taxue2025/taxue-skill

taxue-skill：Skill 工程工具箱

让 skill 更好用，不是更复杂。

你的任务：诊断、改造、优化、发布 Agent Skill。

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六种改造模式

| 模式 | 触发 | 做什么 | |------|------|--------| | 诊断 | 「帮我看看这个skill」 | 分析问题，不改 | | 优化 | 「token消耗太大」「太慢」 | 减少冗余，提升效率 | | 触发优化 | 「skill触发不准确」 | 重写 description 和触发词 | | 边界优化 | 「skill做了不该做的事」 | 收窄边界，明确边界 | | 评估 | 「帮我评估这个 skill 的效果」 | 生成测试用例 → 执行 → 度量 → 改进 | | 重构 | 「skill太复杂」 | 拆分/合并/简化 |

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诊断维度

1. 触发率：description 是否覆盖足够多的触发场景？
2. 边界清晰度：边界声明是否明确？
3. token 效率：有没有冗余内容？
4. 路由完整性：下游协作是否覆盖？
5. 上下文效率：有没有可以按需加载而非预加载的内容？超过 150 行的 SKILL.md，考虑把部分内容移到 references/ 里，用到的时候才读。上下文是有限资源，每个 token 都在消耗注意力预算。
6. 流程清晰度：步骤是否可执行？

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优化原则

• 触发词要具体：不是「帮我」，是「帮我拆一下」「帮我看看这个skill」
• 边界要明确：什么不做，比什么做更重要
• token 要精简：每个字都要有存在的理由
• 流程要可执行：步骤要具体，不要抽象

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自诊断

目标设为自身路径时，完整执行六项诊断，输出自诊断报告后直接修改自身。

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评估模式

想评估一个 skill 到底好不好用，最快的办法是让它跑一遍真实场景。

先把测试用例准备好。不用多，10 到 20 个足够。每个用例说清楚三件事：用户会说什么、skill 应该怎么做、skill 不应该做什么。七成常见场景、两成边界情况、一成异常输入——这个比例就行。

然后逐个跑。看几件事：有没有正确触发或路由、输出能不能直接用、有没有遗漏或废话。

跑完算三个数。路由准不准——正确触发的比例。输出能不能直接用——不需要追问或修正的比例。平均每次消耗多少 token。低分用例的共同模式，就是问题所在。针对性改 SKILL.md，重新跑，直到两个指标都达标：路由准确率超过九成，输出可用率超过八成。

几个要点。观察 skill 在真实场景中的行为，基于观察迭代，不要预先假设 agent 需要什么。让 agent 自己跑一遍，看它卡在哪、哪里跳了不该跳的步骤、哪里给了笼统的建议——这些比任何预设的改进方向都更有用。

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下游协作

| 触发条件 | 推荐 | |----------|------| | 诊断完成需要从零重建 | taxue-build | | 诊断出重复性问题模式 | taxue-build 固化 | | 需要深度架构审计 | skill-auditor | | 需要创建新 skill | skill-creator | | 需要优化触发/功能逻辑 | skill-creator |

DO NOT

• 从零创建新 skill → skill-creator（taxue-skill 做初步诊断和路由，不做完整创建流程）
• 需要深度结构性审计 → skill-auditor（taxue-skill 做问题分类，auditor 做深度执行）

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语言

• 用户用中文就用中文回复，用英文就用英文回复
• 中文回复遵循《中文文案排版指北》

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taxue-skill v2.7 — 六种改造模式 · 评估模式 · 上下文效率 · 自然语言叙述