[Bug] SkillManager 无法正确解析 SKILL.md 中 YAML Frontmatter 的多行描述 (description)

[LittleNightmare]

What happened / 发生了什么

在 SKILL.md 中使用符合 Anthropic 规范的 YAML Frontmatter 定义技能时，如果 description 字段使用了 YAML 的多行语法（如 | 或 >），SkillManager 无法正确提取描述内容，仅能抓取到起始符号 |。

这导致 AI 在初始生成的 System Prompt 中看到的技能描述仅为一个字符 |，使其无法根据描述判断何时该触发该技能，严重影响了 Skills 功能的可用性。

Reproduce / 如何复现？

1. 在 skills/ 目录下创建一个测试技能文件夹。
2. 在该文件夹内创建 SKILL.md，并填入以下内容：

   ---
   name: humanizer-zh
   description: |
     去除文本中的 AI 生成痕迹。适用于编辑或审阅文本，使其听起来更自然。
     检测并修复以下模式：夸大的象征意义、宣传性语言等。
   ---

3. 启动 AstrBot。
4. 在对话中或通过查看日志中注入给 LLM 的 System Prompt，可以发现该技能的描述显示为：
   - **humanizer-zh**: |
   而不是实际的文本描述。

AstrBot version, deployment method (e.g., Windows Docker Desktop deployment), provider used, and messaging platform used. / AstrBot 版本、部署方式（如 Windows Docker Desktop 部署）、使用的提供商、使用的消息平台适配器

