技能介绍

要解决什么问题

很多「专家」类 Agent 只是把公开资料拼进提示词，回答像百科摘抄，缺少可复用的判断步骤和职业伦理边界。本技能面向的是另一件事：把某个职业身份蒸馏成一套可运行的「专业认知操作系统」——视角内核、分析框架、表达规范，以及明确「绝不会做什么」和「做不到什么」。它与模仿具体个人的「人物 Skill」不同，依据的是专业文献、法规、案例与行业共识，而不是某人的语录。

技能如何工作

触发场景包括「创建 XX 专家」「生成 XX 职业 Skill」「需要一个 XX 领域顾问」等。整体流程带强制确认检查点，避免在未对齐信息前就写出成品。

Phase 0 入口分流：区分明确职业与模糊需求（例如「帮我看合同风险」会收敛到合同法专家并调整采集重点）。
Phase 1 六维度采集：学科基础、法规规范、方法论、典型案例、行业实践、表达规范；可选上传 PDF/Word/Markdown，经 parse_document.py 归入对应维度。
Phase 1.5 / 2.5：展示各维度摘要、缺口与矛盾，须用户确认、补充或重采后才能继续。
Phase 2 框架提炼：知识体系、分析步骤、决策启发式、伦理与能力边界，并融合用户风格偏好。
Phase 3～4：用 generate_skill.py 生成符合 clawhub 结构的 SKILL.md，再用 validate_structure.py 做结构、边界与风格验证；可选双 Agent 精炼。
跨学科路径（可选）：T 型配置（主领域约 70% + 辅助领域），并行采集、知识融合与表达能力增强后同样生成并验证。

适用边界与注意点

用户私有资料优先级最高，应覆盖公开采集结果；简单检索不必为此写额外脚本。
参考文档（如 collection-dimensions.md、skill-template.md）仅在对应阶段读取，以保持上下文简洁。
产出须满足 clawhub 规范：SKILL.md、scripts/、references/、assets/；本技能是生成器，不是某个固定领域的现成顾问。