# Resource2skill

> 把人类创作的资源（教程视频/文章/代码仓库/成品参考）蒸馏成可复用的 skill——Resource2Skill 论文 (arXiv:2606.29538) 构建算子的本地实现。触发场景：用户说"把这个视频/教程/文章变成 skill"、"蒸馏这个资源"、"入库这个教程"、给出教程链接并希望沉淀为规范/技能，或要为某领域批量建技能库时。产物形态按目标域适配（Claude Code skill / PPT 版式技能 / n8n 工作流模式等）。

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-shaowenglu-afk-resource2skill-resource2skill`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [shaowenglu-afk](https://agentstack.voostack.com/s/shaowenglu-afk)
- **Installs:** 0
- **Category:** [AI & ML](https://agentstack.voostack.com/c/ai-and-ml)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** MIT
- **Upstream author:** [shaowenglu-afk](https://github.com/shaowenglu-afk)
- **Source:** https://github.com/shaowenglu-afk/resource2skill

## Install

```sh
agentstack add skill-shaowenglu-afk-resource2skill-resource2skill
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# resource2skill — 资源蒸馏为技能

方法来自微软 Resource2Skill 论文：**蒸馏算子 f_θ（会话内的我 + 视觉）+ 五道确定性质检门 A_D**。
已验证案例：PPT 域（`~/论文转实践/r2s-ppt/`，双臂盲评 6.6 vs 4.6）、
前端规范域（`~/.claude/skills/frontend-design-spec/`）。

## 停点约定（重要）

全程只停两次，其余步骤连续执行不询问：
- **停点①**（蒸馏评估后）：汇报该资源能蒸出什么、数值/操作密度够不够；不够时给两个选项——补同系列资源，或用用户自有材料（设计稿/内部录屏）作第四类资源
- **停点②**（质检后）：展示冒烟产物（截图/渲染）供用户验收

## 流程

### 1. 采集（长任务一律后台）
- **视频**：`scripts/fetch.sh   [whisper语言]` —— yt-dlp ≤720p + 字幕
  （无字幕自动 whisper medium）+ 联络表抽帧（fps 自适应，目标 ~50 帧/视频）
- **文章**：`scripts/fetch_article.sh  `（自带导航壳检测，` 机械检查门 1-4 与派生纪律；
形态 B 用对应项目的 gates.py。

### 4. 入库
- Claude Code skill → `~/.claude/skills//`（SKILL.md 的 description 必须写清触发词
  与既有 skill 的边界分工）
- 域技能库条目 → 对应项目的 `skills_wiki///`
→ **停点②**（展示冒烟截图/渲染件 + gate_skill.py 结果）

### 5. （可选）双臂验证
协议、反偏差手段与结果解读纪律见 `references/validation.md`（含防过拟合规则与
两个已归档案例）。修复后复验报「分差收敛量」，不只报胜负。

## 关键纪律

- **骨架与皮肤分层**：蒸馏规范/风格类资源时，把「通用结构规则」（档位体系、状态要求、
  层级纪律）与「源项目具体值」（品牌色、示例字体）显式分开；皮肤层必须在产物中标明
  出处并设为使用时的第 0 步适配项。教训：前端域验证中源色板被字面移植到咖啡品牌，
  盲评落败 1.8 分（结构纪律项全胜）——正是论文的 overly literal composition 失败模式
- 缺口用行业惯例补齐时必须标 `[derived]` 并写入溯源表——不许把派生值冒充原始值
- 单个资源蒸不满时宁可少条目，不造空心规则（论文教训：部分接地的技能比没有更糟）
- 版权：蒸馏做个人知识沉淀没问题；若产物要公开分发，先提醒用户确认素材来源

## Source & license

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

- **Author:** [shaowenglu-afk](https://github.com/shaowenglu-afk)
- **Source:** [shaowenglu-afk/resource2skill](https://github.com/shaowenglu-afk/resource2skill)
- **License:** MIT

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

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-shaowenglu-afk-resource2skill-resource2skill
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/shaowenglu-afk
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.