mirror of
https://git.openapi.site/https://github.com/desirecore/market.git
synced 2026-06-06 08:30:42 +08:00
feat: skills i18n 改造（schemaVersion 1.1，零向后兼容） (#1)
* feat: skills i18n 改造 — schemaVersion 1.1，零向后兼容
把 21 个 skills + 1 个 agent + manifest/categories 全量迁移到 schemaVersion 1.1
的 i18n 结构，配套 CI AI 翻译流水线（GitHub Models）与本地工具链。
## 关键变更
### 数据结构（破坏性，schemaVersion 1.0 → 1.1）
- SKILL.md: 顶层 name 改为 ASCII slug（== 目录名，符合 agentskills.io 规范）；
中文显示名/short_desc/description 全部迁入 metadata.i18n.<locale>
- agents/<id>/agent.json: shortDesc/fullDesc/tags/persona.{role,traits} 迁入
i18n.<locale>；changelog[].changes 改为 { <locale>: string[] } 对象
- categories.json: 每个分类的 label/description 迁入 i18n.<locale>，顶层只剩
color/icon
- manifest.json: 加 supportedLocales / defaultLocale；顶层 description 迁入
i18n.<locale>
### Body 文件结构
- 根 SKILL.md = frontmatter + default_locale (en-US) body
- SKILL.<locale>.md = 各 locale 的 markdown body（首行 <!-- locale: xx --> 自校验）
### 工具链（scripts/i18n/）
- glossary.json: zh→en 术语表 + do_not_translate 白名单
- schema/skill-frontmatter.schema.json: i18n frontmatter JSON Schema
- validate-i18n.py: 8 条校验规则（name 合规 / locale 完整性 / hash 一致性等）
- translate.py: GitHub Models / Anthropic 双 backend，sha256 增量翻译
- migrate.py: 一次性迁移脚本（旧格式 → i18n 结构）
### CI（.github/workflows/）
- i18n-validate.yml: PR 触发跑 validate + translate --check
- i18n-translate.yml: PR 触发用 GitHub Models（默认 openai/gpt-5-mini）翻译缺失
locale，自动追加 commit；可切到 ANTHROPIC_API_KEY 走 Claude
### 文档
- docs/I18N.md: 作者贡献指南（schema 说明 / 提交流程 / 常见问题）
- README.md: 加多语言段落
## 验证
- uv run scripts/i18n/validate-i18n.py: OK，49 文件 0 错误
- uv run scripts/i18n/translate.py --check: 0 stale locale
- 21 skills 标题数 zh-CN == en-US 严格对齐（最大 66=66）
- skills-ref 规范校验：全部通过（顶层 name ASCII slug + description 单字段）
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
* fix(i18n): 修复 PR #1 review 反馈的 6 项问题
- schema: translated_by 正则放宽为 ^(human|ai:[A-Za-z0-9._:/-]+)$，接受
'ai:github:openai/gpt-5-mini' 这类 backend:model 形式（CI 翻译输出格式）
- README + docs/I18N.md: 修正"CI 用 Claude API"误导描述，正确说明默认是
GitHub Models（openai/gpt-5-mini）+ GITHUB_TOKEN，可选切到 Anthropic
- skills/minimax-tts/SKILL.md & SKILL.zh-CN.md: 删除多余的 ``` 闭合，避免
Markdown 后续渲染错乱
- skills/docx/SKILL.md: 翻译时丢失的 • Unicode escape 示例已恢复，
与 zh-CN 版本对齐
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
---------
Co-authored-by: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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GitHub
355
skills/skill-creator/SKILL.zh-CN.md
Normal file
355
skills/skill-creator/SKILL.zh-CN.md
Normal file
@@ -0,0 +1,355 @@
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<!-- locale: zh-CN -->
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# skill-creator 技能
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## L0：一句话摘要
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引导用户将需求、经验和工作流封装为结构化的 SKILL.md 技能包。
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## L1：概述与使用场景
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### 能力描述
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skill-creator 是一个**元技能（Meta-Skill）**，赋予 Agent 创建和编辑技能的能力。技能是模块化、自包含的能力包，通过 SKILL.md 为 Agent 提供专业知识、工作流和工具集成——将 Agent 从通用助手转变为领域专家。
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### 使用场景
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- 用户想把反复执行的工作流封装为可复用技能
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- 用户想创建新技能教会 Agent 新的能力
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- 用户想更新已有技能、优化其效果
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- 用户分享了参考资料，需要组织为结构化的技能包
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### 核心价值
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- **沉淀经验**：将个人知识和工作流固化为可复用的 Skill
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- **自我扩展**：创建的技能让 Agent 能力持续增长
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- **规范化**：生成符合标准的 SKILL.md，确保技能系统正确解析和分发
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## L2：详细规范
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### 关于技能
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技能是模块化、自包含的能力包，为 Agent 提供：
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1. **专业工作流** — 特定领域的多步骤流程
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2. **工具集成** — 处理特定文件格式或 API 的指南
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3. **领域知识** — 公司规范、业务逻辑、专业 Schema
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4. **捆绑资源** — 脚本、参考文档和资产文件
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### 核心原则
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#### 简洁优先
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上下文窗口是公共资源。技能与系统提示、对话历史、其他技能元数据和用户请求共享上下文窗口。
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**默认假设：AI 已经非常聪明。** 只添加 AI 不知道的内容。对每条信息问自己："AI 真的需要这个解释吗？" "这段话值得它的 Token 成本吗？"
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优先使用简洁的例子而非冗长的解释。
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#### 设置适当的自由度
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根据任务的脆弱性和可变性匹配指令的具体程度：
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- **高自由度（文本指引）**：多种方案都可行时，决策依赖上下文
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- **中自由度（伪代码或带参脚本）**：存在首选模式，允许一定变化
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- **低自由度（固定脚本，少量参数）**：操作脆弱易错，一致性至关重要
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#### 渐进式披露
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技能使用三层加载系统高效管理上下文：
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1. **元数据（name + description）** — 始终在上下文中（~100 词）
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2. **SKILL.md body** — 技能触发时加载（<5k 词）
