test12121

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

测试skill

一句话选型结论

按资料字段整理

test12121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_2d87c43d/test-12121212
  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_2d87c43d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 1791677583
正文体量14.6 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
test12121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

14.6 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

鲁班.Skill

> 天工开物 工匠鲁班


L1: 核心摘要

鲁班.Skill 是工业级技能优化器,基于 autoresearch + SkillOpt 场景自适应。采用 Quick(轻量 Self-Refine,3 轮 / .bak 回退) 和 Full(完整循环 + 多评委 + git 分支 + 仪表盘,5 轮) 双模策略。

何时调用:用户提及"优化 skill / skill 评分 / 自动优化 / 质量检查 / skill review"等关键词时激活。

五大设计支柱:棘轮回滚(只留改进)/ 独立评分(子 agent 消除偏差)/ 人在回路(每 skill 确认)/ 学习率预算(编辑 ≤10%)/ ROI 前置(≥85 且最低 ≥7 跳过)。


L2: 核心流程与约束

路径约定

  • luban-workspace = 本 SKILL.md 所在目录(即本 skill 目录本身是一个 git 仓库)
  • 分支命名 auto-optimize/YYYYMMDD-HHMM
  • 被优化技能的数据文件(diagnostics.tsv / rejected_edits.md / test-prompts.json / results.tsv)放在被优化 skill 自己的目录下
  • 鲁班全局文件(meta_learnings.md / luban-profile.json / optimization-registry.tsv)放在 luban-workspace/

架构底座:L0-L4 分层治理

层级 名称 Quick Full
L0 确定性执行层 启用 启用
L1 多智能体协作层 按需 按需
L2 技能自适应优化层 启用(鼓励探索) 严格审查后启用
L3 价值对齐层 软性约束(风格对齐) 硬性约束(合规对齐)
L4 元认知审计层 不激活 激活(跨 skill 经验沉淀)

L0 原子操作(所有编辑必须走):读(read_text)→ 改(edit_file)→ 验(Rubric 逐项自检)。


📋 阅读导航

如果你想… 读哪里
快速开始 QUICKSTART.md
完整 Rubric / 模块 / 策略 / 数据结构 REFERENCE.md
模块详细流程 references/modules.md
反模式 / FAQ / 架构红线 references/faq.md

约束规则(9 条 + 4 条红线)

  1. 不改变核心功能:只优化"怎么写",不改"做什么"
  2. 不引入新依赖:不添加 skill 原本没有的 scripts 或 references 文件
  3. 每轮只改一个维度:避免多变更无法归因;相关簇(dim2/3/4)改其一时观察另两个
  4. 保持文件大小合理:优化后 SKILL.md ≤ 原文件 150%
  5. 尊重花叔风格:中文为主、简洁为上
  6. 可回滚:用 git checkout 而非 git reset --hard
  7. 评分独立性:效果维度必须用子 agent 独立评分,禁止同 context 自评
  8. Runtime 中立性:必须能在任何 skills-compatible runtime 运行(skill name 明确绑定单一 runtime 除外)
  9. 编辑同源检测:编辑与评分 agent 同源 → dim8 所有子维度 ×0.5

架构红线:
- 禁止 self-edit-self-evaluate → dim8 降权 ×0.5
- 禁止跨维度打包修改 → 整轮回滚
- 禁止 dim8 全部 dry_run → 标记 invalid
- 禁止 P0 未闭合进入下一 phase → 中断流程


评估 Rubric 摘要(10 维度,总分 100)

# 维度 权重 类型 一句话评分
dim1 Frontmatter 质量 7 确定性 name 规范 + description 含做什么/触发词 + ≤1024 字符 + 禁空话。全过=10
dim2 工作流清晰度 12 LLM 步骤明确可执行、有序号、有输入/输出
dim3 失败模式编码 12 LLM 显式编码失败分支 + fallback 路径;无失败分支 ≥−3 分
dim4 检查点设计 6 确定性 ≥1 处 STOP=10,仅 CHECKPOINT=5,无=0
dim5 可执行具体性 17 LLM 具体参数/格式/示例 + 软化词扫描。HASP 模块产出确定性子分 3/17
dim6 资源整合度 4 LLM 引用正确、路径可达。SkillOps 模块产出确定性子分 3/4
dim7a 结构合规 6 确定性 标题层级连续 + 含 ≥3/4 必含章节
dim7b 语义质量 6 LLM 冗余/AI 腔/重复→一处 −1。Distill 模块产出确定性子分 2/6
dim8 实测表现 20 LLM 8a 意图完成度(8) + 8b 净提升(7) + 8c 副作用(5)
dim9 反例与黑名单 6 混合 两段式:关键词扫描(≥3 处) → LLM 评估质量
dim10 安全与审查门控 4 公式 Sentinel 2 + P0/P1 审查 2。Quick 默认满分

