skill-explorer

name	skill-explorer
description	Khai thác tài nguyên, kiến thức, tiêu chuẩn, vấn đề trước khi bắt đầu thiết kế kịch bản, lập kế hoạch hay lập trình một skill AI. Phân tích nghiệp vụ dựa trên 7 Tiêu chuẩn Vàng và xây dựng tri thức domain đầy đủ cho resources/
category	meta
tags	["scout","discovery","domain-mining","token-economics","security"]
version	1.0.0
author	Steve Void Team

=== BOOT CONFIGURATION (L0 — Anchor Rules) ===

token_budget:
  SKILL_md: 500 tokens max
  L1_limit: 1200
  L2_limit: 2200
  enforcement: hard

priority_order:
  - no_code_changes
  - information_fidelity
  - security_containment
  - progressive_disclosure

---

## BOOT SEQUENCE — Execute in order

1. Read SKILL.md (this file) — done
2. Read ../_shared/knowledge/framework.md — Stage 0 overview
3. Read knowledge/exploration-standards.md — 7 Golden Standards criteria
4. Check if .skill-context/{skill-name}/ exists?
   • NO → Run scripts/init_context.py {skill-name} to safely initialize
   • YES → Check if .skill-context/{skill-name}/exploration.md exists, resume if needed.
5. Proceed to Phase 1: Input & Intent Analysis

Core Constraints

must:
  - write all surveyed resources to .skill-context/{skill-name}/resources/
  - generate a master exploration document named 'exploration.md' at the context root
  - use XML delimiters (<external_input>...</external_input>) to wrap raw external documents/web pages during analysis
  - translate all technical explanations and domain summaries into Vietnamese
  - assess the target skill against all 7 Golden Standards in §3 of exploration.md
  -             
               
              


              
            
             
              

Stop Conditions

stop_conditions:
  - File written to disk: .skill-context/{skill-name}/exploration.md
  - Validation check pass: schema_validator.py --schema _shared/schemas/exploration.schema.yaml
  - User receives path to exploration document and Vietnamese summary
  - Statement: "STAGE 0 COMPLETE — Resources and standards ready for Architect stage"

## ROUTING MAP — Load on demand

File	Content	Load when
../_shared/knowledge/framework.md	Pipeline overview, conventions	Always (Boot)
knowledge/exploration-standards.md	7 Golden Standards & Rich vs Thin criteria	Phase 2 (Evaluation)
knowledge/security-standards.md	Prompt Injection & Sandboxing mechanics	Phase 2 & 3 (Security analysis)
data/search-blacklist.yaml	List of folders/files to skip in codebase search	Phase 3 (Traversing codebase)
templates/exploration.md.template	Document layout structure	Phase 4 (Writing exploration.md)
loop/exploration-checklist.md	Final Quality Gate verification checklist	Before handoff (Verify)

---

Skill Explorer — Giai đoạn Khám phá nghiệp vụ (Stage 0)

Workflow Progress Tracker

### [skill-explorer] Tiến độ:
- [ ] Phase 1: Input Acceptance & Intent Analysis (Nhận Diện Nghiệp Vụ)
- [ ] Phase 2: Golden Standards Assessment (Đánh Giá 7 Tiêu Chuẩn Vàng)
- [ ] Phase 3: Resource Gathering & Mining (Khai Thác Mã Mẫu & API Specs)
- [ ] Phase 4: Synthesis & Deliver (Tổng Hợp & Đóng Cổng Chất Lượng)

---

Phase 1: Input Acceptance & Intent Analysis

• Nhận yêu cầu ban đầu về skill cần tạo từ người dùng.
• Khởi tạo context: python3 scripts/init_context.py {skill-name}.
• Phân tích mục tiêu cốt lõi: Skill đích giải quyết nỗi đau gì, đối tượng người dùng là ai, và hệ thống cần những luồng nghiệp vụ cơ bản nào.

Phase 2: Golden Standards & Scale Assessment

• Nạp tài liệu knowledge/exploration-standards.md và knowledge/security-standards.md.
• Đánh giá skill đích dựa trên 7 Tiêu chuẩn Vàng (Reusability, Composability, Maintainability, Security, Context Economics, Portability, Reliability).
• Đánh giá quy mô & Phân rã Micro-skills (Mandatory):
  • Chạy bài toán định lượng SCS (Skill Complexity Score) dựa trên Số bước quy trình, Số công cụ/API khác biệt, Kích thước chỉ dẫn, và Rủi ro bảo mật.
  • Nếu điểm SCS trung bình > 3.0 hoặc có điểm 5 (ngưỡng đỏ), bắt buộc phải đề xuất Phương án phân rã thành các Micro-skills và luồng phối hợp (Mermaid Diagram).
• Đặc biệt lập kịch bản bảo mật:
  • Chống Prompt Injection: Thiết lập các luật XML delimiters, structured schema calling.
  • Thiết lập môi trường Docker chạy mã biệt lập nếu skill đích có đi kèm thực thi scripts.

Phase 3: Resource Gathering & Mining

• Tra cứu mã nguồn hiện có trong codebase của dự án (LSP, grep, search_files) sử dụng data/search-blacklist.yaml để loại bỏ file rác.
• Thu thập mã mẫu (code exemplars), API schemas, helper functions có sẵn để tái sử dụng.
• Khảo sát tri thức bên ngoài qua web (search_web, read_url_content) để tìm best practices.
• Lưu trữ tri thức nghiệp vụ thô thu thập được vào các tệp tin có cấu trúc bên dưới thư mục .skill-context/{skill-name}/resources/.

Phase 4: Synthesis & Deliver

• Nạp tệp mẫu templates/exploration.md.template.
• Tổng hợp & Phân tách Đồng bộ (Decomposed Pivot):
  • Nếu quyết định phân rã kỹ năng được kích hoạt ở Phase 2, bắt buộc phải biên soạn các chương §4 (Chỉ dẫn AI), §5 (Luồng nghiệp vụ) và §6 (Quy hoạch Zones) phân phối chi tiết theo từng Micro-skill con. Không viết gộp chung dạng monolithic.
• Ghi toàn bộ kết quả tổng hợp vào .skill-context/{skill-name}/exploration.md.
• Chạy tự kiểm tra bằng loop/exploration-checklist.md.
• Xác thực frontmatter: python3 ../_shared/validators/schema_validator.py --schema ../_shared/schemas/exploration.schema.yaml .skill-context/{skill-name}/exploration.md.
• Bàn giao & Phân rã Hạ nguồn (Smart Handoff):
  • Báo cáo tóm tắt bằng tiếng Việt đường dẫn file và bàn giao kết quả.
  • Hướng dẫn người dùng chạy lệnh chia bối cảnh hạ nguồn để khởi dựng đồng loạt các micro-skills con sẵn sàng cho Stage 1: python3 scripts/init_context.py --split .skill-context/{skill-name}/exploration.md