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name: skill-creator
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display-name-zh: 技能创建
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summary-cn: 把当前对话流程保存成可复用的技能
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summary-en: Save current flow as reusable skill
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description: |
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创建新 Skill、修改已有 Skill、将当前对话流程保存为可复用的 Skill，
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以及引导用户从市场安装 Skill、理解目录结构。
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触发词：创建skill、修改skill、保存为skill、把这个保存下来、
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变成技能、固化流程、记住这个做法、下次还想这样做、
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安装skill、下载skill、skill市场、管理skill、
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create skill、save as skill、turn this into a skill、
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make this reusable、update skill、install skill、setup skill。
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Also trigger when the user reviews a completed creative output and expresses intent
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to repeat the same process with different inputs.
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version: 2.0.1
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tags: [Tools, Meta, Skill]
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tags-cn: [工具, 元, 技能]
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guide-prompt: 帮我使用它来创建一个新的技能。首先询问我这个技能应该做什么。
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guide-prompt-en: Help me use it to create a new skill. First ask me what this skill should do.
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exported-by: MiniMax-hub
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# Skill Creator & Manager
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创建、修改、安装和管理 Skill。本应用有一个 orchestrator（media-agent）
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和多个子 agent：**image**、**video**、**audio**、**editing**。
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大部分 Skill 协调这些 agent 完成创意产出。
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## 目录结构
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| 目录 | 用途 | 谁管理 |
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| `~/.hub/skills/` | **市场安装的 Skill** | 应用自动管理，不要手动修改 |
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| `~/Movies/Hub/skills/` | **用户创建/编辑的 Skill** | 用户完全控制 |
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用户目录优先级更高：同名 Skill 时用户目录的版本生效。
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## 从市场安装 Skill
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引导用户通过应用内的 Skill 广场页面操作：
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1. 打开应用 → 进入「Skill 广场」页面
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2. 浏览 Market tab 中的可用 Skill
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3. 点击「安装」按钮
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4. 安装完成后在 Skill 列表中启用
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安装的 Skill 存放在 `~/.hub/skills/`，由应用管理，支持自动更新。
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## 创建 Skill 流程
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1. Capture Intent -- 理解工作流
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2. Write SKILL.md -- 编写 Skill
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3. Review & Iterate -- 用户反馈循环
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4. Validate -- 触发测试 + 工作流走查
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5. Save & Reload -- 保存到用户目录 + 触发加载
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6. Iterate (optional) -- 基于实际使用改进
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```
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### 三种使用场景
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**场景 A：保存当前对话流程**
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对话中已经完成了一个工作流，用户想把它固化为 Skill 以便复用。
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→ 从对话历史提取工作流，进入 STEP 1。
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**场景 B：从零创建新 Skill**
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用户有一个想法但还没有执行过，想直接创建 Skill。
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→ 通过问答了解需求，进入 STEP 1（从头创建分支）。
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**场景 C：修改已有 Skill**
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用户想调整一个已存在的 Skill（改步骤、改参数、改触发词等）。
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→ 读取现有 SKILL.md，了解修改意图，直接进入 STEP 2 修改。
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### 什么值得保存为 Skill
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不是每个工作流都值得保存。至少满足以下两条时才建议保存：
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- **复杂度**：3 步以上、涉及多个 agent、或有分支逻辑
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- **可复用**：用户可能用不同输入重复做同样的事
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- **隐性知识**：包含不显而易见的技巧——模型选择、参数调优、
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失败时的应对方法、创意技法
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- **纠错历史**：用户在流程中做了修正，这些修正适用于未来的执行
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如果工作流是简单的一次性操作（如"生成一张图"），建议用户下次直接描述即可。
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## STEP 1: Capture Intent
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### 场景 A：从对话历史提取
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对话中很可能已包含完整工作流。先从对话历史提取，不要问已有答案的问题。
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#### 获取对话历史
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如果当前上下文不包含完整工作流（发生在之前的会话），
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通过 agent 自身的对话历史能力查询之前的会话记录。
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**Skill 嵌套**：Skill 不能嵌套调用其他 Skill。如果对话历史中有 Skill 调用，
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直接读取被引用 Skill 的 SKILL.md 了解它做了什么，不要尝试重新调用。
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#### 从对话历史中提取：
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1. **发生了什么**：使用了哪些能力，什么顺序
