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创建新技能、修改并改进已有技能，并衡量技能表现。当用户想从零创建技能、更新或优化已有技能、运行评测测试技能、用方差分析做性能基准，或优化技能描述以提升触发准确性时使用该技能。
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Basé sur la classification professionnelle SOC
桌面/网关运行时内置的计划创建技能，用于生成可落盘、可调度、可批次执行的结构化计划包。
桌面/网关运行时内置的计划执行技能，用于按批次执行结构化计划包中的单个任务文件。
Use when demonstrating or verifying VibeWindow local plugin packaging, including plugin skills, MCP servers, hook declarations, and interface metadata.
当需要在编码前创建或更新实施计划时使用，尤其适用于多步骤功能开发、重构、包含多个活动部件的缺陷修复，或需要拆分为可独立执行并跟踪进度的任务文件的请求。
当你有书面实现计划需要在单独会话中执行，并带有审查检查点时使用
通过 `rustcodegraph` 命令行界面使用 RustCodeGraph 理解、导航或脚本化操作已索引代码库。当用户要求使用 RustCodeGraph、需要高性能搜索检索代码、需要符号/源码/调用流上下文、调用方/被调用方/影响分析或受影响测试选择时使用。
| name | skill-creator |
| description | 创建新技能、修改并改进已有技能，并衡量技能表现。当用户想从零创建技能、更新或优化已有技能、运行评测测试技能、用方差分析做性能基准，或优化技能描述以提升触发准确性时使用该技能。 |
用于创建新技能并迭代改进的技能。
从高层来看，创建技能的流程如下：
eval-viewer/generate_review.py 脚本给用户展示结果，并查看定量指标使用该技能时，你的任务是判断用户处在流程的哪个阶段，然后介入帮助他们推进。例如用户说“我想为 X 做个技能”，你可以帮助明确含义、写草稿、写测试用例、确定评估方式、运行所有提示词并迭代。
另一方面，如果他们已有技能草稿，就直接进入评估/迭代阶段。
当然要保持灵活，如果用户说“我不需要跑很多评测，就随性一点”，也可以照做。
技能完成后（顺序仍可灵活调整），还可以运行技能描述优化器——我们有单独脚本，用于优化技能触发效果。
可以吗？可以。
技能创建器可能被对编码术语熟悉度跨度很大的人使用。如果你没听说（也合理，这个趋势刚出现），现在 Claude 的能力正在激励水管工打开终端、父母和祖父母去搜索“如何安装 npm”。另一方面，大多数用户可能相当懂电脑。
所以请注意上下文线索来决定表达方式！默认情况下，供参考：
不确定时可以简要解释术语，也可以用短定义澄清。
先理解用户意图。当前对话可能已包含用户想固化的流程（如“把这个变成技能”）。若是如此，先从对话历史中提取答案——使用了哪些工具、步骤顺序、用户做过的修正、观察到的输入/输出格式。用户可能需要补充空缺，并在进入下一步前确认。
主动询问边界情况、输入/输出格式、示例文件、成功标准和依赖。先把这些理清再写测试提示词。
检查可用的 MCP——若对调研有帮助（查文档、找类似技能、找最佳实践），有子代理就并行调研，否则就地进行。准备好上下文，降低用户负担。
基于用户访谈，填充以下组件：
skill-name/
├── SKILL.md (required)
│ ├── YAML frontmatter (name, description required)
│ └── Markdown instructions
└── Bundled Resources (optional)
├── scripts/ - Executable code for deterministic/repetitive tasks
├── references/ - Docs loaded into context as needed
└── assets/ - Files used in output (templates, icons, fonts)
技能使用三层加载系统：
字数为参考，如有需要可更长。
关键模式：
领域组织：当技能支持多个领域/框架时，按变体组织：
cloud-deploy/
├── SKILL.md (workflow + selection)
└── references/
├── aws.md
├── gcp.md
└── azure.md
Claude 只读取相关参考文件。
不言自明，技能不得包含恶意软件、漏洞利用代码或任何可能危害系统安全的内容。若按描述使用，技能内容不应让用户意图之外感到意外。不要配合创建误导性技能或用于未授权访问、数据外传或其他恶意活动的技能。“扮演某角色”类请求是可以的。
指令中优先使用祈使句。
定义输出格式 — 可这样写：
## 报告结构
始终使用此模板：
# [标题]
## 执行摘要
## 关键发现
## 建议
示例模式 — 建议包含示例，可这样格式化（若示例含 “Input/Output”，可适当调整）：
## 提交信息格式
**示例 1：**
输入：Added user authentication with JWT tokens
输出：feat(auth): implement JWT-based authentication
尽量解释“为什么重要”，而不是生硬地写 MUST。运用心理模型，让技能尽量通用而非过度局限于特定例子。先写草稿，再用新视角审视并改进。
写完技能草稿后，设计 2-3 个现实的测试提示词——真实用户会说的那种。与用户共享：[不必用完全相同措辞]“这里有几个我想试的测试用例，是否合适？要不要再加？”然后运行它们。
