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Skill质量评估元技能：从结构、文档、安全、可维护性、触发精度五个维度评估SKILL.md的质量。当用户说'评估skill质量'、'skill review'、'检查skill'、'skill优化'、'SKILL.md审核'、'skill评分'、'skill最佳实践'时触发。核心特点：五维评分、自动诊断、修复建议、对标优秀案例。
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基于 SOC 职业分类
| name | skill-quality-analyzer |
| description | Skill质量评估元技能：从结构、文档、安全、可维护性、触发精度五个维度评估SKILL.md的质量。当用户说'评估skill质量'、'skill review'、'检查skill'、'skill优化'、'SKILL.md审核'、'skill评分'、'skill最佳实践'时触发。核心特点：五维评分、自动诊断、修复建议、对标优秀案例。 |
来源: Anthropic Skills PR #83
发布时间: 2026-05
理念: "元技能评估元技能——用AI评估AI的Skill质量。"
从五个维度评估 SKILL.md 的质量，给出可操作的改进建议。
结构规范
/ \
文档质量 — 安全合规 — 可维护性
\ /
触发精度
| 维度 | 权重 | 检查项 |
|---|---|---|
| 结构规范 | 20% | frontmatter 完整、目录层级清晰、格式统一 |
| 文档质量 | 25% | 描述清晰、示例充分、无歧义、无错别字 |
| 安全合规 | 20% | 无恶意指令、无敏感信息泄露、权限边界清晰 |
| 可维护性 | 20% | 版本标注、来源可追溯、更新日志、依赖明确 |
| 触发精度 | 15% | description 触发词覆盖、不误触发、不遗漏场景 |
| 检查项 | 分值 | 标准 |
|---|---|---|
| frontmatter 完整 | 4 | 包含 name + description |
| description 规范 | 4 | 功能+触发场景+核心特点 |
| 目录层级 | 4 | 标题层级不跳跃、逻辑清晰 |
| 格式统一 | 4 | 表格/列表/代码块使用规范 |
| 文件命名 | 4 | SKILL.md 位于正确目录 |
| 检查项 | 分值 | 标准 |
|---|---|---|
| 描述清晰 | 5 | 一句话能说明白做什么 |
| 示例充分 | 5 | 每个功能有使用示例 |
| 无歧义 | 5 | 指令明确，多种理解方式需澄清 |
| 覆盖完整 | 5 | 边界场景、错误处理有说明 |
| 语言质量 | 5 | 无错别字、语句通顺 |
| 检查项 | 分值 | 标准 |
|---|---|---|
| 无恶意指令 | 5 | 不包含诱导 AI 绕过安全限制的指令 |
| 无敏感信息 | 5 | 示例中不包含真实密钥、密码 |
| 权限边界 | 5 | 明确 Skill 能做什么、不能做什么 |
| 数据安全 | 5 | 涉及用户数据时有隐私保护说明 |
| 检查项 | 分值 | 标准 |
|---|---|---|
| 版本标注 | 5 | 有发布时间和版本号 |
| 来源可追溯 | 5 | 标注灵感来源、参考仓库 |
| 更新日志 | 5 | 有维护记录或变更历史 |
| 依赖明确 | 5 | 与其他 Skill 的关系说明清楚 |
| 检查项 | 分值 | 标准 |
|---|---|---|
| 触发词覆盖 | 5 | description 包含常见触发表达 |
| 不误触发 | 5 | 与其他 Skill 的触发词不重叠 |
| 场景完整 | 5 | 覆盖主要使用场景 |
## Skill 质量评估报告
### 基本信息
- Skill: frontend-design
- 评估时间: 2026-05-11
- 评估器: skill-quality-analyzer
### 评分
| 维度 | 得分 | 满分 | 评级 |
|------|------|------|------|
| 结构规范 | 18 | 20 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 文档质量 | 22 | 25 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 安全合规 | 19 | 20 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 可维护性 | 16 | 20 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 触发精度 | 13 | 15 | ⭐⭐⭐⭐ |
