skill.查一查

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

workbuddy技能生态系统自检:每一个skill都是一块积木,像积木一样管理查看 workbuddy全部技能。

一句话选型结论

按资料字段整理

skill.查一查是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_7ba94f9e/skill-check-pro
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_7ba94f9e仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791732532
正文体量15.7 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
skill.查一查当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

15.7 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Workbuddy_skill_check 技能生态管理中枢

> 概念名 skill-check:本技能是用户级 skill 管理专家,对外统一叫「skill 检查 / 体检」。

积木(Blocks)设计哲学

本技能遵循「积木艺术审美」——少即是多,空即有物。

  • 模块化:七大能力是独立积木块,通过数据管道(TSV/JSON)而非代码耦合串联
  • 一主二辅三点睛:暖纸基底 60% + 墨灰文字分割 30% + 珊瑚橙点睛 10%——色彩只在「该被看见的数字」上出现
  • 三秒法则:仪表板首屏结论条让用户 3 秒知道「要不要管」;30 秒看 KPI 与关注列表;深读再展开明细
  • 版式固化:仪表板视觉宪法在 references/dashboard-template.html(v1.1.0),dashboard_blocks.py 是纯数据引擎。改外观只动模板,改逻辑只动脚本——互不耦合。
  • 交互能力(v1.1.0):可排序表格 · 名称搜索 · 散点图联动定位 · 技能内联8维详情 · 前后对比Δ列 · 一键复制命令 · 卡片折叠 · 趋势hover · 键盘快捷键(D/F/1-4) · 打印样式 · 数据导出(TSV/JSON) · 数据新鲜度指示器 · 5分钟自动刷新

详见 design-review-blocks.md。

定位

编排层,非单体工具。以 8 维量化评分为中枢,串联「体检 → 修复 → 升级 → 生态优化 → 安装推荐 → 仪表板 → 跨技能深检」七项闭环。

> 📜 历史变更已外置至 references/CHANGELOG.md。

v7 核心:从"技能质量"升维到"对用户该不该管"

  1. 画像层驱动:读 state/profile.json(角色/工作流/P0–P3 权重),标定业务重要性;缺失时退化为纯质量模式(中性权重 0.5)
  2. 二维优先级:priority = biz_weight × (100 − total_score),关注列表收敛到 ≤5 个
  3. 链路断点检测:遍历每条 workflow chain,找未安装/低分掉队技能
  4. 四象限散点:左上(高权重·低分)必处理,右下(低权重·高分)可缓
  5. 修复≠升级分轨:修复=改本地文件,升级=人工确认(禁自动/批量);只改自建技能

能力边界(速览)

> 不想读长文?记住下面这张卡就够了。DO = 我帮你做的事;DON'T = 我不会做的事。

✅ DO(我能做) ⛔ DON'T(我不做)
只读体检:8 维评分、生态分析、升级检查、跨技能深检 不自动改任何技能文件(分析引擎全程只读)
自动修复 agent_created 自建技能的 L1 类问题(frontmatter/触发词) 不碰 marketplace / plugin / skillhub 来的非自建技能(只出报告)
修复前自动备份、失败自动回滚 不突破「每日≤10 次修复」上限(限在 repair_strategies.json 可调)
生成升级方案 + 安全命令模板 不自动执行升级;升级需你在会话里明确确认,单次≤1 个
按画像层算业务优先级,关注列表收敛到 ≤5 不为凑数列长清单;不足阈值就显示「本期无需关注」
周/月自动化跑体检并出简报 不在自动化里自动修复或升级(只报告,等你拍板)

一句话:我是「体检医生 + 处方单」,要动手修,得你点头。

何时使用 / 何时不要使用

适合场景 不适合场景
想知道「我的技能里哪些最该管、质量有没有塌方」 想让我自动帮你改 / 升级技能(我只出报告 + 处方,动手需你确认)
周期性(周 / 月)生态体检、生成关注列表 一次性深度定制开发某个技能(那是 skill-creator 的活)
发布自建技能前做发布就绪自检(配合 skill-publish-audit) 非 agent_created 的 marketplace / skillhub 技能要动手修(只出报告)

输入字段(必填 / 选填)

本技能无强制输入字段,所有 CLI 子命令均可无参数运行(默认纯质量模式):

输入 必填? 默认 含义
run.py <子命令> 必填其一 — check / dashboard / repair / upgrade / eco / recommend / health / all
state/profile.json(画像层) 选填 不存在则纯质量模式 角色 / 工作流 / 四级权重,让关注列表收敛到「你真该管的」
repair <技能名> 的参数 选填 — 指定要修复的自建技能;省略则进入待确认队列

