Skill自我最佳化
📖 技能介紹
name: skill-improver description: Skill 改進技能：對已存在的 skill 進行全方位改進和持續進化。當用戶想要改進、最佳化、升級、除錯、自動最佳化某個 skill 時觸發。支援三種改進來源：使用者指定的改進需求、運營過程中 BUG 與修復的自動沉澱驅動、聯網搜尋外部最佳實踐。適用場景包括：改進 skill 描述和觸發條件、提升指令質量、修復邏輯缺陷、增強專業能力、精簡冗餘內容、自動查詢最佳化方向、BUG 自修復等。關鍵詞：skill改進、最佳化skill、改進skill、skill升級、skill除錯、自動最佳化skill、skill自修復、BUG修復skill。 metadata: author: workbuddy version: "1.0"
Skill Improver — Skill 改進技能
對已存在的 skill 進行全方位改進，支援三種改進來源協同工作，形成"發現問題 → 沉澱經驗 → 持續改進"的進化閉環。
觸發場景
- 使用者要求改進某個 skill（"幫我改進 XXX 這個 skill"）
- 使用者要求自動最佳化（"自動最佳化這個 skill"、"讓它變得更好"）
- 使用者描述某個 skill 的不足並提出改進需求
- 使用者提到 skill 有 BUG 需要修復
- 使用者剛使用完某個 skill 後表示效果不好，希望改進
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- 使用者想讓某個 skill 支援更多場景或功能
- 使用者發現某個 skill 的觸發條件不精準
三種改進來源
| 來源 | 觸發方式 | 說明 |
|---|---|---|
| 使用者需求 | 使用者指定具體改進方向 | 根據使用者想要最佳化的內容進行針對性改進 |
| 運營沉澱 | 執行過程中自動記錄 BUG 和臨時修復 | 從歷史問題中學習，實現自修復閉環 |
| 聯網搜尋 | 使用者說"自動最佳化"或未指定方向 | 自動搜尋外部最佳實踐，分析後提出改進方案 |
三種來源可單獨使用，也可組合使用。例如"自動最佳化並修復已知 BUG"同時觸發聯網搜尋和運營沉澱修復。
工作流程
第一步：定位並載入目標 Skill
- 根據使用者指定的 skill 名稱，按優先順序在以下路徑查詢：
- 使用者級：
~/.workbuddy/skills/<skill-name>/SKILL.md - 專案級：
.workbuddy/skills/<skill-name>/SKILL.md - 內建級：WorkBuddy 安裝目錄下的
builtin/skill-name/ - 讀取完整的
SKILL.md檔案 - 掃描 skill 目錄下的所有子目錄和檔案
- 如有
references/下的檔案，根據需要讀取關鍵檔案內容 - 讀取
BUG_LOG.md，篩選目標 skill 的未修復 BUG 記錄 - 如找不到目標 skill，提示使用者提供正確的 skill 名稱或路徑
第二步：確定改進模式
根據使用者指令和當前狀態，選擇並執行對應的改進模式。可按需組合多個模式。
模式 A：使用者需求驅動
當用戶指定了具體改進方向時執行。
A1. 診斷分析
從以下維度系統評估目標 skill：
| 維度 | 檢查項 | 關注點 |
|---|---|---|
| 後設資料 | name / description / metadata | 命名規範、觸發條件完整性、關鍵詞覆蓋 |
| 指令質量 | 結構 / 清晰度 / 覆蓋面 / 邊界 / 示例 | 是否可執行、有無歧義、是否遺漏場景 |
| 資源組織 | 長度 / 引用 / 分層 / 冗餘 | ≤500行、引用完整、無重複資訊 |
| 使用者體驗 | 觸發精準度 / 執行流暢度 / 輸出質量 | 是否符合使用者預期 |
詳細最佳化技巧參見 references/improvement-guide.md。
A2. 輸出診斷報告
