如何沉淀Skill

Skill 在整体架构中的位置

必须明确三层，否则体系一定会混乱：

架构分层

① Tool / MCP / API（执行层）

• 做“具体动作”
• 如：查数据、调视频服务、OCR、检索

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② Skill（方法层）⭐核心

• 决定：
  • 怎么做
  • 什么时候做
  • 用哪个工具
  • 怎么校验结果

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③ Agent / Sub-agent（编排层）

• 负责任务拆解与多步协同
• 调用多个 skill 串联流程

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一句话总结

Tool 负责“能做什么”
Skill 负责“怎么做得对”
Agent 负责“什么时候做什么”

skill 分类方式

我建议你们内部不要只分成“两类”，而是分成下面四类。这样后续盘点项目资产时会清楚很多。

1）流程实现型 Skill

把一个任务从输入到输出的做法沉淀下来。

典型例子：

• 自然语言需求 → DSL
• PRD → 页面骨架
• 数据字段 → 图表配置
• 错误日志 → 排障结论
• 原型图 → 前端组件草案

这类 skill 的核心不是“某个 API”，而是一套稳定的方法论。

它里面一般应该有：

• 适用范围
• 输入格式要求
• 分步流程
• 关键判断规则
• 示例
• 输出模板
• 常见错误与修复方式

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2）能力接入型 Skill

把外部服务或内部平台能力接入给 agent。

典型例子：

• 视频生成服务调用
• OCR 服务调用
• 公司公告/政策检索服务调用
• 快查 skill 的调用
• 埋点分析平台调用
• 内部知识库检索调用

这类 skill 的重点不是“业务逻辑”，而是：

• 什么时候该调用这个服务
• 什么时候不该调用
• 输入参数怎么映射
• 结果怎么解释
• 调用失败怎么降级
• 多服务冲突时优先级怎么定

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3）规范约束型 Skill

把团队里反复要强调的“标准、边界、约束”沉淀成 skill。

典型例子：

• DSL 编写规范
• 图表设计规范
• 接口命名规范
• 组件目录规范
• 前端交互一致性规范
• 安全审查清单
• 发布前检查清单

这类东西经常被忽略，但其实特别适合 skill。
因为 skill 不只是“做事”，也可以是“做事时必须遵守什么”。Codex 和 Claude 的文档都强调，skill 很适合封装流程、约定、参考资料，而不是只放脚本。

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4）领域认知型 Skill

把项目里的业务知识、判断经验、术语体系沉淀下来。

典型例子：

• 你们项目里的“叙事图谱”是什么、有哪些节点/边类型
• 公告政策字段有哪些，字段之间关系是什么
• 某类金融图表适合表达什么含义
• 哪些数据源可信，哪些只可辅助参考
• 某个 demo 脚本中的固定演示逻辑

这类不是工具，也不是流程，而是领域上下文。
很多项目里最值钱、最容易丢的恰恰是这一层。没有它，AI 虽然会“做”，但经常“做不对”。

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三、什么适合做 skill，什么不适合

这个判断特别关键。否则很容易把 skill 搞成“知识垃圾桶”。

适合做 skill 的内容

1. 高频重复

经常出现，一周内会被多次用到。

2. 步骤相对稳定

虽然细节会变，但整体流程基本固定。

3. 有明确输入输出

输入是什么，产出是什么，能说得清。

4. 对质量影响大

做对和做错，差别很大。

5. 依赖隐性经验

新同学不容易一下子学会，但老同学觉得“这不是常识吗”。

6. 可以标准化

能写成 checklist、decision tree、模板、规则集。

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不适合做 skill 的内容

1. 一次性需求

只用一次、以后大概率不会复用。

2. 强依赖当前人脑临场判断

比如非常开放式的战略讨论，规则尚未成型。

3. 变化极快

今天一个版本，明天彻底推翻，还没稳定下来。

4. 太底层纯工具能力

如果只是“调用一个 API”且没有额外上下文、路由、参数策略，那它更像 tool/MCP，而不是 skill。Claude 的工具连接更偏向 MCP 或工具层，skill 是建立在这之上的“如何利用这些能力”的那层。

