make-skill-zh

Name: make-skill-zh
Author: agentscope-ai

24kstars2.8kforks

How to install make-skill-zh?

agentscope-ai/qwenpaw/make-skill-zh

$npx -y skills add agentscope-ai/QwenPaw --skill make-skill-zh

Installs into the current project.

Summary

用于把当前会话沉淀为可复用的 workspace skill。当用户希望把当前对话、工作流或排错路径写成 SKILL.md 时触发。触发表达包括「把这个变成 skill」「记住我是怎么做 X 的」「保存这个工作流」「make a skill from this」以及任何 /make-skill <focus> 调用。

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SKILL.md

1	<!--
2	参考 Anthropic 的 `skill-creator` skill（尤其 "creating a skill" 部分），
3	为 QwenPaw 改写。
4	Credit: https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skill-creator/SKILL.md
5	-->
6
7	# Make Skill
8
9	把当前会话沉淀为可复用的 workspace skill。
10
11	你自己编排两阶段流程：
12
13	* Phase A. 提出一份精简的计划，让出 turn 等用户 approve。
14	* Phase B. 用户 approve 后，基于 THIS 会话撰写完整 SKILL.md 正文，
15	通过 `materialize_skill` 持久化。
16
17	不要用 `write_file` 直接创建 SKILL.md 或其附属文件（脚本、JSON
18	等）。所有文件的首次创建必须走 `materialize_skill`（通过 `body` 和
19	`extra_files` 参数），它会跑安全扫描并原子写入 manifest。创建成功后，
20	如需修改可以使用 `edit_file` 编辑已有文件。
21
22	## 步骤 0. 确定 focus、派生 skill 名
23
24	### 0a. 确定 focus
25
26	两种触发入口：
27
28	* `/make-skill <focus>`。focus 紧跟在命令后面。
29	* 自然语言（「把这个变成 skill」「保存这个工作流」「把刚才的 X 流程
30	变成 skill」「make a skill from this」）。从用户想保存的对话主题里
31	提炼一个简短 focus 短语。如果模糊，先问一句澄清。
32
33	### 0b. 派生 skill 名
34
35	按这条规则从 focus 派生 skill 名：
36
37	```
38	skill_name = "-".join(focus.split())
39	```
40
41	内部空白（空格、tab、全角空格、连续空格）折叠成单个 `-`。其他字符
42	原样保留。
43
44	例子：
45
46	* `cooking` → `cooking`
47	* `view image debug` → `view-image-debug`
48	* `烹饪食谱` → `烹饪-食谱`
49	* `Stock Price` → `Stock-Price`（大小写保留）
50
51	这个 `skill_name` 在以下场合保持一致使用：步骤 1 的 `plan.name`、
52	步骤 3 的 `materialize_skill` 的 `name=` 参数。
53
54	## 步骤 1. 提出计划，让出 turn 等用户 approve
55
56	调用 `create_plan`，四个必填参数（`name`、`description`、
57	`expected_outcome`、`subtasks`）都要给：
58
59	* `name`：步骤 0 中标准化的 `skill_name`。
60	* `description`：精简 preview（这是用户审核的内容），两部分：
61	* Part 1：触发预览。 2 到 4 句话，日常语言。必须覆盖三点：
62	* Goal. 这个 skill 产生什么端到端结果。
63	* Trigger. 哪些用户表达和场景应该触发它。稍微 push 一些
64	同义词。
65	* I/O. 期望什么输入，产出什么输出。
66	这里不是 SKILL.md frontmatter 格式，frontmatter 后面再 distill。
67	* Part 2：步骤大纲与 batch 规划。两部分内容：
68	* 步骤大纲。编号列表，每行一个简短动词短语。不写细节、不写
69	参数、不写错误处理、不写 sub-bullet、不写 `##` 子标题。只给出
70	形状，让用户能快速判断顺序和范围。步骤名要从 THIS 会话里实际
71	发生的事情里提取。不要编造；会话里没依据的就省略。
72	格式示例（不要抄这个内容）：
73	```
74	1. <verb phrase, ~5-10 words>
75	2. <verb phrase, ~5-10 words>
76	3. <…>
77	```
78	* Batch 规划。简要说明如何将上述步骤组织成 `run_tool_batch`
79	的 JSON 文件：
80	* 哪些步骤可以串成一个 batch（或需要拆成多个 batch 文件）。
81	* 哪些中间环节原本需要 agent 介入判断，但实际上可以通过编写
82	脚本（正则匹配、关键词筛选、JSON 解析等）来替代，从而减少
83	agent 交互次数，让更多步骤纳入自动化 batch。
84	* 列出预计需要的文件清单，如：
85	```
86	scripts/main.json — 主 batch 流程
87	scripts/parse.py — 解析 snapshot 提取目标内容
