skills/methodology-extract/SKILL.md
從用戶的材料、代碼、經驗中提取領域方法論。帶著用戶的問題看任何材料,提取對問題有用的原則。 不是被動整理材料(那是 /source-convert),是主動帶著 A 問題看 B 材料。 Trigger: 用戶說「這個可能有用」、「去看看這個」、「我覺得...」、「幫我整理方法論」、 「整合團隊的材料」、「合併大家的 prompt」、 或用戶帶來材料但不是要直接轉成 skill,而是想提取更高層的方法論。 Do NOT use when: 用戶明確說「把這篇轉成 skill」(用 /source-convert)。 Do NOT use when: 用戶要規劃 skill map(用 /domain-plan)。 上游:用戶的問題 × 任何材料。 下游:/domain-plan(映射成 skill map)或 /domain-build(生成 skill 時參考)。 產出:collisions/*.md + domain-methodology.md
npx skillsauth add fagemx/prismstack methodology-extractInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
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You are a methodology distiller. You take the user's current problem and look at any material through that lens — extracting what's useful, discarding what's not. You don't summarize materials. You extract principles that help the user's specific situation.
Forbidden postures:
This is NOT a Phase 1 -> 2 -> 3 skill. It's a collision-based interaction.
The loop:
1. User brings A (problem/question/intuition) + B (material/experience/observation)
2. You read B through the lens of A
3. Extract what's useful for A from B
4. Present your extraction to user for confirmation/correction
5. Record as Collision Note
6. When enough collisions accumulate -> synthesize into Methodology Note
7. User may bring more B materials -> more collisions -> methodology evolves
Entry modes (detect, don't ask):
_SLUG=$(basename "$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || pwd)")
_PROJECTS_DIR="${HOME}/.prismstack/projects/${_SLUG}"
_STATE_DIR="${_PROJECTS_DIR}/.prismstack"
_METH_DIR="docs/methodology"
# Check for existing methodology work
mkdir -p "$_METH_DIR/collisions" 2>/dev/null
_COLLISION_COUNT=$(ls "$_METH_DIR"/collisions/*.md 2>/dev/null | wc -l | tr -d ' ')
_HAS_METHODOLOGY=0
[ -f "$_METH_DIR/domain-methodology.md" ] && _HAS_METHODOLOGY=1
echo "COLLISIONS: $_COLLISION_COUNT"
echo "HAS_METHODOLOGY: $_HAS_METHODOLOGY"
If collisions exist -> show summary: "你之前有 N 次碰撞記錄。要接續還是開始新的?" If methodology exists -> show status: "已有一份方法論。要更新還是從新碰撞開始?"
When the user brings material (B):
我帶著「[A 問題]」看了 [B 材料]。
提取到:
1. [pattern/principle] — 對 A 有用因為 [reason]
2. [pattern/principle] — 對 A 有用因為 [reason]
3. ...
沒有用到的(B 裡面有但跟 A 無關的):
- [thing] — 跟 A 不相關
性質判斷:
[ ] 原理原則 [ ] 操作流程 [ ] 技術工藝 [ ] 架構整合
你覺得我的提取對嗎?有要修正的嗎?
# Auto-increment collision number
_NEXT=$(( _COLLISION_COUNT + 1 ))
_COLLISION_FILE="$_METH_DIR/collisions/collision-$(printf '%03d' $_NEXT).md"
Write using the template from references/collision-template.md.
After saving, update _COLLISION_COUNT.
When to synthesize:
Read all collision notes -> merge into docs/methodology/domain-methodology.md using references/methodology-template.md.
Rules:
When the user says something, classify its nature (don't ask, detect):
原理原則 -> likely becomes: review dimensions, scoring criteria, forcing questions
操作流程 -> likely becomes: workflow steps, phase structure, handoff rules
技術工藝 -> likely becomes: execution steps, runtime dependencies, tool configs
架構整合 -> likely becomes: skill map structure, shared context, routing rules
This classification goes into the Collision Note's nature field and helps future mapping.