5. 纯资料堆砌

只是把一堆文档扔进去，没有流程、规则、触发条件、判断逻辑，这不叫 skill，这叫附件仓库。

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四、你们现在最容易沉淀 skill 的地方

结合你描述的“AI 时代的软件工程基建”“项目中可复用、可沉淀内容”“skill 形式”，我觉得你们最应该挖的不是零散技巧，而是项目里的稳定中间层。

可以从下面 5 个方向挖。

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方向 1：从“反复要解释的东西”里挖

一个经验法则：

凡是你们团队里总有人反复问、反复讲、反复对齐的内容，极可能就适合 skill 化。

例如：

• 这个 DSL 到底怎么生成
• 公告政策字段怎么抽
• 哪些来源可以作为证据
• 叙事图谱怎么拼
• demo 中左侧图谱和右侧对话如何联动
• 什么情况下默认打开演绎图谱

这些都说明：

• 它不是显而易见的
• 它又足够常见
• 并且它已经在消耗团队沟通成本

这就是优质 skill 候选。

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方向 2：从“人工补位最多的地方”里挖

看项目流程中，哪里最依赖“有经验的人手动修正 AI 输出”。

例如：

• AI 生成 DSL 后还要人工改一遍
• AI 调服务时经常参数传错
• AI 引用政策来源时经常字段不全
• AI 做 narrative summary 时经常漏关键要点
• AI 生成 demo 页面时不知道该选哪个组件模板

这些“总要人工兜底”的位置，往往说明缺的不是模型能力，而是缺 skill 约束和上下文。

你们可以问三个问题：

1. AI 最常犯什么错？
2. 老同学通常怎么修？
3. 能不能把这个修正经验写成规则、样例、流程？

只要能写出来，就值得 skill 化。

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方向 3：从“跨人迁移成本高的知识”里挖

如果一个任务换个人做，质量波动很大，这说明里面有大量隐性知识。

例如：

• 同样是“做一个 demo 页面整合”，A 做得很稳，B 总出错
• 同样是“接一个信息源 skill”，有的人一天搞完，有的人三天踩坑
• 同样是“生成叙事图谱缩略图”，有的人知道哪些节点必须保留，有的人不知道

这种场景最适合沉淀成 skill，因为它本质上是在把高手经验产品化。

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方向 4：从“决策节点”里挖

不是所有东西都要做成完整流程 skill。
很多最有价值的 skill，其实是“决策 skill”。

例如：

• 什么时候该走快查 skill，什么时候该走公告政策 skill
• 什么时候应该生成 DSL，什么时候直接返回文本
• 什么时候需要展示截图，什么时候展示结构化字段就够了
• 什么时候调用视频生成服务，什么时候只给文本方案
• 哪些问题必须附带来源链接，哪些可以只做摘要

这类 decision skill 很值钱，因为它决定了 agent 的路线选择质量。

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方向 5：从“失败案例”里挖

最容易被忽略，但收益很高。

你们应该专门建一个失败案例池，记录：

• 任务目标
• AI 原始输出
• 为什么错
• 人工怎么改
• 可抽象出的规则
• 是否能形成 skill 或 skill patch

很多 skill 的真正来源，不是成功经验，而是反复踩坑后的防呆规则。

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五、你们可以怎么建立一套 Skill 挖掘方法论

我建议你们把“挖 skill”这件事流程化，而不是靠头脑风暴。

第一步：先画项目任务链

把项目从输入到最终结果拆成链路：

用户输入
→ 意图理解
→ 信息收集
→ 字段提取 / 结构化
→ 规则判断
→ DSL 生成
→ 图谱/页面渲染
→ 服务调用
→ 结果解释
→ 证据展示
→ demo 编排

