Skill Factory

Skill工厂，AI作为规划层循环迭代生产新Skill（需求对齐→选档→设计→生成→测试→对比→迭代→交付），支持手动/半自动/全自动三档模式

Skill Factory（Skill 工厂）

AI 作为规划层和验收层，通过迭代循环生产新的 Skill。支持可插拔的外部 AI 作为执行层，也可以由 AI 自身完成全部流程。

触发词

用户说以下任一内容时启动本 skill：

• "帮我做一个新 skill" / "创建 skill"
• "skill 工厂" / "造个 skill"
• "帮我迭代这个 skill" / "改进 skill"
• "把这个步骤拆成独立 skill"

使用方式

• 直接说"帮我做一个 XX skill"，我会从需求对齐开始引导你
• 说"帮我迭代已有的 XX skill"，我会在已有基础上改进
• 说"把 XX skill 的 YY 步骤拆成独立 skill"，我会执行子 skill 分裂流程

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一、概述

Skill Factory 是一个 meta-skill——造 skill 的 skill。

核心能力：

• 接收用户需求，设计并生成一个完整的 Skill
• 执行层可插拔：根据任务性质选择不同 AI（如 GPT、Gemini、Claude 等）
• 三档迭代测试：手动/半自动/全自动
• 对标驱动：全自动档通过对比参考成品来判断质量
• 先整后分：初版保持单体，稳定后再按需拆出子 skill

角色分工：

• AI（规划层）：规划、设计、验收、迭代决策
• 外部 AI（执行层）：内容生成、草稿撰写、代码编写等执行性工作
• 用户：需求输入、档位选择、最终验收

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二、前置条件

• 如需调用外部 AI，需配置至少一个可用的 AI API（参见 tech-library.md 模板）
• 如需智能选择执行层 AI，需配置场景-AI 对照表（参见 call-guide.md 模板）
• 最小可用配置：即使没有外部 AI API，AI 自身也可以作为唯一执行层完成全部流程

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三、执行流程

第零步：请求分流

在进入正式流程前，先判断请求类型：

• "我要一个新的 XX skill" → 创建模式：走完整第一步到第九步
• "帮我改进/迭代已有的 XX skill" → 迭代模式：跳到第二步（选档），第三步加载已有 skill 为基础
• "帮我把 XX skill 的 YY 步骤拆成独立 skill" → 分裂模式：走子 Skill 分裂流程（见第七章）
• 不是 skill 相关的请求 → 告知用户此 skill 专用于创建/迭代 skill

迭代模式特殊规则：

• 已有 skill 自动成为"骨架参考"（跳过第三步的选择环节）
• 用户可以同时提供对标成品用于全自动档对比
• 修改基于已有内容，不生成全新文件

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第一步：需求对齐

1. 用户提出需求："我要一个 XX skill"
2. AI 与用户反复讨论，直到完全理解：
   • Skill 要解决什么问题：核心使用场景
   • 触发方式：什么时候调用这个 skill
   • 输入和输出：用户给什么、skill 产出什么
   • 质量标准：什么样的输出算"好"
   • 参考对标：有没有现成的成品可以作为目标
3. AI 复述需求给用户确认
4. 用户确认后才进入下一步
5. 禁止跳过此步：需求不清就开始设计 = 浪费迭代次数

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第二步：选档

向用户确认迭代模式：

档位	人机比例	适用场景
手动档	用户100%	用户只需要初版，自己改
半自动档	用户在关键节点介入	需要用户判断质量方向
全自动档	用户提供参考，AI 自动迭代	有明确对标成品

全自动档额外参数：

• 循环上限：用户设定最大迭代次数（建议 3-8 次）
• 对标材料：用户提供参考成品

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第三步：选参考

1. 模板参考：列出所有现有 skill，让用户选择一个结构最接近的作为骨架参考
2. 如果没有合适的，使用通用 skill 骨架（见附录 A）
3. 对标成品（全自动档必须提供）：
   • 一个或多个期望输出的样本
   • AI 分析成品的结构、风格、深度
   • 提取评价维度，用于后续对比

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第四步：分析设计

1. 拆解步骤：将 skill 的工作流拆成具体步骤
2. 选择 AI：根据场景-AI 对照表，为每个步骤选择最合适的 AI
3. 粗判子 skill 潜力：标记可能独立的步骤为 [潜在子skill]，但不拆分
4. 生成设计文档：展示给用户确认

设计文档格式：

text

## Skill 设计：<skill名称>

### 步骤拆解
1. <步骤名> → 执行AI: <AI名称> → [潜在子skill]（如适用）
2. <步骤名> → 执行AI: <AI名称>

### 输出格式
<预期的 Skill 结构大纲>

### 参考来源
- 骨架参考：<已有skill名称>
- 对标成品：<成品描述>

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第五步：生成初版 Skill

1. 根据设计文档，生成完整的 Skill 内容
2. 包含标准前置元数据（name + description）
3. 包含完整的工作流程、模板、规则
4. 对需要调用外部 AI 的步骤，写入具体的调用指引

