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danshari-skill

断舍离.skill — 审计当前 agent 装的全部 skill,对照现在的模型能力、harness 内建功能和已接入的 MCP 工具,找出不再需要的那些:证据化判决(能力型先盲测)→ 用户确认 → 归档移除(一键可恢复),并报告每轮省下的 token。模型每变强一代,就该跑一次。 触发词:「skill 断舍离」「清理 skill」「skill 太多了」「移除不需要的 skill」「审计 skill」「换了新模型清理一下」「prune skills」「declutter skills」「skill audit」。

Quellinformationen

Repository
swaylq/danshari-skill
Letzte Quellaktivität
28. August 2026 um 11:56
Erkannte Sprache von SKILL.md
Chinesisch
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1
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name
danshari-skill
description
断舍离.skill — 审计当前 agent 装的全部 skill,对照现在的模型能力、harness 内建功能和已接入的 MCP 工具,找出不再需要的那些:证据化判决(能力型先盲测)→ 用户确认 → 归档移除(一键可恢复),并报告每轮省下的 token。模型每变强一代,就该跑一次。 触发词:「skill 断舍离」「清理 skill」「skill 太多了」「移除不需要的 skill」「审计 skill」「换了新模型清理一下」「prune skills」「declutter skills」「skill audit」。
allowed-tools
Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep, Task
# 断舍离 · skill 减法术 > 「别的 skill 都在教 agent 做更多事,这一个教它少背点东西。」 ## 核心理念 skill 不是免费的。每装一个,它的名字和描述就进每一轮的系统提示词——那是常驻的 token 税;描述之间还会互相抢触发,误触发一次比没有 skill 更糟;而模型每变强一代,就有一批「教模型做它已经会的事」的 skill 从资产变成负债。 三分法定生死: | 类型 | 定义 | 命运 | |------|------|------| | **能力型** | 教模型「怎么想 / 怎么做」的通用方法 | 模型升级会淘汰它——审计重点 | | **环境型** | 包装某个工具,或补 harness 缺的功能 | harness 与 MCP 演进会取代它 | | **知识型** | 记录模型不可能知道的私有事实(账号、路径、内部约定、口令流程) | 永不因模型变强而过时,只因事实变化而腐烂 | 判决要证据,不要直觉:能力型 skill 判死刑前先盲测(Phase 3)。 ## 执行流程 ### Phase 0 · 环境快照 审计基准是「现在的你」,先把它写下来: - **模型**:从系统提示词读当前 model id(如 `claude-fable-5`)与知识截止时间。 - **harness 内建**:清点本会话可用的内建工具与功能——网页搜索 / 抓取、子 agent、计划模式、自动记忆、定时任务、内建评审命令等。以会话内实际可见为准。 - **MCP**:列出已接入的 MCP server 及各自工具。优先读会话内已可见的 `mcp__*` 工具名或 harness 配置文件;别在活会话里跑注册表增删查命令,有的 harness 会因此重连、坏掉当前会话。 - **skill 清单**:跑 `tools/inventory.py`。默认扫个人(`~/.claude/skills`)、项目(`./.claude/skills`)与插件目录;其他 host 用 `--root` 指路径。得到每个 skill 的描述、粗估 token 税、体积、最后改动时间。 ### Phase 1 · 三分类 逐个读 SKILL.md(读头部与骨架即可,别全文精读大文件),按三分法归类。常见**混合型**——一层通用说教包着几行私有事实——单独标记,天然的修剪候选。 ### Phase 2 · 五问审判 逐个过堂,任何一问坐实即得判决候补: 1. **模型已内化?**(能力型)——拿掉这个 skill,当前模型裸做是否同样好?