Skill淬炼

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

把一份**已有的** skill 优化 / 成熟 / 淬炼到本仓标准——拿现成 skill 逐条体检、归型、产分级改进清单。两条证据入口自动分流:只给 skill 走**路线 A**(静态审核),带来真实使用中攒下的实证(卡点 / 失败案例 / trace / 反馈)走**路线 B**(消化实证做机制层优化)。**正向触发**:想优化 / 打磨 / 成熟 / 淬炼某个现成 skill、把某个已有 skill 体检到本仓质量标准、给某个 skill 找毛病列改进项、或"我用某 skill 遇到了 X 想据此改进它"时用。**负向边界**:只作用于**已经存在的** skill;**创建全新 skill 不在此列**(那是 skill-creator 的事);**本 skill 不产生实证、不跑测试 benchmark**(那也是 skill-creator / 用户真实使用的事,本 skill 只消费已有实证);**不自动触发,只由用户显式调用**(重型 meta 动作、误触发代价高)。

一句话选型结论

按资料字段整理

Skill淬炼是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_9e2ba202/skill-tempering
  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_9e2ba202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9.0 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淬炼当前 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

9.0 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

skill-tempering(淬炼 · skill 优化 meta-skill)

一个 meta-skill:拿一份现成 skill,把它优化 / 成熟到机制层标准(回火淬炼——实测到位、去脆性、变韧)。它住维护层——是"作用于"一个 skill 的过程,不是 skill 运行时"依赖"的库;产物是"一个更好的、仍然自包含的 skill"。

本文件只持脊柱:分流闸、两路线流程图、7 通用核(只名 + 一句 + 指向权威全文的指针)、派生工序入口、暂停点、全局护栏。判据正文一律不在脊柱复述——7 核全文唯一在 references/principles.md,派生工序唯一在 references/derivation-protocol.md,路线 A 细则与模板唯一在 references/audit-lens.md,路线 B 细则唯一在 references/evidence-lens.md。指针只点该 reference 里非默认的具体动作,不是空转的"详见 X"。

核心流程:两条路线(一套判据,双证据入口)

两路线共用同一底座(7 核 + 派生工序 + 三分诊 + 改进清单产物),唯一差别是证据从哪来——由分流闸按用户输入自动选:

                          用户输入
                              │
              ┌──────────────┴──────────────┐  分流闸
        只给一份 skill(无实证)        skill + 已跑完的实证
                              │              (卡点/失败案例/trace/反馈)
   ┌──────────────────────────┐   ┌──────────────────────────────┐
   │ 路线 A · 审计透镜          │   │ 路线 B · 实证透镜               │
   │ 证据 = 文本静态推定        │   │ 证据 = 用户真实运行留痕          │
   │ 纯静态、单会话、便宜        │   │ 消化实证、三分诊满血             │
   │ audit-lens.md            │   │ evidence-lens.md(借A七步,换④证据)│
   └──────────────┬───────────┘   └──────────────┬───────────────┘
                  └───────── 共用底座 ──────────┘
        归型 → 逐条判7核+派生纪律 → 护栏+三分诊 → critic → 产改进清单+盲区声明
                              │
              ⏸ 产出改进清单后停、交用户(不自动改被测 skill)

分流闸(可机械判 + 模糊归模型):
- 输入只有一份 skill、没带实证 → 路线 A(audit-lens.md)。
- 输入带了真实使用中攒下的实证(卡点记录 / 失败案例 / 运行 trace / 使用反馈,或"我用它遇到了 X")→ 路线 B(evidence-lens.md)。
- 模糊时归模型判、允许混合降级:实证单薄时路线 B 退化为"路线 A 静态体检为主 + 消化那几条实证",不硬二分(#4:可观测信号定默认、判断空间留模型,不硬编死表)。
- skill-tempering 自己绝不产生实证(守 #7 + 甩机床)——产生实证是用户真实使用、或另用 skill-creator 等评测工具的事;本 skill 只消费已有实证。

7 通用核(机制层 · 任何 skill 都先逐条过)

> 只列名 + 一句。每条的原则全文 / 触发条件 / 审计问句 / 强制力档默认,唯一在 references/principles.md 对应锚 #N——拿那里的审计问句去问被测 skill,按其触发条件判管不管它、按强制力档定违规处置力度。脊柱不复述。