生成规则：

• 参考骨架 skill 的结构和风格
• 每个步骤必须可独立执行，有明确的输入输出
• 包含"与其他 skill 的配合"部分

手动档：生成后直接交付用户，流程结束（跳到第九步）。

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第六步：测试运行

用真实输入运行刚生成的 skill，验证是否可用。

测试方式：

1. 模拟调用这个 skill 的完整流程
2. 对需要外部 AI 的步骤，实际调用 API 获取输出
3. 记录每个步骤的输入、输出、耗时
4. 记录异常和失败点

测试输出：

text

## 测试报告 - 第N轮

### 执行摘要
- 测试输入：<描述>
- 总步骤数：X
- 成功步骤：Y
- 失败步骤：Z

### 逐步结果
| 步骤 | 状态 | 执行AI | 输出摘要 | 问题 |
|------|------|--------|---------|------|

### 最终输出
<skill 产出的完整结果>

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第七步：对比反馈（质量门）

将测试输出与参考成品进行对比，产出明确的质量判定。

评分维度（每项 0-10 分）：

维度	说明
结构完整度	是否包含所有必要部分
内容深度	内容是否足够详细和专业
风格匹配度	语气、表达方式是否与参考一致
可执行性	步骤是否清晰到可以直接执行
输出质量	最终产出是否达到参考水准

质量判定（Quality Gate）：

• PASS（总分 >= 40/50）→ 质量达标，直接进入交付
• CONCERNS（总分 35-39/50）→ 半自动档展示报告由用户决定；全自动档自动继续迭代
• FAIL（总分 < 35/50）→ 进入迭代修改
• 收敛（连续两轮总分变化 <= 1）→ 质量已稳定，退出迭代

对比报告格式：

text

## 对比报告 - 第N轮

### 质量判定：PASS / CONCERNS / FAIL
### 评分
| 维度 | 分数 | 上轮 | 变化 |
|------|------|------|------|
| 结构完整度 | X/10 | Y/10 | +Z |
| 内容深度 | X/10 | Y/10 | +Z |
| 风格匹配度 | X/10 | Y/10 | +Z |
| 可执行性 | X/10 | Y/10 | +Z |
| 输出质量 | X/10 | Y/10 | +Z |
| **总分** | **XX/50** | **YY/50** | **+ZZ** |

### 差距分析
1. <具体问题>

### 修改建议（仅 CONCERNS/FAIL 时生成）
1. <具体修改建议>

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第八步：迭代修改

根据对比报告的修改建议，修改 Skill 内容。

迭代规则：

1. 逐条执行修改建议
2. 修改后回到第六步重新测试
3. 循环直到满足退出条件

退出条件（满足任一即退出）：

• 收敛：连续两轮总分变化 <= 1 分
• 达标：总分 >= 40/50（80%）
• 到限：达到用户设定的循环上限
• 用户中断：用户主动喊停（半自动档）

每轮迭代记录：

text

### 迭代记录 - 第N轮
- 修改项：<改了什么>
- 测试结果：<通过/失败>
- 总分变化：XX → YY
- 状态：继续迭代 / 收敛退出 / 达标退出 / 到限退出

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第九步：交付部署

1. 整理最终版 Skill
2. 生成交付报告：

text

## Skill Factory 交付报告

### 基本信息
- Skill 名称：<name>
- 迭代轮次：N 轮
- 最终评分：XX/50
- 退出原因：收敛 / 达标 / 到限 / 手动

### 迭代历程
| 轮次 | 总分 | 主要修改 |
|------|------|---------|

### 子 Skill 潜力标记
- [潜在子skill] <步骤名>：<独立的理由>

### 后续建议
- <建议1>
- <建议2>

3. 用户决定部署位置

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四、三档模式详细规则

手动档

text

第一步 → 第二步 → 第三步 → 第四步 → 第五步 → 第九步（直接交付）

• 跳过测试、对比、迭代
• 用户拿到初版后自行修改和测试

半自动档

text

第一步 → 第二步 → 第三步 → 第四步 → 第五步
  → 第六步 → 第七步 → [用户确认] → 第八步 → 回到第六步
  → ... → 用户满意 → 第九步

• 每轮迭代后展示对比报告，等用户确认方向

全自动档

text

第一步 → 第二步 → 第三步 → 第四步 → 第五步
  → 第六步 → 第七步 → 第八步 → 回到第六步
  → ... → 满足退出条件 → 第九步

• 用户只在前三步参与，后续完全自动循环
• 靠收敛/达标/到限三个条件自动退出

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五、AI 调用规范

选择执行层 AI

根据场景-AI 对照表（call-guide.md）判断：

• 该步骤是否需要调用外部 AI
• 评审验收必须由规划层 AI 自身执行，不可外包
• 需要外部 AI 时，走三级降级链：主用 AI → 备用 AI → AI 自身

