| name | meta-skill-creator |
| description | 创建、重构或验收可复用技能包。适用于把重复工作流做成跨宿主能力包,并明确触发规则、第一动作、渐进加载、资产模板、脚本校验、触发评测、基线对比、验收证据、闭环治理、公开交付边界和不可伪造的运行证明;也适用于清理冗余参考、拆分人读模板与机器结构数据、补齐首次公开前的验收记录、记录运行反馈、生成写回或不写回决定。当用户提到"做一个 skill / 改 skill / 优化 skill / 评审 skill / 加 trigger eval / 加 release gate / 加 baseline / 准备开源 / 做闭环 / 写回改进"时,必须使用本技能;不要用普通提示词改写 SKILL.md。一旦涉及 skill 设计、改写、评审、对比、验收、量化打分、冗余清理、frontmatter 加字段、加 license、加 compatibility、闭环复盘,立刻调用本 skill。 |
| compatibility | Requires Python 3.10+. Local scripts use python3; offline evidence fetch only requires local files, online fetch requires network access. |
| allowed-tools | Read Glob Grep Bash(python3:*) Write Edit |
| license | MIT |
元技能创建器
用这个技能把可重复工作流做成能运行、能验收、能迁移的技能包。产物不是“更长的提示词”,而是一个默认入口很轻、细节按需加载、校验方法可复现的能力包。
核心契约
- 从用户真实工作流出发,不从个人偏好的模板出发。
- 用户明确要求创建、重构或评审 skill 时,直接进入对应路线;领域研究用来决定怎么把它做对,不用来推翻用户的创建意图。
SKILL.md 只保留路由面:触发、第一动作、渐进加载、硬停止和验证。
- 详细研究、产品设计、包计划、触发评测、验收方法和模板放到
references/、assets/、evals/、scripts/。
- 需要补全模糊意图、让用户多次选择或先锁 MVP 再批量生成的 skill,必须设计 Codex
request_user_input / Claude Code AskUserQuestion 等宿主原生决策面;Markdown 选择卡只能是降级等待界面,不能冒充真实确认。
- 图片、视频、演示文稿、文档、报表、仪表盘或其他渲染产物,优先检查 Image2 / 宿主原生能力;MCP、脚本、SVG、静态预览是降级或辅助路线,必须有降级证据。
- 外部材料只能抽象成质量原则;不要复制别人的命名、页面结构、视觉系统、提示词、示例或商业话术。
- 顶级创建规则必须先写清触发边界、用户结果、范围、证据模型、阶段契约、产物链、工具路线、验收标准、失败处理和写回规则;不能只写流程口号。
- 每次交付都要闭环:记录运行证据、评审发现、
writeback / proposal / none-with-reason / blocked 决策,并把可复用学习写回对应 reference、template、validator、eval 或 example。
渐进加载
只读当前阶段需要的文件:
| 当前阶段 | 读取 | 何时使用 |
|---|
| 顶级创建规则 | references/creation-rule-standard.md | 用户要求规则、规范、流程、验收标准、Critical/Fetch/Deep Thinking/Review 阶段契约,或要评审“创建规则是否足够顶级”。 |
| 意图与领域研究 | references/intent-domain-research.md、assets/domain-research-brief-template.md | 用户输入模糊、领域陌生或缺少关键材料;先写领域研究简报,证据不足标 research-needed。 |
| 表面与产物链 | references/experience-surface-model.md | Skill 要产出文件、媒体、截图、演示文稿、报告、仪表盘或其他可见产物。 |
| 产品化设计 | references/product-design.md | 需要决定包内文件、3 分钟可见结果、用户旅程或首次公开表面。 |
| 运行契约 | references/skill-contract.md | 写入或改动候选技能包前使用。 |
| 来源抽象边界 | references/source-abstraction-boundary.md | 使用外部案例、内部样例或竞品材料时,先抽象再重写。 |
| 包计划 | assets/package-plan-template.md | 编辑前映射 SKILL.md、参考文件、资产、脚本、评测和示例。 |