使用方式

自然语言(触发词) CLI 确定性调用 做什么 输出
"skill体检" / "skill检查" run.py check 8维体检 + 画像注入 results.tsv + 终端关注列表(≤5)
"配置我的画像" profile_guide.py --force 自动扫描用户文件生成画像 state/profile.json
"技能仪表板" run.py dashboard 聚合全部报告生成仪表板 dashboard_blocks.html
"修复 XX 技能" run.py repair <名> 备份→修复→验证→回滚 终端 before/after
"有什么可升级的" run.py upgrade 升级检查(只读) upgrade_report.json
"生态有什么问题" run.py eco 生态分析+链路断点 eco_report.json
"推荐新技能" run.py recommend 读 eco gaps → 安装建议 终端建议列表
"系统体检" run.py health 跨技能深检(5阶段Agent流程) 生态体检报告
— run.py all 月检四步流水线 以上全部

> 无输入降级:所有命令无需任何参数即可运行。未配置 state/profile.json 时自动退化为「纯质量模式」(中性权重 0.5),照常出分、不报错;配好画像层后关注列表才会加入「业务重要性」这一轴。

统一 Python:优先使用 WorkBuddy 托管 Python(~/.workbuddy/binaries/python/versions/<ver>/python.exe),缺失时回退系统 python

# 标准全量巡检流水线(月检自动化就是这四步,顺序不可乱!)
python scripts/audit_engine.py          # 1. 8维体检 + 画像层注入 → results.tsv / audit_latest.json / 趋势
python scripts/eco_optimizer.py         # 2. 生态分析 + 链路断点 → eco_report.json(依赖第1步)
python scripts/upgrade_advisor.py       # 3. 升级检查 → upgrade_report.json
python scripts/dashboard_blocks.py      # 4. 仪表板   → dashboard_blocks.html(依赖第2步的分类覆盖度)
# ⚠ 仪表板依赖 eco_report.json,单独跑前请先跑 eco!
# 推荐直接用: python scripts/run.py all(自动保证顺序 + 仪表板浏览器弹窗)

5 分钟上手

# 1. 第一次体检(无需画像,纯质量模式也能用)
python scripts/run.py check

# 2. (推荐) 配置画像层,让关注列表只报你真该管的
cp state/profile.example.json state/profile.json   # 再按自己情况编辑
python scripts/run.py check                          # 重跑生效

# 3. 打开仪表板(自动浏览器弹窗)
python scripts/run.py dashboard

# 4. (可选) 修复某自建技能
python scripts/run.py repair <技能名>

> 配好画像层后日常就是"说一句话";没配也只是少了业务优先级维度。完整输出样例见 references/output-samples.md。

七大能力与载体映射

# 能力 载体 模式
1 8维量化体检(含画像层注入) scripts/audit_engine.py 只读
2 自动修复 scripts/auto_repair.py(5 个 L1 方法) 写入(备份+回滚+每日上限10)
3 升级维护 scripts/upgrade_advisor.py 只读(升级命令仅生成不执行)
4 生态优化(含链路断点) scripts/eco_optimizer.py 只读
5 安装推荐 eco_report.gaps + find-skills skill 建议
6 统一仪表板(积木美学·工作流健康度+四象限+关注≤5) scripts/dashboard_blocks.py(积木美学版,浅色默认+深色切换) 只读聚合
7 跨技能生态深检 references/system-health-check.md(5 阶段 Agent 流程) 只读体检 + 分级修复(P0/P1/P2)

评分 → 动作映射

等级 分数 动作
A/B ≥75 L0 仅记录
C 60-74 L1 自动修复 frontmatter/触发词(仅 agent_created)
D 40-59 L2 生成修复方案,等确认
F <40 L3 建议重写/废弃,人工决策

画像层 → 优先级

档位 权重 含义(来自 profile.json tiers)
P0 1.0 关键路径:坏了直接影响当天投资决策
P1 0.7 高频支撑:每周多次使用的研究/分析能力
P2 0.4 辅助工具:文档/通信/技能管理等支撑(未列名者默认)
P3 0.15 边缘/娱乐/低频:偶尔一用,质量问题可容忍

定期自动化(已激活)

任务 周期 内容
SkillOps 每周核心体检 每周一 08:00 audit_engine + 趋势对比 + 关注列表简报(只读)
SkillOps 每月全量巡检 每月 1 日 08:30 四脚本全跑 + 仪表板 + 月度总结(只读)

自动化任务永不自动修复或升级,只报告。修复/升级由用户在会话中明确触发。

升级护栏(与修复分轨,不可绕过)

详见 state/repair_strategies.json → upgrade_guardrails:禁止自动升级 · 单次会话最多 1 个 · 升级前强制备份 · 安装必须带 --dir · 失败即回滚 · 非自建技能只出报告。完整避坑见 FAQ.md。

与现有积木的协作

积木 何时调用
find-skills / find-skill-skillhub 能力空白 → 市场检索(优先 skillhub 源)
skill-creator F 级技能建议重写时
skill-publish-audit 自建技能要发布到 skillhub 前
其他技能管理类技能 如本地存在同类管理技能,只读其状态、不依赖;大体积 state 目录已在扫描豁免清单(缺失自动跳过)