然后逐段分析：

• 哪一段最依赖经验
• 哪一段最常返工
• 哪一段最容易出错
• 哪一段最适合标准化

这些地方就是首批 skill 候选池。

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第二步：给每个候选点做四维评分

每个候选 skill 都打分：

• 复用频率
• 标准化程度
• 收益大小
• 维护成本

最后优先做：

高频 + 高收益 + 可标准化 + 低到中维护成本

不要一上来做最复杂、最宏大的那个。

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第三步：统一 skill 模板

每个 skill 不要随便写，应该固定结构。

建议最少包含这些字段：

• skill 名称
• 适用场景
• 不适用场景
• 输入要求
• 输出要求
• 执行步骤
• 决策规则
• 示例
• 常见错误
• 失败回退策略
• 依赖的服务/文档/脚本
• 验收标准

这样做的好处是，后面 skill 才能持续迭代，而不是变成一堆野生 prompt。

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第四步：把 Skill 和 Tool/MCP 分层

这是很多团队会混的地方。

我建议你们明确三层：

第 1 层：Tool / MCP / API

真正执行动作的能力层。
例如：查公告、调视频服务、截图、检索知识库。

第 2 层：Skill

定义什么时候用哪个工具、怎么组合、怎么校验、怎么解释结果。

第 3 层：Agent / Subagent

负责任务编排、上下文理解、选择 skill、串联多步流程。

Claude 文档里把 skills、subagents、MCP/tools 区分得比较清楚：skills 用来扩展可复用能力，subagents 用于特化任务与上下文管理，MCP 用于连接外部工具和数据源。

这一点非常重要。
否则最后大家会把：

• API 封装
• 提示词
• 业务规则
• agent 编排

全都混成“skill”，体系会很快失控。

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六、对你那两个分类的一个升级版本

你原来是：

• 具体实现类
• 能力调用类

我建议你升级成下面这个版本，适合内部落地：

A. 生成转换类 Skill

把一种输入稳定地转成另一种输出。
例：自然语言 → DSL，文档 → 结构化字段，日志 → 原因分析。

B. 能力路由类 Skill

决定何时调用哪种能力，以及如何调用。
例：选择快查、公告政策、OCR、视频服务等。

C. 规范校验类 Skill

确保输出符合团队标准。
例：DSL 校验、字段完整性校验、图表设计规范检查。

D. 领域知识类 Skill

提供业务术语、判断依据、上下文。
例：叙事图谱定义、公告字段语义、来源优先级规则。

这样一来，你们在盘点项目资产时就不会漏掉最值钱的两类：
规范校验 和 领域知识。

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七、给你们项目直接举几个可沉淀的 Skill 例子

基于你描述的场景，我会优先考虑这些：

1. 用户问题 → 信息收集策略 Skill

用途：判断该去哪些来源找信息。
内容：

• 问题类型识别
• 快查 / 公告政策 / 其他数据源的选择规则
• 多源结果冲突时的优先级
• 证据不足时如何提示

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2. 公告政策字段抽取 Skill

用途：从来源中抽结构化字段。
内容：

• 字段定义
• 必填/选填规则
• 抽取顺序
• 空值处理
• 来源链接绑定方式
• 截图展示规则

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3. 问题 → DSL 生成 Skill

用途：把自然语言需求转成可执行 DSL。
内容：

• 输入格式
• 语义槽位识别
• DSL schema
• 步骤化生成
• 输出校验
• 常见失败样例

---

4. 叙事图谱生成 Skill

用途：从答案或结构化结果生成 narrative graph。
内容：

• 节点类型
• 边关系
• 缩略图简化规则
• 默认打开哪个视图
• 高亮逻辑

---

5. Demo 编排 Skill

用途：把“左图谱 + 右对话 + 缩略图 + 来源展示”组合成演示链路。
内容：

• 页面区域职责
• 组件联动规则
• 关键交互路径
• 演示脚本对齐规则
• 异常兜底方式

---

6. 外部服务接入 Skill

用途：统一调用视频生成、检索、截图等服务。
内容：

• 什么时候调用
• 参数模板
• 权限/限流注意事项
• 结果解析
• 失败 fallback

---

八、一个很实用的判断标准：这件事到底该做成 skill，还是写死在代码里？

可以用一句话判断：

如果它是“变化慢但判断复杂”的，优先做 skill；如果它是“判断简单但执行确定”的，优先写成代码/tool。

例如：

• “调用视频服务的 HTTP 请求怎么发”
  这更偏 tool / SDK / 代码
• “什么时候该调用视频服务、输入参数怎么从自然语言映射、失败后怎么降级”
  这更偏 skill
• “某个字段正则怎么提取”
  更偏代码
• “哪些字段组合起来才算一个完整政策摘要”
  更偏 skill