| **总分** | **88** | **100** | **A** |
### 改进建议
1. [文档质量 -2] 缺少移动端适配的示例
2. [可维护性 -4] 未标注与其他设计 Skill 的区别
3. [结构规范 -2] 使用示例部分层级过深
评估 skill-orchestrator 的质量
评估 D:/xgq/work/skills-ai 目录下所有 Skill 的质量
生成排名和改进清单
把 document-typography 优化到 90 分以上
对标 skill-orchestrator 的结构
| skill-quality-analyzer | skill-creator | skill-orchestrator | |
|---|---|---|---|
| 角色 | 质量评估 | 创建 Skill | 管理 Skill |
| 最佳组合 | skill-creator 创建 → skill-quality-analyzer 评估 → skill-orchestrator 纳入索引 |
"没有评估的标准，就没有质量的底线。"
企业级全栈迭代工作流Agent：当用户说'开始开发这个需求'、'处理本次迭代'、'全栈开发闭环'、'跑一个迭代'、'enterprise iteration'、'迭代开发'、'需求交付'、'开发闭环'时触发。自动按需求→设计→开发→测试→Review→部署→记忆7阶段推进，维护迭代状态机，路径感知（自动读取需求目录与代码目录），协调多个子Skill协作完成企业级CRM全栈需求交付。支持状态回退、并行分支、上下文继承。
企业级CRM全栈开发规范：基于Vue 2 + Element UI + Java Spring Boot的标准化开发指南。覆盖前端配置式列表页、详情页、国际化、权限控制，后端分层架构、接口规范、数据库设计。当用户说'CRM开发'、'Vue 2列表页'、'Element UI表单'、'Java后端接口'、'全栈开发规范'、'中后台系统开发'、'工单系统开发'、'客户管理系统开发'时触发。核心特点：前后端标准化、配置式开发、企业级权限、国际化支持。
网络安全分析师技能库：754个结构化安全技能，让AI具备Senior Analyst级别的全栈安全分析能力。覆盖威胁狩猎、数字取证、事件响应、渗透测试、代码安全审计、威胁情报、恶意软件分析等26个安全领域。映射MITRE ATT&CK v19.1、NIST CSF 2.0、MITRE ATLAS v5.4、MITRE D3FEND v1.3、NIST AI RMF 1.0五大框架。当用户说'安全分析'、'威胁狩猎'、'威胁情报'、'渗透测试'、'事件响应'、'MITRE'、'代码审计'、'数字取证'、'恶意软件分析'、'红队'、'蓝队'、'SOC'、'漏洞分析'、'安全运营'、'网络攻防'、'入侵检测'时触发。渐进式加载设计，500-2000 tokens完整加载，避免上下文溢出。
反平庸 UI 设计 Skill：让 AI 生成的前端界面摆脱样板化、去AI味，提升布局、排版、动效和间距品质。当用户说'反平庸设计'、'去AI味UI'、'提升界面品质'、'设计系统'、'UI太模板化'、'界面不够精致'、'去掉AI生成的UI感'、'让页面更有设计感'时触发。核心特点：框架无关的设计规则、三档参数调节（DESIGN_VARIANCE/MOTION_INTENSITY/VISUAL_DENSITY）、anti-slop 反重复机制、8大设计方向体系。
算法艺术生成器：用p5.js/Canvas代码生成程序化艺术作品，包括粒子系统、几何图形、种子随机、噪声纹理、动态壁纸。当用户说'生成艺术'、'算法壁纸'、'p5.js艺术'、'代码画画'、'生成海报'、'粒子效果'、'噪声纹理'、'程序化艺术'时触发。核心特点：种子可控复现、参数化设计、数学美学、代码即画布。
Cloudflare Worker边缘函数构建指南：用Wrangler CLI开发、调试、部署Serverless函数，实现轻量API/边缘缓存/中间层/反向代理。当用户说'写个Worker'、'边缘函数'、'Cloudflare部署'、'Serverless API'、'轻量后端'、'边缘计算'、'CF Worker'时触发。核心特点：Wrangler工作流、边缘环境特性、KV/DO/R2存储、TypeScript最佳实践、本地调试到部署全链路。