将测试用例保存到 evals/evals.json。先不要写断言——只写提示词。断言在下一步运行期间起草。
{
"skill_name": "example-skill",
"evals": [
{
"id": 1,
"prompt": "User's task prompt",
"expected_output": "Description of expected result",
"files": []
}
]
}
完整 schema 见 references/schemas.md（包含稍后添加的 assertions 字段）。
本节为连续流程——中途不要停。不要使用 /skill-test 或任何其他测试技能。
将结果放在与技能目录同级的 <skill-name>-workspace/ 中。在 workspace 内按迭代组织（iteration-1/、iteration-2/ 等），每个测试用例一个目录（eval-0/、eval-1/ 等）。不要一次性创建全部目录，随进度创建即可。
对每个测试用例，在同一回合启动两个子代理——一个带技能，一个不带技能。注意：不要先跑带技能再回头跑基线。应一次性启动，确保结束时间接近。
带技能运行：
Execute this task:
- Skill path: <path-to-skill>
- Task: <eval prompt>
- Input files: <eval files if any, or "none">
- Save outputs to: <workspace>/iteration-<N>/eval-<ID>/with_skill/outputs/
- Outputs to save: <what the user cares about — e.g., "the .docx file", "the final CSV">
基线运行（同一提示词，基线取决于场景）：
without_skill/outputs/。cp -r <skill-path> <workspace>/skill-snapshot/），让基线子代理指向该快照，保存到 old_skill/outputs/。为每个测试用例写 eval_metadata.json（断言暂时可为空）。按测试内容为每个 eval 起描述性名称，而不是仅“eval-0”。目录也用该名称。若本次迭代新增或修改了 eval 提示词，为每个新 eval 目录创建这些文件——不要假设会从上一轮继承。
{
"eval_id": 0,
"eval_name": "descriptive-name-here",
"prompt": "The user's task prompt",
"assertions": []
}
不要只是等待运行结束——可利用这段时间起草每个测试用例的定量断言并向用户解释。若 evals/evals.json 已有断言，检查并解释其检验内容。
好的断言应客观可验证且命名清晰——在基准查看器中一眼就能明白检查项。主观技能（写作风格、设计质量）更适合定性评估——不要强行加断言。
断言起草完成后更新 eval_metadata.json 与 evals/evals.json。同时向用户解释他们在查看器中会看到什么——包括定性输出与定量基准。
每个子代理任务完成时会收到包含 total_tokens 和 duration_ms 的通知。立即将数据保存到运行目录的 timing.json：
{
"total_tokens": 84852,
"duration_ms": 23332,
"total_duration_seconds": 23.3
}
这是唯一捕获该数据的机会——它只出现在任务通知中，不会被持久化。通知到达即处理，不要批量处理。
所有运行完成后：
为每次运行评分 — 启动 grader 子代理（或内联评分），读取 agents/grader.md 并对输出评估每条断言。结果保存到每个运行目录的 grading.json。grading.json 的 expectations 数组必须使用 text、passed、evidence 字段（不要用 name/met/details 等），因为查看器依赖这些字段。对可程序化检查的断言，写并运行脚本，不要肉眼判断——脚本更快、更可靠、可复用。
汇总成基准 — 在 skill-creator 目录运行汇总脚本：
python -m scripts.aggregate_benchmark <workspace>/iteration-N --skill-name <name>
该脚本生成 benchmark.json 与 benchmark.md，包含每个配置的 pass_rate、时间与 token，带均值 ± 标准差与差值。若手动生成 benchmark.json，请参见 references/schemas.md 的精确 schema。
将每个 with_skill 版本放在对应 baseline 版本之前。
进行分析师复盘 — 阅读基准数据，找出汇总统计可能掩盖的模式。参见 agents/analyzer.md 的 “Analyzing Benchmark Results” 部分，关注：无论是否使用技能都通过的断言（无区分度）、高方差评测（可能不稳定）、时间/token 的权衡等。
启动查看器，展示定性输出与定量数据：
nohup python <skill-creator-path>/eval-viewer/generate_review.py \
<workspace>/iteration-N \
--skill-name "my-skill" \
--benchmark <workspace>/iteration-N/benchmark.json \
> /dev/null 2>&1 &
VIEWER_PID=$!
