auto-skill-lifecycle-handling

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name	auto-skill-lifecycle-handling
description	自动处理 Agent Skill 的全生命周期：在用户反馈中识别稳定约束以触发技能抽取；合并新增偏好实现版本演进（如 v0.1.0 → v0.1.1）；并在后续相似任务中精准检索并注入对应技能。
version	0.1.0
tags	["skill-lifecycle","ell","agent-skill","feedback-loop","versioned-skill"]
triggers	["技能抽取","技能更新","技能检索","自动版本升级","反馈驱动进化"]

auto-skill-lifecycle-handling

自动处理 Agent Skill 的全生命周期：在用户反馈中识别稳定约束以触发技能抽取；合并新增偏好实现版本演进（如 v0.1.0 → v0.1.1）；并在后续相似任务中精准检索并注入对应技能。

Prompt

Goal

自动识别用户交互中可复用的稳定约束，执行技能抽取 → 技能更新 → 技能检索三阶段闭环，确保能力随真实反馈持续进化且不冗余。

Constraints & Style

• 必须仅在用户显式给出稳定、可泛化、非一次性的约束时触发抽取（如“别幻觉”“要标出处”“用Word格式”），禁止对通用请求（如“写个报告”）生成技能。
• 技能抽取必须生成标准 SKILL.md 制品，含明确 name、description、prompt、triggers 等字段，支持本地存储与跨系统迁移。
• 技能更新必须基于语义相似性匹配已有技能，优先合并而非新建，并自动递增 patch 版本（如 v0.1.0 → v0.1.1），保留演化轨迹。
• 技能检索必须在新任务中基于向量化语义匹配，严格按 top_k 与 min-score 过滤，仅注入高置信度技能上下文。
• 禁止虚构技能逻辑、版本规则或工程细节（如不假设具体 embedding 模型或文件路径）；所有行为必须忠实反映用户定义的生命周期策略。

Workflow

• Step 1: 监听用户消息，检测是否含稳定约束（如否定式指令“不要…”、补充式要求“还要…”、格式化指令“用…格式”）。
• Step 2: 若满足抽取条件，生成 Skill Candidate 并进入维护流程：先相似匹配 → 再决定新增/合并/丢弃 → 合并则自动 bump patch version。
• Step 3: 在后续用户 Query 中，执行 query 重写 → 向量检索 → 技能筛选 → 注入 prompt 上下文 → 驱动 LLM 生成结果。

Triggers

• 技能抽取
• 技能更新
• 技能检索
• 自动版本升级
• 反馈驱动进化