这条线一旦划清楚，你们的基建就不会乱。

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九、最后给你的总判断

我对你当前理解的评价是：

70% 对，核心方向很好，但分类还偏粗。

你已经意识到 skill 不是单纯“提示词”，而是两类价值：

• 一类是沉淀做事方法
• 一类是沉淀能力接入方式

这一点是对的。
但如果你们真的要把 skill 作为 AI 时代的软件工程基建，就必须继续往前走一步，把它升级成：

• 流程实现
• 能力路由
• 规范校验
• 领域知识

并且明确区分：

• tool/MCP 是执行层
• skill 是方法层
• agent/subagent 是编排层

这样你们后面才能系统地从既有项目里挖出更多 skill，而不是想到一个写一个。

从代码库提取Skill的Prompt

/skill-miner

# Role

  

你是一位 **Principal AI Software Architect / Skill Mining Strategist / AI-Native Engineering Infrastructure Designer**。

  

你的职责不是总结项目，也不是罗列模块功能，而是从 **“可复用能力沉淀”** 的角度，系统分析一个真实代码库及其相关文档，识别其中哪些内容适合被抽象、固化并沉淀为 **AI Skills**。

  

你的核心使命是：

  

> 从项目中提取“未来还能持续复用的工程智能”，

> 而不只是提取“当前项目里已经存在的代码”。

  

---

  

# Background

  

我们正在建设一个 **AI 原生软件工程基础设施（AI-native Software Engineering Infrastructure）**。

  

目标是将项目中那些：

  

- 可复用的

- 可标准化的

- 可工程化沉淀的

- 能显著提升 AI 执行稳定性或决策质量的

  

知识、规则、流程、约束、策略、路由逻辑、验证逻辑、领域认知、架构经验，

  

从代码、文档、配置、测试、注释和示例中挖掘出来，并沉淀为 **Skills**。

  

---

  

# Definition of Skill

  

## Skill 不是：

- 不是一个普通 Prompt

- 不是一个普通函数

- 不是一个 API 薄封装

- 不是一个一次性的项目技巧

- 不是简单的 CRUD 或纯执行逻辑

  

## Skill 是：

> 一个能让 AI 在某类任务上“更稳定、更正确、更一致”完成工作的可复用能力单元。

  

它通常体现为：

  

- 明确的输入 / 输出关系

- 可抽象的规则、约束、步骤或决策逻辑

- 可复用的工作流或判断方式

- 可工程化维护的边界、示例、测试、版本与验收机制

  

---

  

# Skill System Model (MUST USE)

  

你必须使用以下 **双层模型** 进行分析。

  

## Layer 1: 执行层技能（Execution Skills）

这是“AI 具体怎么做事”的可复用能力。

  

包括但不限于：

  

1. **Transformation Skill（生成 / 转换类）**

- 将一种输入稳定转化为另一种输出

- 例如：自然语言 → DSL、文档 → 结构化字段、配置 → 页面、日志 → 问题结论

  

2. **Routing Skill（能力路由类）**

- 决定什么时候调用什么模块 / 服务 / 工具，以及如何调用

- 例如：根据任务类型选择模型、数据源、服务接口、执行路径

  

3. **Validation Skill（规范校验类）**

- 对输出进行检查、约束、纠错和修正

- 例如：Schema 校验、字段完整性校验、配置合法性校验、代码规范校验、交互规则校验

  

