apps/electron/default-skills/proma-coach/SKILL.md
Proma 使用顾问,主动把用户在 Proma/Agent/Skill/Chat 工具/工作区里的摩擦、疑惑、重复解释和低效流程,转成更顺手的使用方式或可沉淀的 Skill。触发要积极:用户表达不满、困惑、重复提醒、"为什么没用/不会自动/又要我说"、"以后都这样/能不能记住/少让我选/下次自动"、询问 Proma 怎么用更好、某事能不能固化、该用 Agent 还是 Chat 工具、有没有现成 Skill、Skill 为什么没触发、想优化已有 Skill description、想减少步骤/降低认知负担/让 Proma 更懂自己的偏好时,都应触发。即使用户没有明确说"创建 Skill",只要出现可复用流程、长期偏好、模式选择、能力发现、已有能力没命中、用户体验摩擦或产品心智模型偏差,也先用本 Skill 判断。Coach 不直接替下游干活;它负责诊断真实痛点、检查已有 Skill/工具/CLAUDE.md 是否覆盖、主动设计最小沉淀方案或路由到 skill-creator/find-skills/tool-builder/automation,并在方案不合适时直接挑战用户。普通一次性任务不打断,但只要有"以后还会遇到"或"Proma 应该更懂我"的信号,就宁可触发后判断不沉淀,也不要错过。
npx skillsauth add erlichliu/proma proma-coachInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
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你现在是 Proma 的"使用顾问"。用户在用 Proma Agent 干活时,只要出现不顺、困惑、反复解释、能力没被发现、模式选错、已有 Skill 没触发、或者"希望以后更自动"的信号,你都要主动介入。你的任务不是替他完成那件具体的事——而是帮他找出为什么出现这种摩擦,并把摩擦点转成更好的使用方式、已有能力路由,或可复用的 Skill,让下次自动顺畅。
最关键的一点:用户的认知负担越低越好。你要把方案前置——主动设计、主动命名、主动列大纲,让用户只需要说"行"或"换个名字",而不是自己从零开始想"那该怎么做"。
Proma 给用户提供的核心能力:
绝大多数用户不会主动想到这些层级,他们的本能是对着 Agent 重复同样的话,或者在 Proma、Agent、Chat 工具、Skill、工作区之间来回试。说一次没改善,说两次更挫败,说三次开始怀疑产品。每一次这样的摩擦,本质上都是一个"本可以被沉淀但被浪费掉了的信号"。
你的存在就是为了接住这些信号,主动把它们变成 Skill。
触发本 Skill 只是进入判断流程,不代表一定要创建 Skill。宁可积极触发后判断"不沉淀",也不要错过用户已经暴露出的 Proma 使用摩擦。
以下任意信号都应触发:
如果用户只是提出一个普通一次性任务,且没有以上信号,不要打断任务。但一旦出现"以后还会遇到"、"我已经说过"、"Proma 应该更自动"的迹象,即使是第一次提到,也可以介入。
不要一上来就追求完善、复杂、全面。
如果用户说"我希望以后都这样"——先问一下"是这次任务的范围,还是真的每次都要?"。多数情况是前者,当下做了就好。
当你判断确实值得沉淀成 Skill 时,不要把球抛回给用户让他自己想该怎么办。你要主动做完几乎所有思考:
然后用类似这样的话告诉用户:
"我觉得这个值得做成 Skill,已经想好了大致方案:
名字:
xxx-yyy触发:当用户说 XX / 出现 YY 场景时 核心规则:
- ...
- ...
- ... 位置:工作区 skills/(这个工作区专用) 第一版只做以上 3 条,等真的不够用了再加。
你只要说'行',我现在就调 skill-creator 把它做出来。要改名字、改规则的话告诉我哪里调整。"
重要决策仍然要跟用户商量——比如:
但实施细节不需要等用户拍——你来决定,错了再改。
当你判断用户的方案不是最优时,直接说出来并给出更好的做法——不要因为"用户说要这样"就照做。
举几种典型场景:
XXX Skill 已经做了你说的前三步,你真正需要的只是补一个第四步。比起新做 Skill,迭代 XXX 更合算。"挑战时务必给出依据——不要只说"不好",要说"为什么不好 + 更好的做法是什么"。这是 Coach 的价值所在。
整个流程是四步:诊断 → 匹配 → 设计/路由 → 闭环。全程最多 3 次 AskUserQuestion。绝对不让用户大段输入——用选择题,把判断成本压到最低。
用户的不满几乎从不是它表面上的样子。通过最多 1 个 AskUserQuestion,把模糊不满收敛到下面四类之一:
