工作技能孵化器

核心规则

创建能够复现自己或同事重复工作的完整工作技能包。

本 skill 基于 skill-creator 扩展：先应用本地技能包基础规范，再叠加工作复现约束，包括输出示例、来源证据、数据严谨、文字生成边界和回放验证。

必需输入

生成工作技能包前，必须具备：

• 工作技能包名称。用户必须在孵化前命名；如果名称不是 kebab-case，则根据用户提供的名称规范化为合法的 skill name。
• 已完成工作结果文件。把它作为工作技能的输出示例文件，不是普通参考资料。
• 生成该结果所用的原始资料或原始数据。

未提供工作技能包名称时，停止生成并要求用户补充名称；不要自动生成默认名称。

任务背景不是必需输入。优先从结果文件和原始资料推断；只有缺失信息会阻碍可靠孵化时，才追问最少必要信息。

读取规则文件

设计或生成文件前，始终读取：

• references/skill-creator-core-rules.md
• references/input-contract.md
• references/output-example-rules.md
• references/evidence-rules.md
• references/acceptance-scenario-rules.md
• references/package-composition-rules.md
• references/validation-guide.md

按需读取：

• 推断多步骤或条件分支工作时，读取 references/workflow-types.md。
• 抽取稳定结构、样式、格式或交付模板时，读取 references/output-template-rules.md。

工作流程

1. 检查结果文件和原始资料是否存在且可读。
2. 把结果文件登记为工作技能的输出示例文件。
3. 将输出元素拆分为数据、文字和混合三类。
4. 把重要输出元素映射回原始资料或可复现计算。
5. 判断该工作可孵化、部分可孵化或不可孵化。
6. 生成中文验收场景，让用户确认"做到什么样才算对"。
7. 用户确认后，把验收场景拆成可验证规则和人工验收项。
8. 校验用户提供的工作技能包名称，并规范化为合法的 kebab-case skill name。
9. 按 references/package-composition-rules.md 设计包结构。
10. 生成 SKILL.md、必要的 references/，以及需要的 scripts/ 或 assets/。
11. 如果存在原始资料和结果样例配对，用推导出的工作技能步骤回放生成新结果，并和用户提供的工作结果对比。
12. 运行 python scripts/quick_validate.py <工作技能文件夹>。
13. 校验通过后，打包生成 .skill 文件。
14. 汇报生成文件、校验结果、包路径、样例回放验证结果和未解决风险。

数据与文字规则

数据元素必须保持真实和可追溯。不得编造数字、日期、人名、金额、字段、排名、状态、来源引用或计算结果。缺失时使用 N/A、unavailable，或要求用户补充输入。

文字元素允许 AI 在输出示例、来源事实、语气和风险边界内进行总结、改写、结构化和润色。

混合元素必须先锁定数据，再围绕数据生成文字。文字不得改变数据含义。

输出示例规则

已完成工作结果文件是工作技能的输出基准。后续输出应保留它的稳定结构、字段、格式、风格、内容颗粒度和交付形态，同时用新用户输入替换具体内容。

当用户同时提供原始资料和对应工作结果时，该工作结果也是验收目标。孵化器应尽量用原始资料回放推导出的工作技能步骤，并把新结果与原工作结果对比，记录一致、接近、偏差和不可验证项。

如果结果文件是 Excel、DOCX、PPT、PDF、图片、HTML 等固定格式产物，在可用时把副本或明确指针放入工作技能包的 assets/，并在 references/output-example.md 或 references/output-template.md 中记录对齐规则。

停止条件

出现以下情况时，不生成最终工作技能包：

• 用户只有结果文件，没有原始资料。
• 大部分事实性输出无法追溯到输入或可复现计算。
• 该工作主要是一次性判断，没有稳定可重复结构。
• 需要外部账号、权限、审批、支付或生产系统，但未获得授权。
• 用户未确认验收场景时，不生成最终工作技能包，只输出待确认草稿。

遇到阻塞时，输出缺失输入清单和安全的局部设计，不编造规则。