Agent Skills技能演化专家版本(也许是地表最强)

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

技能优化专家 - 渐进式路由驱动的智能技能优化器。 触发场景:优化/改进/重构/审核/诊断/调优/标准化/升级 skill 或 SKILL.md 核心能力:三级路由 + 8维度评估 + 21项诊断检查 + 四类验证测试 + 5大设计模式 + 棘轮容差 + 反模式检测 + 版本管理

一句话选型结论

按资料字段整理

Agent Skills技能演化专家版本(也许是地表最强)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_b91ca78d/skills-optimization-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_b91ca78d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 1791686494
正文体量12.4 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
Agent Skills技能演化专家版本(也许是地表最强)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

12.4 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Skills Optimization Pro

> 评估驱动 · 模式指导 · 棘轮保障 · 渐进路由

核心循环:诊断→路由→优化→验证→记录


🚀 快速导航

场景 入口 流程
格式修复 L1 Quick Fix 检测→修复→结束
单技能优化 L2 Phase 1→2→3
全量评估 L3 Phase 1 诊断→评分→报告
批量优化 L3 Phase 0→1→2→3→4
查看历史 读 results.tsv + CHANGELOG 直接输出

路由决策矩阵

输入信号 路由级别 量化阈值 执行路径 预算
frontmatter/格式问题 L1 Quick Fix YAML错误 / 缺name / 缺version / 触发词<3 / tags<2 / 缺序号 检测→修复→确认→结束 5K
指定单个skill优化 L2 单技能 1个skill名 + 评分<60→强制重组 / ≥60→精练优化 Phase 1→2→3 20K
批量/全量优化、评估 L3 全量 2+个skill 或 "所有"/"批量"关键词 Phase 0→1→2→3→4 50K

路由规则:从L1开始检测,命中即执行并终止;未命中则降级到下一级。L2内部由Phase 1评分决定子路径。全局约束:max_skills=10, max_rounds=3, max_tokens=100K。

→ 输出: 路由级别 + 执行计划


评估速查(8维度,100分)

维度 权重 一句话标准
Frontmatter 8 name规范、description含功能+触发词、≤1024字符
工作流清晰度 15 有序号、每步有输入/输出、Phase/Step结构
边界条件 10 有异常处理、fallback路径、错误恢复
检查点 7 关键决策前用户确认
指令具体性 15 有参数/格式/示例、可直接执行
资源整合度 5 引用路径正确可达
整体架构 15 层次清晰、无冗余遗漏、设计模式合理
实测表现 25 测试prompt输出符合skill宣称能力

评分:维度1-7各1-10分×权重;维度8跑2-3测试prompt打分×权重。详见 references/evaluation-rubric.md


反模式速查

ID 反模式 检测规则 严重度
AP-1 God Skill >500行 或 3+不相关功能 critical
AP-2 Vague Instruction 步骤含模糊动词无细化 high
AP-3 Missing Fallback 无异常处理路径 high
AP-4 Trigger Blind triggers<3 medium
AP-5 Checkpoint Absent 无用户确认点 high
AP-6 Copy-Paste Drift description与工作流不匹配 medium
AP-7 Over-Constrained DO NOT>10条 low
AP-8 Zombie Reference 引用路径不存在 medium
AP-9 Version Stale version与CHANGELOG不一致 low
AP-10 Monologue Skill 无交互点 medium
AP-11 Silent Failure 有异常处理但无日志/通知/恢复动作 high
AP-12 Ghost Dependency 引用未声明的工具或文件 medium
AP-13 Magic Number 硬编码阈值无注释解释 low

critical/high→Phase 2优先修复;结果记录到anti_patterns列。关键词自动检测规则见 references/evaluation-rubric.md


设计模式速查

技能类型 推荐模式 优化点
tool_calling Tool Wrapper 统一接口、错误重试、IO契约
content_gen Generator 模板加载、变量收集、输出规范
review Reviewer severity分级、checklist、结构化报告
interaction Inversion 门控问题、偏好收集、交互决策点
pipeline Pipeline 阶段checkpoint、进度可视化
hybrid 主+辅模式 主功能选主模式,次功能选辅模式