修改前先輸出結構化報告： - 總體評價（一句話） - 各維度評分（✅/⚠️ + 說明） - 發現的問題（編號 + 嚴重程度：高/中/低） - 改進建議（編號 + 預期效果）
A3. 確認改進範圍
- 展示診斷報告後，詢問使用者希望改進哪些方面
- 如使用者表示"全面改進"，按問題優先順序逐項處理
- 如使用者已指定方向，聚焦該方向結合診斷結果執行
- 對於內建 skill，提醒修改會寫入使用者級路徑建立覆蓋版本
A4. 執行改進
按照"第五步：執行改進"的通用規範執行。
模式 B：運營沉澱驅動
當 BUG_LOG.md 中存在目標 skill 的未修復記錄，或使用者提到 BUG 時觸發。
B1. 讀取並分析 BUG 日誌
讀取 BUG_LOG.md，篩選目標 skill 的 [待修復] 條目，按嚴重程度排序：
- 高：導致 skill 無法正常工作或產出錯誤結果
- 中：導致執行效果不佳或存在明顯缺陷
- 低：輕微問題，不影響核心功能但可改進
B2. 逐一修復
對每個 BUG 執行：
1. 定位：根據"現象"描述，在 skill 內容中找到對應位置
2. 分析：驗證或補充"根因分析"
3. 修復：實施修復方案，修改 SKILL.md 或相關檔案
4. 更新日誌：在 BUG_LOG.md 中將狀態更新為 [已修復]，記錄修復日期
B3. 新增預防性指令
修復後，考慮在目標 skill 中新增防禦性指令防止同類問題復發：
## 注意事項
- [具體預防措施]
B4. 輸出修復報告
- 修復概要（BUG 數量、優先順序分佈）
- 每個 BUG 的修復方案和修改檔案
- 殘留問題（如有）
- 預防措施建議
模式 C：聯網搜尋驅動
當用戶說"自動最佳化"、未指定方向，或需要外部靈感時執行。
C1. 提取 Skill 特徵
從目標 skill 的 SKILL.md 中提取： - 功能定位（description 中的核心功能描述） - Skill 型別（工作流型 / 任務型 / 參考指南型 / 能力型） - 所屬領域和技術棧
C2. 構造搜尋查詢
根據 skill 特徵構造 3-5 個搜尋查詢，覆蓋不同最佳化維度：
| 維度 | 查詢構造方式 |
|---|---|
| Prompt 質量 | "[skill 功能] prompt engineering best practices" |
| Agent 設計模式 | "AI agent [skill 領域] workflow design patterns" |
| 錯誤處理與健壯性 | "prompt error handling edge cases [skill 功能]" |
| 領域前沿實踐 | "[skill 領域] best practices [當前年份]" |
使用 web_search 對每個查詢執行搜尋，收集 3-5 條最相關的結果。
C3. 評估搜尋結果
對每條建議按以下標準評估：
| 評估項 | 評分 | 說明 |
|---|---|---|
| 適用性 | 1-5 | 與當前 skill 的相關程度 |
| 可實施性 | 1-5 | 能否通過修改 SKILL.md 實現 |
| 風險等級 | 低/中/高 | 是否可能引入新問題 |
| 影響力 | 1-5 | 對 skill 效果的改善幅度 |
分類規則： - 適用性 ≥ 4 且 可實施性 ≥ 4 且 風險低 → 直接採納 - 適用性 ≥ 3 且 可實施性 ≥ 3 → 需使用者確認 - 其他 → 過濾不採納
C4. 展示改進方案
向用戶展示分類後的方案：
## 自動改進方案：[skill-name]
### 直接採納的建議
1. **[標題]** — 來源概要 / 具體改動 / 預期效果
### 需要確認的建議
1. **[標題]** — 來源概要 / 不確定原因 / 選項(A採納/B跳過/C部分採納)
### 已過濾的建議
1. **[標題]** — 過濾原因
C5. 互動確認後執行
- "直接採納"的建議直接執行
- "需要確認"的建議等待使用者選擇後執行
- 執行完畢後按"第六步：驗證"檢查
第三步：補充診斷（可選）