  1. 自评不可信——产出方与裁判方必须分开;无外部真值就诚实标低置信 / 交人,绝不自评放行。判据全文与审计问句去 references/principles.md 锚 #1。
  2. 完成判据——显式、可判、带死上限的"做到这儿就停";无界循环或无判据即缺陷。去 references/principles.md 锚 #2。
  3. 快乐路径之外——为可预见的失败 / 前置缺失 / 能力不具备各定义显式降级或退出,不默认一切顺利。去 references/principles.md 锚 #3。
  4. 确定性归工具、判断归模型——能机械确定的别让模型猜,需判断的别硬编成死表(双向)。去 references/principles.md 锚 #4。
  5. 单一权威源 · 守薄——每条判据 / 清单只一个权威家、禁复述;抗蔓延 / 沉积 / 空转 / 重复四类熵增。去 references/principles.md 锚 #5。
  6. 描述即激活闸——name + description 写成"何时用"触发器(正向触发词 + 负向边界),非"本 skill 做 X"摘要。去 references/principles.md 锚 #6。
  7. 自包含 · 可移植——零运行期外部 skill / 脚本 / 跨会话依赖;改一个 skill 必从它自身长出。去 references/principles.md 锚 #7(本核是唯一硬约束,连改本 meta-skill 自己时也不可 override)。

> 每条核的"理论骨"(一句结论)随该核落在 references/principles.md,不在本脊柱重述。

派生工序(7 核之外的"额外适用纪律",现场长出)

7 核之上,被测 skill 因形态不同还该套上的纪律——不靠枚举类型查表,靠一道现场判断工序长出:归型(嗅可观测事实 + 看失败形态)→ 查种子库挂条件纪律 / 缺了当场派生 → 完整性 critic 揪种子没问到的命脉 → ④证据来源二分(路线 A 静态推定 / 路线 B 用户实证)→ 盲区声明。完整六步、种子库表、结晶治理闸、三分诊归因闸(六步之外、给每条疑似问题归因),唯一在 references/derivation-protocol.md——两路线都走 ①归型 / ②种子库 / ③完整性 critic / ④证据来源二分 / ⑥盲区声明 + 三分诊归因闸,只在 ④ 的证据来源上分流(⑤结晶治理属维护层,去那里看分界标注)。

路线入口(分流后走对应细则)

两路线都不在脊柱编排步骤,各去自己的细则:

  • 路线 A(无实证)→ references/audit-lens.md:完整七步静态体检流程 + 反"过度报缺口"护栏 + 三分诊归因 + 改进清单 / 部分符合声明模板。
  • 路线 B(带实证)→ references/evidence-lens.md:借路线 A 七步、只换 ④ 证据来源(吃用户实证)+ 三分诊实证语境;产物与模板复用 audit-lens,不另造。

脊柱只交代共同的输入与产物:输入一份现成 skill(+ 路线 B 另有用户实证),产出一份按强制力档分级(hard / soft / advisory)的改进清单 + 一份"永不宣称全覆盖"的部分符合声明。

⏸ 暂停点

产出改进清单(+ 部分符合声明)后停下,交给用户。 本 skill 不自动去改被测 skill——它只诊断、列改进项;改与不改、怎么改由用户定。这是两路线共同的硬暂停。

全局护栏

> 这些是跑 skill-tempering 时的运行约束。改本 skill 自己时的治理(防膨胀 / 单一权威源 / 结晶闸落地)属维护宪法、不随运行载入。

  • ✅ 自包含是唯一硬约束(7 核 #7)——本 meta-skill 自身零运行期外部依赖(吃自己第 7 条);它住维护层、不进被测 skill 的运行期,故 structurally 不破被测 skill 的自包含。
  • ✅ 守薄(7 核 #5)——判据全去 references 读,脊柱只路由不复述;指针只点非默认的具体动作,不堆砌。
  • ❌ 不自动触发——重型 meta 动作,只由用户显式调用(同 description 负向边界)。
  • ✅ 诚实标盲区(7 核 #1)——路线 A 纯静态、及路线 B 里实证没撞到的派生纪律,一律标"静态推定、未实证",绝不冒充已验证;没把握就降 advisory 或写进部分符合声明"待确认",不报成违规。审计者自己判出的每条问题也过三分诊归因,不默认为真值。
  • ❌ 不自产实证、不复辟机床——skill-tempering 自己绝不跑 baseline 双跑 / 织覆盖账本;产生实证是用户真实使用或 skill-creator 的事,本 skill 只消费。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
Skill淬炼怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_9e2ba202/skill-tempering。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

Skill淬炼支持哪些客户端?

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淬炼权限高吗,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淬炼收费吗?

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淬炼用什么许可证?

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。