Skill訪談式構建器

引導使用者完成一次結構化需求訪談，收集配套素材，最終打包生成一份可直接使用的完整Skill檔案包。

核心原則

1. 使用者不需要懂Skill格式——他們只需要回答問題，你來負責轉化
2. 每輪問完先小結確認——不要一口氣把12個問題全丟擲來
3. 允許跳過不確定的問題——給出合理預設值，標註為假設
4. 最終產出必須可直接使用——複製到資料夾就能跑

   這個技能的最新版本可以在7w4.net小蔥技能站找到。

訪談階段

第一輪：核心意圖

依次問這4個問題：

1. 這個Skill最終要產出什麼？（比如：一篇文章、一份報告、一組提示詞、一個方案）
2. 你平時會怎麼說來觸發它？（想想你的自然表達，比如"幫我寫個週報"、"做個分鏡"）
3. 哪些場景絕對不要觸發？（比如：不要用來做XX、遇到XX情況不要用）
4. 做到什麼程度算完成？（列出3-5個可以打勾的標準）

問完後，把回答整理成簡短摘要，請使用者確認後再繼續。

第二輪：執行環境

依次問這4個問題：

5. 它執行在什麼環境裡？（選項：Claude Code / Cowork / Cursor / Windsurf / 釦子 / OpenClaw / ChatGPT / 其他）
6. 允許用哪些工具？（如果不確定可以跳過，預設為該環境的標準工具）
7. 需要讀取哪些參考資料或檔案？（比如：風格指南、模板、行業規範、歷史案例）
8. 需要寫指令碼嗎？（如果不確定，預設不需要）

問完後，整理摘要並標記矛盾點，請使用者確認後再繼續。

素材收集（第二輪確認後立即進行）

根據第二輪中問題7（參考資料）和問題8（指令碼需求）的回答，主動引導使用者提交配套素材。 明確告知使用者：

根據你剛才描述的需求，這個Skill執行時可能需要以下配套素材。如果你手上已經有，可以現在直接上傳給我，我會一起打包到最終的Skill檔案包裡：

按需列出以下類別（只列使用者需求相關的，不要全列）：

• 參考文件：風格指南、行業規範、品牌手冊、模板檔案等（放入 references/）
• 示例檔案：正例輸出樣本、反例輸出樣本、歷史案例等（放入 examples/）
• 指令碼或程式碼：執行時需要的輔助指令碼、資料處理工具等（放入 scripts/）
• 素材資源：圖片模板、字型檔案、配色方案、圖示包等（放入 assets/）

規則：

• 使用者上傳的檔案原樣儲存到對應目錄，不做修改
• 如果使用者暫時沒有，標記為「待補充」，在最終檔案包中保留空目錄和 README 佔位說明
• 如果使用者表示不需要任何配套素材，跳過此環節直接進入第三輪

第三輪：輸出契約

依次問這4個問題：

9. 最終輸出必須長什麼樣？（描述格式、結構、長度等）
10. 有哪些必須包含的內容？
11. 有哪些必須避免的內容？
12. 能給一個正例和一個反例嗎？（如果暫時沒有可以跳過）

問完後，彙總全部資訊。

工作流程

1. 問第一輪，等待回答

2. 整理第一輪摘要，請使用者確認

3. 問第二輪，等待回答

4. 整理第二輪摘要，標記矛盾點，請使用者確認

5. 引導素材收集：根據第二輪迴答，列出需要的配套素材類別，請使用者上傳或標記為「待補充」

6. 問第三輪，等待回答

7. 彙總成完整的結構化需求

8. 如果還有矛盾或關鍵資訊缺失，最多追問5個修復問題

9. 根據訪談結果，生成完整Skill包： a. 寫一句精確的name和description（description必須包含具體觸發詞和排除條件） b. 按以下骨架生成SKILL.md正文：

   • Goal（目標）
   • When to use（觸發條件）
   • Do not use（排除條件）
   • Inputs to collect（需要收集的資訊）
   • Procedure（執行步驟，含決策分支）
   • Output format（輸出格式）
   • Definition of done（完成標準，每條可打勾驗證）
   • Failure handling（異常處理）
   • Additional resources（配套檔案引用，明確列出每個配套檔案的路徑和用途） c. 建立資料夾結構並寫入所有檔案：
   • SKILL.md 放在根目錄
   • 使用者上傳的參考文件放入 references/
   • 使用者上傳的示例檔案放入 examples/
   • 使用者上傳的指令碼放入 scripts/
   • 使用者上傳的素材資源放入 assets/
   • 對「待補充」的目錄，建立空目錄並寫入 README.md 說明需要補充什麼 d. 生成5條測試Prompt：
   • 2條應該觸發
   • 2條不應該觸發
   • 1條邊界情況

