// 根据参考技能和用户需求，自动生成新的 Agent 技能。分析优秀技能的架构模式，提取可复用的设计逻辑，产出符合规范的技能代码。使用场景：用户想创建一个能解决特定领域问题的新技能，或需要从参考案例中提取模式生成技能。
| name | skill-creator |
| description | 根据参考技能和用户需求，自动生成新的 Agent 技能。分析优秀技能的架构模式，提取可复用的设计逻辑，产出符合规范的技能代码。使用场景：用户想创建一个能解决特定领域问题的新技能，或需要从参考案例中提取模式生成技能。 |
根据参考技能和用户需求，自动生成新的 Agent 技能。
元技能设计：这不是一个普通技能——它是一个能生成技能的技能。通过分析优秀技能的内部结构、决策流程、文件编排，提取出可复制的设计模式，然后根据新需求生成符合该模式的高质量技能。
Phase 1 需求理解
1.1 解析用户需求描述
1.2 确定技能覆盖的领域和任务类型
1.3 识别触发场景和关键词
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Phase 2 参考案例分析
2.1 读取参考技能的完整结构
2.2 分析技能架构（文件组织、工作流、决策树）
2.3 提取通用设计模式
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Phase 3 模式映射与适配
3.1 将参考模式适配到新需求
3.2 设计新技能的架构和文件结构
3.3 制定技能规范（触发词、工作流、约束）
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Phase 4 生成技能代码
4.1 生成 SKILL.md 主入口
4.2 生成 REFERENCE.md 参考文档（如需）
4.3 生成示例文件（如需）
4.4 生成辅助脚本（如需）
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Phase 5 验证与交付
5.1 自检产出是否符合规范
5.2 用户审查与反馈
5.3 交付完整技能包
当用户说"创建一个技能来做 X"或"生成一个技能"时：
list_skills 查看可用技能详见 references/ANALYSIS-METHOD.md
核心检查清单：
| 分析维度 | 关键问题 |
|---|---|
| 触发机制 | description 字段如何写得精准？触发词如何设计？ |
| 工作流设计 | 主流程是什么？有哪些阶段和节点？ |
| 决策树 | 复杂分支如何处理？有无"硬性节点"？ |
| 文件组织 | 多个文件如何分工？何时拆分？何时合并？ |
| 约束与规范 | 有哪些硬性规则？如何确保执行到位？ |
| 自检机制 | 完成后如何验证质量？ |
详见 references/DESIGN-PATTERNS.md
Phase 1 → [Checkpoint] → Phase 2 → [Checkpoint] → Phase 3
在关键转折点强制用户对齐，防止走偏。
SKILL.md (主入口，≤100行)
├── REFERENCE/*.md (详细参考，按需读取)
├── EXAMPLES/ (示例结构)
└── scripts/ (工具脚本)
关键数据只存储在一个地方，其他地方引用。不允许数据漂移。
完成产出后必须走自检 → 修复 → 再汇报。不能跳过验证环节。
不同阶段读取不同文件，避免一次性信息过载。
触发词必须具体、可识别：
✅ 好的触发词：
❌ 坏的触发词：
---
name: skill-name
description: [能力1]。[能力2]。Use when [触发场景关键词1]、[触发场景关键词2]。
---
格式要求：
生成完技能后逐项检查：
| 文件 | 用途 |
|---|---|
references/ANALYSIS-METHOD.md | 如何分析参考技能，提取设计模式 |
references/DESIGN-PATTERNS.md | 优秀技能的设计模式清单 |
references/SKILL-STRUCTURE.md | 技能文件结构规范详解 |
examples/ | 示例技能结构参考 |
可交互的智能体编排画布设计器。通过对话理解需求，启动画布展示流程， 用户可拖拽编辑，大模型读取反馈迭代。人在回路交互。 Use when 用户说"设计智能体"、"画布设计"、"编排流程"、 "workflow design"、"生成画布JSON"、"生成配置"。
You MUST use this before any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior. Explores user intent, requirements and design before implementation.
GitHub 仓库操作工具集，支持 Issue 评论回复、PR 创建、Issue/PR 详情查询、代码推送和 PR 创建联动。使用 Python requests 库调用 GitHub API，配合 gh CLI 工具完成分支操作。Use when 用户提到回复 GitHub Issue、创建 PR、推送并创建 PR、查看 issue 状态、GitHub 操作。
Grilling session that challenges your plan against the existing domain model, sharpens terminology, and updates documentation (CONTEXT.md, ADRs) inline as decisions crystallise. Use when user wants to stress-test a plan against their project's language and documented decisions.
跨平台截图分析工具，基于 MiniMax 多模态 API。支持 macOS (screencapture) 和 Windows (PowerShell) 截图，自动完成截图→Base64编码→API调用全流程。适用于：错误信息分析、代码解读、UI设计分析、文字提取、图表数据解读等场景。
Query and summarize Drifox software session history. Supports querying sessions within specified date range, auto-parsing conversation content and generating summaries. Trigger scenarios: (1) User asks to query history sessions, (2) Summarize daily conversations, (3) Analyze session records, (4) Export conversation history.