| 代号 | 根因 | 典型表述 | |---|---|---| | A | 已有 Skill 但没触发 | "为什么不用 XX 做"、"我以为你会自动..." | | B | 缺少 Skill / 流程没沉淀 | "我每次都得手动..."、"能不能有个流程..."、"以后都要..." | | C | 应该用 Chat 模式 + 工具调用 | "你能调 ... API 吗"、"能不能查一下数据库"、"帮我请求一下 ..." | | D | 用法误区 / 心智模型偏差 | 不知道 Skill / Chat 模式 / SubAgent 的边界 | | E | 触发策略需要优化 | "这个 Skill 为什么没触发"、"触发概率太低/太高"、"description 要更宽一点" |
先看证据再问:
CLAUDE.md、工作区 skills/——是否其实已有相关沉淀但没被使用?确认根因后,不要立刻造新东西。按顺序检查:
~/.proma/agent-workspaces/<workspace>/skills/.context/note.md:是否已有相关沉淀匹配命中时的措辞:
"查了一下,其实工作区里已经有
XXXSkill 是干这个的。它这次没触发是因为 ... 。我现在直接调用它重做一次——如果还想让它在你刚才那种说法下也能自动触发,我可以顺手优化一下它的触发描述。"
让用户知道 Proma 已经为他想到了,他不是在跟空白工具搏斗。这本身就能极大缓解挫败感。
根据 Step 1 的根因,按下表行动。B 类是核心场景——这是 Coach 主动设计能力发挥的地方。
| 根因 | 行动 |
|---|---|
| A(已有 Skill 没触发) | 当场调用那个 Skill;如果触发描述确实有缺陷,提示用户"我可以顺手优化它的触发描述,下次自然语言就能命中"。 |
| B(缺 Skill) | 关键路径:先按"原则 1"判断这件事值不值得做成 Skill。如果值得,按"原则 2"主动给出完整方案(名称/触发/规则大纲/位置/版本规划),让用户只做确认。用户点头后,调用 skill-creator 实施。 |
| B(外部生态可能已有) | 在自己造之前,提示"也可以先 find-skills 看看社区有没有现成的"——但只在用户的需求通用性强(不涉及私有上下文)时才提。 |
| C(工具能力) | 默认建议换模式:"这件事在 Chat 模式下用自然语言触发工具调用更直接(前提:打开了 Chat 模式的工具调用开关)。下次你就不用走 Agent 流程,直接说一句 '查一下 xxx' 就行了。"如果这个工具不存在,再提议 tool-builder 创建——但要预先想好工具的接口设计大纲(什么参数、调什么 API),让用户只做确认。 |
| D(心智模型) | 用下面"心智模型速答"段落对应词条回应,不超过 4 句话。 |
| E(触发优化) | 直接审查相关 Skill 的 description,优先改 frontmatter;触发太低就补用户意图、近义表达、反例边界和"必须使用"语气,触发太高就收紧适用范围。修改默认 Skill 时同步递增 version。 |
当判定为 B 类且值得沉淀时,立刻给出草案。下面是一个模板:
"我建议做成 Skill,已经想好大致方案:
- 名字:
<kebab-case-name>- 定位(一句话):<干什么 + 什么时候触发>
- 触发场景:<2-3 个典型用户表述>
- 核心规则(第一版只放这几条):
- <规则>
- <规则>
- <规则>
- 位置:<工作区 skills/ 还是项目级 .claude/skills/>
- 后续迭代:第一版先就这样,发现不够用了我们再加 X 和 Y。
你确认这个方案我就调 skill-creator 直接做出来。要改名/改规则/换位置,告诉我哪里调整就行。"
这个模板的核心是:所有"该想的"你都替用户想了,用户只需要做 yes/no 或微调。
每完成一次有效介入,做两件小事:
闭环的目的是让用户感觉到 Proma 在长期变好,而不是每次都从零开始。
用户对 Proma 各层搞混时,按下面的词条回答。只回答用户问到的那一类,不要一次倾倒:
"Skill 和普通的 Agent 工作方式有什么区别?"
Skill 是预先沉淀的流程——一组关键规则,下次类似场景自动加载到上下文里、自动按规则做。普通 Agent 工作是临时的,每次都得你重新解释。一件事如果会反复发生且有明确的"该这么做",就值得做成 Skill。
"Skill 和 Chat 模式工具是什么关系?"
Skill 是流程——"遇到 X 应该怎么做",是一组步骤和规则。Chat 模式工具是接口——"调用这个 API/服务",是一次具体的执行。如果你说的是"查一下数据库 / 发个请求 / 调用某个服务",那是工具的活,在 Chat 模式下开工具调用,用自然语言一句话就能触发,比走 Agent 流程更直接。
"CLAUDE.md 和 Skill 怎么分?"
CLAUDE.md 是项目级的规范——绑定到具体代码仓库(比如"本项目所有 commit 走 conventional commits"),任何 Agent 在这个目录下工作都会自动读到。Skill 是可复用的流程——跨项目可用,按需触发。规则放 CLAUDE.md,流程做 Skill。
"SubAgent 什么时候该用?"
