技能修复器(静态诊断范式)

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

对 Skill(含本 Skill 自身)做 TRACE 评测维度的自动体检、诊断与修复整改;依据 Trust / Reliability / Adaptability / Convention / Effectiveness 五项标准定位问题,生成整改清单并可直接改写 SKILL.md、references、scripts 与配置,最后回跑验证形成闭环。用于 Skill 开发、迭代、上架前自查、评分偏低后的定向整改;尤其适合"核心功能只是模拟/占位""报错无指引""缺 FAQ/反模式""触发词无示例""结构不规范"等典型问题。不用于修复用户业务代码、非 Skill 目录的普通项目。当用户提到「检查/体检/整改 Skill」「TRACE 分低帮我提升」「Skill 报错无指引」等场景时触发。

一句话选型结论

按资料字段整理

技能修复器(静态诊断范式)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_4d66003d/skill-repair
  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_4d66003d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 1791622114
正文体量9.1 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
技能修复器(静态诊断范式)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

9.1 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Skill 自检与整改助手(skill-repair)

让一个 Skill 能够自己发现问题、修复自己、再验证自己——形成"体检 → 诊断 → 整改 → 复检"的闭环。本 Skill 既可用于整改其他 Skill,也可对本 Skill 目录(skill-repair/ 自身)执行同样的流程,实现"自我整改"。

整改的权威依据来自 SkillHub TRACE 评测体系:Trust(可信任度)、Reliability(可靠性)、Adaptability(适用性)、Convention(规范性)、Effectiveness(有效性)五个维度。每个问题都要落到具体维度、具体子项,避免"泛泛优化"。

何时触发

满足以下任一情形即应触发:

  • 用户说"检查/体检/评测这个 Skill""帮我整改/修复/完善 Skill""TRACE 分低了,帮我提升""README/SKILL.md 不规范"。
  • 用户提供了 TRACE 评测报告(如本次附带的报告),希望据此整改。
  • Skill 出现典型症状:核心功能只有模拟/占位数据、报错是一堆英文堆栈、缺 FAQ 与反模式、触发词没有示例、目录结构混乱。
  • 用户要新建一个 Skill:先按本 Skill 的"规范基线"搭骨架,再填充能力。

不触发:修复与 Skill 无关的普通业务代码、数据脚本、非 Skill 项目。

整改核心流程

整改前先确定目标 Skill 的根目录(被整改对象)。若用户未指明,用 ask_user_question 询问一次;默认即当前工作区中除本 Skill 外的目标目录。整改对象绝不可与本 Skill 目录混淆——除非用户明确说"修复 skill-repair 自己"。

第 1 步 · 建立基线(扫描)

只做只读扫描,不动任何文件:

  1. 确认目录结构符合"规范基线"(见 references/spec-baseline.md):是否存在 SKILL.md、frontmatter(name/description)、references/、scripts/、assets/;文件命名是否清晰。
  2. 通读 SKILL.md:frontmatter 完整性、正文是否有"执行流程 / 工具规则 / 运行约束 / 完成条件"等必备章节。
  3. 检查 TRACE 五维度证据:逐项对照 references/trace-criteria.md,记录每条子项的达标情况与证据(引用具体文件/行号)。
  4. 识别典型坏味道(详见第 3 步的问题分类表)。

扫描结果写成一份基线报告(在脑内或写入工作区 baseline.md),每条问题带:[维度.子项] 问题描述 · 证据位置 · 严重度(P0/P1/P2) · 建议动作。先呈现基线给用户确认,再动手修改——避免误改。

第 2 步 · 与用户确认整改范围

基线出来后,默认通过 1 次 ask_user_question 让用户选择整改重点(对应 TRACE 失分项)。推荐选项固定为前 3~4 个 P0/P1 问题 + "全部整改"。示例:

  • 问:"以下是最突出的问题,先重点整改哪些?"
  • A(推荐):补齐异常处理与 FAQ/反模式(R 异常、C 反模式)
  • B:替换模拟占位逻辑为真实可用实现(E 输出准确性)
  • C:补全触发词示例与能力边界说明(A 适用性)
  • D:全部整改

用户选"全部整改"或超时即按全部处理。这一步不要反复追问,最多 1 次。

第 3 步 · 执行整改(按问题分类)

