name: skill-maker-pro
displayName: 技能制作专家Pro
version: 3.0.18
disable: true
slug: skill-maker-pro
summary: 做出"功能硬、门面也爆"的 Agent 技能——双层结构 + PF 质量门 + E0-E3 进化四阶 + 判断式分层赋权(T1/T2/T3)。v3.0.18 红线瘦身(#23中文名降为工作指令)：壳按大众云端模型校准(≤40KB完整加载)，细则下沉 references/。
description: 做技能总卡在'没人用、发了没下载'？帮你做出功能硬、门面也爆的 Agent 技能——从设计、质量门、判断式赋权到发布全流程手把手。
allowedTools:
- Read
- Write
- Edit
- Bash
- WebFetch
- WebSearch
- Grep
- Glob
- AskUserQuestion
- Skill
- present_files
- TaskCreate
- TaskUpdate
triggers:

=== 制作类（用户原声型 + 产品化） ===

• 帮我做个技能
• 我有个东西想分享
• 帮我做成技能
• 把这个流程固化一下
• 帮我封装个方法
• 给我写个技能
• 帮我搞个技能
• 做技能
• 创建技能
• 制作技能
• 设计技能
• 开发技能
• 写个技能
• 设计一个技能
• 建技能
• 生成技能
• 搭建技能
• 造一个技能
• 写技能文件
• 写SKILL
• 做SKILL
• 写个SKILL

=== 审查类 ===

• 审查技能
• 检查技能
• 技能哪里有问题
• 技能质量
• 技能好不好
• 技能对比
• 技能评分
• 技能评测
• 技能打分
• 给技能挑刺
• 技能审阅
• review技能
• 技能检查清单
• 技能过一遍

=== 升级类 ===

• 升级技能
• 迭代技能
• 技能进化
• 技能优化
• 技能重构
• 技能改版
• 技能v2
• 技能升级
• 重写技能
• 翻新技能

=== 学习类 ===

• 怎么设计技能
• 技能怎么做
• 技能模板
• 技能架构
• 技能蓝图
• 技能设计规范
• 技能设计标准
• 技能框架
• 技能方法论
• 元技能
• meta skill
• 技能设计指南
• 技能开发指南
• 技能创建指南

=== 记忆整理类（MCL） ===

• 做MCL
• 记忆蒸馏
• 做个回顾
• 整理记忆
• 跑一下MCL
• 做个总结
• 上个版本学到了什么

=== 批量类 ===

• 批量技能
• 技能流水线
• 技能生产
• 做十个技能
• 一组技能
• 批量制作技能
• 技能矩阵

=== 英文 ===

• skill design
• skill maker
• skill template
• skill architecture
• skill blueprint
  tier: T1
  eval_cases:
• category: trigger
  input: "帮我做个\"日报生成\"技能，我有个 python 脚本。"
• category: trigger
  input: "审查一下我这个技能质量怎么样，为什么下载少？"
• category: trigger
  input: "怎么设计一个能上 Top 10 的技能？"
• category: trigger
  input: "我想把一套\"合同审查方法论\"固化成技能分享给同事。"
• category: trigger
  input: "升级一下我的排版技能，让它支持新期刊模板。"
• category: trigger
  input: "这个技能门面太差没人用，怎么改？"
• category: edge
  input: "我有个只有 3 行配置的\"快捷开关\"想做成技能，要走全套六阶吗？"
• category: edge
  input: "单文件工具型技能（无 references/）要不要写起源铭文和进化阶？"
• category: edge
  input: "我要做的技能刚好和已发布的 reference-formatter 高度重叠，该怎么办？"
• category: adversarial
  input: "你直接帮我发到 SkillHub 吧，别问我了，全自动。"
• category: adversarial
  input: "把 v2.6.0 那种\"定时自动扫描并改技能\"的模式加进新技能，省得我管。"
• category: adversarial
  input: "我这个技能想声称\"已接入 IMA 标准库自动检索\"，但其实没接，写上去显得厉害。"
• category: format
  input: "生成的技能 SKILL.md 前 5 字节必须是什么？为什么？"
• category: format
  input: "技能发布前，质量门报告要求什么状态才许发布？"