88	```
89	目标是尽可能用脚本替代 agent 的中间判断，让 skill 执行时只需
90	一次 `run_tool_batch` 调用即可完成，避免 agent 与工具之间的
91	多轮交互。这让用户在 approve 前就能看到 batch 的整体结构。
92	* `expected_outcome`（plan 顶层，必填，与 subtask 的
93	`expected_outcome` 不是同一个）：一句具体描述整个 skill 创建的成功
94	状态。直接用这个字面值（替换 `<skill_name>`）即可：
95	`"A new workspace skill <skill_name> is created, enabled, and invocable via /<skill_name>."`
96	* `subtasks`：一个长度为 1 的列表，包含唯一一个 subtask：
97	* `name`：`"Write and materialize skill"`
98	* `description`：`"Write the SKILL.md body and call materialize_skill."`
99	* `expected_outcome`：`"Skill created and visible via /skills."`
100
101	`plan.name` 和 `plan.description` 用与用户最近消息相同的语言。
102	`expected_outcome` 保留英文即可。
103
104	`create_plan` 返回后，让出 turn。用户会回复 approve、refine 或
105	cancel。`/plan` 模式的标准机制接管：
106
107	* Refine：调 `revise_current_plan`，把反馈合到 name、description、或步
108	骤大纲里。
109	* Cancel：调 `finish_plan` with `state="abandoned"`。
110
111	向用户呈现计划时用标准 plan card 格式。不要在 chat 里另搞
112	`Subtask: …` / `Focus: …` 这种自定义字段，用标准化后的 `plan.name`，
113	不要用 raw focus。本步骤只负责提出计划并等待用户确认，不要在此步
114	调用 `materialize_skill`。
115
116	### 选择执行方式
117
118	用户 approve 后，询问执行方式（让出一轮 turn）：
119
120	> 计划已 approve。Phase B（撰写与持久化）要在当前对话继续执行，
121	> 还是交给后台 subagent 执行？
122	>
123	> - 当前对话：在本轮对话中完成。适合需要反复 refine 的场景。
124	> - 后台：交给 subagent 完成，不阻塞当前对话。subagent 继承本会话
125	> 完整上下文和已批准的计划。
126
127	让出 turn，等用户回复后再继续。如果用户没有明确选择，默认使用
128	当前对话模式。
129
130	* 当前对话模式：按下方步骤 2–5 正常执行。
131	* 后台模式：见下方「后台执行 Phase B」小节。
132
133	如果你当前已经是 subagent（由主 agent 通过 `spawn_subagent`
134	派生），跳过询问，直接执行步骤 2–4（主 agent 已完成 plan 收尾，
135	subagent 无需调用任何 plan 相关工具）。
136
137	### 后台执行 Phase B
138
139	Phase A（步骤 0–1）已在前台完成，用户已经 approve 了计划。现在将
140	Phase B 交给 subagent 执行。
141
142	这一步你自己不需要调用 `materialize_skill` 或执行任何 skill 创建
143	操作——只需组装 task 描述并提交给 subagent，由 subagent 完成全部后续
144	工作。
145
146	1. 将以下信息组装成 task 描述传给 subagent：
147	- 已 approve 的 `plan.name`（`skill_name`）和计划内容
148	- 明确指令：「基于当前会话上下文和已 approve 的计划，按 make-skill
149	步骤 2–4 完整执行：撰写 SKILL.md 正文、调用 materialize_skill
150	持久化、验证 batch 引用、试跑 batch。完成后报告结果。**无需调用
151	任何 plan 相关工具（`create_plan`、`finish_subtask`、
152	`finish_plan`），无需等待用户 approve，直接自行完成全部流程。**」
153	2. 调用：
154	```
155	spawn_subagent(
156	task="<上述 task 描述>。无需调用任何 plan 相关工具，直接完成全部流程。",
157	fork=True,
158	background=True,
159	)
160	```
161	3. 立即对唯一的 subtask 调 `finish_subtask`，再调 `finish_plan` with
162	`state="completed"` 收尾。不需要等 subagent 完成。
163	4. 告知用户已提交后台任务，可通过 `check_agent_task(task_id=...)` 查看
164	进度。subagent 完成后会在 workspace 中创建 skill。
165
166	### Plan 工具不可用时的 fallback
167
168	如果 `create_plan` 不在你的 toolkit 里（workspace 未启用 plan mode），
169	退回到文本式计划：
170
171	1. 把同样的精简 pre

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Installs into the current project.

