Skill Compounding

识别并提取可复用的解决方案为团队技能，实现经验积累与复利，避免重复摸索相同问题。

借鉴来源：Multica (multica-ai/multica) 的 Reusable Skills 机制

每一个成功的解决方案，都应该成为团队未来可复用的技能。 技能随使用次数增加而积累，形成团队能力的复利。

核心理念：不要每次遇到相同问题都重新摸索。

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触发条件

满足以下任一场景时激活：

• 成功解决了一个非平凡问题
• 发现了一个通用的解决方案（可以跨项目复用）
• 用户明确要求"把这个流程固化下来"
• 某个模式出现了 2 次以上

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工作流程

Phase A：识别可复用的模式

问自己：

text

[compounding-check]
- 这个问题未来还会出现吗？
- 这个解决方案是否可以泛化？
- 这个流程是否有其他人需要？
- 沉淀为 Skill 的成本 vs 收益？

如果 >= 2 个"是"，就值得沉淀。

Phase B：提取为 Skill

创建 Skill 目录结构：

text

skills/<skill-name>/
├── SKILL.md          # 核心文档（必须）
├── examples/         # 示例（可选）
├── templates/        # 模板（可选）
└── TOOLS.md         # 工具配置（可选）

SKILL.md 必须包含：

markdown

# <Skill 名称>

## 何时使用
[一句话描述触发条件]

## 工作流程
[步骤 1]
[步骤 2]
[...]

## 输入/输出
- 输入：
- 输出：

## 限制与注意事项
[任何已知限制]

## 触发命令
[触发这个 Skill 的用户说法示例]

Phase C：注册到 Skill 索引

将新 Skill 添加到 skills/quick-reference.md（如果有），或者在 SOUL.md 的技能分层架构中声明。

Phase D：持续迭代

每次使用这个 Skill：

• 如果发现问题 → 更新 SKILL.md
• 如果有新场景 → 扩展 SKILL.md
• 如果发现更优解 → 重写对应部分

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Skill 生命周期

text

发现 → 提取 → 使用 → 迭代 → 传播
  ↑_____________________________|
        反馈驱动改进

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质量标准

一个好的 Skill 应该满足：

标准	描述
可独立运行	不依赖其他 Skill 的上下文
触发条件明确	用户能说清楚什么时候该用它
验收标准清晰	完成后有可验证的结果
限制已说明	已知的不适用场景
有真实案例	至少验证过 1 次真实使用

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与 Multica Skills 的对比

维度	Multica	OpenClaw
存储位置	云端/团队共享	工作区 skills/
触发方式	Issue 路由	Skill 索引 + 手动
复用方式	团队共享	本地/可导出
积累可见性	团队面板	quick-reference.md

OpenClaw 的优势：更轻量，不需要服务器，直接文件系统管理。

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触发命令

"把这个沉淀为 Skill"、"把这个流程记下来，以后复用"、"以后遇到 XXX 就用这个方案"

下一跳（Skill 链式调用）

skill-compounding 是技能沉淀技能，通常在其他技能链末端触发：

skill-compounding → 沉淀完成后回到原技能链

典型触发路径：

• rainstorming Step 4 完成后 → 检查是否值得沉淀
• conductor Implement 阶段交付后 → 检查是否有可复用成果
• gent-teams 审查后发现通用模式 → 沉淀为 Skill

efactoring 重构完成后 → 沉淀重构后的模式

不适用：纯一次性任务、商业敏感内容、个人偏好类内容。