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会话技能提炼器

AI Agent 更新于 2026.08.29

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_3c6cb52e/skillify-jugs。

技能介绍

它解决什么问题

很多工作流在重复跑过三四遍之后才被发现「其实可以固化下来」：临时调试脚本、手动发版的一串命令、提 PR 前的固定检查清单。这些步骤散落在聊天历史里，靠人记住。Skillify 做的事情就是反过来——从当前会话自动提炼出一份可复用的 SKILL.md，让下次触发同类型任务时模型能自己接上上下文。

技能如何工作

它不急着动手写文件，而是先把整段对话历史当作输入做一遍分析：

  • 识别被执行的重复流程，包括输入参数、按顺序的步骤、每步的产物与成功标准
  • 重点标注用户中途纠正过的点——这类修正往往是写进 skill 的硬规则
  • 记录用到了哪些工具、权限、子 agent，以及最终交付物是什么（不只是「写了代码」，而是「CI 全绿的 PR 已合并」）

然后进入分轮访谈，全程使用 AskUserQuestion 交互，不用纯文本提问。Round 1 确认 skill 名称与目标；Round 2 给出高层步骤列表，并确认参数、执行方式（inline 留在当前会话还是 fork 到子 agent）以及保存位置（.claude/skills/ 的 repo 级还是 ~/.claude/skills/ 的个人级）；Round 3 逐步骤追问产物、成功标准、是否需要 [human] 检查点、哪些步骤可并行、硬性约束；Round 4 确认触发时机与触发短语。

访谈收敛后才写文件，要求每步标注 Success criteria（必填）、Execution、Artifacts、Human checkpoint、Rules，并规范 allowed-tools、when_to_use 等 frontmatter。写入前先把完整 SKILL.md 以 yaml 代码块输出供人工 review，确认后再落盘。

适用边界与注意点

  • 只适合已经发生过的事：它分析的是本会话的历史，无法凭空设计没做过的流程
  • 访谈深度可调：流程简单时应尽快收敛，避免过度提问；步骤超过三个才值得逐条展开
  • 不可逆操作必须留检查点：合并、发消息、删除类步骤要显式标注 Human checkpoint
  • 保存位置要选对：依赖项目上下文的进 repo，跨项目通用的进个人目录
  • 它只负责生成 skill，不负责运行或维护已有的 skill，后续迭代仍要直接编辑 SKILL.md

使用场景

  • 刚手动跑完一套联调流程并反复改过命令，想把可复用步骤固化为 skill，下次直接复现。
  • 多次被要求按同一格式回复周报，希望把模板和确认环节沉淀成个人 skill。
  • 反复执行带人工确认的发布步骤，想固化成功标准与执行方式，减少重复说明。

适合人员

  • 常在 Claude Code 里重复同一套开发流程的工程师，想把操作固化下来。
  • 需要跨多个仓库维护可复用工作流的技术负责人，想统一团队的执行步骤。
  • 经常手工执行发布或检查任务的 DevOps 工程师，希望明确成功标准和人工检查点。