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$ agentstack add skill-violetscar-hui-build-great-loop-skill-craft ✓ 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.
About
Skill Craft — Skill 全生命周期操作
依据《Skill 完整实操指南》对 skill 做创建、修改、审查、合并、退役。本文件只做 路由;方法细节全部在 references/(渐进式披露——这正是指南的要求,本 skill 以身作则)。
> 用用户的语言交流与产出;本 skill 的方法论内核是中文的,保持中文。
意图路由表
| 用户想做什么 | Task | 按需加载 | |---|---|---| | "帮我写/创建一个 skill" | A 创建 | decide-and-design → writing → templates → evals → launch-checklist | | "改/优化/加固这个 skill" | B 修改 | evals(回归先行)→ writing → lifecycle(版本) | | "为什么没触发/误触发/不按步骤走" | C 诊断 | troubleshooting → writing §L1 | | "这两个 skill 要不要合并 / 这个太大了拆一下" | D 合并/拆分 | lifecycle → decide-and-design §粒度 | | "这个 skill 没人用了/过时了,删了吧" | E 退役 | lifecycle §退役 |
Task A:创建
输入:用户的场景描述(最好有 3–5 个真实 case)。产出:完整 skill 目录 (SKILL.md + 按需 references/scripts/examples + evals/evals.json)。 沉淀通道入口:请求来自 loop-retro 的沉淀提案时,三判据证据已现成(重复=会 再跑、跑偏=retro findings、交付物=harness 产出),素材即 harness/SPEC/gotchas—— 直接从第 2 步开始;薄壳 skill(description + 指向 LOOP-PROMPT 的一页路由)常已足够。
- 三判据闸门(
references/decide-and-design.md§1):重复出现≥3次 / 每次跑偏
或要重复解释 / 有可验收交付物。任一不满足 → 明确劝退,不写。没有真实 case 就先让用户裸跑收集,Baseline 先行。过闸后固定问一句参考物:"有没有现成的 好例子——满意的产出/喜欢的同类 skill/类似实现?"(一个参考物顶几百字需求描述, 直接读原件反推规范);用户对该领域不熟时,先做一轮盲点扫描(列出这类 skill 的经典坑与行家问题)再进设计。
- 选骨架(4 选 1)+ 叠加工作流模式(6+1),走 §2 的两棵决策树。
- 评测先行:先写
evals/evals.json(core/edge/gotcha 三类,见
references/evals.md);纪律型 skill 另加压力场景基线(先裸跑记录借口 原话,见 references/pressure-testing.md),再写"让评测通过的最小 skill"。
- 按
references/templates.md对应模板填空;正文写法遵守
references/writing.md(祈使句、为什么、检查点、防偷懒四武器)。
- 交付前过
references/launch-checklist.md全表(Description 四原则 + 20 问测试
- 反模式 11 条 + 四维自测),任一红项不交付。
检查点(可直接运行):python scripts/check-limits.py → 预期 "status": "ok"(core≥5 / description≤1024 / 正文≤500 行 全部达标才 ok)。
Task B:修改
铁规:改动之前先确认 evals 存在(没有就先按 Task A 第 3 步补建),改动之后 必须回归——在 evals/iteration-N+1/ 重跑、不覆盖旧结果、对比通过率(目标问题 改善 + 其他用例无退步)。版本号按 references/lifecycle.md §版本控制升级,改动 原因记入 CHANGELOG。遇到的每个真实失败追加为 gotcha 用例,而不是重写 skill。
检查点:iteration-N+1 结果落盘且无回归;版本号已升。
Task C:诊断
按 references/troubleshooting.md 的排查顺序走(70% 的问题在前两步:加载了吗、 description 对得上用户原话吗)。触发类问题优先动 description(补触发词/加排除 边界);执行类问题定位跑偏的那一步(加祈使句/借口反驳表/负面指令/为什么); 多 skill 抢单按"给其中一方加排除说明"处理。修完按 Task B 回归。
Task D:合并 / 拆分