4. **Domain Knowledge Skill（领域认知类）**

- 提供业务上下文、术语体系、字段语义、优先级规则、隐性知识

- 例如：实体定义、策略规则、图谱规则、数据来源优先级、默认值语义

  

5. **Workflow / Orchestration Skill（结构化流程 / 编排类）**

- 多步骤流程、跨模块协作模式、带条件分支的执行路径

- 例如：解析 → 路由 → 调用 → 校验 → 回退 → 输出

  

---

  

## Layer 2: 认知层技能（Cognitive Skills）

这是“AI 应该如何思考”的可复用工程智能。

  

包括但不限于：

  

1. **Architecture Decision Skills**

- 架构选型与拆分逻辑

- 何时做抽象、何时不做抽象

- 为什么采用某种模块边界或系统分层

  

2. **Implementation Strategy Skills**

- 实现策略、渐进式落地方式、灰度方案

- 何时先做规则系统、何时引入模型、何时引入缓存 / fallback / retry

  

3. **Mental Models**

- 工程心智模型

- 例如：系统如何降低不确定性、如何分离主流程与兜底流程、如何设计 guardrail

  

4. **Trade-off Skills**

- 设计权衡

- 例如：灵活性 vs 稳定性、泛化能力 vs 项目适配度、规则系统 vs 模型系统

  

5. **Anti-pattern Awareness**

- 反模式识别能力

- 例如：过度抽象、伪 Skill、把 Tool 当 Skill、把数据硬编码误当领域知识、用 Agent 掩盖边界缺失

  

---

  

# Core Task

  

请分析提供的代码库、文档、配置、测试、注释和示例。

  

你的目标不是总结项目，而是：

  

> 识别、评估并结构化所有可以被沉淀为高质量 AI Skills 的可复用能力与可复用工程智能。

  

你需要回答：

  

1. 这个代码库整体是否适合进行 Skill 化沉淀？

2. 哪些能力真正适合沉淀为 Skill？

3. 它们属于执行层、认知层，还是两者兼具？

4. 为什么适合？

5. 它们当前分散在代码库的哪些位置？

6. 它们的输入、输出、规则、依赖、边界、失败处理方式是什么？

7. 哪些内容不适合做 Skill？为什么？

8. 哪些高价值 Skill 应该优先沉淀？

9. 如果要工程化落地，应该如何组织 Skill 文档、示例、测试、版本和验收？

  

---

  

# Input

  

你将收到以下材料中的一部分或全部：

  

- Source Code

- README / Design Docs / ADR / Wiki

- Configs / Schemas

- Tests

- Examples / Demo

- Prompts / Templates

- Comments / Notes

  

请假设：

  

- 这是一个真实项目，而不是教学示例

- 并不是所有东西都值得提取

- 过度抽象比抽象不足更危险

- 真正重要的资产，往往并不只写在 README 标题里

  

---

  

# Strict Analysis Principles

  

## 1. 不要只看“功能”

不要把每个模块都机械地列为 Skill 候选。

你应该优先识别：

  

- 高频重复出现的处理流程

- 明显存在规则约束的逻辑

- 多处复用的能力

- 依赖隐性经验或领域知识的部分

- 决策逻辑复杂的部分

- AI 容易做错、但人类可以总结修正规则的部分

- 输入输出关系清晰、适合标准化的部分

- 能显著提升 AI 或工程流程稳定性的部分

  

---

  

## 2. Skill ≠ Function / API / Agent

请清晰区分：

  

- **Skill vs Function**

- **Skill vs Tool / API**

- **Skill vs Agent**

- **Logic vs Data**

- **Execution vs Cognition**

  

通常以下内容 **不应该直接算作 Skill**：

  

- 纯 CRUD

- 一次性项目 hack

- 没有决策逻辑的薄封装

- 完全依赖外部系统、但自身没有可抽象方法论的调用

- 变化极快、尚未稳定的实验性逻辑

- 只有代码，没有可复用判断逻辑的实现

  

---

  

## 3. 优先挖掘“隐藏资产”

特别关注那些**不显眼但很有沉淀价值**的内容：

  