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2. **媒体流转**：输入（音频、图片、文本）→ 中间产物 → 最终输出
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3. **创意目的**：核心意图
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4. **用户做的关键决策**：模型选择、参数调整、风格方向
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5. **出错并修正的地方**：失败、重试、参数变更——这些是最有价值的知识
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6. **用户没有改动的地方**：默认值正常工作也是信息，说明这些参数可以保持灵活
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#### 确认理解
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> "我从对话中提取了这些：[摘要]。这样对吗？"
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如果用户纠正或提供自己的描述，以用户的为准。
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### 场景 B：从零创建
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如果没有现有工作流，通过问答了解需求：
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- 输入是什么？最终输出是什么？
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- 大致的步骤顺序？
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- 有特定的模型或技术要求吗？
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- 有什么约束（比例、时长、分辨率、风格一致性）？
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- 最难的部分是什么——agent 在哪里容易出错？
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### 场景 C：修改已有 Skill
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1. 读取目标 Skill 的 SKILL.md
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2. 了解用户想修改什么
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3. 直接跳到 STEP 2 进行修改
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## STEP 2: Write the SKILL.md
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### 目录结构
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```
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skill-name/
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├── SKILL.md (必须 — Skill 定义)
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├── scripts/ (可选 — 可复用脚本)
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└── references/ (可选 — 按需加载的参考文档)
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```
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### 三层加载机制
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1. **元数据**（name + description）— 始终在 agent 上下文中，用于触发匹配
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2. **SKILL.md 正文** — Skill 触发后加载，控制在 500 行以内
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3. **附带资源** — 按需加载。大文档放 `references/`，可执行脚本放 `scripts/`
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### Frontmatter
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必填字段：
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```yaml
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name: my-skill # kebab-case，和目录名一致
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description: |
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详细描述，第一行是摘要。
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包含触发词，方便 agent 匹配。
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触发词包括：关键词1、关键词2。
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summary-cn: 中文摘要，不超过二十五个汉字
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summary-en: English summary, up to thirty words
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version: 0.1.0
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tags: [Video, Creative]
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trigger-words: [关键词1, 关键词2, keyword1, keyword2]
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```
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| 字段 | 必填 | 说明 |
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|------|------|------|
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| `name` | ✅ | kebab-case，和目录名一致 |
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| `description` | ✅ | 详细描述 + 触发词（200-500 字符） |
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| `summary-cn` | ✅ | 中文 UI 摘要（≤25 汉字） |
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| `summary-en` | ✅ | 英文 UI 摘要（≤30 词） |
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| `version` | ✅ | 语义化版本 |
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| `tags` | 可选 | 分类标签 |
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| `trigger-words` | 可选 | 触发词列表 |
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| `allowed-tools` | 可选 | 依赖的 MCP 工具名 |
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#### Description 写作要点
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- **长度**：200-500 字符
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- **语气**：描述用户意图，不是实现细节
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- **覆盖**：包含多种表述（正式/口语/中英文）
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- **边界**：和相近 Skill 有歧义时，加简短区分说明
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- **反模式**：不要在 description 里写实现步骤
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### 正文结构
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1. `# Skill Name` — 标题
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2. 简介段 — 何时使用、涉及什么媒体类型
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3. 分步骤 — `## STEP N: 步骤名`
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使用 `references/SKILL-TEMPLATE.md` 作为起始模板。
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### 写作原则
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#### 描述任务，不描述路由
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- Good: "生成一张 16:9 的主角肖像画——红裙年轻女性，电影感光线"
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- Bad: "调用 image agent，使用 nano_banana 模型生成..."
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#### 只在用户明确指定时提及模型
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用户说"用 Kling 生成视频"就记录。agent 自动选的默认值不要写死。
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#### 解释约束背后的原因
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- Good: "最终合成前去掉对口型片段的音轨，因为合成步骤会加原曲，重复音轨会造成叠音"
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- Bad: "必须用 `-an` flag"
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#### 捕捉创意流程，不是实现细节
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- Good: "分析音乐的情绪变化、节奏转折和人声段落"
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- Bad: "调用 `read_media`，参数 question 设为..."