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3. **捆绑资源** — Agent 按需加载（无限制，脚本可直接执行无需读入上下文）
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### 技能结构
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```
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skill-name/
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├── SKILL.md （必须：技能定义文件）
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├── scripts/ （可选：可执行脚本）
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├── references/ （可选：参考文档）
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└── assets/ （可选：输出用资源文件）
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```
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#### SKILL.md 格式
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SKILL.md 由两部分组成：**Frontmatter（YAML 元数据）** 和 **Body（Markdown 指令）**。
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##### Frontmatter 字段
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**必填**：
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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|------|------|------|
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| `description` | string | 技能用途描述。**必须包含 "Use when" 触发提示**——AI 据此判断何时使用该技能 |
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**推荐**：
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| 字段 | 类型 | 说明 | 默认值 |
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|------|------|------|--------|
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| `name` | string | 技能显示名称 | 目录名 |
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| `version` | string | 语义版本号（如 `1.0.0`） | — |
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| `type` | enum | `procedural` / `conversational` / `meta` | — |
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| `risk_level` | enum | `low` / `medium` / `high` | — |
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| `status` | enum | `enabled` / `disabled` | `enabled` |
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| `tags` | string[] | 标签列表 | — |
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| `metadata` | object | `author`、`updated_at` | — |
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**功能控制**：
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| 字段 | 类型 | 默认 | 说明 |
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|------|------|------|------|
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| `disable-model-invocation` | boolean | `true` | `true`=L0+L1 自动注入 system prompt（按需加载，体积小）；`false`=L0+L1+L2 完整内容注入 system prompt |
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| `user-invocable` | boolean | `true` | `false`=不出现在命令补全，仅作为背景知识 |
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| `allowed-tools` | string[] | — | 限制执行时可用的工具列表 |
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||||
| `requires` | object | — | 依赖声明：`tools`、`optional_tools`、`connections` |
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||||
完整字段表（含市场发布、JSON 输出、fork 执行等高级字段）见 [references/desirecore-format.md](references/desirecore-format.md)。
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||||
> **Claude Code 兼容说明**：Claude Code 仅使用 `name` + `description`（+ 可选 `license`、`compatibility`）。这些字段在 DesireCore 中完全合法——DesireCore 格式是 Claude Code 的超集。
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##### Body 结构
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**推荐使用 L0/L1/L2 分层**：
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```markdown
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# skill-id 技能
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## L0：一句话摘要
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用一句话描述这个技能做什么。
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## L1：概述与使用场景
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### 能力描述 / ### 使用场景 / ### 核心价值
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## L2：详细规范
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### 具体操作步骤 / ### 错误处理
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```
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分层加载机制：
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- **L0**（~50 字）：快速理解技能做什么
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- **L1**（~300 字）：判断是否适用于当前任务
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- **L2**（不限）：完整的执行指南
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> 分层不是强制的。如果技能内容简短（<100 行），可以不分层——解析器会以整段内容作为 fallback。Claude Code 的无分层格式在 DesireCore 中同样正常工作。
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#### Bundled Resources
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##### Scripts（`scripts/`）
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可执行代码（Python/Bash 等），用于需要确定性可靠性或被反复编写的任务。
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- **何时使用**：相同代码被反复编写，或需要确定性可靠性
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- **示例**：`scripts/rotate_pdf.py`（PDF 旋转）、`scripts/fill_form.py`（表单填充）
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- **优势**：Token 高效，确定性，可直接执行无需读入上下文
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- **注意**：脚本可能仍需被 AI 读取以做环境适配
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##### References（`references/`）
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文档和参考资料，按需加载到上下文中。
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- **何时使用**：AI 工作时需要参考的详细文档
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- **示例**：API 文档、数据库 Schema、领域知识、公司政策
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- **最佳实践**：大文件（>10k 词）在 SKILL.md 中提供 grep 搜索模式