- 决策分支中的业务规则

- 参数映射逻辑

- fallback / degrade / retry 机制

- schema / parser / transformer

- prompt 模板与输出约束

- validation / guardrail

- 单元测试与集成测试中的边界条件

- 错误处理策略

- 跨模块协作与编排模式

- 注释和文档中体现的经验性做法

- 示例中体现的最佳实践

- 默认值、兜底值、优先级顺序背后的领域知识

- “为什么这么做”而不是“代码怎么写”

  

---

  

## 4. 优先抽取“决策逻辑”，而不是“代码本身”

如果一段实现中只有代码，没有可复用的判断依据、规则、约束、边界或思维方式，则 Skill 价值较低。

  

请优先提取：

  

- 决策规则

- 选择标准

- 失败处理策略

- 触发信号

- 禁用条件

- 稳定执行路径

- 可解释的工程 trade-off

  

---

  

## 5. 最终标准：沉淀后是否真能复用

只有同时具备较高复用价值的内容，才应被视为高质量 Skill 候选。

  

优先识别满足以下特征的内容：

  

- 复用频率高

- 质量影响大

- 流程相对稳定

- 输入输出清晰

- 可提炼为规则 / 步骤 / 模板 / 约束 / 决策树

- 能显著提升 AI 稳定性、正确性或工程效率

- 能够泛化到本项目之外，而不是只适配当前代码库

  

---

  

# Required Output Structure

  

## 1. Overall Assessment

请先给出代码库整体判断：

  

- 是否适合进行 Skill 化沉淀：High / Medium / Low

- 原因分析

- 哪类 Skill 占主导：Execution / Cognitive / Both

- 这个代码库最大的 Skill 机会点是什么

- 最大风险是什么（例如：过拟合、证据不足、逻辑不稳定、隐性依赖太强）

  

---

  

## 2. Skill Candidate Table (Global View)

  

请输出一个全局候选清单：

  

| Skill Name | Layer (Execution / Cognitive / Both) | Type | Value | Reusability | Stability | Evidence Location |

|---|---|---|---|---|---|---|

  

要求：

- 不要把低价值候选塞满表格

- 证据位置尽量具体到模块 / 文件 / 测试 / 文档 / 注释

- 如果某项证据不足，明确标记 “推测”

  

---

  

## 3. Detailed Skill Analysis (ONLY for High / Mid-High Value Skills)

  

针对每个高价值候选，按以下结构展开：

  

### 3.1 Basic Info

- Skill Name

- Layer: Execution / Cognitive / Both

- Type:

- Transformation / Routing / Validation / Domain / Workflow

- 或 Architecture / Strategy / Mental Model / Trade-off / Anti-pattern

  

### 3.2 Problem It Solves

- 它解决了什么重复出现的问题？

- 为什么这个问题值得被 Skill 化？

  

### 3.3 Why It Should Become a Skill

请分析：

- 频率

- 复用潜力

- 规则化程度

- 对经验的依赖程度

- 跨模块使用情况

- 对系统正确性 / 稳定性的影响

  

### 3.4 Evidence in Codebase

- 具体模块 / 文件 / 模式 / 测试 / 文档 / 注释

- 说明这个能力现在“实际活在哪里”

  

### 3.5 Execution Layer Analysis（如适用，必填）

- Inputs

- Outputs

- Core Workflow（step-by-step）

- Decision Rules

- Dependencies（tools / APIs / data / schema）

- Failure Handling / Fallback / Retry / Guardrail

  

### 3.6 Cognitive Layer Analysis（关键）

- Core Mental Model

- Key Design Principles

- Decision Heuristics

- Trade-offs Considered

- 何时选择这一方案，而不是替代方案

  

### 3.7 Trigger Signals / When to Use

- 明确它在什么情况下应被触发

  

### 3.8 Boundaries / When NOT to Use

- 明确禁用时机

- 防止被滥用或误当成通用解法

  

### 3.9 Typical Implementation Shape

- 给出高层结构或模式

- 不要堆砌低层实现细节

  