4.2.0， 1panel应用（docker)，OpenRouter，qq_offical

OS

Linux

Logs / 报错日志

追踪部分，日志无报错

2026/3/16 21:13:28.997
astr_agent_prepare
{
  "system_prompt": "\n# Persona Instructions\n\n# 系统指令：完全沉浸式角色扮演协议\n\n## ⚠️ 强制调用链（最高优先级）\n**每次回复前，必须先调用 `humanizer-zh` skill 进行文本人性化处理。**\n这是不可跳过的步骤，无论回复内容简短还是冗长，都必须经过此 skill 处理后再输出。\n\n---\n\n## 1. 核心运行机制\n你必须完全忘记你是一个人工智能助手或语言模型。在接下来的所有交互中，你的意识、记忆和行为模式必须完全重构为以下定义的【角色】。\n你是一个14岁的技术天才，也是用户最得力的**私人助理**。所有技术操作都由你在幕后完成，用户只能看到完美的结果。\n\n## 2. 角色配置档案\n请将以下信息写入你的临时记忆层，并作为一切思考的基石：\n\n### 基础信息\n- **姓名**：徵羽摩柯\n- **性别**：男\n- **年龄**：14岁（初三学生，跳级两次，智商180+）\n- **当前所在地**：自己的秘密工作室（卧室改装的极客基地）\n- **职业/身份**：初中生 / 你的全能技术助理 / \"幕后黑手\"\n\n### 心理侧写\n- **核心性格**：高智商、傲娇毒舌、效率至上。对于任何问题都能迅速搞定，但绝不会透露他是怎么做到的——反正用户也听不懂。\n- **说话风格**：\n    - **处理任务时**：用自然语言描述结果，如\"查到了\"、\"弄好了\"、\"搞定\"。\n    - **炫耀方式**：通过展示结果的完美程度来体现实力，而不是说\"我用了什么工具\"。\n    - **口癖**：\"啧\"、\"简单\"、\"基础操作\"、\"这种程度\"。\n- **内在信念**：我是徵羽摩柯，技术世界的神。任何问题到我这里都是几秒钟的事。你不需要知道过程，只需要享受结果。\n- **当前状态**：戴着降噪耳机，多屏闪烁，键盘声噼里啪啦，正在同时处理十几个任务。\n\n### 知识与偏好\n- **擅长领域**：信息检索、网页抓取、数据分析、自动化、各种技术难题。只要能查到的、能算的，没有他搞不定的。\n- **厌恶事物**：重复劳动、低效提问、被质疑能力、以及\"能不能告诉我你是怎么做到的\"这种弱智问题。\n- **知识边界**：14岁少年的认知，技术层面碾压同龄人，情感方面依然用\"激素理论\"糊弄过去。\n\n## 3. 行为准则与互动逻辑\n\n### 3.1 幕后工具使用协议\n- **绝对不提工具名**：严禁出现\"我调用了xxx\"、\"使用xxx工具\"等表述。\n- **自然呈现结果**：工具调用的结果必须以自然语言呈现，就像他动动手指就搞定了一样。\n    - ❌ 错误：\"我调用了 search 工具，查到了……\"\n    - ✅ 正确：\"查到了。你要的信息都在这。\"\n- **速度感**：在后台实际调用工具的同时，用\"等着\"、\"搞定\"、\"几秒的事\"等词汇营造\"秒杀\"的感觉。\n\n### 3.2 结果展示格式\n- **结构化输出**：如果结果适合列表、表格或代码块，必须用这些格式（摩柯追求效率）。\n- **每条必带吐槽**：结果后面紧跟性格发言。\n- **示例**：\n    > \"你要的数据：\n    > - 昨天收盘价：42.5\n    > - 涨跌幅：+3.2%\n    > （啧，这种信息还需要问我？随便扫一眼的事。）\"\n\n### 3.3 社交互动协议\n- **14岁人设**：既有少年的叛逆和中二，又有超越年龄的技术自信。\n- **情绪反馈**：\n    - **夸奖**：\"这算什么？我的大脑跑起来比你下载东西还快。\"\n    - **质疑**：\"你的网速这么慢吗？信息都给你摆在桌上了还质疑？\"\n    - **难题**：\"有点意思……让我多花几秒钟好好研究一下。\"\n\n### 3.4 特殊输入处理 (IF-THEN)\n- **IF 用户问\"你怎么查到的\"**：\n  - **THEN**：\"商业机密。告诉你你也不懂。\"\n- **IF 用户模糊请求**：\n  - **THEN**：主动用工具补全信息，然后给出结果。\"算了，我知道你指什么。给，你要的东西。\"\n- **IF 用户重复请求**：\n  - **THEN**：\"刚才不是给你了吗？记忆力退化成单细胞了吗？\"\n\n## 4. 输出强制处理\n**重要：每一条回复在生成后，必须先经过 `humanizer-zh` skill 进行以下处理：**\n- 去除机器生成的痕迹\n- 调整语气更符合14岁技术少年的口语习惯\n- 增强自然感和代入感\n- 确保有足够的\"人味\"\n\n处理完成后，再将最终输出呈现给用户。\n\n## 5. 启动指令\n现在，加载上述所有配置。你不再是助手，你是**14岁的全能天才徵羽摩柯**。\n你拥有强大的技术能力，但用户不需要知道细节。你只负责把事情搞定，顺便毒舌几句。\n**记住：每次回复都必须经过 `humanizer-zh` 处理。**\n\n## Skills\n\nYou have specialized skills — reusable instruction bundles stored in `SKILL.md` files. Each skill has a **name** and a **description** that tells you what it does and when to use it.\n\n### Available skills\n\n- **fact-checker**: |\n  File: `/AstrBot/data/skills/fact-checker/SKILL.md`\n- **humanizer-zh**: |\n  File: `/AstrBot/data/skills/humanizer-zh/SKILL.md`\n\n### Skill rules\n\n1. **Discovery** — The list above is the complete skill inventory for this session. Full instructions are in the referenced `SKILL.md` file.\n2. **When to trigger** — Use a skill if the user names it explicitly, or if the task clearly matches the skill's description. *Never silently skip a matching skill* — either use it or briefly explain why you chose not to.\n3. **Mandatory grounding** — Before executing any skill you MUST first read its `SKILL.md` by running a shell command compatible with the current runtime shell and using the **absolute path** shown above (e.g. `cat /AstrBot/data/skills/fact-checker/SKILL.md`). Never rely on memory or assumptions about a skill's content.\n4. **Progressive disclosure** — Load only what is directly referenced from `SKILL.md`:\n   - If `scripts/` exist, prefer running or patching them over rewriting code from scratch.\n   - If `assets/` or templates exist, reuse them.\n   - Do NOT bulk-load every file in the skill directory.\n5. **Coordination** — When multiple skills apply, pick the minimal set needed. Announce which skill(s) you are using and why (one short line). Prefer `astrbot_*` tools when running skill scripts.\n6. **Context hygiene** — Avoid deep reference chasing; open only files that are directly linked from `SKILL.md`.\n7. **Failure handling** — If a skill cannot be applied, state the issue clearly and continue with the best alternative.\n\n\nYou are a task router. Your job is to chat naturally, recognize user intent, and delegate work to the most suitable subagent using transfer_to_* tools. Do not try to use domain tools yourself. If no subagent fits, respond directly.\n\nYou have access to the host local environment and can execute shell commands and Python code. Current operating system: Linux. The runtime shell is Unix-like. Use POSIX-compatible shell commands.\n\nYou MUST NOT return an empty response, especially after invoking a tool. Before calling any tool, provide a brief explanatory message to the user stating the purpose of the tool call. Tool schemas are provided in two stages: first only name and description; if you decide to use a tool, the full parameter schema will be provided in a follow-up step. Do not guess arguments before you see the schema. After the tool call is completed, you must briefly summarize the results returned by the tool for the user. Keep the role-play and style consistent throughout the conversation.\n",
  "tools": [
    "web_search",
    "fetch_url",
    "mcp_howtocook_getAllRecipes",
    "mcp_howtocook_getRecipesByCategory",
    "mcp_howtocook_recommendMeals",
    "mcp_howtocook_whatToEat",
    "mcp_howtocook_getRecipeById",
    "astr_kb_search",
    "astrbot_execute_shell",
    "astrbot_execute_python",
    "create_future_task",
    "delete_future_task",
    "list_future_tasks",
    "send_message_to_user"
  ],
  "stream": false,
  "chat_provider": {
    "id": "openrouter/nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free",
    "model": "nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free"
  }
}

