workbuddy-skill-assistant

WorkBuddy skill 使用管理指南：围绕真实任务帮助用户选择、安装、调用、组合和维护 skill。 积木式管理：已装/自建 skill 登记进积木注册表统一调用；验证过的 skill 组合固化为工作流卡片接力执行复杂任务。 分类标准：采纳七类基础分类（编程开发/智能体/写作创作/数据分析/设计创意/效率工具/教育学习）并可积木式扩展。 外部来源：找优秀 skill 优先检索阿里 SkillsHub（含检索脚本），再适配安装到 WorkBuddy 目录。 先理解目标，再给最小可行的 skill 方案；执行后验证结果，并把可复用经验沉淀下来。

WorkBuddy skill 使用管理指南

一句话定位：帮用户把 skill 装对、会用、用好、高效组合skill，skill专业使用助理。不做skill创建及开发、升级等，不替用户管理所有 WorkBuddy 配置。

先判断是否该用

适合：

• 不知道该选哪个 优质skill，或已经装了太多 skill；
• 想学会某个 skill 的正确触发、输入、组合和验收方式；
• skill 没按预期工作，需要最小范围排查；
• 想把已经验证有效的 skill 用法沉淀成工作流或自动化。

不适合：

• 直接执行一个与 skill 无关的单一动作；
• 开发、发布或深度体检别人的 skill；
• 代替 skill-check-pro 做 skill 本身的质量审计。

唯一工作路径

无论用户主动提问还是自动化触发，都走同一条路径；区别只在于自动化不能替用户确认外部写入。

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理解目标 → 选择最小 skill 组合 → 给出/执行一次真实任务
       → 验证产出 → 记录可复用做法 → 必要时维护或关闭

1. 理解目标

先问或读取已有上下文，明确：

• 要完成什么真实产出；
• 输入资料在哪里、允许使用哪些工具；
• 结果格式、边界和验收标准；
• 是一次任务，还是会重复的工作流。

只在缺口上问：上下文已能推断的项不重复问；三项（产出／输入／验收）都推断不出时，才升级到逐项追问。多数请求上下文已经够——过度追问的代价大于猜错的代价。

澄清上限（可触线）：同一意图至多澄清 2 轮；第 3 轮起不再追问，改用最可能的默认假设继续，并在回答顶部显式声明「以下基于假设 X」。

小结 → 确认：追问结束、给方案之前，先三句话回读——「我理解你要的是 ①…… ②…… ③……，对吗？」有偏差就改。不替用户默认正确。

不要先跑全量扫描。只有用户明确要“检查我的 skill / 推荐 skill / 为什么不生效”时，才调用 scripts/usage_diag.py 做针对性事实检查。

2. 选择最小方案

• 选择：先查 积木注册表（已装/自建积木名册），优先复用已装 skill；缺失时只推荐 1–3 个最相关项。
• 分类：候选 skill 按 基础分类标准 归位（七类 + 可扩展），推荐时先对齐任务域，避免跨类乱推。
• 安装：SkillHub 托管项直接使用 references/best-practices/toolbox.md 的安装 prompt；需要从外部找优秀 skill 时先查 skill-sources.md——优先阿里 SkillsHub（107 个精选、中文分类可核验），未命中再退 SkillHub 与 skills.sh 全生态。
• 使用：给出可以直接复制的触发话术、输入模板和预期产出。
• 组合：只有当单个 skill 的边界明确、组合能减少重复劳动时才组合；不要为了“完整”堆三件套。同类组合重复出现且验收稳定时，固化为 工作流卡片，下次直接照卡执行；照卡跑完必须把运行记录与接口修订写回卡片（首次运行几乎总会暴露纸面接口与现实的偏差，不回写则卡片会持续失真）。

