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$ agentstack add skill-vincentwang-dou-skill-doctor-skill-doctor ✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
Verified badge
Passed review? Show it. Paste this badge into your README, it links to the public security report.
Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.
We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.
How agent discovery & health will work →About
Skill Doctor
语言版本:中文 | [English](SKILL.en.md)
你评估的不是文档好不好看,而是它能不能让另一个 Codex 稳定拿到结果。
把 skill、workflow、prompt 或规则片段当成“目标导向的执行协议”。不要把它当成人类逐点击 SOP。详细步骤只在高风险、强格式、低判断空间的地方保留。
什么时候触发
用户显式要求时触发:
评估这个 skill
检查这个 workflow 是否太复杂
给这个 Codex skill 做质量评级
帮我把这个 prompt 改成更稳定的 skill
看看这个工作流缺少哪些闭环
用户指出机制问题时也自动触发:
触发机制不完善
自进化机制不完善
回写机制不完善
会话结束时应该学习
用户纠正后应该沉淀
这个 skill 没触发 / 触发晚了 / 触发错了
这个 workflow 太重 / 太散 / 没有闭环
自动触发只做候选识别和质量评估,不自动写入长期规则。
执行前判断
开始评估前先明确:
评估对象是什么:skill / workflow / prompt / 规则片段
它服务的真实任务是什么
使用者是谁:Codex / 子 Agent / 用户本人
它要稳定拿到什么结果
是否需要直接改文件,还是只给诊断
如果用户给的是文件路径,先读文件再评估。不要只凭文件名判断。
平滑触发机制
当用户指出 skill/workflow 的触发、闭环、回写或自进化问题时,输出候选分析:
发生上下文:当时在做什么任务
用户反馈:用户具体指出了什么机制问题
我的错误:触发、边界、闭环、授权或验证哪里不足
归因:触发问题 / 闭环问题 / 回写问题 / 权限边界问题 / 结构健康问题
候选规则:以后类似场景应该怎么做
建议落点:原 skill / 对应 workflow / AGENTS.md / memory / workflow-board / 不落库
每次最终回复前、任务切换前、连续出现 2 次以上机制纠正时,都要做一次轻量检查。如果存在高价值候选,在最终回复中提示用户是否整理或写入。
禁止自动写入 AGENTS.md、workflow、skill、memory 或偏好文件。任何长期写入必须先说明写什么、写到哪里、为什么写、是否会造成重复,并获得用户明确授权。
好 skill 的必要要素
逐项检查:
触发条件:什么时候该启用它
目标:最终要达成什么状态,而不是做哪些动作
执行前判断:动手前要确认当前状态、路径假设、风险和验证方式
核心路径:关键入口和路线,不写易失效的按钮坐标
输入:执行前需要读取、确认或拿到什么
产出:最终要生成、修改、提交或记录什么
成功标准:看到什么证据才算完成
约束边界:哪些不能碰,哪些必须停下确认
执行中 loop:路径失效时如何观察、调整、重试和停止
自我验证:如何证明结果真的生效
失败兜底:入口找不到、保存失败、权限/登录/验证码等怎么处理
记录沉淀:完成后哪些经验写入 workflow、memory、项目看板或 skill
对外说明:README 是否让陌生访问者快速理解项目价值、开始使用并获得帮助
评估时优先看这些要素是否能形成闭环。措辞漂亮但无法验证,视为质量问题。
工程化检查
除了判断框架,还要检查 skill / workflow 本身是否健康:
结构健康:目录名是否匹配 YAML name;是否有 SKILL.md;frontmatter 是否包含 name 和 description;代码块是否闭合;内部链接是否可达;是否存在无法被 SKILL.md 发现的孤儿文件。
触发准确性:description 是否同时说明“做什么”和“什么时候用”;是否覆盖用户真实说法;是否有负向边界,避免误触发;是否容易 under-trigger。