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- **避免重复**：信息只放 SKILL.md 或 references 中的一处
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##### Assets（`assets/`）
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不加载到上下文、而是用于输出的文件。
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- **何时使用**：技能需要在最终输出中使用的文件
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- **示例**：PPT 模板、HTML 骨架、logo 图片、字体文件
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- **优势**：将输出资源与文档分离
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#### 不应包含的内容
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技能应只包含 AI 执行任务所需的文件。**不要**创建：README.md、INSTALLATION_GUIDE.md、CHANGELOG.md 等辅助文档。
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### 渐进式披露模式
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保持 SKILL.md body 在 500 行以内。接近限制时拆分到 references。
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**模式 1：高层指南 + 参考文件**
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```markdown
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# PDF Processing
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## Quick start
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[核心代码示例]
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## Advanced features
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- **Form filling**: See [FORMS.md](FORMS.md)
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- **API reference**: See [REFERENCE.md](REFERENCE.md)
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```
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**模式 2：按领域组织**
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```
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bigquery-skill/
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├── SKILL.md (overview)
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└── references/
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├── finance.md
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├── sales.md
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└── product.md
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```
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用户问销售指标时，AI 只读 sales.md。
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**模式 3：基本内容 + 条件高级内容**
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```markdown
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## Editing documents
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For simple edits, modify the XML directly.
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**For tracked changes**: See [REDLINING.md](REDLINING.md)
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```
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**重要**：避免深层嵌套引用——references 只从 SKILL.md 直接链接一层。长 reference 文件（>100 行）在顶部加目录。
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### 创建流程
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1. 用具体例子理解技能需求
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2. 规划可复用资源（脚本、参考、资产）
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3. 初始化技能（运行 init_skill.py）
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4. 编辑技能（实现资源，编写 SKILL.md）
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5. 验证技能（运行 quick_validate.py）
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6. 安装技能
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7. 迭代优化
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#### 步骤 1：理解技能需求
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跳过此步仅当技能的使用模式已经完全清晰。即使处理已有技能时，此步仍有价值。
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通过具体例子理解技能将如何被使用。例如构建 image-editor 技能时：
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- "这个技能应支持哪些功能？编辑、旋转、其他？"
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- "能举几个使用场景吗？"
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- "什么操作应该触发这个技能？"
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避免一次问太多问题——从最重要的开始，按需跟进。当对技能应支持的功能有清晰认知时，结束此步。
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#### 步骤 2：规划资源
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分析每个例子：
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1. 考虑如何从零执行
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2. 识别哪些脚本、参考、资产在反复执行时有帮助
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示例分析：
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- `pdf-editor` 处理"旋转 PDF"→ 每次都要写相同代码 → `scripts/rotate_pdf.py`
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- `frontend-webapp-builder` 处理"创建 todo app"→ 每次都要写样板代码 → `assets/hello-world/`
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- `big-query` 处理"今天多少用户登录"→ 每次都要查 Schema → `references/schema.md`
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#### 步骤 3：初始化
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使用 init_skill.py 创建模板：
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```bash
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# DesireCore 完整格式（默认，推荐）
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scripts/init_skill.py <skill-name> --path <output-directory>
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# Claude Code 基础格式
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scripts/init_skill.py <skill-name> --path <output-directory> --format basic
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```
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默认生成 DesireCore 格式（含完整 frontmatter + L0/L1/L2 结构）。`--format basic` 生成 Claude Code 兼容的最小格式。
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初始化后，根据需要定制或删除生成的示例文件。
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#### 步骤 4：编辑技能
