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Skill 质量评分审查

Skill 质量评分审查

AI Agent 更新于 2026.08.29

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_24c316b5/skill-quality-rating。

技能介绍

解决什么问题

很多 Skill 的 frontmatter 和正文看起来能跑，但 description 触发条件模糊、边界不清，SKILL.md 又过长或把一次性细节都堆在一起。Agent 在调用时容易误触发、漏触发，维护者也难判断哪些 Skill 需要先重构。

审查如何工作

该技能按 desc、body、full 三种模式工作。Description 阶段检查动作清晰度、触发条件、排除边界、原子性、简洁性和命名一致性，每项 0-2 分，满分 12 分。Body 阶段检查渐进式披露、体积控制、步骤结构化、指令风格、模板化、脚本封装和错误处理，满分 14 分。两阶段合计按 22-26、15-21、8-14、0-7 给出优秀、合格、需改进、不合格等级。批量模式会扫描 Skill 目录，逐个输出报告并汇总排序，优先暴露低分项。

适用边界

它适合评审基于 SKILL.md 的 Agent 技能说明，不适合替代真实任务回归测试。评分依赖给定评分标准，低分时会给重构建议，但仍需结合实际运行结果判断。

使用场景

  • 发布 Agent 技能前，审查 description 是否能准确触发、边界是否清楚。
  • 维护多个技能仓库时，批量扫描 SKILL.md，找出低分 Body 需要重构的项。
  • 编写新 SKILL.md 时，检查正文是否拆分导航、步骤是否结构化并覆盖错误处理。
  • 评审他人提交的技能说明，按 Description 与 Body 维度给出可复核的评分报告。

适合人员

  • 维护 Agent 技能库的工程师，需要统一评分标准找出描述或正文薄弱的 skill。
  • 编写 Claude 或 Anthropic 风格技能说明的开发者，需要审查 description 触发条件和排除边界。
  • 负责技能上架评审的产品或平台工程师，需要对多个 SKILL.md 输出排序和质量分布。
  • 重构旧技能文档的 AI 工程负责人，需要定位正文过长、步骤混乱和缺少错误处理的项。