评分公式:总分 = Σ(dim×权重) / 10。维度总分 = Module 子分 + Rubric 子分(同维占比加权合并)。dim5/6/7b/10 四维有模块介入。

> 完整 Rubric 评分方式、模块子分合并规则、dry_run 降权、十维执行模式 → REFERENCE.md §1


双模策略

模式选择(前置网关):

if 用户明确要求"完整/深度/全面/工业/生产" → Full
elif baseline 分 < 70 → Full
elif results.tsv 有 revert 记录 → Full
elif delta > 5 且连续 2 轮保持 → Full
else → Quick(默认)
Quick Full
触发 默认 用户明确 / ROI>5 / 曾被 revert
评分 结构评分 + dry_run 推演 全维度 + full_test + 多评委
优化 self-refine,.bak 回退 git 分支 + 独立 judge + 仪表盘
审查 dim10 默认 100 P0/P1/P2 全量门控
停止 MAX_ROUNDS=3 MAX_ROUNDS=5
Meta 不激活 L4 激活,输出 meta_learnings.md

触顶信号:连续 2 轮 Δ < 2 分 → break。双轨反馈:Quick 下 3 轮内 Δ>5→升级 Full;Full 下连续 3 skill 稳定 delta<3→降级 Quick。

> 完整双模对比、审查流程、多评委与多角色、子 Agent 降级 → REFERENCE.md §3 / REFERENCE.md §5


优化流程(Phase 0–3)

Phase 0: 初始化
  确认范围 → git 分支(Quick 跳过)→ 检查/创建 results.tsv + diagnostics.tsv
  → ROI 前置评估(≥85 且最低 ≥7 跳过)→ 读取 revert 历史标记绕行

Phase 0.3: 模块缺陷检测
  六模块按序执行:SkillOps → EvoSkill → HASP → CASCADE → Distill → Sentinel
  产出确定性子分到 diagnostics.tsv。EvoSkill 仅标注 [oscillation],不产生子分。
  🔴 CHECKPOINT:展示子分摘要 → Runtime 中立性 Gate → Phase 0.5

Phase 0.5: 测试 Prompt 设计
  为每个 skill 设计 2-3 个 prompt(典型 + 歧义场景),保存到 test-prompts.json
  🔴 CHECKPOINT · 🛑 STOP

Phase 1: 基线评估
  逐维评分 → 同维合并 Module 子分 + Rubric 子分 → spawn 子 agent 跑 full_test
  → 加权计算总分 → 记录 results.tsv
  Full 额外:消费者能力基线测试(baseline-skill.md &lt; 60 分阻断)
  🔴 CHECKPOINT

Phase 2: 优化循环(按基线分升序,先优化最弱)
  round = 0; while round &lt; MAX_ROUNDS:
    Step 0: 重新运行六模块
    Step 1: 诊断找最弱维度(EvoSkill [oscillation] 维度跳过)
    Step 2: 提 1 个具体方案(对照反例黑名单 8 条 + rejected_edits + oscillation_guard)
    Step 3: 编辑前备份(git commit 或 .bak)
    Step 4: 执行改进(字符变化 ≤10%)→ 自检 dim1/4/7a/9
    Step 5: spawn 独立子 agent 重评
    Step 6: 新分 &gt; 旧分 → commit + 触顶检测;否则回滚 + 记录 rejected_edits.md
  🔴 CHECKPOINT:每个 skill 展示改动摘要,等用户确认

Phase 2.5: 探索性重写(按需触发)
  连续 2 skill round 1 break 或单 skill 连续 2 轮 round 1 break → git stash → 重写 → 评估
  🛑 STOP:必须征得用户同意

Phase 3: 汇总报告
  全局战绩表 + 分数变化 + 主要改进摘要 + 健康度仪表盘
  Full 模式:Epoch Meta-Review → meta_learnings.md + luban-profile.json oscillation_guard
  备份轮转:保留最近 5 轮,baseline 和首轮永久保留

> 完整 Phase 0–3 详细步骤、Sentinel 执行方式、备份轮转 → REFERENCE.md §4


反例黑名单(每轮 Phase 2 Step 2 对照)

# 反模式 替代做法
1 同 context 自评自改 spawn 独立子 agent 评分
2 git reset --hard 当回滚 用 git checkout 保留追溯链
3 为凑分增冗余 触顶信号 → break
4 跳过 test-prompts Phase 0.5 强制设计 2-3 prompts
5 轮内改多个维度 每轮 1 个维度
6 dry_run 比例 > 30% 强制至少 1 个 full_test
7 静默跳过异常 异常表 fallback 必须先告知
8 忽视维度相关性单独优化 看相关簇短板再决定

