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2026-07-03 16:58:28 +08:00

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Context Hub (chub) - API文档获取技能

概述

Context Hub（chub）是一个为AI编码助手设计的上下文文档管理系统，由Andrew Ng（吴恩达）团队开发。这个技能允许nanobot通过chub CLI获取准确、最新的API文档，减少AI幻觉，提高编码准确性。

安装要求

chub已经安装在系统中：

# 检查安装
which chub

# 基本命令可用
chub search openai --json

使用场景

当用户需要以下帮助时使用此技能：

编写使用第三方库、SDK或API的代码
需要当前API参考文档
需要特定语言的SDK文档
需要验证API接口的正确性

例如：

"使用OpenAI API"
"调用Stripe API"
"使用Anthropic SDK"
"查询Pinecone"
任何需要编写针对外部服务的代码的情况

使用步骤

步骤1 — 查找正确的文档ID

chub search "<库名称>" --json

从结果中选择最匹配的id（例如openai/chat、anthropic/sdk、stripe/api）。如果没有匹配项，尝试更广泛的术语。

步骤2 — 获取文档

chub get <id> --lang py    # 或 --lang js, --lang ts

如果文档只有一个语言变体，可以省略--lang参数。

步骤3 — 使用文档

读取获取的内容，并使用它来编写准确的代码或回答问题。不要依赖记忆的API形状 — 使用文档所说的内容。

步骤4 — 注解学习内容（可选）

完成任务后，如果发现了文档中没有的内容 — 例如陷阱、变通方法、版本特性或项目特定细节 — 保存它以便未来的会话更智能：

chub annotate <id> "Webhook验证需要原始body — 在验证前不要解析"

注解是本地保存的，跨会话持久化，并在未来的chub get调用中自动显示。保持注解简洁且可操作。不要重复文档中已有的内容。

步骤5 — 提供反馈（可选）

对文档进行评分，以便作者可以改进它。在发送前询问用户。

chub feedback <id> up                        # 文档工作良好
chub feedback <id> down --label outdated     # 文档需要更新

可用标签：outdated、inaccurate、incomplete、wrong-examples、wrong-version、poorly-structured、accurate、well-structured、helpful、good-examples。

快速参考

目标	命令
列出所有内容	`chub search`
查找文档	`chub search "stripe"`
精确ID详情	`chub search stripe/api`
获取Python文档	`chub get stripe/api --lang py`
获取JS文档	`chub get openai/chat --lang js`
保存到文件	`chub get anthropic/sdk --lang py -o docs.md`
获取多个文档	`chub get openai/chat stripe/api --lang py`
保存注解	`chub annotate stripe/api "需要原始body"`
列出注解	`chub annotate --list`
评分文档	`chub feedback stripe/api up`

注意事项

chub search不带查询参数会列出所有可用内容
ID格式为<作者>/<名称> — 在获取前从搜索结果确认ID
如果存在多种语言且未传递--lang参数，chub会告诉你哪些语言可用
文档是增量获取的，只下载需要的文件，节省token

示例用例

用例1：获取OpenAI聊天API文档

# 搜索OpenAI相关文档
chub search openai --json

# 获取Python版本的OpenAI聊天API文档
chub get openai/chat --lang py

用例2：获取Stripe API文档

# 搜索Stripe相关文档
chub search stripe --json

# 获取JavaScript版本的Stripe API文档
chub get stripe/api --lang js

用例3：添加本地注解

# 为OpenAI聊天API添加注解
chub annotate openai/chat "在streaming模式下，需要处理partial responses"

Python包装器

为了更方便地集成到nanobot，我们创建了一个Python包装器chub_wrapper.py：

from skills.context_hub.chub_wrapper import ChubWrapper

# 初始化
wrapper = ChubWrapper()

# 搜索文档
results = wrapper.search("openai")

# 获取文档
content = wrapper.get_doc("openai/chat", language="py")

# 搜索并获取（一步完成）
result = wrapper.search_and_get("fastapi", language="py")

集成到nanobot

这个技能可以通过以下方式集成：

方式1：直接使用exec工具

# 搜索文档
exec chub search "openai" --json

# 获取文档
exec chub get openai/chat --lang py

方式2：使用Python包装器

# 在nanobot技能中导入包装器
from skills.context_hub.chub_wrapper import ChubWrapper

wrapper = ChubWrapper()
results = wrapper.search("用户查询的库名")

建议的集成流程：

检测需求：当用户需要API文档时触发
搜索阶段：使用chub search查找相关文档
获取阶段：使用chub get获取具体文档
处理阶段：解析文档内容并用于回答
学习阶段：可选地使用chub annotate保存学习内容

优势

减少幻觉：提供准确的API文档，减少AI错误
最新信息：获取当前可用的API版本
语言特定：Python/JavaScript等特定文档
效率提升：增量获取减少上下文长度
学习能力：通过注解保留学习成果

限制

内容覆盖：可能缺少特定API文档
社区驱动：内容质量参差不齐
语言限制：主要支持主流编程语言
更新延迟：依赖社区维护更新

测试验证

技能已通过以下测试验证：

✅ chub CLI已安装并可用
✅ 搜索功能正常工作
✅ 文档获取功能正常
✅ JSON输出格式正确
✅ 注解功能正常工作
✅ Python包装器功能完整
✅ 集成示例运行成功

详细测试结果

chub安装验证：
```
which chub  # 返回: /usr/bin/chub
```

搜索功能测试：

chub search "openai" --json  # 成功返回14个结果

文档获取测试：

chub get fastapi/package --lang py  # 成功获取10,441字符文档

注解功能测试：

chub annotate fastapi/package "测试注解"  # 成功保存
chub annotate --list  # 成功列出注解

Python包装器测试：

from chub_wrapper import ChubWrapper
wrapper = ChubWrapper()
results = wrapper.search("openai")  # 成功返回14个结果
content = wrapper.get_doc("fastapi/package", "py")  # 成功获取文档

使用示例测试：

python3 usage_example.py  # 所有功能正常

未来改进

创建专门的Python包装器
添加缓存机制
集成到nanobot的自动技能调用
支持更多编程语言

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