智能技能生成器

要解决什么问题

把一个模糊想法变成可用技能，通常要手工整理触发场景、目录结构、SKILL.md、脚本/参考/资源、验证和打包。这些环节分散，容易留下 TODO、错误 frontmatter、空目录或资源冗余。SKILL撰写 用自然语言描述作为入口，减少反复查规范的成本。

它如何工作

• 先做需求采集与分析：提取核心功能、输入、输出、触发场景、交互方式和自动化需求；信息不足时最多追问 2 轮、每轮不超过 3 个问题。
• 再决策技能结构：判断采用工作流型、任务型、交互型、自动化型或参考型；按需创建 scripts/、references/、assets/，不为简单任务过度建目录。
• 生成阶段覆盖 SKILL.md、配套脚本、引用文档和资源文件。SKILL.md 使用祈使句、触发词、用户请求示例、资源引用和完整工作流；交互型技能还要给出可用弹窗 HTML、sendPrompt 按钮和文件上传约束。
• 验证阶段检查 SKILL.md 是否存在、YAML frontmatter 是否合法、name 是否小写加连字符、description 是否完整、是否设置 agent_created: true、是否残留 TODO；脚本需可独立执行。
• 通过后打包为 .zip，并指导本地触发测试和 SKILLHUB 发布。

适用边界与注意点

适合明确输入输出、能拆成可复用流程的技能；不适合目标含糊、安全边界不清或需要人工兜底的高风险任务。生成结果仍需开发者验证实际文件、权限和运行环境，尤其是中文路径、大文件逐文件传输、定时任务和第三方依赖。不要在技能里写入密钥、密码或危险操作。