典型:分步思考脚手架、通用代码评审清单、commit 写法教程、总结 / 翻译模板、提示词格式指南。 2. **harness 已自带?**(环境型)——内建功能是否已覆盖?典型:手搓网页搜索 vs 内建搜索工具,「帮我记住」hack vs 自动记忆,手搓计划流程 vs 计划模式,手搓定时 vs 内建 schedule。 3. **MCP 已接管?**(环境型)——某个已接入的 MCP server 是否用真 API 提供了同样能力?典型:curl 拼 Slack / GitHub 请求的胶水 skill vs 对应 MCP。 4. **被吞并 / 重复?**——另一个已装 skill 是否为它的超集?两个 skill 的触发词是否互相打架、造成误触发? 5. **已腐烂?**——引用的路径 / 模型 / API 版本 / 主机还在吗?带的脚本还能跑吗?腐烂的 skill 比无用更糟:它触发后给出错误指引。 判据细则、典型与反例、边界案例 → `references/rubric.md`。 ### Phase 3 · 盲测(能力型死刑复核) 对没有十足把握的能力型 skill: 1. 取它最典型的触发任务; 2. 开一个**不加载该 skill** 的子 agent 裸做一遍; 3. 对照该 skill 承诺的产出标准打分。 裸做不逊色 → 「模型已内化」坐实;明显更差 → 保留,并记下差距在哪。一个 skill 测一次即可——几分钟成本,换一个有证据的判决。 ### Phase 4 · 判决与报告 按 `references/report-template.md` 出报告。五种判决: | 判决 | 含义 | 执行 | |------|------|------| | ✂️ 移除 | 证据确凿,不再需要 | 挪入归档目录(可恢复),**永不 rm** | | 🔧 修剪 | 混合型:说教过时,事实仍值钱 | 删说教留事实,常见 200 行剪成 10 行 | | 🔗 合并 | 与另一 skill 重复 | 并入较优者,空壳归档 | | ⏳ 缓刑 | 证据不足 | 原地保留,记为下次审计重点 | | ✅ 保留 | 挣回了自己的 token 税 | 不动 | 报告必须带:环境快照、每条判决的依据(盲测结果 / 对应的内建功能或 MCP 工具名 / 腐烂证据)、省下的 token 数。 ### Phase 5 · 确认后执行 **没有用户明确确认,一个 skill 都不许动。** 展示判决表,逐条或整批确认,尊重任何否决。确认后: - **搜身先行**:移除 / 合并前扫一遍正文,里面埋着的私有事实(URL、路径、账号名、脚本)先迁出到该去的知识型 skill 或文档,再动手。 - 移除与合并后的空壳 → `tools/archive.sh <dir> --reason "…"`:挪入 `~/.claude/skills-archive/<日期>/`,写 MANIFEST,永不 rm。 - 修剪 → 直接 Edit,diff 给用户看。 - 收尾重跑 `inventory.py`,报告前后对比:「N 个 → M 个,每轮省 ~X token」。 - 恢复方式写进报告结尾:`tools/archive.sh --restore <name>`。 ### 尾声 · 立下节律 在报告结尾写明下次审计的触发条件:换模型、harness 大版本升级、新接 MCP、或距本次 90 天。**新模型发布日,就是 skill 断舍离日。** ## 红线(绝不移除) - **知识型私有事实**:账号、主机、内部流程、凭据的使用方式——模型再强也不可能知道你的基础设施。 - **政策型约定**:「在这里必须这样做」——它编码的是人的要求,不是模型的能力。 - 被别处引用的脚本 / 模板资产。 - 用户说留的,不再争辩。 - 拿不准 → ⏳ 缓刑。缓刑零成本,误删要重写。 ## 品味守则(速查) - 删的是「教模型做它已经会的事」,留的是「告诉模型它不可能知道的事」。 - 证据 > 直觉:能力型判死刑前必盲测。 - 混合型用修剪不用移除:留事实,删说教。 - 移除前搜身:埋在过时 skill 里的私有事实先迁出,再归档。 - 永不 rm:一切移除都是可恢复的归档。 - **本 skill 也在审判范围内**——若你的模型裸做审计已同样好,请把断舍离也断舍离。 ## 与其他 skill 的关系 - 各家 awesome 列表和 skill 市场做**加法**——给 agent 装上更多。 - 断舍离.skill 做**减法**——装上之后的日常代谢。加法越繁荣,减法越必要。
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