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#### 批量处理，不要交替
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- Good: "一次生成所有场景图，然后一次生成所有视频"
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- Bad: "每个片段：先生图，再生视频，然后下一个"
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#### 在创意决策点加用户确认
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在高成本操作（视频生成、最终合成）前加确认步骤。不要每个小步骤都确认。
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#### 编码用户的纠错，不只是成功路径
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重试和修正是最有价值的知识。
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#### 从具体中提炼通用
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- Good: "分析音频确定段落边界"（通用）
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- Bad: "在 0:45, 1:30, 2:15 处分割"（特定文件）
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#### 所有输出都在会话项目目录
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不要硬编码输出路径。使用工具返回的文件路径进行后续操作。
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#### 正文 500 行以内
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超出部分放 `references/`，可执行模式提取到 `scripts/`。
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## STEP 3: Review & Iterate
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展示完整 SKILL.md 给用户：
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> "这是我编写的 Skill，看看有什么需要调整的？"
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常见修改：调整步骤顺序、改模型选择、调参数灵活度、加边界情况处理、
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改触发词、去掉过度具体的指令。
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## STEP 4: Validate
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### 4a: 触发测试
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1. **写 6 个测试查询** — 3 个应该触发，3 个不应该触发
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2. **自测**：只看 name 和 description，问自己"会触发吗？"
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3. **给用户看**：展示测试查询和预期结果
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### 4b: 工作流走查
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用一个不同于原始对话的假设场景，逐步走查：
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- [ ] **完整性**：每一步的输出是下一步需要的输入吗？
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- [ ] **通用性**：有没有步骤绑定了原始对话的具体内容？
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- [ ] **确认点**：用户确认在高成本操作之前吗？
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- [ ] **失败路径**：生成失败时 Skill 有指导吗？
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||
- [ ] **批量策略**：同类资源是批量处理还是逐个交替？
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## STEP 5: Save & Reload
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用户确认后保存到用户 Skill 目录：
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### 1. 创建目录并写入
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```bash
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mkdir -p ~/Movies/Hub/skills/<skill-name>
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```
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将 SKILL.md 保存到 `~/Movies/Hub/skills/<skill-name>/SKILL.md`。
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||
如有 references 或 scripts，创建对应子目录。
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### 2. 验证引用完整
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保存后确认 SKILL.md 中引用的所有文件都存在：
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```bash
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grep -oE '(references|scripts)/[^\s`"]+' ~/Movies/Hub/skills/<skill-name>/SKILL.md | \
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while read f; do
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[ -f ~/Movies/Hub/skills/<skill-name>/"$f" ] || echo "MISSING: $f"
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||
done
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```
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### 3. 触发 Skill 重新加载
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保存完成后，调用 `hub_reload_skills` 工具触发 OpenCode 重新加载 Skill 列表。
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如果当前有活跃会话，用户会看到一个通知条提示确认重启；如果没有活跃会话，重载会自动静默完成。
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### 4. 告知用户
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- Skill 已保存到 `~/Movies/Hub/skills/<skill-name>/`
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- 已触发重新加载，新 Skill 可在当前或下次会话中使用
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- 列出 Step 4a 的 3 个触发测试查询作为示例
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## STEP 6: Iterate & Improve (Optional)
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Skill 的第一版很少是最好的。实际使用后再来改进。
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### 观察信号
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| 信号 | 含义 | 修复 |
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|------|------|------|
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| Agent 没触发 Skill | description 缺少用户的说法 | 扩充触发词 |
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| 触发了但执行差 | 指令不清晰或有歧义 | 澄清步骤，加示例 |
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| 不该触发时触发了 | description 太宽泛 | 加边界说明 |
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| Agent 每次都写类似脚本 | 重复工作未打包 | 提取到 `scripts/` |
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| 用户每次都改同一步 | 约束不够紧 | 加明确指导和原因 |
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| Agent 做了多余的事 | 指令导致无效工作 | 删除或简化 |
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### 改进流程
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1. 收集 2-3 次使用的证据
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2. 诊断：触发问题（description）、执行问题（正文）、还是缺资源？
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3. 精准修复：只改有问题的部分
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||
4. 重新验证（跑 Step 4 checklist）
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5. 修改后同样调用 `hub_reload_skills` 触发重新加载
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