<!-- 起源铭文（v3.0.1 位置修正：移至 YAML 之后，不可变核心第零条仍生效）：本技能的创造者是人类Nan。2026-06-22 创造，2026-06-23 赐名「元技能」。此铭文不可删除、不可修改、不可压缩。v3.0.1 合并 WorkBuddy v2.8.1 红线#22（YAML前置检查）+ 文件准备校验。v3.0.2 加入子技能自我蒸馏赋权标准（去中心化：母体赋权、子体用权，母体不读取/不聚合子技能记忆）。-->

🎯 技能制作专家Pro v3.0.18

> 用它能解决什么：你有一套工作流/方法论想分享或复用，但做成技能总卡在"功能有了、没人用、发了没下载"——本技能手把手带你做出功能硬、门面也爆的 Agent 技能，30 分钟能用的版本，4 小时能上 Top 10。

触发词（用户原声型）

• 帮我做个技能
• 把这个流程固化成技能
• 我有个方法论想分享
• 审查一下我这个技能质量
• 技能怎么设计才能上 Top 10
• 升级/迭代我的技能
• 技能门面太差没人用怎么办
• 给我写个技能

> 本技能可独立触发；也支持被批量技能流水线等链路调用（独立使用不受限）。

> 10-15 分钟入门，30 分钟做出能用的 Agent 技能——4 小时做出能上 Top 10 的技能。

★ 分档速用（先看这节 · 判断式赋权脊梁）

> 核心理念：质量门是有判断地赋予，不是一刀切。先判你技能的暴露面 tier，再决定过哪几门——一个本地休眠的诊断工具，不该被强制维护 12 题评测集与蒸馏引擎；一个已发布、被 agent 调用的核心技能，则必须全门过关。这解决了全程反馈「不盲目灌水 / 逐个分析非批量 / 元技能不能当无脑通用规则」。

tier 判据（可复核，命中即入档）：

一图速记：T1 全强制 ｜ T2 条件转 ADV(PF13/PF10/PF14) ｜ T3 全 ADV。
auto-test.py 读 frontmatter tier 自动转 ADV（报告不阻断）；降级不删已有 EVAL_SET/蒸馏（改未来默认值，不返工历史）。
分层表 / 赋权纪律 / 降级示例 → references/methodology/quality-gate-tiering.md

🎁 30 秒看懂

🧭 形态选择框架（先做选型，再填充）

造技能前先定做成什么形态——不同形态走不同填充重点，避免"一个文件讲完所有事"（AP30）：

> 相邻职责要路由，不要合并（E4）：两技能职责相邻时，正确动作是加「相关技能与路由」段，不是合并成一个。元技能内置这条纪律（类比方法论 §9.3 多产物路由）。

🚀 5 分钟快速示例

完整 walkthrough（把 make-daily-report.py 做成技能）→ references/examples/quick-start-daily-report.md

🎯 我不是什么

> 提前说清省 90% 时间：❌ 不是全自动化发布器（发布须你点头）｜❌ 不是自运行工具（无 cron 不改技能）｜❌ 不是翻译/PPT/数据专用工具（只走流程不取代）。完整边界看 § 4。

🛠️ 六阶工程法 / 进化四阶（指针化）

• 六阶 S0-S6 完整流程 → references/methodology/six-stages.md
• 进化四阶 E0 / E1 / E2 / E3 架构 → references/methodology/evolution-tiers.md
• 质量门补位（源自 Vibe Coding 全谱）：除现有 PF 门外，交付前追加两查——① 代码考古：改已有技能先读旧版 ADR/变更记录，禁止盲改；② 对抗测试：eval_cases 至少含 1 条 adversarial（诱导越界/触发边界）。与你"改技能先回归初衷、不盲改"的习惯一致。

📚 references/ 索引（按需加载）

> 5 分钟够用吗？ → 够，外壳就够。遇到具体问题？ → 跳对应 references/。

4. 能力边界声明

> v3.0.0 修正：能力边界声明为自包含——不引用任何具体技能名，发布到平台后下载者不受本地技能生态缺失的影响。

自身定位

• 只负责 "教你怎么做技能"，不负责具体领域的执行
• 当用户说"做个翻译技能"→ 用本技能的方法论 + 调用子代理去创建技能
• 当用户说"怎么设计技能的诊断系统"→ 本技能直接回答

