Skill 技能体检

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

skill越装越多,越用越卡,本skill可以检测你安装的全部 AI Skill(技能):列出清单、发现内容重复或互相冲突的 Skill、评估每个 Skill 是否成熟可靠,并告诉你怎么处理。 你把 Skill 装了一堆,它帮你查清楚哪几个好用、哪几个重复、哪几个会打架、该留谁。

一句话选型结论

按资料字段整理

Skill 技能体检是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_c4926d5a/skill-medic
  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_c4926d5a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2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量10.4 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 技能体检当前 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

10.4 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

SkillMedic — Skill 健康检查与冲突检测

> 定位:检查已安装的全部 Skill —— 列出清单、找出重复和冲突、评估成熟度、给出处理建议
>
> 一句话:Skill 装了一堆,它帮你查清楚哪几个好用、哪几个重复、哪几个会打架、该留谁。


触发契约

何时调用(应触发)

当用户表达以下任一意图时,应激活本 Skill:

  • 盘点类:"检查一下我有哪些 skill" / "我装了什么 skill" / "列出所有 skill"
  • 冲突检测类:"哪些 skill 重复了" / "skill 之间有没有冲突" / "会不会有两个 skill 抢着响应" / "谁和谁功能重叠"
  • 质量评估类:"我的 skill 都靠谱吗" / "给所有 skill 打个分" / "哪个 skill 不好用"
  • 综合处方类:"该保留哪些 skill" / "哪些 skill 该删" / "skill 优化建议"
  • 增量审计类:"对比上次和这次的检查结果" / "增量检查 skill"
  • 范围限定类:"只看 workspace 的 skill" / "检查全局 skill"

何时不要调用(反触发)

以下情况不应激活本 Skill,应路由到其他 Skill:

  • 用户要创建新 Skill → 路由到 Skill 创建类 Skill
  • 用户要检查单个 Skill 的质量达标情况 → 路由到单体质量自检类 Skill
  • 用户问"skill 这个词是什么意思" 等纯知识问答 → 不触发本 Skill
  • 用户进行C 盘清理 → 路由到系统维护类 Skill
  • 用户进行代码审查/安全扫描/调试 → 路由到平台对应的质量保障类 Skill
  • 用户要求具体的业务功能(如"帮我扫描这个页面")→ 路由到对应业务 Skill

状态机总览

MED_SCOPE → MED_ROSTER → MED_SORT → MED_CONFLICT → MED_VITAL → MED_RX → MED_DEBRIEF → MED_CLOSE
阶段 名称 职责 产出
MED_SCOPE 范围扫描 确定扫描范围,检查目录可读性 扫描范围声明
MED_ROSTER 清单盘点(轻量粗扫) 只读 frontmatter + 目录树 + 静态指标,禁止读正文全文 Skill 清单 JSON
MED_SORT 三维分类 按功能域/交互模型/生命周期状态分类 分类表
MED_CONFLICT 冲突检测 全量静态比对 + 按分组 LLM 确认证据 冲突矩阵 + 证据
MED_VITAL 评分 按分组批处理八维打分 评分表(含证据)
MED_RX 综合研判 冲突矩阵 × 评分 → 处方建议 处方清单
MED_DEBRIEF 报告输出 生成并落盘检查报告(S3/S4 档含各功能域附录) 检查报告 + 附录
MED_CLOSE 完成 汇总统计、清理临时文件 完成摘要

路由表(阶段 → Chunk)

当前阶段 加载的 Chunk
初始化(刚激活) 01
MED_SCOPE / MED_ROSTER 01, 02
MED_SORT 01, 03
MED_CONFLICT 01, 04, 08
MED_VITAL 01, 05, 08
MED_RX 01, 06
MED_DEBRIEF 01, 07
MED_CLOSE 01(复用 07-reporter-agent,无独立 chunk)
任意子 Agent 激活 01, 09(+ 对应阶段 chunk)

> 详细执行细则见各 Chunk 文件。本文件仅保留触发契约 + 路由总览,避免膨胀。


深度参考(references/,渐进式披露第 3 层,按需查阅)

文件 用途
references/rubric-detail.md 八维评分细则(每维满分标准与扣分证据)
references/score-keys.md 八维静态信号关键词表
references/conflict-catalog.md 五类冲突示例目录
references/anti-patterns.md 反模式清单(症状 / 危害 / 正确做法)
references/faq-deep.md 深度 FAQ(11 题:边缘场景 / 工具兼容 / 安全合规)
references/examples.md 各命令真实输出示例(场景 → 命令 → 输出片段)
references/cli-guide.md CLI 工具层调用约定(定位 / 失败处理 / 禁止项)

接力棒文件

  • 路径:.medic/_medic_baton.json(本 Skill 专属目录,自动创建)
  • 协议详见 protocols/baton-protocol.md

CLI 工具层(强制走 CLI,不裸跑代码)

  • 所有静态分析统一通过 medic_tools/run.py 执行(定位/调用/失败处理详见 references/cli-guide.md)
  • 中间产物一律 --save 落盘到 .medic/;AI 禁止 python -c 内联、禁止绕过 CLI 自行分析

自检与验证(改动本 Skill 后必做)

python -m unittest discover -s tests        # 判据回归(关键词质量 / C1-C2 阈值 / 分类 / 分档)
python tools/check_consistency.py           # 版本单一事实源、零 emoji、引用悬空、篇幅;非 0 退出即不通过
python medic_tools/run.py ping <项目根>      # 环境与目录探测自检

