Skill Sharpener
📖 技能介紹
name: skill-sharpener description: 對現有 Agent Skill（SKILL.md）進行全面質量評估並生成最佳化建議報告。當用戶想要審查、評估、診斷或改進某個 skill 的質量時使用此技能，包括：檢查 skill 是否符合最佳實踐、描述是否有效觸發、結構是否合理、內容是否簡潔。使用關鍵詞如"評估 skill"、"最佳化 skill"、"審查 skill"、"skill 質量"、"skill 診斷"時觸發。
Skill Quality Auditor
對現有 Agent Skill 進行質量評估和綜合最佳化建議，幫助提升 skill 的發現率、執行效果和維護性。
使用流程
第一步：讀取目標 Skill
首先確認要審查的 skill 路徑。讀取：
- SKILL.md（必讀）
- 所有關聯的 reference 檔案
- scripts/ 目錄下的指令碼檔案（如有）
如果使用者只提供目錄而未指定具體 skill，列出該目錄下所有 SKILL.md 供使用者選擇。
第二步：執行自動化分析
執行結構分析指令碼（輸出客觀指標，不載入到上下文）：
python scripts/audit_skill.py <skill目錄路徑>
指令碼輸出：行數統計、檔案樹、frontmatter 欄位檢查。詳見 scripts/audit_skill.py。
第三步：指令碼程式碼審查（如有 scripts/ 目錄）
逐一讀取 scripts/ 下的每個指令碼檔案，作為程式碼審查員評估以下維度：
錯誤處理：關鍵操作是否有 try/except？錯誤資訊是否有實際幫助（說明出了什麼問題、怎麼修復），還是隻丟擲原始異常？
路徑規範：檔案路徑是否全部使用正斜槓 /？是否存在硬編碼的絕對路徑？
魔法數字/字串：是否有無解釋的數字或字串常量（如 timeout=47）？關鍵引數應有註釋說明取值理由。
函式文件：函式是否有 docstring 說明功能、引數和返回值？
自解決能力：指令碼遇到問題時是否自己處理（給出預設值、備用方案），還是直接報錯甩給呼叫者？
對每個指令碼給出簡短的程式碼審查結論，指出具體問題行和改進建議。
第四步：按維度評估
根據 references/checklist.md 中的詳細評估清單，逐維度打分：
| 維度 | 權重 | 評估要點 |
|---|---|---|
| 後設資料質量 | 25% | name 格式、description 有效性與觸發性 |
| 結構合理性 | 20% | frontmatter、行數、漸進式披露、引用深度 |
| 內容質量 | 25% | 簡潔性、避免過度解釋、術語一致性 |
| 示例與模式 | 15% | 是否有具體示例、工作流是否清晰 |
| 指令碼質量 | 15% | 錯誤處理、路徑規範、魔法數字、文件完整性（無指令碼則跳過，權重重分配） |
每個維度評分：🔴 差（0-59）/ 🟡 待改進（60-79）/ 🟢 良好（80-100）
第五步：生成評估報告
使用以下報告結構輸出結果：
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📊 Skill 質量評估報告
Skill 名稱：{name}
評估時間：{date}
總體評分：{綜合得分}/100 {等級emoji}
核心指標
| 維度 | 得分 | 狀態 |
|---|---|---|
| 後設資料質量 | XX/100 | 🟢/🟡/🔴 |
| 結構合理性 | XX/100 | 🟢/🟡/🔴 |
| 內容質量 | XX/100 | 🟢/🟡/🔴 |
| 示例與模式 | XX/100 | 🟢/🟡/🔴 |
| 指令碼質量 | XX/100 | 🟢/🟡/🔴 |
🔴 高優先順序問題（必須修復）
列出嚴重影響 skill 可用性的問題，每條附上：問題描述 + 具體位置 + 修改建議
🟡 中優先順序建議（建議最佳化）
列出影響質量的改進點
🟢 最佳化亮點
列出做得好的地方，供參考
📝 最佳化後的 description 建議
{具體的最佳化後 description 文本}
第六步：詢問是否應用修復
評估報告生成後，詢問使用者： - "是否直接應用高優先順序修復？"（僅修改明確的格式/結構問題） - "是否需要我重寫 description 以提升觸發率？" - "是否需要對整個 skill 進行全面重構？"
根據使用者選擇執行相應操作，修改前先備份原檔案。
關鍵評估標準速查
description 必須滿足： - 第三人稱寫法（不用"我"或"你"） - 明確說明 WHAT（做什麼）和 WHEN（何時觸發） - 包含具體觸發關鍵詞 - 適度"pushy"——避免 undertrigger，觸發詞要覆蓋使用者可能的各種表述
SKILL.md 正文必須滿足： - 不超過 500 行 - 不過度解釋 LLM 已知的內容（質疑每段：這段對 LLM 是新資訊嗎？） - 外部檔案引用保持一級深度（SKILL.md → reference.md，不再巢狀） - 無時間敏感資訊（如"在 2025年8月前..."）
常見反模式（立即標記）：
- Windows 風格路徑（\ 而非 /）
- 提供過多選項而無預設值
- 模糊 skill 名稱（helper、utils）
- 文件中混用不同術語指代同一概念
參考資料
- 詳細評估清單：references/checklist.md
- 自動分析指令碼：scripts/audit_skill.py
🤖 AI 評測
這個 Skill 整體質量良好，結構清晰有序，文件說明詳細。它的核心功能是幫助審查和最佳化其他 Skill 的質量，評估維度全面（涵蓋後設資料、結構、內容、示例、指令碼等方面），還配有自動化檢查指令碼。主要優點是 description 寫得專業準確、評估標準明確可操作；不足之處是文件略顯冗長，部分內容可以更加精煉。對於需要改進 Skill 質量的開發者來說，這是一個值得使用的工具。