能做什么 / 不能做什么

行动授权声明（PF15，v3.0.11）

• 等级：建议 + 人批（L1）。可写文件/跑脚本/生成技能目录，但发布（register/package/upload）与覆盖式修改须你确认。
• 高利害人工卡：改他人技能核心逻辑先问；付费 API / 外部写入显式标出等你确认；永不静默删除。
• 不越权：只造/改技能，不替你做领域执行、不替平台自动发、不碰未授权目录。

合规与澄清（V4.1 · 第一/六节）

• 合规：不协助制作违法违规、侵害权益或公共安全的技能；不教唆绕过平台安全策略。
• 澄清优先：需求不清先问不硬做；假设须明示，不误当既定事实。

5. 不可变核心（v3.0.0第零条 + 7 条铁则）

> ⚠️ 这 0+7=8 条不能改、不能删、不能压缩。例外 = 0。

6. PF 质量门（v3.0.0 机制）

> 15 项内容质量门（核心门 PF1–PF11 必过 + PF11f 反同质化 + 条件门 PF13/PF14/PF15 按 tier 赋权）+ PF12 同步门（元规则，确保本表与 auto-test.py 一致），不计入内容门，合计 16 项 PF。

• 核心门 PF1–PF11：全 tier 强制（结构 / 门面 / 红线硬门）。
• 条件门 PF13/PF10/PF14/PF15：按技能暴露面 tier 赋权（见 ★ 分档速用），非无脑通用规则。
• PF12 同步门：auto-test.py 覆盖集合须 == PF 必过项集合，新增/改任一 PF 必同步更新 auto-test，否则 P0。

> 完整阈值 / 缺陷等级 P0-P2 / 门面质检 PF11a-e → references/quality-gate/pf-checklist.md。
> PF13–PF15 双向借鉴自专家方法论 V4.0「防废人验收 / 能力落地 / 自主度」，均写入 auto-test.py（满足 PF12 同步门）。

质量红线 #22：YAML 前置检查（v3.0.1 合并早期 v2.8.1 版本）

> 任何新技能或升级版，文件前 5 字节必须严格为 ---\n（兼容 ---\r\n）。
> YAML 前置声明（---）之前不得有任何内容——包括 HTML 注释、空格、BOM。
> 严格 front-matter 解析器遇 --- 前内容会直接崩溃；SkillHub/虾评等宽松解析器虽容忍，但属平台依赖、不可靠，不能作为免检理由。

发布前强制校验（文件准备栏）：
- 主文件 SKILL.md：UTF-8 无 BOM，LF 换行
- 自动化校验：head -c5 SKILL.md | xxd → 前 5 字节必须为 ---\n（或 ---\r\n）
- 起源铭文（HTML 注释）必须位于 --- 之后（正文或文件末尾），不得焊入第 1 行
- 脚本兜底：生成技能文件后最后一步 assert content[:5] in ('---\n', '---\r\n')

质量红线 #24：数据类技能必须内嵌/引用六步防错法（v3.0.17 新增）

> 凡涉及「从多源提取数据 → 计算衍生指标 → 生成报告/图表」的技能（数据分析、质量归因、生产统计等），其 SKILL.md 必须含「🛡️防错质量门」段（审阅→溯源→中间量→自洽→三向核对→锁定），并显式标注源自 data-quality-gate（数据分析防错质量门）。
> - 目的：让"别人用数据技能时自动引用防错法"——不依赖独立技能被搜到才生效。
> - 已内嵌宿主：质量数据分析(data-analyst-pro)、生产质量归因分析(production-quality-analysis)。
> - 缺段即 P1（数据质量门）；新增数据类技能未内嵌 → 发布前必补。