Summary

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1	<!--
2	参考 Anthropic 的 `skill-creator` skill（尤其 "creating a skill" 部分），
3	为 QwenPaw 改写。
4	Credit: https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skill-creator/SKILL.md
5	-->
6
7	# Make Skill
8
9	把当前会话沉淀为可复用的 workspace skill。
10
11	你自己编排两阶段流程：
12
13	* Phase A. 提出一份精简的计划，让出 turn 等用户 approve。
14	* Phase B. 用户 approve 后，基于 THIS 会话撰写完整 SKILL.md 正文，
15	通过 `materialize_skill` 持久化。
16
17	不要用 `write_file` 直接创建 SKILL.md 或其附属文件（脚本、JSON
18	等）。所有文件的首次创建必须走 `materialize_skill`（通过 `body` 和
19	`extra_files` 参数），它会跑安全扫描并原子写入 manifest。创建成功后，
20	如需修改可以使用 `edit_file` 编辑已有文件。
21
22	## 步骤 0. 确定 focus、派生 skill 名
23
24	### 0a. 确定 focus
25
26	两种触发入口：
27
28	* `/make-skill <focus>`。focus 紧跟在命令后面。
29	* 自然语言（「把这个变成 skill」「保存这个工作流」「把刚才的 X 流程
30	变成 skill」「make a skill from this」）。从用户想保存的对话主题里
31	提炼一个简短 focus 短语。如果模糊，先问一句澄清。
32
33	### 0b. 派生 skill 名
34
35	按这条规则从 focus 派生 skill 名：
36
37	```
38	skill_name = "-".join(focus.split())
39	```
40
41	内部空白（空格、tab、全角空格、连续空格）折叠成单个 `-`。其他字符
42	原样保留。
43
44	例子：
45
46	* `cooking` → `cooking`
47	* `view image debug` → `view-image-debug`
48	* `烹饪食谱` → `烹饪-食谱`
49	* `Stock Price` → `Stock-Price`（大小写保留）
50
51	这个 `skill_name` 在以下场合保持一致使用：步骤 1 的 `plan.name`、
52	步骤 3 的 `materialize_skill` 的 `name=` 参数。
53
54	## 步骤 1. 提出计划，让出 turn 等用户 approve
55
56	调用 `create_plan`，四个必填参数（`name`、`description`、
57	`expected_outcome`、`subtasks`）都要给：
58
59	* `name`：步骤 0 中标准化的 `skill_name`。
60	* `description`：精简 preview（这是用户审核的内容），两部分：
61	* Part 1：触发预览。 2 到 4 句话，日常语言。必须覆盖三点：
62	* Goal. 这个 skill 产生什么端到端结果。
63	* Trigger. 哪些用户表达和场景应该触发它。稍微 push 一些
64	同义词。
65	* I/O. 期望什么输入，产出什么输出。
66	这里不是 SKILL.md frontmatter 格式，frontmatter 后面再 distill。
67	* Part 2：步骤大纲与 batch 规划。两部分内容：
68	* 步骤大纲。编号列表，每行一个简短动词短语。不写细节、不写
69	参数、不写错误处理、不写 sub-bullet、不写 `##` 子标题。只给出
70	形状，让用户能快速判断顺序和范围。步骤名要从 THIS 会话里实际
71	发生的事情里提取。不要编造；会话里没依据的就省略。
72	格式示例（不要抄这个内容）：
73	```
74	1. <verb phrase, ~5-10 words>
75	2. <verb phrase, ~5-10 words>
76	3. <…>
77	```
78	* Batch 规划。简要说明如何将上述步骤组织成 `run_tool_batch`
79	的 JSON 文件：
80	* 哪些步骤可以串成一个 batch（或需要拆成多个 batch 文件）。
81	* 哪些中间环节原本需要 agent 介入判断，但实际上可以通过编写
82	脚本（正则匹配、关键词筛选、JSON 解析等）来替代，从而减少
83	agent 交互次数，让更多步骤纳入自动化 batch。
84	* 列出预计需要的文件清单，如：
85	```
86	scripts/main.json — 主 batch 流程
87	scripts/parse.py — 解析 snapshot 提取目标内容
88	```
89	目标是尽可能用脚本替代 agent 的中间判断，让 skill 执行时只需
90	一次 `run_tool_batch` 调用即可完成，避免 agent 与工具之间的
91	多轮交互。这让用户在 approve 前就能看到 batch 的整体结构。
92	* `expected_outcome`（plan 顶层，必填，与 subtask 的