對於模式 B 和模式 C，在執行改進前可額外執行模式 A 的診斷分析，發現使用者未提及的問題，一併列出供使用者決定是否一併改進。
第四步：記錄發現的問題
無論哪種模式，執行過程中發現目標 skill 的新問題時，將記錄追加到 BUG_LOG.md：
記錄時機： - 執行過程中發現 skill 的指令缺陷（步驟矛盾、邏輯缺失、邊界未處理） - 執行了臨時繞過方案（某個步驟不通，採用了非標準方式完成） - 使用者反饋效果不佳的部分
記錄規範：
- 編號格式：[BUG-YYYYMMDD-NN]
- 必填：發現日期、目標 Skill、嚴重程度、現象
- 儘量填寫：根因分析、修復方案
- 臨時修復方案也需記錄，即使未徹底解決
詳細記錄格式參見 BUG_LOG.md 頭部的模板說明。
第五步：執行改進
無論哪種模式，修改 skill 時遵循以下規範：
優先順序
- 高：description 最佳化（影響觸發）、指令邏輯缺陷（影響執行）
- 中：指令清晰度、示例補充、資源組織調整
- 低：格式美化、metadata 補充、非關鍵細節
操作型別
| 操作 | 場景 | 方法 |
|---|---|---|
| 修改 frontmatter | 最佳化 description/name/metadata | replace_in_file 替換 YAML 欄位 |
| 重寫段落 | 指令不清晰、有缺陷 | replace_in_file 精準替換 |
| 補充內容 | 缺少步驟、示例、邊界說明 | 在合適位置插入新段落 |
| 刪除冗餘 | 重複資訊、過時內容 | 刪除冗餘段落 |
| 拆分長檔案 | SKILL.md 超 500 行 | 內容移至 references/ |
| 新建檔案 | 需要補充參考或指令碼 | 在對應目錄建立 |
修改原則
- 最小改動：僅修改需要改進的部分，保留已有且有效的指令
- 風格一致：與 skill 原有的語氣、格式、結構保持一致
- 增量安全：每次修改後確保 skill 仍可用，不做破壞性重構
- 可回滾：修改前在診斷/方案報告中記錄原始內容的關鍵部分
第六步：驗證
完成修改後逐項檢查：
- YAML 有效性：frontmatter 格式正確、欄位合法
- name 一致性：name 與目錄名一致
- 引用完整性：檔案引用路徑正確、被引用檔案存在
- 邏輯連貫性：通讀 SKILL.md，確認無矛盾
- 長度檢查：SKILL.md 在 500 行以內
輸出改進結果摘要：
## 改進完成：[skill-name]
### 已執行的修改
1. [修改內容簡述]
### 改進效果
- [預期改進說明]
### 新發現的問題（已記錄到 BUG_LOG.md）
- [如有]
### 後續建議
- [如需要後續跟進的建議]
參考資源
- 改進技巧與最佳實踐：
references/improvement-guide.md - BUG 記錄與修復日誌：
BUG_LOG.md
快速示例
示例 1：使用者需求驅動
使用者：幫我改進 company-guide 這個 skill，它的觸發不太準確
流程：載入 skill → 模式 A 診斷 → 發現 description 關鍵詞不夠豐富 → 輸出報告 → 使用者確認 → 最佳化 description → 驗證
示例 2：自動最佳化
使用者：自動最佳化一下 finance-writer
流程：載入 skill → 模式 C 搜尋最佳實踐 → 分析結果分類 → 展示方案 → 使用者確認 → 執行改進 → 驗證
示例 3：BUG 自修復
使用者：修復 invoice-ocr 的已知 BUG
流程：讀取 BUG_LOG.md → 模式 B 找到 2 個待修復 BUG → 逐一修復 → 更新日誌狀態 → 輸出修復報告
示例 4：組合模式
使用者：自動最佳化 skill-optimizer 並修復已知問題
流程：同時執行模式 B（BUG 修復）+ 模式 C（聯網搜尋）→ 合併改進方案 → 統一執行 → 驗證
🤖 AI 評測
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