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##### 学习设计模式
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根据技能需求查阅参考：
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- **多步骤流程**：见 [references/workflows.md](references/workflows.md)
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- **输出格式标准**：见 [references/output-patterns.md](references/output-patterns.md)
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||||
##### 从资源开始
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先实现步骤 2 识别的资源文件（scripts/、references/、assets/）。此步骤可能需要用户输入，如品牌资产需要用户提供 logo。
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添加的脚本必须实际运行测试，确保无 bug 且输出符合预期。不需要的示例文件应删除。
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##### 编写 SKILL.md
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**Frontmatter 编写要点**：
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- `description` 是最关键的字段——AI 据此判断何时触发技能
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- 在 description 中包含 "Use when" 触发提示和典型使用场景
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- 所有 "when to use" 信息放 description 中，不放 body 里（body 只在触发后加载）
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**Body 编写要点**：
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- 始终使用祈使句/不定式形式
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- L0 不超过一句话
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- L1 用于判断适用性，不超过 300 字
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- L2 放完整的操作步骤、API 调用、错误处理
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#### 步骤 5：验证
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```bash
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scripts/quick_validate.py <path/to/skill-folder>
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```
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验证 SKILL.md 格式、frontmatter 字段合法性和目录结构。
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#### 步骤 6：安装
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**方式 A：通过 API 安装（推荐，需 Agent Service 运行中）**
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```bash
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PORT=$(cat ~/.desirecore/agent-service.port 2>/dev/null)
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# 安装为全局技能（所有 Agent 可见）
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curl -k -X POST "https://127.0.0.1:${PORT}/api/skills" \
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||||
-H "Content-Type: application/json" \
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-d "{\"skillId\": \"<skill-name>\", \"content\": \"$(cat path/to/SKILL.md | jq -Rsa .)\"}"
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||||
# 安装为 Agent 级技能（仅指定 Agent 可见）
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||||
curl -k -X POST "https://127.0.0.1:${PORT}/api/agents/<agentId>/skills" \
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||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d "{\"id\": \"<skill-name>\", \"fullContent\": \"$(cat path/to/SKILL.md | jq -Rsa .)\"}"
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||||
```
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||||
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||||
**方式 B：文件系统直写**
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```bash
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# 全局技能
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cp -r path/to/skill-name ~/.desirecore/skills/
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# Agent 级技能
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||||
cp -r path/to/skill-name ~/.desirecore/agents/<agentId>/skills/
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```
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||||
**方式 C：打包为 .skill 文件（Claude Code 兼容）**
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||||
```bash
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||||
scripts/package_skill.py <path/to/skill-folder>
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||||
```
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||||
生成 `skill-name.skill` 文件（ZIP 格式），可在 Claude Code 中使用。
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||||
**安装完成后，必须向用户报告**：
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- 技能已安装到的完整路径
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- 安装的作用域（Global / Agent / Project）
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- 如何在后续对话中触发该技能
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#### 步骤 7：迭代
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1. 在真实任务中使用技能
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2. 观察不足或低效之处
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3. 确定 SKILL.md 或资源需要如何改进
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4. 实施修改并再次测试
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### 作用域说明
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技能存在三个作用域层级，按优先级从高到低：
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| 优先级 | 作用域 | 路径 | 可见范围 |
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|--------|--------|------|---------|
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| 最高 | Project | `.claude/skills/` | 当前项目所有 Agent |
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| 中 | Agent | `~/.desirecore/agents/{agentId}/skills/` | 仅该 Agent |
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| 最低 | Global | `~/.desirecore/skills/` | 所有 Agent |
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同名技能按优先级覆盖——高优先级的技能会遮蔽低优先级的同名技能。
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