生成式 Skill 统一管理器
将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_d18c97ea/aladdin-skill-manager。
技能介绍
要解决的问题
自建 Skill 常常散落在多个目录,改完 SKILL.md 后不知道 WorkBuddy 是否加载的是新副本;备份不断堆积,重复 slug、空骨架、字段缺失也容易被忽略。这个技能把本地生成式 Skill 的管理从临时操作变成可追踪的闭环。
工作方式与边界
它先 init 指定统一根目录,再把新建、查看、校验、bump、sync、备份、状态自检和健康扫描集中到一个 Python CLI 中。关键能力包括:
- 骨架生成:在统一根目录生成
SKILL.md与scripts/、references/、assets/,并要求agent_created: true。 - 同步与备份:
sync前会备份目标目录中已有同名 Skill,避免静默覆盖;修改后通常先bump再sync。 - 状态反馈:
status对比本地版本、修改时间与同步副本,输出LIVE、OUTDATED、NOT_SYNCED。 - 健康扫描:
doctor暴露字段缺失、version非法、重复slug、空骨架和未同步项。 - 备份轮转:
clean只处理.backups/与.archive/,避免快照无限增长。
适用边界是本地 Skill 仓库维护与 WorkBuddy 加载目录同步,不负责编辑业务逻辑、从 SkillHub 安装他人技能,也不执行发布流程。
使用场景
- 在本地维护多个自建 WorkBuddy Skill 仓库时,先用 init 指定统一根目录,再用 new 生成骨架。
- 改完 SKILL.md 后,用 bump 升版本并 sync,再用 status 检查 LIVE。
- 同步前担心覆盖旧版本,让技能先把目标目录同名 Skill 备份到 .backups/,再执行 sync。
- 定期用 doctor 扫描字段缺失、重复 slug、空骨架和 NOT_SYNCED,再逐项修复并重新 sync。
适合人员
- 维护自建 WorkBuddy Skill 仓库、希望所有骨架都在同一根目录的本地开发者
- 频繁修改 Skill 后想确认 WorkBuddy 是否已加载最新版本的自动化工程师
- 需要管理备份、归档和同步冲突,避免旧版本被覆盖的个人技术负责人
- 希望用 doctor 暴露字段缺失、重复 slug 与空骨架的 AI 工作流维护者