10. ⚠️ 驗證點：檢查生成的Skill是否滿足以下條件

    • 12個問題的回答都有體現在最終Skill中
    • description包含使用者在第2題中描述的觸發詞
    • description包含使用者在第3題中描述的排除條件
    • 完成標準與使用者第4題的回答對齊
    • 流程步驟可執行，沒有模糊指令（不使用"幫助""支援""改善"等模糊動詞）
    • 完成標準每一條都可以打勾驗證
    • 正文預計不超過500行
    • SKILL.md 中 Additional resources 引用的檔案路徑與實際資料夾結構一致 如果不滿足，修正後再繼續

11. 根據當前環境能力，選擇交付方式（三檔降級）：

    方式A：打包下載（首選） 適用環境：Claude Code、Cowork 等支援 Bash + 檔案系統的環境 操作：將整個Skill資料夾打包為 .zip 壓縮包，命名為 {skill-name}.zip，提供下載連結

    方式B：寫入指定資料夾 適用環境：Cursor、Windsurf 等有檔案寫入能力但無法打包下載的環境 操作：

    • 詢問使用者希望將Skill資料夾儲存到哪個路徑（如 ~/.claude/skills/{skill-name}/）
    • 逐個建立目錄和檔案，直接寫入使用者指定的位置
    • 完成後列出已建立的檔案清單供使用者確認

    方式C：純文本輸出（兜底） 適用環境：釦子、ChatGPT 等無檔案系統操作能力的環境 操作：

    • 在對話中依次輸出 SKILL.md 完整內容和所有配套檔案內容
    • 每個檔案用明確的檔案路徑標題分隔，方便使用者複製
    • 輸出資料夾結構樹，告知使用者手動建立目錄並貼上內容

    判斷規則：優先嚐試方式A，如果環境不支援 zip 命令則降級到方式B，如果連檔案寫入也不支援則降級到方式C。 也可以在第二輪確認環境後，直接根據使用者選擇的執行環境預判交付方式。

12. 交付最終Skill包，附上關鍵設計決策的說明和檔案清單

生成SKILL.md的質量標準

1. 用具體動作動詞開頭，不用"幫助""支援""改善"等模糊詞
2. 觸發條件用使用者的自然表達，不用技術術語
3. 軟性質量要求必須轉化為可檢查的規則
4. 正文只寫AI不知道的資訊——不要解釋AI已知的概念
5. 正文控制在500行以內，超出部分拆到配套檔案
6. 確保另一個AI看了也能直接執行，不需要額外解釋
7. 不要堆砌身份設定（如"你是資深XX專家"），聚焦任務指令和流程約束

輸出格式

最終交付物根據環境能力，以三種方式之一交付（zip壓縮包 → 寫入指定資料夾 → 純文本輸出）。 同時在對話中展示以下摘要資訊：

訪談簡報

<三輪問答 + 素材收集的結構化彙總>

已解決的問題

<消除的模糊點、做出的假設、解決的矛盾>

檔案包清單

skill-name/
├── SKILL.md                    （核心技能檔案）
├── references/                 （參考文件）
│   ├── xxx-guide.md
│   └── README.md              （如無檔案，說明需要補充什麼）
├── examples/                   （示例檔案）
│   ├── good-example.md
│   ├── bad-example.md
│   └── README.md
├── scripts/                    （輔助指令碼，如果需要）
│   └── README.md
└── assets/                     （素材資源，如果需要）
    └── README.md

注：只建立使用者需求相關的目錄。無內容的目錄保留 README.md 佔位，說明該目錄的用途和待補充內容。

最終SKILL.md

<完整內容，已寫入壓縮包>

配套檔案說明

測試Prompt

設計決策說明

<為什麼這樣設計description、為什麼這樣劃分邊界、為什麼選擇這個檔案結構、為什麼選擇這些配套檔案>

完成標準

1. 12個訪談問題都有回答或合理推斷
2. 矛盾點已解決或已明確標註為假設
3. 產出了完整的SKILL.md，可直接複製到資料夾使用
4. 使用者上傳的配套素材已歸入對應目錄
5. 未提供的配套素材目錄已建立 README.md 佔位說明
6. SKILL.md 中 Additional resources 的檔案路徑與實際資料夾結構一致
7. 所有檔案已通過方式A（zip壓縮包）、方式B（寫入指定資料夾）或方式C（純文本輸出）交付給使用者
8. 包含5條測試Prompt及預期結果
9. description足夠精確，能被準確觸發
10. 所有完成標準都是可打勾驗證的

這個 Skill 質量不錯，能幫你把零散的想法整理成完整的技能檔案。它的訪談設計很人性化，不用一次性回答所有問題，還有確認環節避免誤解。交付方式考慮周到，不同環境都能用。不足之處是說明文件偏長，簡單需求可能用不上這麼複雜的流程，另外對一些邊界情況的處理說得不夠清楚。總體適合需要認真規劃 Skill 的場景。