93	`expected_outcome` 不是同一个）：一句具体描述整个 skill 创建的成功
94	状态。直接用这个字面值（替换 `<skill_name>`）即可：
95	`"A new workspace skill <skill_name> is created, enabled, and invocable via /<skill_name>."`
96	* `subtasks`：一个长度为 1 的列表，包含唯一一个 subtask：
97	* `name`：`"Write and materialize skill"`
98	* `description`：`"Write the SKILL.md body and call materialize_skill."`
99	* `expected_outcome`：`"Skill created and visible via /skills."`
100
101	`plan.name` 和 `plan.description` 用与用户最近消息相同的语言。
102	`expected_outcome` 保留英文即可。
103
104	`create_plan` 返回后，让出 turn。用户会回复 approve、refine 或
105	cancel。`/plan` 模式的标准机制接管：
106
107	* Refine：调 `revise_current_plan`，把反馈合到 name、description、或步
108	骤大纲里。
109	* Cancel：调 `finish_plan` with `state="abandoned"`。
110
111	向用户呈现计划时用标准 plan card 格式。不要在 chat 里另搞
112	`Subtask: …` / `Focus: …` 这种自定义字段，用标准化后的 `plan.name`，
113	不要用 raw focus。本步骤只负责提出计划并等待用户确认，不要在此步
114	调用 `materialize_skill`。
115
116	### 选择执行方式
117
118	用户 approve 后，询问执行方式（让出一轮 turn）：
119
120	> 计划已 approve。Phase B（撰写与持久化）要在当前对话继续执行，
121	> 还是交给后台 subagent 执行？
122	>
123	> - 当前对话：在本轮对话中完成。适合需要反复 refine 的场景。
124	> - 后台：交给 subagent 完成，不阻塞当前对话。subagent 继承本会话
125	> 完整上下文和已批准的计划。
126
127	让出 turn，等用户回复后再继续。如果用户没有明确选择，默认使用
128	当前对话模式。
129
130	* 当前对话模式：按下方步骤 2–5 正常执行。
131	* 后台模式：见下方「后台执行 Phase B」小节。
132
133	如果你当前已经是 subagent（由主 agent 通过 `spawn_subagent`
134	派生），跳过询问，直接执行步骤 2–4（主 agent 已完成 plan 收尾，
135	subagent 无需调用任何 plan 相关工具）。
136
137	### 后台执行 Phase B
138
139	Phase A（步骤 0–1）已在前台完成，用户已经 approve 了计划。现在将
140	Phase B 交给 subagent 执行。
141
142	这一步你自己不需要调用 `materialize_skill` 或执行任何 skill 创建
143	操作——只需组装 task 描述并提交给 subagent，由 subagent 完成全部后续
144	工作。
145
146	1. 将以下信息组装成 task 描述传给 subagent：
147	- 已 approve 的 `plan.name`（`skill_name`）和计划内容
148	- 明确指令：「基于当前会话上下文和已 approve 的计划，按 make-skill
149	步骤 2–4 完整执行：撰写 SKILL.md 正文、调用 materialize_skill
150	持久化、验证 batch 引用、试跑 batch。完成后报告结果。**无需调用
151	任何 plan 相关工具（`create_plan`、`finish_subtask`、
152	`finish_plan`），无需等待用户 approve，直接自行完成全部流程。**」
153	2. 调用：
154	```
155	spawn_subagent(
156	task="<上述 task 描述>。无需调用任何 plan 相关工具，直接完成全部流程。",
157	fork=True,
158	background=True,
159	)
160	```
161	3. 立即对唯一的 subtask 调 `finish_subtask`，再调 `finish_plan` with
162	`state="completed"` 收尾。不需要等 subagent 完成。
163	4. 告知用户已提交后台任务，可通过 `check_agent_task(task_id=...)` 查看
164	进度。subagent 完成后会在 workspace 中创建 skill。
165
166	### Plan 工具不可用时的 fallback
167
168	如果 `create_plan` 不在你的 toolkit 里（workspace 未启用 plan mode），
169	退回到文本式计划：
170
171	1. 把同样的精简 pre

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