experience-model-builder

将用户提供的经验或方法提炼为结构化、可复用的经验模型，包含角色定位、分析模块、指令约束和调用格式。

Security Scan

This is an instruction-only skill that coherently transforms user-provided practices into a reusable 'experience model' and requests no binaries, credentials, or installs — its declared purpose matches its runtime instructions.

Purpose & Capability

Name/description (提炼经验为结构化模型) align with SKILL.md: the instructions only ask for user-provided practice descriptions and metadata to build a model. There are no unrelated requirements (no cloud keys, no system access).

Instruction Scope

Runtime instructions are limited to collecting user inputs, validating completeness, building a structured model, and outputting Markdown. They do not reference reading files, environment variables, external endpoints, or other system state outside the user-provided content. Rejection rule for 'unhealthy' content is explicit.

Install Mechanism

No install spec and no code files — instruction-only skill. This minimizes disk writes and external code execution risk. The assets/examples/references/scripts folders are placeholders with no executable content.

Credentials

Skill requires no environment variables, credentials, or config paths. The information it requests from users (practice description, optional references, data/cases) is proportionate to the stated goal.

Persistence & Privilege

always:false and default autonomous invocation settings are present; this is normal. The skill does not request persistent system presence, nor does it modify other skills or agent-wide config.

Assessment

This skill is instruction-only and appears coherent with its description — it only needs the user's descriptions and optional supporting info. Before installing: (1) Be cautious about sharing proprietary or sensitive internal processes when giving input (the skill asks you to paste full practices). (2) Review generated models for accuracy and for any inadvertent sensitive detail before sharing externally. (3) Note the skill may ask up to 3 clarifying questions — avoid providing secrets in responses. (4) Because it produces structured, reusable templates, test it first with non-sensitive example data to ensure output format and assumptions meet your needs.

经验模型构建器

元信息

• name: experience-model-builder
• description: | 当用户说「总结这个做法」「把这个做法变成模型」「可以提炼复用的地方」「经验模型」时触发。 将任意经验/做法提炼为结构化的可复用模型。 不用于：不健康、不有益于身心健康的内容。

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Goal

将用户提供的经验、做法、方法论，提炼为一个结构完整的「经验模型」，包含角色定位、分析模块、指令约束和调用格式，可直接复用或分享。

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When to Use

用户要求将某个做法或经验提炼为可复用的结构化模型时触发。

触发词（须包含其一）：

• 「总结这个做法」
• 「把这个做法变成模型」
• 「可以提炼复用的地方」
• 「经验模型」

排除条件：

• 内容不健康、不有益于身心健康 → 拒绝生成

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Inputs to Collect

收集以下信息后开始构建模型：

1. 原始经验/做法：用户提供的具体做法、经验或方法论（文本描述）
2. 前人经验参考：（可选）该做法是否有已有框架或理论支撑
3. 核心功能定位：这个模型解决什么问题
4. 数据/案例支撑：是否有具体案例或数据佐证
5. 对比维度：与同类做法的主要差异维度
6. 差异化结论：基于对比维度的明确判断（非罗列）
7. 策略建议：可执行的策略建议，至少2-3条

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Procedure

第一步：接收与预处理

1. 读取用户输入的原始经验/做法描述
2. 识别该经验所属领域和核心任务
3. 若信息不足，根据「信息收集清单」追问缺失项

第二步：信息验证

1. 检查是否符合排除条件（不健康内容）→ 拒绝
2. 评估信息完整度：
   • 若核心要素齐全 → 进入第三步
   • 若缺失关键项 → 追问（最多追问3个）

第三步：构建经验模型

按以下结构生成：

模型骨架：

# [模型名称]

## 角色与核心任务
- 模型名称：
- 角色定位：
- 核心任务：

## 可用分析模块清单
| 模块名称 | 输入 | 输出 | 适用场景 |
|----------|------|------|----------|
| 模块1 | ... | ... | ... |
| 模块2 | ... | ... | ... |

## 通用指令与约束
### 全局约束
- 禁止空话套话
- 禁止堆砌功能列表不做判断
- 禁止写成花架子（不实用）

### 各模块处理流程
#### 模块1
- 输入：
- 处理步骤：
- 输出格式：

## 最终调用格式

[调用模板]

## 对比维度（优先级排序）
| 维度 | 说明 | 优先级 |
|------|------|--------|
| 维度1 | ... | 高 |
| 维度2 | ... | 中 |

## 差异化结论
[基于对比维度，给出明确的差异化判断，不是罗列]

## 策略建议
[给出2-3条明确的可执行策略建议]

## 适用边界
- 适合场景：
- 不适合场景：

第四步：信息完整度检查

按以下清单逐项检查：

• 模型定位清晰
• 核心功能明确
• 针对问题具体
• 预期效果有数据/案例支撑
• 优劣势各不少于2条
• 差异化结论明确（非罗列）
• 策略建议可执行，不少于2条
• 输出格式统一，可直接复用

第五步：输出与交付

1. 以 Markdown 格式输出完整模型
2. 附上「使用说明」（触发方式 + 调用示例）
3. 标注模型适用边界

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Output Format

输出结构：

1. 总览对比表 — 快速了解模型定位和核心差异
2. 逐维度展开分析 — 每个模块/维度详细说明
3. 结论与策略建议 — 明确的判断 + 可执行建议

格式要求：

• Markdown 格式
• 篇幅中等，不啰嗦
• 结论必须有判断，不能只罗列
• 建议必须可执行，不能是空话

必须包含的7项要素（缺一不可）：

1. 模型定位
2. 核心功能
3. 针对问题
4. 预期效果
5. 优劣势
6. 差异化判断
7. 策略建议（至少2-3条）

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Definition of Done

每个模型生成后，逐项验证：

• 模型信息收集完整有依据（前人经验、核心功能、定位、数据支撑）
• 对比维度合理且有优先级排列
• 有清晰的差异化结论（不是罗列，是判断）
• 给出明确的可执行的策略建议（至少2-3条）
• 输出格式统一，可直接复用或分享
• 无空话套话、无花架子、无不实表述
• 篇幅中等，不冗长

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Failure Handling

失败场景	处理方式
内容违反排除条件	拒绝生成，说明原因
信息严重不足	追问缺失项，最多3次
信息部分缺失	使用合理默认值，标注为假设
维度对比无法展开	聚焦核心差异，跳过次要维度

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Information Collection Checklist

若用户输入的信息不足以生成完整模型，追问以下项：

• 这个模型要解决的核心问题是什么？
• 有没有具体的案例或数据可以支撑？
• 和已有做法相比，你认为最大的差异在哪？

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Additional Resources

无配套文件需求。