ai提炼hermes技能需结构化输入：保留【触发条件】→【执行动作】→【输出结果】三要素，删除视觉格式与示例语句；用指令式或模板式prompt限定提取四类信息；验证触发词一致性、控制台可触发性及参数名运行时属性。
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你需要让AI自动提炼Hermes技能生成与复用过程中的关键动作、约束条件和可迁移模式，而不是人工逐条整理文档或截图堆砌。这要求输入内容结构清晰、动词明确、边界可识别，否则AI会混淆“生成”和“复用”的触发点。
准备可被AI解析的原始素材
把Hermes技能定义文档转为纯文本，删除所有表格边框、页眉页脚、颜色高亮——AI对视觉格式无感，只处理字符流。
保留每条技能描述的三要素：【触发条件】→【执行动作】→【输出结果】，用英文冒号分隔，例如：“用户说‘查订单’：调用OrderAPI.get()：返回订单状态JSON”。
删除括号内的示例语句（如“比如‘帮我查一下’”），AI会误判为触发条件变体，导致生成冗余分支。
用Prompt锚定总结维度
方法一：指令式限定
在提问开头写明：“你是一名Hermes技能架构师，请仅提取以下四类信息：①技能名称；②唯一触发关键词（非模糊短语）；③依赖的底层API签名；④复用时必须重置的参数名。不解释、不举例、不补全。”
方法二：模板填空式
提供固定格式模板：“技能名：___；触发词：___；API：___；需重置参数：___”，然后粘贴原始文本。AI会严格对齐字段填空，避免自由发挥。
【必须关闭AI的“补充说明”倾向】，否则它会在“需重置参数”后自动加一句“建议设为null”，这不是原始文档内容。
验证生成结果是否可执行
第一步：挑出3个技能，手动比对AI输出的“触发关键词”和原始文档中实际出现的字符串是否完全一致（含大小写、标点）。
第二步：用这些关键词在Hermes控制台做真实触发测试，确认能命中对应技能——若失败，说明AI把“用户可能说”当成了“系统识别词”。
第三步：检查“需重置参数”字段是否全是运行时变量名（如session_id、retry_count），而非配置项（如timeout_ms）。后者属于部署层，不应出现在复用逻辑中。
