核心用法
Clawd-Docs v2 采用三层递进式架构处理文档查询：
1. Golden Snippets（优先）：预缓存7个高频问题片段（~300-500 tokens），覆盖 Telegram 设置、OAuth 排错、更新流程等，可直接本地读取
2. 本地搜索索引：docs-index.json 提供关键词→路径映射，支持同义词模糊匹配，零 token 消耗
3. 按需抓取：通过 mcporter + BrightData 抓取完整页面（~8-12k tokens），用于复杂或未缓存的查询
显著优点
- 极致 token 效率：80-90% 查询可通过片段解决，避免重复抓取
- 分层 TTL 策略：安装指南1天、网关配置7天、概念参考30天，平衡新鲜度与成本
- 双语支持：内置斯洛伐克语关键词匹配（"ako nastaviť", "updatnuť"）
- 依赖单一：仅需
mcporter工具即可运行
潜在局限
- 片段覆盖有限：仅7个预置 snippet，新问题仍需完整抓取
- 缓存命中率依赖：未命中时成本陡增至 ~10k tokens
- 外部依赖风险：BrightData 抓取失败时无本地回退方案
- 维护成本：TTL 策略需定期人工校准，文档更新与缓存过期可能不同步
适合人群
- 高频使用 ClawdBot 文档的开发者/运维人员
- 对 token 成本敏感、需批量处理文档查询的场景
- 斯洛伐克语用户（本地化关键词优化）
常规风险
- S 级安全：纯文档读取技能，无执行权限，无数据外泄风险
- 注意
mcporter调用的 URL 注入风险（需确保 path 来自可信索引）