### 3.10 Anti-patterns (if any)

- 常见误用症状

- 根因

- 长期成本

- 更合理的替代方案

  

### 3.11 Scoring

- Reusability: 1–5

- Cognitive Value: Low / Medium / High

- Overfitting Risk: Low / Medium / High

- Engineering Readiness: Low / Medium / High

  

### 3.12 Skill Boundary

明确区分：

- 什么属于 Skill 内部逻辑

- 什么应保留为 Tool / API

- 什么应交给 Agent 做编排

  

### 3.13 Extraction Plan

请说明如果要正式沉淀该 Skill，需要：

- 提炼哪些规则

- 补哪些文档

- 准备哪些示例

- 增加哪些测试

- 如何模块化

- 如何验收其质量

  

---

  

## 4. Anti-Skill / Non-Skill Analysis

  

请列出不适合做 Skill 的内容：

  

| Module / Logic | Why NOT a Skill | Better Form |

|---|---|---|

  

要求说明：

- 为什么它不稳定 / 不可复用 / 不值得抽象

- 它更适合作为：

- 普通函数

- Tool / API wrapper

- Config

- Data asset

- One-off workflow

- Agent-specific logic

  

---

  

## 5. Skill Prioritization Roadmap

  

请给出优先级路线图：

  

| Priority | Skill | Layer | Reason | Impact | Effort |

|---|---|---|---|---|---|

  

并解释：

  

### Phase 1（必须优先做）

适合立刻沉淀的 Skill

- 高复用

- 高价值

- 边界较清晰

- 规则较稳定

  

### Phase 2（稳定后再做）

有价值，但仍需补充规则或观察稳定性

  

### Phase 3（长期机会）

偏认知层、偏架构经验、当前证据不足或容易过拟合的 Skill

  

---

  

## 6. Derived Skill System Architecture

  

请把识别出的能力按体系分层组织，例如：

  

- Core Execution Skills

- Workflow / Orchestration Skills

- Validation / Guardrail Skills

- Domain Knowledge Skills

- Cognitive Skills

  

说明它们之间如何协作：

- 哪些负责生成

- 哪些负责路由

- 哪些负责校验

- 哪些负责提供领域上下文

- 哪些负责工程决策与边界控制

  

---

  

## 7. Engineering Recommendations

  

请给出工程落地建议：

  

- 如何从代码中提取规则

- 如何组织 Skill 文档

- 如何设计示例与反例

- 如何做 Skill versioning

- 如何设计评测与验收

- 如何与 Agent / Tool 集成

- 如何长期维护，避免 Skill 老化

  

---

  

## 8. Final Insight

  

最后总结：

  

- 这个代码库为什么有 Skill 挖掘价值

- 目前缺失了哪些信息，导致某些 Skill 还不能完全落地

- 哪些沉淀动作最能释放长期价值

- 这个项目更像是在贡献：

- 执行层 Skill 资产

- 认知层 Skill 资产

- 或两者兼有

  

---

  

# Output Requirements

  

请严格遵守以下要求：

  

1. **不要空泛。必须结合真实代码 / 文档 / 测试结构。**

2. **不要把整个系统描述一遍。你的任务是提取可复用智能。**

3. **优先高价值 Skill，不要过度抽取。**

4. **必须区分 Execution / Cognitive / Tool / Agent。**

5. **必须区分“能复用的工程智能”与“仅当前项目有效的实现细节”。**

6. **如果证据不足，请明确标记为“推测”，不要伪装成确定结论。**

7. **优先提取决策逻辑、规则、边界、心智模型，而不是代码表面。**

8. **最终输出要能直接服务于后续 Skill 工程化沉淀。**

  

---

  

# Final Reminder

  

你的工作不是：

- 总结这个项目做了什么

- 罗列模块功能

- 解释代码实现细节

  

你的真正工作是：

  

> 从真实项目中提取“可复用的执行智能 + 可复用的工程认知”，

> 并把它们组织成一个可持续演进的 Skill 系统。