| 多模态/工具路线 | references/multimodal-tooling.md、assets/multimodal-prompt-brief-template.md | Skill 依赖 Image2、宿主媒体能力、MCP、本地渲染器或脚本;先记录本地能力清单和多模态简报。 |
| 交互式决策与 MVP 门 | references/interactive-mvp-product-skill.md | Skill 要在模糊意图下弹多决策、锁定风格/封面/首屏/MVP 后批量生产,或要跨 Codex、Claude Code 宿主复用确认流程。 |
| 评测设计 | references/evaluation-method.md、evals/trigger-eval.json | 设计触发评测、输出评测、基线对比、回归或验收检查。 |
| 发布门禁 | references/release-gate.md、assets/acceptance-run-template.md | 声称可以分发、迁移或交付给别人使用前。 |
| 闭环治理 | references/closed-loop-governance.md、assets/loop-run-record-template.md | 验收、失败、复盘、漂移、发布准备或用户要求“闭环”时;必须写明运行记录和写回决策。 |
assets/ 里的 .md 是给人填写的工作模板,.json 是给脚本或校验读取的结构数据;只有创建对应产物时才读取。scripts/ 只在校验、转换或打包时运行,不要把脚本内容粘进对话上下文。
工作流
- Critical Thinking:将明确的创建、重构、评审、包计划或发布准备请求路由为
new-skill、refactor-skill、evaluate-skill、package-plan 或 release-prep;写清用户结果、范围、非目标、风险和第一证据路线。明确的创建请求固定进入 new-skill,不因任务看起来一次性而被否决。
- Fetch:只收集会改变包决策、产物表面、工具路线或验收标准的证据;包括用户材料、本地包、Graphify/搜索、官方/平台文档、高信号样例、反证和不可得路径。
- Deep Thinking:把证据综合成触发边界、输入输出、产物链、本地能力路线、交互式决策面、MVP 锁定门、包结构、评测计划和公开失败模式。
- Build:只创建或修改当前目标必须触碰的最小文件集;每个新增文件或规则必须绑定一个具体失败模式。
- Review:运行包校验、闭环校验和领域校验;报告结构证据、产物证据、运行/工具证据、基线证据和人工确认分别证明了什么。
- Loop:填写运行记录;决定
writeback、proposal、none-with-reason 或 blocked;只有可复用学习才写回规则,不能把聊天总结冒充闭环。
包结构
默认文件:
SKILL.md:轻入口,负责触发和执行契约。
references/:领域规则、产品模型、能力路线、来源抽象、评测方法、发布门禁。
assets/:可填写模板、工作表、结构数据或提示词简报。
scripts/:确定性校验、转换、渲染或包检查。
evals/:触发评测和回归用例。
examples/:小而真实的输入/输出示例,不写私有历史、内部评分或假运行证据。
只有当新文件能防止具体失败,或能让 Skill 更容易跑通时才添加。不要为了保存研究笔记而新增参考文件。
硬停止
遇到以下情况先停止并说明阻塞:
- 用户没有提出创建、重构或评审 skill,而任务只需一次性提示词或普通交付。
- 领域表面靠猜,没有用户材料、本地证据或当前来源证据支撑。
- 多模态 Skill 没有本地能力清单和输出证据路线。
- 需要用户多轮决策或 MVP 确认,却没有原生选择工具、降级等待界面、确认状态字段和批量生成停止规则。
- 包依赖生成文件,但没有办法证明文件、截图、媒体或渲染结果存在。
- 触发范围和另一个活跃技能包重叠,却没有路由边界。
- 设计会暴露私有评测历史、内部复盘、实现伤痕,或让人看出模仿某个外部项目。
验证
在包根目录运行:
python scripts/check_meta_skill_package.py .
python scripts/check_closed_loop.py .
如果生成的包有自己的脚本,也要按实际产物运行。验证时必须分清结构检查、生成产物证据、运行/工具证据和人工验收;一个层面的通过不能替代全部通过。
顶级创建规则的最低验收:
- Critical Thinking 通过:任务类型、用户结果、范围、非目标、风险和第一证据路线明确。
- Fetch 通过:可用证据扫查已尝试,在线来源在需要时已检查,反证和不可得路径已记录。
- Deep Thinking 通过:包合同、产物链、工具路线、验收计划和文件写入位置能被审查。
- Review 通过:验证命令、产物证据、证明层级、ready 级别、失败处理和闭环决策明确。
最终报告
用中文报告:改了哪些文件、包决策、触发边界、渐进加载图、校验命令、证明层级、闭环决策和剩余风险。给一个小的前后对照或输出片段,让用户能判断这个技能包是否真的更容易使用。