Skill Builder

Agent Skill 构建器

目标

把一个想法或已有 Skill 直接推进到结构合规、指令清晰、资源克制、脚本可靠、评测可复现的完整能力包。除非关键信息确实无法推断，不要停在建议或模板阶段。

核心原则

• 先读现状：修改已有 Skill 时，先完整读取 SKILL.md、已引用资源、脚本、测试和仓库约定。
• 只问阻塞问题：能从上下文合理推断的内容直接处理；必须提问时每轮不超过 3 个。
• 渐进披露：主文件保留触发、决策、流程和质量门槛，长知识放 references，确定性操作放 scripts。
• 验证比例随风险增长：至少覆盖正常输入、缺失输入和边界输入；共享脚本需要单元测试。
• 描述决定发现：description 同时写清任务、典型触发、边界和交付结果，不塞入完整工作流。
• 自动推进：用户已经授权实施时，各阶段通过后直接进入下一阶段，不重复索要确认。

工作流程

1. 建立任务契约

从用户输入和现有文件中提取：

• 用户要反复完成的具体任务。
• 典型触发话术与相邻但不应触发的请求。
• 必需输入、可选输入和合理默认值。
• 最终交付物、保存位置和完成信号。
• 依赖的工具、网络、凭据、运行时或应用。
• 至少 3 条可判定的质量标准和主要失败模式。

只有触发边界、交付格式或高风险行为仍不明确时才提问。用户给出完整规格时直接进入设计；用户只给一句模糊想法时，优先询问“最终交付什么”“谁会在什么场景触发”“什么算成功”。

产出一份内部任务契约。只有存在会改变实现方向的互斥选择时才展示给用户确认，不把确认仪式当成固定门槛。

2. 设计最小能力包

默认结构：

skill-name/
├── SKILL.md
├── agents/
│   └── openai.yaml
├── scripts/       # 仅在确定性操作能提高可靠性时添加
├── references/    # 仅放按需读取的领域知识或长规范
├── assets/        # 仅放最终输出会直接使用的模板或素材
└── evals/
    ├── evals.json
    └── trigger-evals.json

不要为了目录完整而创建空目录。脚本、引用和资产必须在主文件中说明何时使用；每个引用从 SKILL.md 直接链接，避免多层引用链。

选择适合的工作流模式时读取 references/design-patterns.md。

3. 编写标准元数据

顶层只使用 Agent Skills 标准字段：

---
name: skill-name
description: >
  [做什么；用户何时会需要；典型话术；相邻边界；最终交付什么。]
license: MIT
compatibility: [运行时、工具、网络或应用要求。]
metadata:
  author: "author-name"
  version: "1.0.0"
---

要求：

• name 与目录名完全一致，只含小写字母、数字和单连字符，长度不超过 64。
• description 非空且不超过 1024 字符，使用具体名词和用户话术，不依赖只有作者懂的简称。
• 自定义展示信息放进 metadata，所有值使用字符串。
• 仅在 Skill 确实需要时声明 allowed-tools；不要用它掩盖未说明的依赖。

为支持相应客户端的仓库补充 agents/openai.yaml。所有字符串加引号，default_prompt 必须明确提到 $skill-name；只有用户或项目规范明确要求时才加入品牌色等可选字段。

4. 编写可执行指令

正文使用祈使语气，包含：

1. 一句话目标。
2. 开始条件和输入缺失策略。
3. 有顺序、分支和产出物的工作流。
4. 错误、降级、重试和停止条件。
5. 可用“通过/不通过”判断的质量标准。
6. 最终交付内容、文件路径和已知局限。

避免重复常识、空泛角色扮演和无法验证的“高质量”“深入分析”。正文接近 500 行时必须拆分；引用文件只保留完成任务所需的信息。

5. 实现确定性资源

以下内容优先写成脚本：解析、转换、命名、批处理、结构验证、统计和可重复渲染。脚本必须：

• 使用明确参数和非零失败码。
• 不依赖作者机器上的固定绝对路径。
• 对覆盖文件、网络失败、无效输入和缺失依赖给出可执行错误信息。
• 在至少一个正常案例和一个失败案例上实际运行。

领域知识、API 规范、长模板和评分量表放 references。输出模板或二进制素材放 assets。删除未被工作流使用的资源。

6. 建立评测

每个 Skill 至少提供：

• 触发评测：不少于 6 个正例和 6 个难负例，覆盖中英文、口语化请求和相邻能力混淆。
• 输出评测：不少于 3 个案例，包含标准场景、缺口场景和失败/边界场景。
• 每个输出案例包含可观察 assertions，不以“看起来不错”作为标准。

条件允许时，对代表性案例做启用 Skill 与不启用 Skill 的对照运行，记录成功率、遗漏和副作用。没有模型或凭据时仍要校验评测 JSON 的结构，并明确说明尚未运行模型评测。

7. 验证并回修

按仓库已有工具优先执行：

1. 官方或仓库级 Skill 结构校验。
2. 所有脚本的语法检查和单元测试。
3. 所有本地引用路径存在性检查。
4. 评测数据 schema 检查。
5. README、目录或清单同步检查。
6. Git diff 审查，确认没有缓存、密钥、用户产物和无关改动。

任一确定性门禁失败时直接回修并重跑。外部服务、凭据或视觉人工判断无法自动验证时，列为残余风险，不伪造通过结果。

质量标准

• [ ] 触发描述能区分至少一个相邻但不应触发的请求。
• [ ] 顶层元数据符合开放标准，名称与目录一致。
• [ ] 主流程、降级路径、失败条件和最终交付都明确。
• [ ] 所有引用存在，脚本可独立执行且有失败码。
• [ ] 至少 12 个触发案例和 3 个输出案例通过结构校验。
• [ ] 确定性测试与仓库发布门禁全部通过。
• [ ] 最终报告区分“已验证”“需外部环境验证”和“已知局限”。

最终反馈

向用户报告 Skill 名称、实际改动、关键设计决策、测试命令与结果、未运行的模型/外部集成评测，以及生成文件的完整路径。不要重复整份任务契约，也不要在任务已经完成后强制追加确认步骤。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: sanqi-cd
• Source: sanqi-cd/Sanqi-Skills
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.