详见 references/design-patterns.md

版本规则

类型 变更 判定条件
Patch +0.0.1 Quick Fix/格式修正;改动≤10行且无流程变更
Minor +0.1.0 应用模式/新增检查点/补充边界;改动≤50行或+1模式
Major +1.0.0 探索性重写/流程重组;改动>50行或涉及流程重组

执行流程

Phase 0: 初始化(L3专用)

步骤 动作 → 输出
0.1 确认范围(全量扫描/用户列表) 技能清单
0.2 全量备份每个目标技能 → zip(除了_BAK或backup类似目录的其他含目标技能的 SKILL.md + references + changelogs + _meta.json),命名 {skill-name}-backup-YYYYMMDD.zip,存储到目标技能根目录_BAK下 备份路径列表
0.3 创建分支 skills-optimization-pro/YYYYMMDD-HHMM 分支名
0.4 初始化 results.tsv 历史记录

强制规则:每次优化其他技能前必须先备份目标技能目录。无备份不启动优化流程。备份文件作为回滚基准点。

Phase 1: 诊断评估

步骤 动作 → 输出
1.0 分类→推荐模式 skill_type
1.1 生成测试prompt(Happy/Ambiguous/Edge) test-prompts.json
1.2 基线评估(维度1-7打分+理由;维度8子agent或dry_run) 评分卡
1.3 反模式扫描 AP-1~AP-13(含关键词自动检测) anti_patterns
1.4 优秀点+待优化清单+收益预估 对比分析
1.5 快速诊断扫描(评分<60时触发21项检查) 诊断报告
汇总 展示评分卡+对比分析→用户确认→评分子路由→进入Phase2 确认

快速诊断扫描(评分<60触发):执行21项诊断检查(详见 references/diagnostic-checklist.md)

类别 检查项 严重度
Metadata (M1-M6) name格式、description格式("Use when")、关键词覆盖、第三人称 HIGH
Architecture (A1-A5) 文件≤500行、渐进披露、引用深度≤1级、工作流清晰 MEDIUM
Text (T1-T5) Token合理化、假设Claude已掌握基础、术语一致、具体示例 MEDIUM
Code (C1-C5) 错误处理、魔术数需注释、依赖声明、Unix路径、验证步骤 HIGH

输出:按优先级分组的问题清单(HIGH→MEDIUM→LOW),每项含当前状态+修复建议+影响说明

评分子路由(L2内部):评分<60→强制结构重组路径(优先修复critical/high AP);评分≥60→精练优化路径(按最低维度迭代)。

收益对比规则:量化收益(分数提升)+ 质化收益(反模式消除/体验改善)+ 风险评估。

Phase 2: 优化执行

按基线分数从低到高,每个skill最多3轮:

步骤 动作 → 输出
2.1 找最低维度 目标维度
2.2 选设计模式 模式选择
2.3 头脑风暴策略(见下方)→生成3方案→用户选择 改进方案
2.4 编辑SKILL.md + git commit commit hash
2.5 重新评估 新评分
2.6 棘轮决策(差值>+2或P0/P1改善→keep,否则→revert) decision_reason
2.7 记录 results.tsv 日志行

头脑风暴优先策略:

优先级 策略 执行方式
P0 调用 01_ProductManager_Brainstorming Skill工具→互动探索→用户选择
P1 联网搜索 + 推理 WebSearch + 评估 + 反模式 → 3方案
P2 纯推理 设计模式库 + evaluation-rubric → 3方案

方案输出(P1/P2):3方案各含[改什么/为什么/收益/风险],推荐方案附理由。用户选择后进入 Step 2.4。

Phase 2.5 探索性重写(可选):连续2个skill break→提议重写→用户同意→stash→重写→评估→对比→采用或恢复。

Phase 3: 验证确认

步骤 动作 → 输出
3.1 子agent最终评分(含四类验证测试) 最终评分
3.2 用户确认 确认
3.3 更新版本号 + changelog 版本记录
3.4 输出物校验(见下方) 校验结果

