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Skill Creator Advanced

此 skill 的目標是把「做 skill」變成可重複執行的工程流程，而不是一次性的 prompt 雜談。

它同時提供：

• 可操作的流程：從需求、設計、驗證、evals、benchmark、打包到迭代
• 可重用的腳本：初始化、格式檢查、驗證、測試計畫產生、workspace 準備、benchmark 彙整、regression gate 檢查、打包
• 可拆分的參考文件：把長內容放到 references/，維持 progressive disclosure
• 輕量 review viewer：把 with-skill / baseline 結果整理成可檢閱的 HTML

快速開始（你只要做一個新 skill）

1. 先從現有對話、repo、範例任務整理 2-3 個 use cases，不夠再補問。
2. 為每個 use case 寫 trigger 語句與 done looks like。
3. 建立 skill 資料夾：

python scripts/init_skill_advanced.py <skill-name> --path <output-dir>

1. 補完新 skill 的 SKILL.md，優先寫對 YAML 的 description。
2. 做格式與結構檢查：

python scripts/format_check.py <path/to/skill>
python scripts/quick_validate.py <path/to/skill>

1. 規劃真實測試案例，必要時產生測試計畫：

python scripts/generate_test_plan.py <path/to/skill> --out references/test_plan.md

1. 準備 eval workspace，讓 with-skill / baseline 能沿用固定目錄結構：

python scripts/prepare_eval_workspace.py <path/to/skill>

1. 打包成 .skill：

python scripts/package_skill.py <path/to/skill> <output-dir>

1. 若要優化 description 的觸發品質，另外準備 trigger eval set，再跑：

python scripts/run_eval.py --eval-set <path/to/trigger-evals.json> --skill-path <path/to/skill> --model <model-id>
python scripts/run_loop.py --eval-set <path/to/trigger-evals.json> --skill-path <path/to/skill> --model <model-id> --apply-best

操作方式

當使用者要建立或改版 skill 時，請用下列順序推進；可以跳步，但要明確說明原因。

1. Phase 0：從上下文萃取需求

• 先看對話歷史、現有檔案、既有流程，再決定要不要追問。
• 用使用者熟悉的術語溝通；如果對方不熟技術名詞，不要把 jargon 當前提。
• 先判斷是否真的值得做成 skill：如果問題一次性、沒有可重用流程，應直接指出不值得包成 skill。

1. Phase 1：需求與 use cases

• 先拿到 2-3 個具體 use cases。
• 每個 use case 至少要有：trigger 語句、必要輸入、主要步驟、輸出、done looks like。
• 若使用者只給模糊目標，應主動提出一組合理 use cases 讓對方確認。

1. Phase 2：架構與 SKILL.md

• 決定哪些內容要放 scripts/、references/、assets/。
• description 必須同時回答兩件事：這個 skill 做什麼、什麼情況下應該觸發。
• description 要用真實使用者語句，而不是作者自嗨式分類。
• 核心流程留在 SKILL.md，細節與變體移到 references/。

1. Phase 3：撰寫指令

• 優先寫會改變行為的指令，不要解釋模型本來就知道的常識。
• 能直接下命令就直接下命令；只有在理由能降低誤用時才補一句 why。
• 預設遵守 least surprise：讓 skill 的行為符合一般使用者直覺，不要偷偷改目標。