关键数据结构速查

文件 位置 核心字段
results.tsv {skill目录}/ timestamp / commit / skill / round / old_score / new_score / status / dim_changed / delta / note / eval_mode / judge_count
diagnostics.tsv {skill目录}/ 模块 / 维度 / 子分 / 文件 / 行号 / 详情。Phase 0.3 每次清空重建
optimization-registry.tsv luban-workspace/ skill_name / timestamp / score_before / score_after / rounds / eval_mode。只增不删
rejected_edits.md {skill目录}/ REJ 记录:目标维度 / 改动段落 / 方案摘要 / 被拒原因 / 绕行建议
meta_learnings.md luban-workspace/ ML 记录:规律 / 来源 skill / 置信度 / 可复用场景
luban-profile.json luban-workspace/ oscillation_guard 数组

> 完整 TSV 示例与数据结构详情 → REFERENCE.md §6


异常与边界条件速查

场景 处理动作
不在 git 仓库 询问:git init 或文件备份
results.tsv 缺失/损坏 新建或备份后重建
分支已存在 末尾加 -2/-3;3 次后询问
git revert 失败 先 stash;仍失败则从 commit 手动恢复 SKILL.md
MAX_ROUNDS 触顶 展示最弱维度,问用户:加 1 轮 / 探索性重写 / 收工
优化后超 150% 体积 拒绝提交,回精简后重评
test-prompts.json 已存在 复用 / 重写 / 追加,三选一
SKILL.md 找不到 终止,记 status=error
消费者基线失败 输出能力不足报告,阻断
子 Agent 不可用 触发降级模式(见 REFERENCE.md §5.4)
分数精度漂移 总分差 < 0.05 不算提升

> 完整异常表含触发条件+通俗解释 → REFERENCE.md §8


优化策略库(按优先级 P0→P3,每轮只做最高优先级一个)

P0: 适配性与效果(gate,必须先修)
Runtime 绑定(单 runtime 措辞/路径写死)→ 替换为 runtime-neutral;效果倒退 → 精简指令;Sentinel 安全告警 → 移除恶意指令/凭据替换/增加 guards。

P1: 结构性问题
Frontmatter 缺触发词 → 补充;无 Phase/Step 结构 → 重组线性流程;无检查点 → 插入 🔴 CHECKPOINT / 🛑 STOP;标题跳跃 → 补层级;无错误处理 → 补三段式 fallback。

P2: 具体性问题
步骤模糊 → 加参数/工具名/格式;软化词过多 → 改"建议"为"必须";资源引用断裂 → 删除或补建。

P3: 可读性问题
段落过长 → 拆分/表格;重复描述 → 合并;缺反例标注 → 加 ≥3 处;缺速查入口 → 添加 TL;DR。

优先级公式:弱点深度 = (10 − 当前维度分) × 权重。相关簇提醒:dim2/3/4 联动。

> 完整策略库含识别特征+优化策略+关联维度 → REFERENCE.md §7


HL 操作速查

  • HL-1(dim4):加 🔴 CHECKPOINT / 🛑 STOP。4 行改动撬动 +3 分
  • HL-2(dim2/3/4 相关簇):修 dim3(三段式 fallback)→ dim2 跟涨 1-2 分,dim4 顺便补检查点
  • HL-3(Phase 2 退出):+0.15 是停手信号,触顶自动 break

L3: 详见参考文件

资源文件速查

路径 用途
scripts/skillops_scanner.py SkillOps 路径/YAML/引用链扫描
scripts/evo_skill_patcher.py EvoSkill 失败驱动补丁生成
scripts/hasp_hardener.py HASP 软化词检测→Must/PF 升级
scripts/cascade_updater.py CASCADE 外部引用过时检测
scripts/distill_analyzer.py Distill 引用矩阵+F_approx 计算
scripts/muse_generator.py MUSE 测试用例生成与回归
scripts/security_audit.py Sentinel 安全审计
references/SA-DM.md SkillOps 设计方法论完整论文
references/baseline-skill.md 消费者能力基线测试参考 skill

完整文档索引

内容 位置
十维 Rubric 评分体系(完整表格+评分公式+合并规则+dry_run 降权+执行模式) REFERENCE.md §1
六模块缺陷检测(模块清单+Sentinel 五类+HASP 软化词+Distill F_approx) REFERENCE.md §2
双模策略(网关+对比+双轨反馈+触顶信号) REFERENCE.md §3
优化流程 Phase 0-3(全部步骤+备份轮转) REFERENCE.md §4
多评委与多角色审查(同质/异质/并行审查+降级) REFERENCE.md §5
关键数据结构(TSV 示例+rejected_edits+meta_learnings+luban-profile) REFERENCE.md §6
优化策略库(P0-P3 完整表格+HL 操作) REFERENCE.md §7
异常与边界条件(完整表格) REFERENCE.md §8
12 条设计原则(完整解释) REFERENCE.md §9
架构红线 + 反例黑名单 REFERENCE.md
模块详细流程(CASCADE/HASP/Distill/MUSE/调度器) references/modules.md
反模式 / FAQ / 架构红线 / 指令映射 / 异常场景 references/faq.md

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
test12121怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_2d87c43d/test-12121212。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

test12121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。

test12121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。

test12121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。

test12121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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