技能介绍

要解决什么问题

Agent Skill 往往写成「大而全」的说明文档：触发条件模糊、正文越堆越长、改一处顺手重写风格、上线前缺少可验证标准。结果是模型该用不用、维护者不敢动、打包验证才发现结构错误。本技能把 Andrej Karpathy 针对 LLM 编程的四条原则，直接映射到 SKILL.md 的编写与迭代，并在 skill-creator 的编辑阶段提供对照检查。

技能如何工作

四条原则在 Skill 场景下的含义如下：

先思考：写 description 前先列触发/不触发的正反例；意图不清时列出多种理解，不静默选一种；动笔前明确「解决什么问题、边界在哪」。
保持简单：正文只保留核心流程（目标约 10k 字内或按需加载）；重复逻辑放 scripts/，模板与静态资源放 assets/，细节下沉 references/。
精准修改：只改与本次任务相关的段落；匹配已有祈使句、第三人称风格；不删已有 references/ 除非明确要求；每处改动能追溯到用户请求。
目标驱动：成功标准要可验证（具体触发与行为，而非「更好用」）；配合 package_skill.py 零错误打包，并用示例场景手动测触发。

在 Step 4（编辑 Skill） 加载本技能，按检查清单过一遍；Step 5 在打包后额外做触发词与结构验证；Step 6 把迭代结论写入 references/learnings.md。

适用边界

本技能是写作与改稿规范，不替代 skill-creator 的工具链，也不生成 Skill 正文。原观察与示例见仓库 andrej-karpathy-skills；更细的正误对照在 references/examples.md。若你已有成熟 Skill 模板且团队规范不同，以团队规范为准，本技能主要对齐「少废话、可验证、可维护」的通用底线。