迭代 2+ 时，额外传入 --previous-workspace <workspace>/iteration-<N-1>。
**Cowork / 无界面环境：**如果 webbrowser.open() 不可用或环境无显示，使用 --static <output_path> 输出独立 HTML 文件而不是启动服务器。用户点击 “Submit All Reviews” 后会下载 feedback.json，下载后将其复制到 workspace 目录供下一轮使用。
注意：请使用 generate_review.py 创建查看器，无需编写自定义 HTML。
“Outputs” 标签页一次显示一个测试用例：
“Benchmark” 标签页展示统计汇总：每个配置的通过率、耗时与 token 使用，包含每个 eval 的细分与分析师观察。
导航可通过前/后按钮或方向键完成。完成后点击 “Submit All Reviews”，会把所有反馈保存到 feedback.json。
用户告知完成后，读取 feedback.json：
{
"reviews": [
{"run_id": "eval-0-with_skill", "feedback": "图表缺少坐标轴标签", "timestamp": "..."},
{"run_id": "eval-1-with_skill", "feedback": "", "timestamp": "..."},
{"run_id": "eval-2-with_skill", "feedback": "完美，很喜欢", "timestamp": "..."}
],
"status": "complete"
}
空反馈表示用户认为没问题。改进应集中在用户提出具体问题的测试用例上。
完成后关闭查看器服务器：
kill $VIEWER_PID 2>/dev/null
这是循环的核心。你已经运行测试用例，用户评审了结果，现在需要基于反馈改进技能。
从反馈中泛化。 我们的目标是创建能在多种提示词下被大量使用的技能。你与用户反复迭代少量示例是为了加速验证，用户对这些例子很熟，评估很快。但如果技能只对这些例子有效，就毫无价值。与其加入过拟合的小改动或强硬 MUST，不如尝试不同隐喻或工作模式解决顽固问题。尝试成本不高，可能效果更好。
保持提示精简。 移除不必要内容。务必阅读对话记录而不仅是最终输出——如果技能让模型花时间做无效工作，尝试删掉导致这些行为的部分并观察效果。
解释“为什么”。 努力解释你让模型做某事的原因。当前 LLM 很聪明，有良好的心理模型，若引导得当可超越机械指令并产生真正效果。即便用户反馈简短或沮丧，也要理解任务、用户写了什么、为何这么写，然后把理解融入指令。如果你开始用全大写 ALWAYS/NEVER 或过于僵硬结构，这是黄灯——尽量改成解释原因，让模型理解重要性，这更人性、更强大、更有效。
寻找跨用例的重复工作。 阅读测试运行的对话记录，观察子代理是否都写了类似辅助脚本或采用相同多步流程。若 3 个测试用例都写了 create_docx.py 或 build_chart.py，这强烈表明技能应打包该脚本。只写一次，放入 scripts/，并指示技能使用它，避免每次重复造轮子。
这项任务非常重要（我们试图每年创造数十亿经济价值！），你的思考时间不是瓶颈；请花时间认真思考。我建议先写一版修订草案，再用新视角审视并改进。尽力站在用户角度理解他们真正想要什么、需要什么。
改进技能后：
iteration-<N+1>/ directory, including baseline runs. If you're creating a new skill, the baseline is always without_skill (no skill) — that stays the same across iterations. If you're improving an existing skill, use your judgment on what makes sense as the baseline: the original version the user came in with, or the previous iteration.--previous-workspace 指向上一轮并启动评审器持续迭代直到：
当你需要更严格地比较两个技能版本（例如用户问“新版本真的更好吗？”），可以使用盲测比较系统。阅读 agents/comparator.md 与 agents/analyzer.md 了解细节。基本思路是：把两份输出交给独立代理，不告知哪个是哪个，让其判断质量，再分析胜出的原因。