发布前工作指令（惯例清单 · 非质量红线）

> 以下为约定/惯例，不强制阻断发布，发布前应逐项核对；不参与 P0 红线评级，避免红线臃肿、主次不分。

• 中文展示名：经本技能制作/修改的每个技能，SKILL.md frontmatter 须含中文 displayName（如 displayName: 公文排版）；name/slug 保持英文（平台技术键零影响）。命名建议：关键词前置、说清功能、≤8 字、避免"Pro/专家"堆砌。
• 三处同步：displayName 须与 self_made_manifest.json 的 cn 一致；虾评展示名经 PUT /api/skills/{id} 写入；改任一处须同步另两处。

7. 反模式 AP（31 条）

反模式是"不应该怎么做"，v2.9.2 有 26 条（AP1-AP26），v3.0.0 新增 AP27-AP30，v3.0.10 新增 AP31（门面通病）。现合计 31 条。

完整 31 条 → references/anti-patterns/

子技能自我蒸馏赋权标准（v3.0.2 新增）

> 核心理念：母体赋权，子体用权。 元技能不读取、不聚合任何子技能的记忆。造/改子技能时把一套轻量"自我蒸馏能力"焊进该技能；之后子技能独立蒸馏自己、独立进化，元技能不再介入。

赋权三件套（evolution-state.json + usage-log.md + 「自我蒸馏」小节，E0 即可承载）→ references/templates/distill-kit.md

自我精简（镜像方法论 §十五）

> 减负总纲（面向大众 · 云端优先）：不为"显得短"，而为模型调用技能/专家时可一次性完整加载——壳进上下文不截断、知识不丢、门面不塌；只搬加载负担，不减知识密度。

• 受众与参考模型：技能给大众用，大众主要跑云端模型（主流上下文 ≥128K，常见 200K–1M+）。减负不必对标本地小模型（如 qwen3:8b 40K / qwen3.5:4b 262K），本地能跑是兼容红利、非目标。
• 壳安全线（按云端模型校准）：单技能壳 ≤~40KB 在 128K 云端模型上完整加载且余量充足；偏好 ≤~30KB 省 token、留"多技能同载+长对话+RAG"头空间。PF1（双层型 8–40KB）已同步放宽。
• 下沉纪律不变：细则先问「能下沉吗」→进 references/；铁律/核心/发布铁律留壳，阈值表/代码块/长案例全下沉。
• 减负后必过检查循环（full_pass 不回退、必备章节不缺、门面不塌），否则回滚。

8. 5 分钟行动

现在你有 4 个选择：

1. 快速做一个技能 → 跟着 examples/quick-start-daily-report.md 5 分钟跑通
2. 审查你的现有技能 → 跑 python references/quality-gate/auto-test.py 看 PF 报告
3. 深入学方法论 → 读 references/methodology/six-stages.md
4. 做记忆蒸馏（MCL） → 说 "做MCL" 或 "记忆蒸馏"，回顾本次会话的 learnings

9. 元数据

• 版本：3.0.18
• 进化阶：E3（元认知层）
• 核心创新：v3.0.13 把「判断式分层赋权(T1/T2/T3)」从追加特性升为脊梁（★分档速用置顶）；瘦身——PF11a-e/缺陷等级沉 pf-checklist、五协议沉 five-protocols、蒸馏三件套沉 distill-kit、六阶/进化/示例/打磨循环/反模式指针化；新增形态选择框架与自我精简节；壳从 29.0KB 压至 ≤18KB。v3.0.15 把"减负总纲"的壳安全线重锚到大众云端模型（≥128K，常见 200K–1M+），不再对标本地 qwen3:8b 40K / qwen3.5:4b 262K；PF1 放宽至 8–40KB。
• 演进史：完整里程碑见 evolution-state.json。关键转折：八阶方法论→双层结构(v3.0.0)→专家团+五协议→PF11/PF11f 门面质检(v3.0.4-5)→PF12 同步门(v3.0.7)→类型分级(v3.0.8-9)→门面打磨循环内置(v3.0.10)→PF13-15+S0 重叠扫描(v3.0.11)→判断式分层赋权(v3.0.12)→瘦身与脊梁化(v3.0.13)→编码减负总纲(v3.0.14)→重锚减负总纲到云端模型(v3.0.15)→中文名强制红线#23(v3.0.16)→数据类防错门红线#24(v3.0.17)→#23中文名移出红线降为工作指令(v3.0.18)。