> 注:原伴侣技能 system-health-check 已于 v6.1.0 并入本技能(第 7 能力),流程见 references/system-health-check.md,不再单独发布。

扩展文档指引★

文件 何时读取
state/profile.json v7 画像层:用户角色/工作流/四级权重;缺失则退化纯质量模式。个人数据,禁止随发布包上传 skillhub
state/profile.example.json 发布版自带的画像层模板(含占位符示例工作流)。需要 v7 画像能力时:cp state/profile.example.json state/profile.json 后按自身角色/工作流/技能清单改写。占位符不会填?先读 references/profile-example-filled.json(已填好的完整参照)
references/profile-example-filled.json 画像层填好的完整参照样例(基金投资经理/数学教授/AI Agent 部署者角色),照结构抄、换成你自己的技能名即可
references/output-samples.md 跑完长什么样:终端关注列表 / 仪表板结论条 / 修复 before-after / 升级命令 / 跨技能报告,全部真实样例
references/CHANGELOG.md 历史逐条更新日志(v7.2.0 / v7.3.0 / v7.3.1),从 SKILL.md 外置
references/doc-style.md 文档风格铁律:凡给命令/模板必带真实样例(本技能文档维护约定)
references/audit-checklist.md 需要 8 维评分细项定义时
references/rule-templates.md 生成修复方案需要防崩溃模板时
references/system-health-check.md 执行跨技能生态深检(5 阶段流程)时
references/skill-checklist.md 跨技能深检的阶段一需要单技能检查清单时
state/repair_strategies.json 确认某问题类型的修复级别/护栏时
state/audit_latest.json 生态分析、仪表板、回答"哪个技能最差/最该管"时
state/audit_history.json 回答趋势类问题时
references/FAQ.md 遇到问题先查这里:避坑全集(编码/孤儿目录/备份污染/--dir 必带/pycache 禁用/profile 隐私/画像退化/修复上限/升级人工/触发不响应)
references/dashboard-template.html 仪表板视觉宪法 (v1.1.0):积木美学设计体系固化于此。修改此文件即修改全局仪表板外观
design-review-blocks.md 了解积木美学设计体系(色彩铁律/字体三体系/图表五戒/三秒法则)

已知环境注意事项(Windows)

编码铁律(UTF-8)· 孤儿目录检测 · 备份污染检测 · 大目录豁免 · 禁止 pyc。以上为速查,完整避坑与「怎么办」见 FAQ.md。

失败处理与健壮性

  • audit_engine 单技能解析失败:记入 errors 数组继续跑,不中断全量;特殊文件(临时锁/权限抖动/超大/>4MB/疑似二进制)经 safe_read_text 重试 + 识别,打点 read_error 而非崩溃
  • skillhub 查询超时/失败:upgrade_advisor 自动重试最多 3 次(指数退避),仍失败才标注 查询超时,不阻塞报告
  • 修复验证失败:auto_repair 自动回滚并转入 L1.5 待确认队列(issue-pool.json)
  • 配置文件损坏(profile.json / repair_strategies.json / skill_health.json / audit_latest.json / lock 等):旧版静默回退或直接裸崩;现统一捕获 json.JSONDecodeError,向 stderr 打印 路径 + 行号 + 原因 + 修复命令(🔧 前缀),降级用兜底值且不崩溃。详见 FAQ Q12
  • 无头 / SSH / 定时任务环境:dashboard 无法唤起浏览器时明确提示「无图形界面」并给出 HTML 文件路径,而非含糊报错;可加 --no-open 关闭。详见 FAQ Q13
  • 隐藏 bug 修复:早期版本 execution_count.json 因 now 在定义前被引用、异常被静默吞掉而永不写入,导致画像提醒阶段(第 2–6 次)逻辑从未生效;现已修正,提醒阶段正常触发。

排障与 FAQ(症状速查表)

> 完整 FAQ(现象 → 原因 → 怎么办,Q1~Q15)见 references/FAQ.md。下面只列最高频的几条,方便快速定位。

你遇到的现象 看哪条
脚本报编码错误 / 中文乱码 FAQ Q1
技能被装到 C:\c\...(盘符重复 / 孤儿目录) FAQ Q2
skillhub publish 拒收 *.pyc FAQ Q4
不确定 profile.json 能不能随包传 FAQ Q5
没配画像层,引擎会不会废 FAQ Q6
关注列表里的项为什么没被全修掉 FAQ Q7
升级为什么不直接帮我升 FAQ Q8
周/月自动化会不会偷偷改技能 FAQ Q9

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
skill.查一查怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_7ba94f9e/skill-check-pro。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

skill.查一查支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

skill.查一查权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

skill.查一查收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

skill.查一查用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。