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以 agent 对话为主扫描源，git 提交和反馈归档为验证补充，发现可复用的高频模式。 不预设模式类型，让模式自然浮现，所有候选由用户判断价值。 仅当用户明确说出"使用 skill-discovery"或"启动 skill-discovery"时触发。 不适用于任何隐式场景。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
分析 git 变更并生成规范的 commit message，遵循 Conventional Commits 格式和中文结构化正文。 自动过滤 AI 供应商文案。仅当用户明确说出"使用 commit-msg"时触发。
引导创建符合团队约定的 SKILL.md 文件。 仅当用户明确说出"使用 my-create-skill"或"启动 my-create-skill"时触发。 不适用于任何隐式场景。
复杂任务前先规划执行策略，明确步骤、依赖、风险。仅当用户明确说出"使用 plan-first"或"启动 plan-first"时触发。不适用于任何隐式场景。
使用 nm-search 或启动 nm-search 时，用于检索小说素材参考；不适用于未显式点名该 Skill 的普通搜索请求。
分析指定改动的上下游影响，追踪调用链，发现潜在缺陷和隐患。仅当用户明确说出"使用 code-review-change"或"启动 code-review-change"时触发。不适用于任何隐式场景。
对项目代码执行全量质量检查，覆盖格式、命名、引用、注释、逻辑、风格、边界、文档八大维度， 生成结构化 Markdown 报告。当用户要求代码审查、代码质量检查、查找代码问题时使用。
| name | skill-discovery |
| description | 以 agent 对话为主扫描源，git 提交和反馈归档为验证补充，发现可复用的高频模式。 不预设模式类型，让模式自然浮现，所有候选由用户判断价值。 仅当用户明确说出"使用 skill-discovery"或"启动 skill-discovery"时触发。 不适用于任何隐式场景。 |
此 skill 仅通过显式调用触发。
必须同时满足：
在使用 agent 的过程中，我们积累了大量隐性知识和工作模式：
如果不主动提炼，这些能力就会流失。 这个 skill 就是让"从经验中提炼能力"这件事本身变得可重复、系统化。
主扫描(agent对话) → 模式浮现 → 验证补充(git/归档) → 覆盖度检查 → 用户判断 → 草案生成
每个阶段的设计理念：
设计理念：agent 对话是主扫描源，git 和归档是验证补充。
特殊场景：用户指定扫描对象时，跳过主扫描 JSONL。
判断扫描方式：
用户指定扫描对象时：
扫描目标：用户指定的对话内容（如"当前对话所有内容"、"这次对话"）
执行步骤：
Step 1: 提取关键节点
- 用户反馈（纠正、抱怨、追问）
- Agent 响应（重做、调整、修复）
- 任务转折点（切换方向、重新规划）
Step 2: 识别模式
- 用户反复纠正的行为（≥2次）
- Agent 反复踩的坑
- 用户反复强调的原则
Step 3: 识别模式关系
- 多个模式是否是同一流程的不同阶段？
- 是否可以整合为一个范式？
- 整合后是否覆盖所有子模式？
Step 4: 输出模式清单
- 如有整合可能，输出整合范式（不是独立列举）
- 包含：范式名称、核心流程、真实案例
Step 5: 评估模式质量（参考）
- 模式来源：当前对话 → 可能需要抽象化（从具体场景到通用范式）
- 执行方法：只有步骤名称 → 可能需要补充方法
- 输出：质量提示（给用户和 my-create-skill 参考）
示例：
用户反复纠正同一类行为：
- "检查上下游影响"（出现12次）
- "看看调用者"（出现8次）
- "整体考虑"（出现6次）
整合输出：改动影响分析范式（不是3个独立模式）
核心流程：定位改动 → 追踪调用链 → 检查副作用 → 输出影响清单
质量提示：
- 来源：当前对话 → 创建 skill 时需通用化（从具体项目到通用范式）
扫描目标：
~/.claude/projects/{project-name}/*.jsonl~/.cursor/projects/{project-name}/agent-transcripts/*.jsonl~/.codex/history.jsonl（单文件；按 cwd 过滤当前项目）执行步骤：
Step 1: 提取用户消息
- 读取 JSONL，提取 type="user" 且 role="user" 的消息
- 过滤掉 tool_result、<command-name>（非用户真实表达）
- 截取前 300 字符
Step 2: 统计模式
- 完全重复消息：≥3 次的相同消息
- 关键词频率：高频关键词（改、检查、上下游等）
- 关键词组合聚类
Step 3: 输出模式清单
- 每个模式：名称、出现次数、典型片段
定位：验证模式是否对应实际问题。
git log --all --oneline --grep="fix" --grep="修复" --grep="bug" -i -50
验证逻辑：
定位：验证模式是否对应反复讨论的问题。
扫描路径：docs/feedback/archive/
验证逻辑：
整理发现的模式：
输出格式：
--- 发现模式 ---
模式: {名称}
次数: {出现次数}
来源: {当前对话 / JSONL扫描 / git提交}
验证: git有/无对应修复
典型: {片段前100字}
质量提示: {如来源为当前对话，标注"需通用化"}
展示模式清单，用户判断价值：
共发现 X 个模式
请判断：
- 输入"接受 X"确认某个模式
- 输入"接受全部"确认所有模式
- 输入"取消"中止
检查现有 skill 是否已覆盖。
扫描目标：
.agents/skills/、.claude/skills/、.cursor/rules/~/.codex/skills/、~/.claude/skills/覆盖情况判断：
| 覆盖 | 行动 |
|---|---|
| 完全覆盖 | 不生成草案 |
| 部分覆盖 | 建议修改现有 skill |
| 无覆盖 | 生成新 skill 草案 |
首先检查 my-create-skill 是否可用：
扫描 skill 目录：
.agents/skills/my-create-skill/SKILL.md.claude/skills/my-create-skill/SKILL.md.cursor/skills/my-create-skill/SKILL.md如果可用：
使用 my-create-skill 创建 {skill-name}如果不可用：
简化草案格式：
---
name: {skill-name}
description: {1句话描述，说明用途}
---
# {Skill 标题}
## 核心原则
{1-3 条核心原则}
## 执行流程
{步骤化的操作指南}
草案质量要求：
生成 能力发现报告（文本形式）：
=== 能力发现报告 ===
扫描范围：agent transcripts（30天）、git（验证）、归档（验证）
发现模式：X 个
--- 模式清单 ---
1. {模式名称}
次数: X 次
验证: git有/无对应修复，归档有/无对应讨论
典型: {片段前100字}
2. ...
--- 用户确认 ---
{列出用户确认的 skill 候选}
--- 建议行动 ---
my-create-skill 可用，建议执行：
使用 my-create-skill 创建 {skill-name}
{如有质量提示，补充：}
注意：此模式来自{来源}，创建 skill 时：
- {如来源为当前对话} 需通用化（从具体场景到通用范式）
- {如执行方法不足} 需补充具体执行方法
输出选项：
{skill-name}/SKILL.md（仅当 my-create-skill 不可用时）用户确认后，生成草案：
确认后的输出格式：
--- 确认的 skill 候选 ---
候选 1: {skill-name}
模式来源: {模式名称}
触发条件: {从模式推断}
--- 草案预览 ---
{简化草案内容}
注意：