下面是本报告评测出的真实问题与各维度通用修复模式。遇到具体问题时查表选用,不要每题都硬套。

问题类别(TRACE 失分项) 典型症状 整改动作 落点文件
R·异常处理弱 出错只抛英文堆栈,用户不知如何修复 加统一错误处理:捕获异常 → 输出中文诊断(是什么、为什么、怎么修)→ 提供回退/重试;在文档列常见报错与解法 scripts/ 工具函数、SKILL.md 运行约束
E·模拟/占位 核心功能返回 mock 数据,无法真正产出 抽象出可插拔的 Provider 接口(如 LLM/数据源),默认提供真实实现骨架 + 清晰的接入指引;保留 mock 仅作离线演示 scripts/providers/、配置说明
C·反模式/FAQ 缺失 几乎无 FAQ,接入方式、常见报错无处查 新增 references/faq.md 与"反模式"清单;每条 FAQ = 问题 + 原因 + 步骤 + 代码块 references/faq.md
A·触发/边界不清 触发靠关键词但无示例,能力边界分散 在 SKILL.md 补"何时触发/不触发"清单 + 触发示例对话;能力边界集中在一处声明 SKILL.md 顶部
C·结构/渐进披露 文档无分层指引,新手无从下手 采用"快速参考 → 执行流程 → 详细规则"三层;目录图 + 每文件职责说明 SKILL.md、references/
T·安全/可信 外部调用无校验、敏感信息硬编码 加输入校验、敏感配置走环境变量、依赖清单锁定版本;高危操作先确认 scripts/、config

整改硬规则:

  1. 一次只改一个关注点,改完即验证;不要一次性大改所有文件再统一看结果。
  2. 改 SKILL.md 前先 read 全文,确保 edit 的 old_string 精确匹配;优先用 edit,只有整体重写才 write。
  3. 新增/修改脚本后必须实际运行验证(如 python3 scripts/xxx.py),不能只改不跑。
  4. 保留向后兼容:删除或重命名前确认无其他文件引用;配置项提供默认值与说明。
  5. 不要编造无法验证的事实(如"已对接某模型")——真实接入才写真实,否则明确标为"待接入"并在 FAQ 给出步骤。

第 4 步 · 回跑验证(复检)

整改后必须复检,形成闭环:

  1. 结构校验:目录、SKILL.md frontmatter、必备章节是否齐全——可运行 python3 scripts/check_skill.py <目标目录>(本 Skill 自带,见下)。
  2. 功能冒烟:目标 Skill 的脚本逐个跑通;本 Skill 的整改脚本至少自测一次。
  3. TRACE 重评:用 references/trace-criteria.md 逐项重新打分,与基线对比,确认失分项已改善。
  4. 输出整改报告:列出 问题 → 改动文件 → 验证结果 → 剩余风险。

若复检不通过,只针对失败项再改一轮即停;不要无限循环修复。

第 5 步 · 交付

向用户说明:整改了什么、改了哪些文件、验证了什么、还剩哪些(若有)。不主动打包为 zip;若产物文件 ≥ 5 个或为整个目录,再打包。

工具规则

  • read / write / edit:整改的主工具。write 用于新建文件,edit 用于精准修改已有文件,改前必先 read。
  • bash:运行目标 Skill 的脚本与本校验脚本做验证。只在目标 Skill 目录或其子目录内执行,不写破坏性的递归删除。
  • ask_user_question:仅在第 2 步(确认整改范围)调用,最多 1 次、最多 4 题。
  • web_search / web_fetch:仅当整改涉及外部规范(如某平台官方 API、最新 SDK 用法)且本地无依据时使用;纯内部结构问题不联网。
  • 本 Skill 自带的 scripts/check_skill.py:对目标目录做静态结构校验,是复检的核心工具,详见 scripts/README.md。

运行约束

  • 整改对象默认是用户指定的 Skill 目录;唯有用户明确要求时才整改本 Skill(skill-repair/)自身。
  • 只读阶段(第 1 步)绝不修改文件;确认阶段(第 2 步)完成前不写代码。
  • 不虚构评测分数、不声称"已通过 TRACE 5.0"——所有评分须有逐项证据。
  • 对无法自动修复的项(如需真实 API Key、需人工决策的能力边界),明确列为"待人工",在 FAQ 给出操作步骤,不假装已解决。
  • 不读取未来执行状态,不维护跨会话的记忆/进度文件。

完成条件

  • 基线报告已产出(或已口头呈现关键项并获确认)。
  • 整改项已落到具体文件改动,且改动后的脚本实际运行通过。
  • 复检(结构校验 + TRACE 重评)已完成,整改报告已交付。
  • 若因权限/依赖无法运行某项验证,如实说明,不伪造通过结果。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
技能修复器(静态诊断范式)怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_4d66003d/skill-repair。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

技能修复器(静态诊断范式)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。

技能修复器(静态诊断范式)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。

技能修复器(静态诊断范式)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。

技能修复器(静态诊断范式)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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