降级规则

规则	说明
失败判定	同一 AI 连续失败 2 次才触发降级
失败类型	HTTP 错误、超时、空响应、解析失败
记录日志	每次降级记录：日期、AI、失败原因、降级到谁
下次重试	降级不是永久的——下一个新任务仍先尝试主用 AI

调用方式

所有第三方 API 统一使用 OpenAI 兼容格式调用。具体的 API 配置参见 tech-library.md，调用模板参见 call-guide.md。

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六、对比验收机制

评分维度

维度	权重	评分标准
结构完整度	20%	是否包含所有必要章节和步骤
内容深度	25%	知识密度、专业性、细节程度
风格匹配度	15%	与参考成品的语气、表达一致性
可执行性	25%	步骤能否直接执行、是否有歧义
输出质量	15%	最终产出的整体质量感受

收敛判断

• 连续两轮总分变化 <= 1 → 收敛退出
• 总分 >= 40 → 达标退出
• 当前轮次 >= 循环上限 → 到限退出
• 否则 → 继续迭代

无参考成品时

• 跳过"风格匹配度"维度
• 用 skill 规范（结构完整、步骤可执行、无遗漏）作为评判标准

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七、子 Skill 分裂规则

设计阶段：粗判标记

标记条件（满足 2 条以上）：

• 该步骤逻辑完整，可独立运行
• 该步骤在其他 skill 中也可能被复用
• 该步骤足够复杂，值得单独维护
• 该步骤使用的 AI 和其他步骤不同

迭代阶段：细调分裂

触发时机：主 skill 基础功能稳定后，用户主动提出。

分裂流程：

1. 从主 skill 中提取目标步骤
2. 用 skill-factory 自身为该步骤生成独立 skill
3. 在主 skill 中将该步骤替换为子 skill 调用指引
4. 测试主 skill + 子 skill 的衔接

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八、核心规则

1. 需求不清不动手：第一步必须完成，复述确认后才继续
2. 档位即承诺：选了全自动就不中途随意切半自动（除非用户主动要求）
3. 先整后分：初版 skill 保持单体，不提前拆分子 skill
4. 迭代有限：全自动档必须设循环上限，防止空转
5. 降级可用：任何外部 AI 不可用时，AI 自身顶上
6. 记录透明：每轮迭代的修改、评分、决策全部记录

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示例

用户：帮我做一个"会议纪要"skill 小龙虾：好的，我来帮你创建一个会议纪要 skill。先确认几个问题：

1. 这个 skill 要解决什么问题？（比如：自动从对话中提取会议要点）
2. 用户会怎么触发？（比如：说"整理会议纪要"）
3. 输入是什么？（比如：一段会议聊天记录）
4. 输出要什么格式？（比如：标题+参会人+决议+待办）
5. 有没有参考样本？

用户：就是整理群里的讨论，输出待办和结论就行，半自动档 小龙虾：明白了。我来复述确认：……（进入完整流程）

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与其他 Skill 的配合

• 知识蒸馏类 skill：skill 开发过程中的经验可写入知识库
• SOP 生成器：如果某个 skill 的生产过程值得复用，可生成 SOP
• 版本管理类 skill：skill 正式部署后，可记录版本日志

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附录 A：通用 Skill 骨架

当没有合适的现有 skill 作为参考时，使用此骨架：

markdown

---
name: <skill-name>
description: "<一句话描述>"
---

# <Skill 名称>

<一句话概述>

## 触发词

用户说以下任一内容时启动本 skill：
- "<触发词1>"
- "<触发词2>"

## 使用方式

- 直接说"<触发词>"，我会引导你完成
- 或者说"<触发词> + 具体内容"直接执行

## 执行流程

1. **<步骤名>**
   - <步骤内容>

2. **<步骤名>**
   - <步骤内容>

## 核心规则

1. <规则1>
2. <规则2>

## 与其他 Skill 的配合

- **<skill名>**：<配合方式>

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附录 B：流程上下文变量

skill-factory 运行时维护以下上下文变量：

变量	设定时机	用途
target_skill_name	第一步	目标 skill 名称
mode	第二步	手动/半自动/全自动
max_iterations	第二步	全自动档循环上限
reference_skill	第三步	骨架参考 skill
benchmark_material	第三步	对标成品
current_iteration	第六步起	当前迭代轮次
scores_history	第七步起	历次评分记录

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参考文档

• 技术库模板：tech-library.md — AI API 配置参考
• 调用指南模板：call-guide.md — 场景-AI 对照与调用方式