Improve Skill Bespoke To CodeBase

🔧 技能审计与智能优化专家

元技能:评估 Factory Droid 技能与当前项目的匹配度,生成可执行的优化建议,涵盖定义清晰度、代码库适配、边界情况等6大维度。

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使用说明

核心用法

improve-skill 是一个元技能(meta-skill),用于审计和优化其他 Factory Droid 技能。它通过6步评估框架对目标技能进行深度体检:① 技能定义审计(检查指令清晰度、完整性、错误处理);② 代码库适配分析(识别技能未覆盖的文件类型、目录结构、框架模式);③ 边界情况发现(检测异常文件、编码问题、框架魔法目录等);④ 输出质量评估(验证历史生成物的准确性、一致性、完整性);⑤ 可组合性检查(评估与其他技能的协作能力、幂等性、状态管理);⑥ 用户体验审查(评估调用 friction、反馈质量、可恢复性)。评估完成后输出结构化改进报告,包含评分卡、优先级排序的改进建议、边界情况清单及 SKILL.md 补丁建议,并支持直接实施改进。

显著优点

  • 系统化评估框架:6大维度覆盖技能全生命周期,避免主观判断,诊断结果可复现
  • 项目特异性洞察:结合当前代码库实际结构(文件类型、框架模式、规模)生成建议,而非通用模板
  • 可执行输出:每个问题都附带具体修复方案、工作量估算和行级补丁建议,直接可用于迭代
  • 闭环验证:支持改进后重跑样本验证,量化前后对比
  • 自动触发机制:可监听用户反馈("它漏了X")或观察到的摩擦自动建议评估

潜在缺点与局限性

  • 依赖历史调用数据:输出质量评估需要技能曾被调用过,新项目首次使用可能无法完整评估第4维度
  • 模拟成本:无历史数据时需对5-10个代表性文件进行"干运行"模拟,增加 token 消耗
  • 框架覆盖盲区:评估框架虽全面,但对新兴框架或高度定制化架构的检测可能滞后于实际演进
  • 改进实施风险:直接编辑 SKILL.md 可能引入新错误,需要验证步骤但用户可能跳过
  • 评估者能力上限:元技能的评估质量受限于当前模型的代码理解能力,复杂边界情况可能误判

适合人群

  • 技能维护者:需要持续迭代官方或自定义技能以适应多项目场景的开发者
  • DevOps/平台工程师:负责维护组织内技能库、确保技能与项目模板同步的团队
  • 高级用户:对现有技能输出不满意、希望系统性优化而非打补丁的终端用户
  • 技能迁移场景:将技能从 A 项目迁移到 B 项目时,快速识别适配差距

常规风险

  • 误报边界情况:可能将项目特有的合法模式标记为"需处理",导致技能过度复杂化
  • 评分主观性:虽然框架结构化,但 STRONG/ADEQUATE/WEAK/MISSING 的判定仍存在一定主观空间
  • 改进范围蔓延:用户可能要求超出技能原始设计目标的"改进",违背"尊重用户设计"原则
  • 验证跳过:报告建议的"重跑验证"步骤若被忽略,可能使改进后的 regress 未被捕获

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