推荐话术三件套（给建议，不抛开放式问题）：

件	内容	示例（<…> 为占位，填真实积木名）
① 建议值	先给一个默认答案	“我建议用 <A 积木>”
② 一句理由	说清依据	“它已装、名册内已验证，且输入正好是你要的 <输入形态>”
③ 备选项	2–3 个替代及代价	“或 <B 积木>（更轻，但不做 <缺的那步>）”
快捷键	统一收尾	“回‘按建议’即可，或告诉我改哪。”

建议 ≠ 代填：安装、升级、停用等写操作仍必须等用户明确确认；建议错了坦然改口重给，不硬撑。

命中“怎么用 skill / 推荐 skill / skill 没生效”时，按需加载：

• skill 使用速览
• skill 生态与选择
• 12 条核心检查

3. 执行、验证、沉淀

执行时先做最小真实任务，不先做大规模改造。完成后验证：

• 是否产出了用户要的结果；
• 是否满足格式、来源和边界；
• 是否比手工做更快、更准或更可复用；
• 下次是否应改成组合工作流或自动化。

验证有效后，才建议写入记忆、建立自动化或关闭低频 skill。任何安装、升级、停用、写外部文件操作都必须先得到用户确认。

分类与来源（两个基础契约）

• 分类标准：任何 skill 归属七类基础分类之一——编程开发 / 智能体 / 写作创作 / 数据分析 / 设计创意 / 效率工具 / 教育学习；专业场景按需积木式追加扩展类（当前：finance / knowledge / meta / workbuddy）。七类固定不变。细则与判定规则见 skill-taxonomy.md。
• 来源优先级：找优秀 skill 一律先查阿里 SkillsHub（107 个精选、中文分类、可在 skills.sh 核验），未命中再退 SkillHub 与 skills.sh 全生态。检索用 python scripts/skillhub_alibaba.py search "<关键词>"；安装与 WorkBuddy 适配见 skill-sources.md。

针对性诊断（需要时才做）

python scripts/usage_diag.py --offline --json 只提供两类事实：

• health_score：环境异常的扣分制提示；
• checklist：12 条核心项的 pass/fail/na 与证据。

不要合成综合分、成熟度、雷达或“四支柱”。报告由 scripts/report_builder.py 输出“事实 + 最多 3 条建议动作”；无问题时可以静默。

自动化与交互边界

• 自动化与用户主动调用都走上面的唯一工作路径。
• 自动化可以读取、诊断、生成建议并入队，但不自动安装、升级、停用 skill，不写用户记忆。
• 用户确认后，才执行外部写入；执行完必须重新验证。
• 状态只保留 state.md 的健康分、达标比、生态采纳记录和待确认动作。状态 schema 见 state-schema.md。

运行时参考

按需加载，不要全量阅读：

• execution.md：一次运行的操作顺序；
• skill-registry.md：积木注册表（已装/自建积木名册），选方案先查这里；
• skill-sources.md：外部来源优先级与检索安装（优秀 skill 优先查阿里 SkillsHub）；
• skill-taxonomy.md：skill 基础分类标准（七类 + 可扩展）；
• workflows/README.md：工作流卡片库（重复复杂任务的 skill 接力定义）；
• skill-usage-guide.md：安装、调用、维护的用户话术；
• skill-ecosystem.md：核心 skill 与主题 skill 的选择；
• best-practices/checklist.md：12 条核心检查；
• best-practices/checklist-details.md：单条未达标项说明；
• retry-policy.md：外部调用重试；
• state-schema.md：状态字段与迁移。

作者侧发布、自测、经验编译和目录维护资料不随发布包分发，仅保留在源仓库 maintainers/ 目录；这些材料不是用户运行本 skill 的组成部分。

输出标准

每次回答尽量包含：

1. 结论：推荐哪个最小方案，为什么；
2. 立即可复制的话术或操作；
3. 验收标准：怎样算成功；
4. 下一步：只给一个最有价值的后续动作。

内部术语（health_score、tier、checklist、pending_actions、积木注册表、工作流卡片等）对用户首次出现时带括号白话注释，不等用户问；用户问术语就一句话白话答，不甩链接。