skill-create

Skill Create 命令

分析 Git 历史（Git history）以生成 Claude Code 技能（Skill）：$ARGUMENTS

你的任务

1. 分析提交（Commits） - 从历史记录中进行模式识别（Pattern recognition）
2. 提取模式 - 常见的实践与约定
3. 生成 SKILL.md - 结构化的技能文档
4. 创建直觉（Instincts） - 用于 continuous-learning-v2

分析过程

第 1 步：收集提交数据

# 最近的提交
git log --oneline -100

# 按文件类型统计提交
git log --name-only --pretty=format: | sort | uniq -c | sort -rn

# 修改最频繁的文件
git log --pretty=format: --name-only | sort | uniq -c | sort -rn | head -20

第 2 步：识别模式

提交信息模式：

• 常见前缀 (feat, fix, refactor)
• 命名约定
• 共同作者（Co-author）模式

代码模式：

• 文件结构约定
• 导入（Import）组织方式
• 错误处理方法

评审（Review）模式：

• 常见的评审反馈
• 反复出现的修复类型
• 质量门禁（Quality gates）

第 3 步：生成 SKILL.md

# [技能名称]

## 概述
[此技能教授的内容]

## 模式（Patterns）

### 模式 1：[名称]
- 何时使用
- 实现方式
- 示例

### 模式 2：[名称]
- 何时使用
- 实现方式
- 示例

## 最佳实践

1. [实践 1]
2. [实践 2]
3. [实践 3]

## 常见错误

1. [错误 1] - 如何避免
2. [错误 2] - 如何避免

## 示例

### 正面示例
```[language]
// 代码示例

反面模式（Anti-pattern）

// 不应该做的写法

### 第 4 步：生成直觉（Instincts）

用于 continuous-learning-v2：

```json
{
  "instincts": [
    {
      "trigger": "[场景/状况]",
      "action": "[响应动作]",
      "confidence": 0.8,
      "source": "git-history-analysis"
    }
  ]
}

输出

创建：

• skills/[name]/SKILL.md - 技能文档
• skills/[name]/instincts.json - 直觉集合

---

提示（TIP）：运行 /skill-create --instincts 以同时生成用于持续学习（continuous learning）的直觉。