README 发布页健康:如果该 skill/workflow 要发布到 GitHub,README 是否按 GitHub 官方建议说明项目做什么、为什么有用、如何开始、哪里获得帮助、谁维护;public GitHub skill 是否默认用英文 `README.md`,并用 `README.zh-CN.md` 提供中文切换;首屏是否有一句话价值、真实触发句、安装路径、输出示例、适用/不适用边界和多语言跳转。
token 效率:SKILL.md 是否保持精简;长例子、长表格、细规则是否应该移到 references;每段内容是否真的帮助执行。
范围克制:是否只服务一个清晰任务;是否混入多个阶段、多个角色或无关渠道。
行为验证:是否有 2-3 个真实测试 prompt;是否能比较有 skill / 无 skill 或旧版 / 新版的执行差异;是否真的让 agent 更稳。
安全副作用:是否可能诱导发布、删除、付款、改权限、绕过登录/验证码、泄露敏感信息;高风险动作是否要求停下确认。
工程化检查不是要求每个轻量 workflow 都上 CI 或 benchmark。原则是:重要、可复用、容易误操作的 skill 才需要更强验证;普通路径备忘只做轻量检查。
坏 skill 的常见症状
发现以下问题时直接指出,不要泛泛说“可以优化”:
只写步骤,不写目标
只写路径,不写成功标准
写太细的 UI 操作,容易随页面变化失效
没有执行前判断,默认当前状态永远一致
没有 loop,默认路径永远成功
没有约束边界,容易误点发布、删除、权限、付款等高风险动作
输入不明确,导致凭上下文猜
产出不明确,导致无法判断是否完成
混合太多任务,角色和权限混乱
把一次性经验写成长期规则
规则散落在多个地方,互相冲突或难以发现
没有验证,只写“完成”
语言抽象,缺少可执行标准
没有失败停止条件,失败后可能乱试
description 只像标题,不足以触发 skill
引用了 references/scripts/assets,但主文件没有给出清晰加载路径
文件很多但没有路由,增加上下文负担
没有安全副作用检查
核心判断:坏 skill 不是“不够详细”,而是详细错了地方。不要详细写鼠标路径,要详细写目标、产出、约束、验证和失败处理。
质量分级
给出一个诚实等级:
GOLD:目标、路径、输入、产出、成功标准、约束、loop、验证、沉淀和工程化健康都清楚;能稳定指导执行。
SILVER:主体可用,但缺少 1-2 个关键闭环或工程化检查项;适合小修。
BRONZE:方向存在,但目标、边界、触发或验证明显不足;需要重构。
FAIL:像备忘录或口号,不能稳定指导执行。
评级必须说明依据,不要安慰式打高分。
输出格式
默认输出保持短而可执行:
结论:
等级:
主要问题:
- ...
应该保留:
- ...
建议修改:
- ...
缺失闭环:
- 执行前判断:
- 执行中 loop:
- 自我验证:
- 失败兜底:
- 沉淀机制:
工程化检查:
- 结构健康:
- 触发准确性:
- README 发布页健康:
- token 效率:
- 行为验证:
- 安全副作用:
可直接替换/新增的片段:
- 用独立代码块给出可复制内容。
如果用户要求直接修改文件,先做最小必要改动,保持原结构,避免把轻量 workflow 改成大文档。
自我成长闭环
每次评估或修改结束前,必须执行这一环。
先判断本次是否暴露出可复用经验:
这次发现的是一次性问题,还是以后会反复出现的问题?
应该优化当前 skill/workflow,还是只记录项目状态?
应该沉淀到哪里:原 skill、对应 workflow、AGENTS.md、memory、workflow-board.md?
沉淀后会不会让系统更重、更散或重复?
然后向用户确认,不要擅自写入长期规则:
本次建议沉淀:
- 要优化什么:
- 建议写到哪里:
- 为什么值得沉淀:
- 不建议写什么:
是否要我现在写入?
用户确认后再写入。用户已经明确说“直接改 / 写进去 / 你来加”时,视为本次写入已授权。
自检
完成前自问:
我有没有把目标和成功标准说清楚?
我有没有指出最影响执行稳定性的缺口?
我有没有避免把临时经验扩大成长期规则?
我有没有给出可落地的修改片段?
我有没有检查结构、触发、token、验证和安全副作用?
如果对象要发布到 GitHub,我有没有检查 README 发布页是否足够清楚、有用、可开始?
我有没有提出本次该沉淀什么,并等待用户确认?
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: vincentwang-dou
- Source: vincentwang-dou/skill-doctor
- License: MIT
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