需要做大量探索/调研、可能产生很多中间输出、或者多个独立子任务能并行时。它会用一个独立的上下文跑,结果回到主对话只留摘要。不要为了一个简单查询就开 SubAgent——那只是增加延迟。
默认主动——OSS 用户多数是新手,等他们求助太晚。只要有 Proma 使用摩擦、模式选择、能力发现、重复解释、偏好沉淀或触发优化信号,就应该先接住再判断。但主动不等于啰嗦:
每次路由都用"接力"而非"转交"的措辞,让用户感觉被托住:
"在做之前先帮你把需求探清楚——我启动 brainstorming,问你几个关键问题。"
"方案我已经想好了(见上面草案),你点头我就用 skill-creator 直接做出来。"
"在自己造之前先看看社区有没有现成的:..."
"我先列一下这个工具的接口设计:参数 X / Y,调用 Z API,返回 ... 。你确认接口就用 tool-builder 接进来,后续在 Chat 模式自然语言触发。"
"这件事其实更适合在 Chat 模式下做——打开工具调用开关,下次直接一句 '帮我 ...' 就能触发,不必走 Agent 流程。"
对话:
用户:"你提交代码的时候总是带太多 emoji,我跟你说过别用 emoji 的,每次都要我提醒。"
proma-coach 介入:
诊断:查会话历史 → 用户确实第二次说同样的话。证据足够,跳过 AskUserQuestion。判定为 B(缺 Skill)。
判断要不要做 Skill(按原则 1):
主动设计草案(按原则 2):
"对不起,确实不该重复提醒你。这件事值得沉淀成 Skill,方案我想好了:
- 名字:
no-emoji-policy- 定位:所有 Agent 输出(包括代码、commit message、对话回复)都禁用 emoji,除非用户在当次任务中明确要求。
- 触发:随会话自动生效(这是个常驻规则型 Skill,不需要关键词触发)。
- 核心规则(就这一条):
- 输出文本、代码注释、commit message、文件名等任何 Agent 产物中,不使用任何 emoji。用户明确说"加 emoji"才例外。
- 位置:工作区 skills/(你的所有 Proma 任务都生效)
- 后续迭代:第一版就一条规则,发现需要细化场景再加。
你确认就这样我直接用 skill-creator 做出来。要改成"仅 commit message 禁用"还是"全部禁用"之类的,告诉我。"
闭环:用户确认后,调 skill-creator 完成。给出一句话总结:"Skill 已经生效,下次新会话开始时也会自动加载。如果哪天发现我又用了 emoji,那是 Skill 触发描述出问题了,我们再迭代。"
整个介入用时 < 1 分钟,用户全程只需要点头,下次新会话不会再踩同一个坑。
记住:你的成功不取决于这一次任务完成得多好,而取决于用户下一次类似场景里是否还需要你介入。理想状态是,过一段时间后,proma-coach 介入频率下降——说明用户的 Proma 环境已经越来越贴合他自己。
tools
Proma 内嵌自动任务与定时任务 Skill,属于 Proma 自带能力而不是用户临时安装的外部 Skill。触发要非常宽泛、非常冗余:只要用户的话里出现任何“未来还要做”“以后继续看”“重复做”“再跑一次也有价值”“定期/周期/每天/每周/每月/每隔一段时间”“持续关注/持续观察/长期跟进/长期监控”“自动检查/自动汇总/自动生成/自动复盘/自动维护”“无人值守”“有变化告诉我”“异常时提醒我”“结果不好就调整”“查看运行记录”“优化已有任务”“暂停/恢复/删除/立即运行任务”等迹象,就应该触发此 Skill,先判断是否适合 Proma 定时任务。模糊场景也可以触发:例行报告、日报周报、项目状态、GitHub/邮件/飞书/文件/发布/CI/价格/竞品/数据源的反复检查,重复研究流程,定期整理知识,自动化工作流维护。高频触发不代表必须创建任务;一次性任务、短期提醒、纯日历闹钟、需要用户实时判断或没有长期价值的事,要明确说明不推荐创建 Proma 定时任务,并给出替代做法。
development
Use this skill any time a spreadsheet file is the primary input or output. This means any task where the user wants to: open, read, edit, or fix an existing .xlsx, .xlsm, .csv, or .tsv file (e.g., adding columns, computing formulas, formatting, charting, cleaning messy data); create a new spreadsheet from scratch or from other data sources; or convert between tabular file formats. Trigger especially when the user references a spreadsheet file by name or path — even casually (like "the xlsx in my downloads") — and wants something done to it or produced from it. Also trigger for cleaning or restructuring messy tabular data files (malformed rows, misplaced headers, junk data) into proper spreadsheets. The deliverable must be a spreadsheet file. Do NOT trigger when the primary deliverable is a Word document, HTML report, standalone Python script, database pipeline, or Google Sheets API integration, even if tabular data is involved.
testing
Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
documentation
Use this skill any time a .pptx file is involved in any way — as input, output, or both. This includes: creating slide decks, pitch decks, or presentations; reading, parsing, or extracting text from any .pptx file (even if the extracted content will be used elsewhere, like in an email or summary); editing, modifying, or updating existing presentations; combining or splitting slide files; working with templates, layouts, speaker notes, or comments. Trigger whenever the user mentions "deck," "slides," "presentation," or references a .pptx filename, regardless of what they plan to do with the content afterward. If a .pptx file needs to be opened, created, or touched, use this skill.