四类验证测试(详见 references/verification-guide.md)

测试类型 目标 Pass Criteria Fail Criteria
Trigger Test 技能能否被正确发现和加载 ✅ Skill discovered from description ❌ Skill not found / Wrong skill loaded
Understanding Test 工作流能否被正确理解和执行 ✅ Workflow correctly identified ❌ Steps out of order / Tools misunderstood
Execution Test 能否完成实际任务(真实场景) ✅ Expected output produced ❌ Script errors / Unexpected output
Regression Test 优化是否破坏已有功能 ✅ All scenarios work as before ❌ New errors / Different output

测试prompt模板:每种测试类型都有标准prompt模板(见 references/verification-guide.md),包含:
- Trigger Test:模拟用户自然语言请求,验证技能发现
- Understanding Test:问答式验证工作流理解
- Execution Test:真实任务执行验证
- Regression Test:对比优化前后行为一致性

输出物校验清单:

输出物 必须/可选 校验方式
优化后SKILL.md 必须 评分对比(新>旧)
评分卡(前后对比) 必须 8维度明细完整
CHANGELOG条目 必须 版本号递增
results.tsv记录 必须 字段完整
诊断报告 L3必须/L2可选 含评分+AP+建议
新增/修改references 可选 路径可达

Phase 4: 汇总报告

步骤 动作 → 输出
4.1 展示优化数/实验次数/保留回滚比/分数变化/模式应用/版本变更 报告
4.2 跨技能挖掘(低分维度/常用模式/常见反模式/高成功率策略) 全局建议
4.3 更新知识库 知识库更新

results.tsv

字段:timestamp | commit | skill | skill_type | old_score | new_score | status | dimension | note | eval_mode | design_pattern | decision_reason | anti_patterns

位置:.claude/skills/skills-optimization-pro-results.tsv


约束

ID 规则
1 不改变核心功能,只优化"怎么写"和"怎么执行"
2 不引入新依赖
3 每轮只改一个维度(归因清晰)
4 SKILL.md ≤ 原始150%
5 git revert 回滚,禁止 reset --hard
6 效果维度子agent或干跑验证(评分独立)
7 每次优化记录 changelog

禁止:改变核心功能 | 添加未授权依赖 | 跳过用户确认 | 自己评自己 | 无测试保留改进 | 忽略 changelog


使用方式

模式 触发语示例
L1 Quick Fix "修复格式问题"
L2 单技能 "优化 example-skill"
L2 应用模式 "应用 Reviewer 模式"
L3 仅评估 "评估所有skills质量"
L3 全量优化 "优化所有skills"
L3 批量 "批量优化5个技能"
查看历史 "看看优化历史"

关联资源

  • references/evaluation-rubric.md — 评估标准 checklist + 反模式关键词检测
  • references/design-patterns.md — 设计模式决策树 + 应用案例
  • references/optimization-strategies.md — 优化策略 P0-P3
  • references/best-practices.md — 最佳实践规则清单
  • references/validation-cases.md — 验证案例量化数据
  • references/diagnostic-checklist.md — 21项诊断检查点(Metadata/Architecture/Text/Code)+ 示例 + 严重度定义
  • references/verification-guide.md — 四类验证测试(Trigger/Understanding/Execution/Regression)+ prompt模板
  • references/quality-standards.md — 质量标准定义 + A-F评分体系
  • references/report-templates.md — 诊断报告模板 + 结构化输出格式

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
Agent Skills技能演化专家版本(也许是地表最强)怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_b91ca78d/skills-optimization-pro。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

Agent Skills技能演化专家版本(也许是地表最强)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。

Agent Skills技能演化专家版本(也许是地表最强)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。

Agent Skills技能演化专家版本(也许是地表最强)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。

Agent Skills技能演化专家版本(也许是地表最强)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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