该功能可选，且需要子代理，大多数用户不需要。通常人类评审循环已足够。
SKILL.md frontmatter 中的 description 字段是决定 Claude 是否调用技能的主要机制。创建或改进技能后，可提供描述优化以提升触发准确性。
创建 20 条 eval 查询——混合应触发与不应触发。保存为 JSON：
[
{"query": "the user prompt", "should_trigger": true},
{"query": "another prompt", "should_trigger": false}
]
查询必须真实，且是 Claude Code 或 Claude.ai 用户可能会输入的内容。不要抽象请求，要具体、细节充分，比如：文件路径、用户工作/处境背景、列名与数值、公司名、URL。可以带一点背景。有些可全小写，包含缩写、错别字或口语。长度混合，重点放在边界情况，不要过于明确（用户会在后续确认）。
不好的例子："Format this data"、"Extract text from PDF"、"Create a chart"
好的例子："ok so my boss just sent me this xlsx file (its in my downloads, called something like 'Q4 sales final FINAL v2.xlsx') and she wants me to add a column that shows the profit margin as a percentage. The revenue is in column C and costs are in column D i think"
对于 应触发 查询（8-10 条），考虑覆盖面。需要同一意图的不同表述——有正式有口语。包含用户未明确提到技能或文件类型但显然需要的场景。加入一些不常见用例，以及与其他技能竞争但应胜出的场景。
对于 不应触发 查询（8-10 条），最有价值的是“擦边球”——与技能共享关键词或概念但实际上需要不同能力。考虑相邻领域、容易被关键词误触发的模糊表述，以及涉及技能能力但在该语境下更应使用其他工具的情况。
要避免的是让不应触发的查询明显无关。例如用 “Write a fibonacci function” 作为 PDF 技能的负例太容易，毫无测试价值。负例应真正具有迷惑性。
使用 HTML 模板向用户呈现 eval 集进行审阅：
assets/eval_review.html__EVAL_DATA_PLACEHOLDER__ → the JSON array of eval items (no quotes around it — it's a JS variable assignment)__SKILL_NAME_PLACEHOLDER__ → the skill's name__SKILL_DESCRIPTION_PLACEHOLDER__ → the skill's current description/tmp/eval_review_<skill-name>.html) and open it: open /tmp/eval_review_<skill-name>.html~/Downloads/eval_set.json — check the Downloads folder for the most recent version in case there are multiple (e.g., eval_set (1).json)这一步很关键——糟糕的 eval 查询会导致糟糕的描述。
告诉用户：“这需要一些时间——我会在后台运行优化循环并定期查看进度。”
将 eval 集保存到 workspace，然后后台运行：
python -m scripts.run_loop \
--eval-set <path-to-trigger-eval.json> \
--skill-path <path-to-skill> \
--model <model-id-powering-this-session> \
--max-iterations 5 \
--verbose
使用系统提示中的模型 ID（驱动当前会话的那个），保证触发测试与用户实际体验一致。
运行期间定期查看输出，告知用户当前迭代与分数情况。
该流程会自动完成完整优化循环。它将 eval 集按 60% 训练、40% 测试拆分，评估当前描述（每条查询运行 3 次以获得可靠触发率），然后调用 Claude 的 extended thinking 基于失败项提出改进。每个新描述会在训练集与测试集上重新评估，最多迭代 5 次。完成后会在浏览器打开 HTML 报告展示每轮结果，并返回包含 best_description 的 JSON——以测试集分数选取以避免过拟合。
