Skill Reader

深入解读任意 Skill 的使用方法。输入 Skill 名称、安装地址或 SKILL.md 文档，输出结构化的使用说明：主要功能、使用场景、核心命令、安装依赖、API Key 需求、版本号、注意事项等。Triggers: skill reader, 读skill, 解读skill, skill怎么用, skill guide, skill manual, skill usage, 如何使用skill.

Skill Reader - Skill 使用说明书生成器

版本：2026040601

像买电器看说明书一样——你不需要懂电路，只需要知道按哪个键、出什么效果。

专治："装了一堆 skill 但不知道怎么用"、"这个 skill 到底干啥的"。

适用场景

• 安装了复杂 skill（如 superpower、gstack、baoyu 系列），不知道从哪下手
• 评估一个 skill 是否值得安装——先看说明书再决定
• 给团队成员生成 skill 使用指南
• 自己忘了某个 skill 怎么用，快速回顾

输入方式

1. Skill 名称 — 已安装的 skill，如 baoyu-image-gen
2. 安装地址 — ClawHub URL 或 GitHub URL
3. SKILL.md 文档路径 — 本地文件路径

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输出格式（核心改进版）

🏷️ 第一层：速览卡（30 秒读完）

markdown

## 📌 [Skill Name] — 一句话说明
[大白话，10-15 字]

**帮我做什么**：[用 2-3 个口语化场景描述，不要用技术术语]
**跟你说什么就能用**：[2-3 个自然语言触发词示例]
**要不要钱**：[免费 / 需要付费 Key / 有免费额度]
**值得装吗**：[⭐⭐⭐⭐⭐ 星级评分 + 一句话推荐理由]

📖 第二层：完整说明书（需要时展开）

markdown

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## 🎯 它能干什么
[3-5 个核心功能，每个用"用户能获得的成果"来描述，不描述技术实现]
[例：❌ "调用 Google Gemini API 生成图像" → ✅ "你描述想要什么画面，它帮你画出来"]

## 🗺️ 使用场景（带真实例子）

### 场景 1：[场景名]
- 你说什么：「帮我画一张XX的封面图」
- 它做什么：[具体产出]
- 贴士：[使用建议]

### 场景 2：[场景名]
...

## ⚡ 怎么用（对话式）
[用"你 → AI"的对话格式展示，不展示命令行]

### 最简单的用法
你说：「[自然语言示例]」
AI 做：[产出结果]

### 进阶用法
你说：「[带参数的自然语言示例]」
AI 做：[更精准的产出]

## 🔑 要准备什么
[按必要性排序]

### 必须有（没有就不能用）
- [依赖 1]：怎么获取 → [具体步骤，包括链接]

### 最好有（没有也能用，但效果更好）
- [依赖 2]：...

### 可选（锦上添花）
- [依赖 3]：...

## 💰 费用说明
[如果有 API 费用，给出大致估算：比如"一张图约 0.01 元"]
[标注免费额度：比如"Google 每月免费 15 张"]

## 🚦 推荐决策

| 你想做什么 | 用这个 | 还是那个 |
|-----------|--------|---------|
| 画封面图 | ✅ 这个 | → baoyu-cover-image 更专业 |
| 小红书配图 | ❌ 别用 | → baoyu-xhs-images 专门做这个 |
| 随便画一张 | ✅ 可以 | → ai-image-generation 模型更多 |

## ⚠️ 踩坑记录
[如果能实际测试，记录真实踩坑经验；不能测试则基于文档推测]
- [坑 1]：[现象] → [解决方案]
- [坑 2]：...

## 🧩 它和其他 Skill 的关系
[用简单的关系图或文字描述]
[例："baoyu-image-gen 是底层发动机，cover-image 和 xhs-images 是在它上面做的专用车型"]

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工作流程

Step 1: 获取 Skill 文档

• 已安装：读 skills/<name>/SKILL.md，顺便检查 README.md、package.json、.env.example
• ClawHub URL：clawhub info <name> 或 web_fetch
• GitHub URL：web_fetch 抓取

Step 2: 实地探测（不只是读文档）

• 检查辅助文件：package.json（依赖、版本）、.env.example（需要配什么）
• 扫描 scripts/ 目录：了解实际执行方式
• 查 git log：最近一次更新是什么时候
• 尽量实际跑一遍（如果条件允许）：记录速度、效果、报错

Step 3: 关联分析

• 在已安装 skill 中找重叠/互补/依赖关系
• 标注哪个是底层、哪个是上层封装
• 如果有多个 skill 做类似的事，给推荐决策表

Step 4: 生成说明书

语言铁律：

• ❌ 禁止出现命令行代码（除非是纯技术 skill）
• ❌ 禁止用技术术语当主语（"调用 API" → "它去问了 Google"）
• ❌ 禁止罗列参数列表（放附录，用户需要时再展开）
• ✅ 全部用"你说什么 → 它做什么"的对话格式
• ✅ 费用必须写清楚，不要让用户事后才发现要钱
• ✅ 如果文档本身写不清楚，如实标注"📖 文档描述模糊，建议实际测试"

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特殊处理规则

Baoyu 系列（Skill 集合）

• 先给全家福：整个系列的定位 + 子 skill 关系图
• 标注推荐入口：普通用户应该从哪个子 skill 开始用
• 标注底层 vs 上层：底层 skill 不需要直接碰

复杂 Skill（SKILL.md > 200 行）

• 强制分层：速览卡 → 模块概览 → 详细说明
• 标注"核心模块"和"可选模块"
• 可选模块一句话带过，别展开

需要外部 API 的 Skill

• 费用必须量化：不要只写"需要 API Key"，要说清楚"多少钱、有没有免费额度、用完怎么办"
• 获取路径完整：给链接、给步骤、给截图位置
• 优先推荐免费方案：如果 Google 和 OpenAI 都能用，优先推荐 Google（有免费额度）

与现有 Skill 功能重叠的情况

• 给出推荐决策表（见输出格式）
• 不要两边都推荐，给一个明确结论

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限制

• 无法保证 100% 准确（有些 skill 行为和文档不一致）
• 费用估算基于文档，实际可能不同
• 不替代实际测试——说明书是起点，不是终点

与 skill-catalog 的关系

	skill-catalog	skill-reader
定位	花名册（有哪些 skill）	说明书（怎么用）
类比	手机里的 App 列表	App Store 里的详细介绍页
输出	一行摘要 + 路径	速览卡 + 完整说明书
触发	git commit 自动	用户主动请求

组合使用： 先用 skill-catalog 找到 skill → 再用 skill-reader 读说明书。