Agent 技能优化器
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技能介绍
要解决什么问题
已有 SKILL.md 常常不是结构问题,而是触发不准、描述泛化或正文过长。这个技能面向已存在的 Agent Skill,把“怎么改得更好”拆成可检查的三件事:文件是否合规、内容是否清晰、描述是否能让模型在正确任务上被唤起。
它如何工作
- Specification:检查 frontmatter、
name、description、正文长度和引用路径,先用机械规则排除加载失败。 - Best Practices:判断范围是否单一、指令是否过度死板、是否有
gotchas和输出模板,避免把技能写成通用教程。 - Description Optimization:把“Helps with X”改写成具体意图与关键词,给出前后对比,减少漏触发和误触发。
流程会先确认问题,再快照原文件,生成按严重度分级的报告,并等待批准后再写入修改。
适用边界
它不创建新技能,也不负责 eval 基线、触发率测量或行为级回归验证;需要完整评估迭代时,应交给 skill-creator。
使用场景
- 发布前检查 `SKILL.md` 的 frontmatter、名称与正文长度,找出校验失败字段。
- 当技能未按预期触发时,重写 description 的意图表达和具体关键词,并给出前后对比。
- 审查已有技能是否覆盖多个不相关领域,提出拆分、补充 gotchas 或输出模板的修改。
- 把冗长正文压到建议范围内,将参考资料移入 `references/` 并写明读取触发条件。
适合人员
- 维护 Claude/Agent 技能的工程师,想让已有 `SKILL.md` 通过结构校验并减少误触发。
- 负责内部 Agent 工具链的平台工程师,要在发布前统一审查技能描述、正文长度和引用路径。
- 写技能文档但不懂校验规则的开发者,需要把 vague 描述改成具体意图和关键词。
- 迭代已有 AI Agent 技能的独立开发者,想快速定位 scope 过宽、缺少 gotchas 或示例不足的问题。