三条全绿才算改完。改动 extract_keywords、C1_* / C2_* 阈值、FUNCTIONAL_DOMAIN_KEYWORDS
或生命周期判据时必须跑单测——这些参数直接决定报告结论,无测试守着的调参会静默改变准确率。


约束分层原则

层 覆盖范围 约束强度
工程骨架层 状态机、接力棒、命名空间、批处理、上下文预算、熔断、脱敏、编码、触发路由 强约束(规则化、数值化,禁止自由发挥)
智能分析层 三维分类语义、冲突严重度判定、八维评分证据、处方内容、历史对比洞察 软约束(给目标与方法,不锁死结论与措辞)

能力边界说明

擅长处理(能做什么)

  1. 盘点:扫描全部 Skill(workspace + 全局),输出统一清单
  2. 分类:三维分类(功能域 / 交互模型 / 生命周期状态)
  3. 冲突检测:五类冲突(同质 / 意图抢占 / 上下文膨胀 / 依赖 / 资源竞争)
  4. 评分:八维成熟度评分(0-100)+ L0~L3 定级
  5. 处方:保留 / 合并 / 整改 / 移除 建议
  6. 报告:Skill 检查报告(双层:人话汇报层 + 专业明细层,9 个编号部分)+ 历史对比

需要素材才能做

  1. 增量审计:需要指定"与哪次清单对比"(默认用上次 .medic/_medic_last_inventory.json)
  2. 只检特定范围:需要用户说明(如"只看 workspace")
  3. 专项检查:需要用户说明(如"只查冲突"或"只打分")

超出范围(不做什么)

  1. 不写被检 Skill 的业务表/数据库;不改任何被检查 Skill 的文件
  2. 不自动改 IDE 的 Skill 启用配置(启用/禁用清单需用户确认后手动执行)
  3. 不代执行处方(只产出建议;合并/归档由用户或作者执行)
  4. 不分析被检 Skill 的业务逻辑——那是单体质量自检的活(本 Skill 只做抽象层)
  5. 不创建新 Skill、不做单体达标整改 → 路由到对应的 Skill 创建/单体自检类 Skill

安全红线

  • 不读取业务数据、服务器配置、账号配置的内容(只记录资源字段名/路径)
  • 不引导操作他人账号、不处理真实敏感数据;报告中的密钥/密码只写字段名不写值
  • 不触碰任何被检 Skill 的配置值;临时产物统一放 .medic/_medic_*.json(本 Skill 专属,自动创建)

异常处理与输出准确性

  • 信息不足(如目录探测不到):不编造、不中断,列出"还缺什么/哪个范围未覆盖",以可用数据继续
  • 禁止笼统提示:缺信息时不回复"请提供更多信息"这类空话,必须列出具体缺哪 N 项(如"缺扫描范围 / 缺上次清单 / 某目录探测不到")
  • 失败处理:单批失败自动重试 1 次,仍失败标记 skip 继续,收尾汇总;接力棒状态异常按协议处理
  • 输出准确性:每个结论必须可回溯到证据(文件/章节/指标值);禁止无依据编造评分或冲突结论;证据不足的结论明确标注"待确认"

受众说明

用户类型 如何使用
个人 Skill 开发者 直接触发,查看清单/冲突/评分/处方
团队 Skill 维护者 合并改动前跑一遍,确认无新增冲突
Skill 生态管理员 作为 Skill 健康基线,定期检查 + 历史对比
初学者 先看 README 快速开始,跑 ping 自检环境

定制化参数(触发时可传)

  • "只看 workspace 的 skill" → 范围限定 workspace(run.py scan --scope)
  • "增量审计" → 对比上次清单,只精析新增/变更项
  • "只查冲突" / "只打分" → 专项模式,跳过其他阶段
  • "严格模式" → 评分/审核从严(低证据一律标注待确认)

> 专项模式/增量审计/范围限定的具体执行路径(阶段裁剪表与闸门豁免)见 chunk-01"专项模式/增量审计"节,
> 00-master 按裁剪表路由;三者的承诺能力均有落地流程,不做无落地的承诺。

常见问题

细则与边缘场景(含"和单体自检的区别 / 评分标准会过时吗 / 会不会误删 / 会不会越界 / 目录探测不到 / 中断续跑")
见 references/faq-deep.md,共 12 题,按问题检索即可。

收尾与停止条件

MED_CLOSE 阶段逐项核对,全部满足才算完成:

  • 回到用户原始需求,逐条核对是否覆盖;未覆盖的明写原因。
  • 列出本次产出的文件清单(报告路径 + 各阶段产物路径)。
  • 报告中每条结论可回溯到证据(文件 / 章节 / 指标值);证据不足处标注"待确认",不得省略该标注。
  • 接力棒 state 置 CLOSE、is_running 置 0,artifacts.report 回填实际路径。
  • 收口完成后执行 run.py cleanup,保留接力棒 / 清单 / 历史报告 / S3-S4 档附录。
  • 停止判据:8 阶段产物齐备且三道审核闸门通过,或命中 state=FAILED(累计重试 ≥3 次)交由人工处理。
  • 存在未完成项时,说明卡在哪一步、需要用户提供什么,不擅自编造补齐。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
Skill 技能体检怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_c4926d5a/skill-medic。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

Skill 技能体检支持哪些客户端?

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 技能体检权限高吗,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 技能体检收费吗?

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 技能体检用什么许可证?

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 2026-11-06。