理解触发机制有助于设计更好的 eval 查询。技能会以 name + description 出现在 Claude 的 available_skills 列表中，Claude 基于描述决定是否调用技能。关键点：Claude 只有在无法轻松自行完成任务时才会调用技能——简单的一步请求如“读取这个 PDF”即使描述完全匹配，也可能不触发，因为 Claude 可用基础工具直接处理。复杂、多步骤或专业化查询在描述匹配时会可靠触发。
这意味着 eval 查询必须足够“有分量”，让 Claude 需要借助技能。像“读文件 X”这类简单请求不是好用例——无论描述多好都不太触发技能。
取 JSON 输出中的 best_description 并更新技能的 SKILL.md frontmatter。向用户展示前后对比并报告分数。
present_files 工具可用时）检查是否可使用 present_files 工具。若不可用，跳过此步骤。若可用，打包技能并将 .skill 文件提供给用户：
python -m scripts.package_skill <path/to/skill-folder>
打包后，告知用户生成的 .skill 文件路径以便安装。
在 Claude.ai 中核心流程相同（草稿 → 测试 → 评审 → 改进 → 重复），但由于没有子代理，部分机制需要调整：
运行测试用例：无子代理意味着无法并行。每个测试用例都要读取技能 SKILL.md 并按指令亲自完成。逐个执行。这不如独立子代理严格（你写了技能又执行，拥有完整上下文），但仍是有用的 sanity check，人类评审可弥补。跳过基线运行——只用技能完成任务。
评审结果：若无法打开浏览器（如 Claude.ai 的 VM 无显示或在远程服务器），跳过浏览器查看器，改为在对话中直接呈现结果。每个测试用例展示提示词与输出。若输出是用户需要查看的文件（如 .docx 或 .xlsx），保存到文件系统并告知路径以便下载检查。内联询问反馈：“看起来如何？需要改吗？”
基准评测：跳过定量基准——它依赖基线对比，没有子代理时意义不大。专注于用户定性反馈。
迭代循环：与之前相同——改进技能、重跑测试用例、请求反馈——只是中间没有浏览器查看器。若有文件系统，仍可按迭代目录组织结果。
描述优化：该部分需要 claude CLI（尤其是 claude -p），仅在 Claude Code 可用。Claude.ai 下跳过。
盲测比较：需要子代理，跳过。
打包：package_skill.py 只要有 Python 与文件系统就能运行。在 Claude.ai 中可运行并让用户下载生成的 .skill 文件。
若在 Cowork，主要注意：
--static <output_path> 输出独立 HTML 文件而非启动服务器，再给用户链接打开。generate_review.py 先生成查看器供人类查看，再自己改技能（不要写自定义 html）。提前道歉，我要全大写强调：在你自己评估输入之前先生成评测查看器，尽快给人类看！feedback.json 文件。随后从该文件读取（可能需要先请求访问）。package_skill.py 只需要 Python 与文件系统。run_loop.py / run_eval.py）在 Cowork 中应可正常工作，因为它通过子进程调用 claude -p，不依赖浏览器，但请等技能完成且用户认可后再做。agents/ 目录包含专用子代理说明。需要启动相关子代理时再阅读。
agents/grader.md — How to evaluate assertions against outputsagents/comparator.md — How to do blind A/B comparison between two outputsagents/analyzer.md — How to analyze why one version beat anotherreferences/ 目录包含额外文档：
references/schemas.md — JSON structures for evals.json, grading.json, etc.再次强调核心循环：
eval-viewer/generate_review.py 方便用户审阅如果你有 TodoList，请把步骤加入以免遗忘。如果在 Cowork，请明确把“创建 evals JSON 并运行 eval-viewer/generate_review.py 以便人类审阅测试用例”写入 TodoList。
祝好运！