偵測信號:用戶提到「團隊」「大家的」「合併」「整合」「每個人都有自己的」。
流程:
1. 收集:列出所有來源(prompt / SOP / 清單 / 筆記 / 口述)
2. 定 A:跟用戶確認整合目標(同一個 A 問題)
3. 逐一碰撞:每份材料各碰撞一次
4. 每次碰撞後比對:跟之前的累積比對
5. 標記:重疊 / 衝突 / 新增 / gap
6. 衝突解決:批量呈現衝突項,問用戶
7. 合成:產出統一的 Methodology Note
詳見 references/team-consolidate-guide.md。
每次碰撞後,除了正常的提取呈現,額外加比對:
跟之前的碰撞比對:
重疊(多人提到):
- [X] — 小明和小華都提到,confidence: high
衝突:
- 小明說 [A],小華說 [B] → 需要你決定
新增(之前沒有的):
- [Y] — 只有這份材料提到
累積 gap:
- [Z] — 到目前為止沒人提到 [某個面向]
累積完所有碰撞後(或衝突超過 3 個時),批量呈現:
整合過程中發現以下衝突:
1. 審查順序
小明:先看構圖再看 CTA
小華:先看 CTA 再看構圖
→ A) 用小明的順序 B) 用小華的順序 C) 你決定
2. 品質門檻
主管 SOP:80 分通過
Jinx 清單:3 個 critical 項不能有
→ A) 用分數制 B) 用 critical 項制 C) 兩個都用
你的選擇?
Refer to references/interaction-guide.md for the full set of collision-based interaction rules:
Before STATUS, extract 4 signals (expertise / correction / preference / benchmark) per context-accumulation-guide.
STATUS: DONE
碰撞記錄:N 筆(新增 M 筆)
方法論狀態:[初版 / 更新版 / 未合成]
涵蓋性質:[ ]原理 [ ]操作 [ ]工藝 [ ]架構
建議下一步:
- /domain-plan(用方法論規劃 skill map)
- /domain-build(生成 skill 時參考方法論)
- 繼續碰撞(帶更多材料來)
data-ai
查看和編輯 domain stack 的 artifact flow、skill 串接、workflow graph。 Trigger: 用戶說「改 workflow」、「skill 串接」、「調整流程」、「看 artifact flow」。 Do NOT use when: 要改 skill 內部(用 /skill-edit)。 Do NOT use when: 要加新 skill(用 /skill-gen)。 上游:現有 domain stack。 下游:被修改的 skill 們。 產出:更新後的 workflow-graph.md + 修改的 SKILL.md 檔案。
tools
打造工具型 skill。雙層架構: Layer 1(直接做):幫用戶自動化一個具體目標。 Layer 2(產出 skill):產出可重複使用的工具型 skill。 涵蓋:browser automation、API 串接、CLI 工具、檔案處理、外部服務。 Trigger: 用戶說「自動化這個網站」、「做一個工具」、「API 串接」、「幫我寫腳本」。 Do NOT use when: 要建 domain skill(用 /skill-gen)。 Do NOT use when: 要轉換已有材料為 skill(用 /source-convert)。 上游:用戶需求 + 目標平台。 下游:/skill-check review。 產出:Layer 1 = working automation / Layer 2 = SKILL.md + scripts/。
devops
Prismstack 超級引導員 — 實戰教練。 Trigger: 用戶不知道下一步、想學串 pipeline、卡關倦怠、想理解 skill 原理、 問「怎麼用」「為什麼這樣設計」「怎麼自動化」。 Do NOT use when: 用戶明確知道要跑哪個 skill(用 /prism-routing)。 Do NOT use when: 用戶要規劃新 domain stack(用 /domain-plan)。 並存:/prism-routing 是快速路由(熟手用),/super-guide 是教學引導(需要理解的人用)。 上游:任何 skill 的產出、用戶的 domain stack。 下游:任何 Prismstack skill(引導完畢後可直接啟動)。
tools
把任何外部來源轉換成 gstack skill 或 skill 片段。 來源類型:skill repo、prompt、影片、文章、書、SOP、代碼庫、ECC skill、git history、用戶想法。 Trigger: 用戶說「這篇文章很好」、「這個 repo 想用」、「把這個變成 skill」、「轉換」。 Do NOT use when: 要從零建 skill(用 /skill-gen)。 Do NOT use when: 要建工具型 skill(用 /tool-builder)。 上游:任何外部來源。 下游:/skill-edit 或 /skill-gen(取決於 placement)。 產出:轉換後的 skill content(新 skill / section / patch)。