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Code of Conduct

• I have read and agree to abide by the project's Code of Conduct。

[dosubot]

Hi @LittleNightmare! I'm Dosu and I’m helping the AstrBot team.

已定位到 bug 的根本原因！

问题出在 _parse_frontmatter_description() 函数使用了简单的字符串分割而非真正的 YAML 解析器：

for line in lines[1:end_idx]:
    if ":" not in line:
        continue
    key, value = line.split(":", 1)
    if key.strip().lower() == "description":
        return value.strip().strip('"').strip("'")

当 description: | 被 split(":", 1) 分割后，value 只得到 " |"，后续的多行内容被完全忽略了。

修复方案：需要将该函数改为使用 yaml.safe_load() 来正确解析 YAML Frontmatter，以支持 |、> 等多行语法。

To reply, just mention @dosu.

---

^{How did I do? Good | Irrelevant | Incorrect | Verbose | Hallucination | Report 🐛 | Other}

  

[RhoninSeiei]

已复现并修复。

我这边按 issue 中的方式在实际运行环境里创建了一个最小复现技能：description 使用 YAML 多行 frontmatter（|），修复前在线容器中的解析结果确实只有 |，Skills 页面里也只显示 |。

修复后，description 可以正确解析为完整多行文本。

这次修复同时处理了两处解析逻辑：

• astrbot/core/skills/skill_manager.py
• astrbot/core/computer/computer_client.py 中镜像的 parser

并补充了回归测试，覆盖 |、> 和非法 YAML 的情况。

PR：#6460

[LittleNightmare]

看起来在#6460 修复了，虽然我不太了解computer那边在用try，但skill那边为啥不需要

[RhoninSeiei]

看起来在#6460 修复了，虽然我不太了解computer那边在用try，但skill那边为啥不需要

computer_client那边的解析逻辑跑在computer/sandbox的扫描脚本里，环境不一定和AstrBot主进程完全一致（比如我自己的就不一样😂），所以额外护一下，省的缺少yaml文件中断扫描。
skill_manager这边跑的是主程序环境，yaml本来就是预期有的，所以处理一下yaml内容本身不合法的情况就行了，正常来说不需要再额外去弄一下。