核心定位
Kinema's Skill Making Pipeline 是 KinemaClaw 生态的官方开发规范，为 skill 创建、版本管理和发布提供标准化流程。适用于 Claude Code 插件开发者和 KinemaClaw 平台用户。
核心用法
首次配置：必须先读取 references/ONBOARDING.md 完成环境配置。
开发流程三步走：
1. 创建仓库：projects/<skill-name>/ 目录，包含 .claude-plugin/plugin.json、SKILL.md、references/ONBOARDING.md
2. 开发规范：遵循 Git First、Atomic Commits、语义化版本号（SemVer）
3. 发布流程：外置到 references/release-process.md，按 Step 1→9 顺序执行，包括 Git tag、GitHub Release、ClawHub 发布、版本校验
关键判断：发版前需判断是否为"全新 skill 首发"（需更新 marketplace 索引）还是"版本更新"（仅常规流程）。
显著优点
- 流程完备：从环境配置到五地同步（projects repo、ClawHub cache、GitHub Release、ClawHub、Claude Code Marketplace）全覆盖
- 版本管控严格：强制 SKILL.md、plugin.json、Git tag 三处版本一致，提供自动化校验脚本
- 安全设计：禁止包含个人敏感信息，区分缓存文件与源码（
.claude-plugin/必须纳入 Git） - 降级策略：Onboarding 文档要求每步骤提供多种安装方案，适配不同环境
- AI 友好：结构化文档（检测→安装→验证→故障排除）便于 Agent 自动执行
潜在缺点与局限性
- 学习成本：规范条目繁多，新手需完整阅读 ONBOARDING.md 才能开始
- 工具链依赖：强依赖 ClawHub CLI、Git、特定目录结构，迁移成本较高
- 版本同步负担：五地同步机制增加发布复杂度，任一环节失败需排查
- 平台锁定：主要为 KinemaClaw/Claude Code 生态设计，通用性有限
适合人群
- KinemaClaw/Claude Code 插件开发者
- 需要规范化管理 AI skill 版本的团队
- 追求 Git 原生工作流、语义化版本管理的开发者
常规风险
| 风险类型 | 说明 |
|---------|------|
| 版本不一致 | SKILL.md、plugin.json、Git tag 未同步导致发布失败 |
| 敏感信息泄露 | 误将 token/密码提交到 Git，违反 Prohibited Content 条款 |
| 缓存污染 | `.gitignore` 配置不当导致缓存文件入仓 |
| 发版失败 | ClawHub API 502 错误（备用方案见 `references/clawhub-api-fallback.md`） |
| 环境不可用 | 未执行 ONBOARDING 直接调用 skill 导致依赖缺失 |