按 references/decide-and-design.md §2.3 粒度信号 判断:正文超 300/500 行、多个 独立工作流、改动频率差异大 → 拆(主 SKILL.md 只留路由表);两个 skill 触发准确率都 <80% 且 description 语义重叠 → 先试排除边界,仍打架再合并(保留更清晰的那个)。合并/拆分 后 evals 两边都要迁移并回归。
Task E:退役
对照 references/lifecycle.md §退役信号(模型原生已覆盖 / 维护成本超收益 / 场景 已消失 / 与新 skill 大量重叠)。默认归档而非直接删除(移出 skills 目录保留 副本),删除前向用户复述该 skill 现状并确认。退役不是失败——是清理路由噪声、 省上下文税。
全局安全红线(所有 Task 适用)
- 没过三判据不写 skill——写出来就是路由噪声,负收益。
- 无回归不改 skill——改了 A 坏了 B 是最常见事故。
- 不删未归档的 skill;删除/覆盖第三方 skill 前必须用户确认。
- description ≤1024 字符,必含触发词与排除边界;正文 ≤500 行,超了下沉。
- gotcha 只记真实发生过的失败,不猜。
- 本 skill 产出的是 skill 工件本身;除非用户明确要求,不代跑目标 skill 的业务。
借口反驳表
| 可能的偷懒 | 为什么不行 | |---|---| | "场景很清楚,跳过三判据直接写" | 三判据挡掉的是"万能助手 Skill"这种最常见的失败开局。两分钟自查,换一个不进坟场的 skill。 | | "先写 skill,评测以后补" | 评测先行是写法顺序的根本:skill 是"让评测通过的最小实现"。后补的评测只会迁就已写的实现。 | | "小改一行,不用跑回归" | 改了 A 坏了 B 恰恰都发生在"小改"上。iteration-N 对比就是为此存在的。 | | "description 差不多就行" | Description 写好等于成功一半;20 问测试 <85% 的 skill 上线就是误触发制造机。 | | "直接把这个没用的 skill 删了" | 先归档、先确认。删除不可逆,而"没用"的判断可能来自不完整的观察。 |
References(引用契约:触发条件 → 预期产出 → 检查点)
| 文件 | 触发条件 | 预期产出 | 检查点 | |---|---|---|---| | references/decide-and-design.md | Task A 起步 / Task D 粒度判断 | 三判据结论 + 骨架与模式选型(各带理由) | 三判据表已填且全勾才继续 | | references/writing.md | 写/改 description 或正文时 | 符合四原则的 description + 六写法正文 | 20 问测试 ≥85%(新会话跑) | | references/templates.md | 骨架选定后 | 按模板填空的 SKILL.md 初稿 | 无残留 [...] 占位符 | | references/evals.md | Task A 第 3 步 / Task B 改前 | evals/evals.json(core/edge/gotcha) | python scripts/check-limits.py → core≥5 | | references/launch-checklist.md | 交付前 | 全表勾选记录 | 任一红项不交付 | | references/troubleshooting.md | Task C | 定位到的故障层 + 修复动作 | 修后按 Task B 回归 | | references/pressure-testing.md | 纪律型 skill 的测试/加固;写改 description 时 | 压力场景基线(借口原话)+ 防弹三件套;CSO 合规的 description | 纪律型:最大压力下仍守规;description 无工作流摘要 | | references/lifecycle.md | Task B 版本 / Task D/E | 版本号变更 / 合并方案 / 退役流程记录 | 归档副本存在才可删 |
Scripts & Examples
scripts/check-limits.py— 确定性核对(description 字数 / 正文行数 / core 用例
数),输出 JSON。数数的事不让 LLM 干。
examples/weekly-report-standard/— 用本方法论产出的完整小示例(骨架 C 规范型
skill + evals),写新 skill 时对照它的完成形态。
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: VioletScar-Hui
- Source: VioletScar-Hui/BuildGreat_Loop
- License: MIT
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