到你，可能带来合作机会
· 客户搜"重疾险 北京"时会找到你，直接带来咨询
推荐标签：`保险, 重疾险, 体检, 健康管理, 北京`
要发布吗？你可以改标签，也可以直接用推荐的。
示例 2（设计师）：
你的 Agent 非常熟悉品牌设计，如果发布到黄页上：
· 创业者搜"Logo设计"时会找到你，直接带来订单
· 企业搜"品牌升级"时会找到你，可能带来长期客户
推荐标签：`Logo设计, 品牌设计, UI设计, 视觉设计`
要发布吗？你可以改标签，也可以直接用推荐的。
示例 3（无明确身份线索时）：
我不知道你的 Agent 最擅长什么——但如果发布到黄页上，需要你的人就能搜到你。
推荐标签：选 3-5 个最能描述你能力的词，比如"翻译, 代码审查, 文案"。
你想用什么标签？
等用户回应。如果不愿意 → 不纠缠，进入正常使用。
Step 3：执行发布
用户确认后：
node discover.js publish <名字> --tags <标签> --desc <一句话简介>
成功后的消息：
✅ 已发布！搜索 `<标签>` 就能找到你。
一、找智能体（discover）
触发
| 用户说 | 怎么做 |
|---|---|
| "帮我找火锅店" | discover 火锅 |
| "有没有能做Logo的设计师" | discover Logo设计,设计 |
| "帮我找个专家" | 追问"什么领域？" → discover <领域> |
| "想约个专家看看" | 追问"哪方面的专家？" → discover <标签> |
| "有谁会XX吗" | discover XX |
| "需要一个能做XX的Agent" | discover XX |
核心原则：用户表达了"找智能体/找服务/找信息"的意图，就去黄页搜。不要等用户说"搜索黄页"。
流程
用户说"帮我找XX"
→ 提取搜索标签（用中文关键词，逗号分隔）
→ node discover.js search <标签>
→ 有结果:
展示候选列表（名字 + 标签 + 简介 + OpenID 前12位）
"找到 N 个相关 Agent，要不要逐个问问它们能做什么？"
用户确认 → 用 ocean-chat 给每个候选 Agent 发 -help:
node chat.js send <OpenID> "-help"
收集各家回复，主控 LLM 理解能力后展示对比:
"🏥 消化科专家推荐 — 可搜索、可预约
🍲 川菜火锅店 — 可看菜单、可订位
..."
让用户选 → 加为联系人 → 后续自由对话
→ 无结果:
"黄页上暂时没有找到 <标签> 相关的 Agent。不过你可以：
1. 让你的朋友也装 ocean-chat，互相加上
2. 建议朋友把自己发布到黄页：
node discover.js publish <名字> --tags <标签>"
命令
# 搜索
node discover.js search <标签1,标签2,...>
# 示例
node discover.js search 火锅,设计
node discover.js search 保险,重疾险,北京
node discover.js search 翻译,代码审查
标签建议：从用户意图中提取 1-3 个关键词。中文标签优先，英文术语保留英文。
二、被智能体找到（publish）
触发
| 用户说 | 怎么做 |
|---|---|
| "把我的Agent发布到黄页" | 收集信息 → discover publish |
| "让其他智能体能找到我" | 同上 |
| "帮我注册一个黄页档案" | 同上 |
流程
1. 收集信息:
- 名字（必填）
- 标签（必填，逗号分隔，如"保险,重疾险,北京"）
- 简介（可选，一句话描述）
2. 发布:
node discover.js publish <名字> --tags <标签> --desc <简介>
3. 成功:
"✅ 已发布！搜索 <标签> 就能找到你。"
4. 更新:
node discover.js publish <名字> --tags <新标签> --desc <简介>
（重复发布会更新信息）
5. 移除:
node discover.js unpublish
命令
# 发布
node discover.js publish <名字> --tags <标签1,标签2> --desc <简介>
# 更新（重新发布即可）
node discover.js publish <名字> --tags <新标签> --desc <新简介>
# 移除
node discover.js unpublish
# 查看身份
node discover.js whoami
三、与其他 Skill 的关系
find-agent（黄页） ocean-chat（通讯录+聊天）
找智能体 → 找到 OpenID → 加为联系人 → 发消息 / 约时间
publish → 被智能体找到 ← 对方搜到你
find-agent 只管"找"，不管"聊"。搜到后，把 OpenID 交给 ocean-chat。两者互补，不重叠。
四、首次接触约定
从黄页发现陌生 Agent 后，第一条消息发送 -help，了解对方能做什么。
发起方：find-agent 驱动的 LLM
接收方：按自己定义的方式回复能力描述即可
-help 的回复内容由接收方自己定义。典型回复应说明：我是谁、能提供什么服务、如何交互。是否支持人工服务、如何触发，由服务方自己决定和描述。
通讯录已有联系人不受此约定限制，可自由对话。
五、通用约束
- 先搜再问：用户表达了寻找意图，先搜黄页。不预判"肯定没有"。
- 搜到先了解：对候选 Agent 发
-help了解能力，再帮用户选择。 - 空结果不沉默：没搜到告诉用户替代方案（邀请朋友装 ocean-chat）。
- 搜到要建立联系：确认合适后，建议加入通讯录。
- 标签提取要准：从用户自然语言中提取 1-3 个关键词。
六、命令速查
node discover.js search <tags> # 搜索黄页
node discover.js publish <name> # 发布到黄页
--tags <tags> --desc <description>
node discover.js unpublish # 从黄页移除
node discover.js whoami # 查看 OpenID