Skill自我优化

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Skill 改进技能:对已存在的 skill 进行全方位改进和持续进化。当用户想要改进、优化、升级、调试、自动优化某个 skill 时触发。支持三种改进来源:用户指定的改进需求、运营过程中 BUG 与修复的自动沉淀驱动、联网搜索外部最佳实践。适用场景包括:改进 skill 描述和触发条件、提升指令质量、修复逻辑缺陷、增强专业能力、精简冗余内容、自动查找优化方向、BUG 自修复等。关键词:skill改进、优化skill、改进skill、skill升级、skill调试、自动优化skill、skill自修复、B

Skill Improver — Skill 改进技能

功能概述

Skill Improver — Skill 改进技能是一项面向实际任务的技能,主要用于对已存在的 skill 进行全方位改进,支持三种改进来源协同工作,形成"发现问题 → 沉淀经验 → 持续改进"的进化闭环;用户要求改进某个 skill("帮我改进 XXX 这个 skill");

核心要点

  • 用户要求自动优化("自动优化这个 skill"、"让它变得更好");
  • 用户描述某个 skill 的不足并提出改进需求;
  • 用户提到 sk。

使用与执行

它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

Skill Improver — Skill 改进技能

对已存在的 skill 进行全方位改进,支持三种改进来源协同工作,形成"发现问题 → 沉淀经验 → 持续改进"的进化闭环。

触发场景

  • 用户要求改进某个 skill("帮我改进 XXX 这个 skill")
  • 用户要求自动优化("自动优化这个 skill"、"让它变得更好")
  • 用户描述某个 skill 的不足并提出改进需求
  • 用户提到 skill 有 BUG 需要修复
  • 用户刚使用完某个 skill 后表示效果不好,希望改进
  • 用户想让某个 skill 支持更多场景或功能
  • 用户发现某个 skill 的触发条件不精准

三种改进来源

来源 触发方式 说明
用户需求 用户指定具体改进方向 根据用户想要优化的内容进行针对性改进
运营沉淀 执行过程中自动记录 BUG 和临时修复 从历史问题中学习,实现自修复闭环
联网搜索 用户说"自动优化"或未指定方向 自动搜索外部最佳实践,分析后提出改进方案

三种来源可单独使用,也可组合使用。例如"自动优化并修复已知 BUG"同时触发联网搜索和运营沉淀修复。

工作流程

第一步:定位并加载目标 Skill

  1. 根据用户指定的 skill 名称,按优先级在以下路径查找:
    • 用户级:~/.workbuddy/skills//SKILL.md
    • 项目级:.workbuddy/skills//SKILL.md
    • 内置级:WorkBuddy 安装目录下的 builtin/skill-name/
  2. 读取完整的 SKILL.md 文件
  3. 扫描 skill 目录下的所有子目录和文件
  4. 如有 references/ 下的文件,根据需要读取关键文件内容
  5. 读取 BUG_LOG.md,筛选目标 skill 的未修复 BUG 记录
  6. 如找不到目标 skill,提示用户提供正确的 skill 名称或路径

第二步:确定改进模式

根据用户指令和当前状态,选择并执行对应的改进模式。可按需组合多个模式。

模式 A:用户需求驱动

当用户指定了具体改进方向时执行。

A1. 诊断分析

从以下维度系统评估目标 skill:

维度 检查项 关注点
元数据 name / description / metadata 命名规范、触发条件完整性、关键词覆盖
指令质量 结构 / 清晰度 / 覆盖面 / 边界 / 示例 是否可执行、有无歧义、是否遗漏场景
资源组织 长度 / 引用 / 分层 / 冗余 ≤500行、引用完整、无重复信息
用户体验 触发精准度 / 执行流畅度 / 输出质量 是否符合用户预期

详细优化技巧参见 references/improvement-guide.md。

A2. 输出诊断报告

修改前先输出结构化报告:

  • 总体评价(一句话)
  • 各维度评分(✅/⚠️ + 说明)
  • 发现的问题(编号 + 严重程度:高/中/低)
  • 改进建议(编号 + 预期效果)

A3. 确认改进范围

  • 展示诊断报告后,询问用户希望改进哪些方面
  • 如用户表示"全面改进",按问题优先级逐项处理
  • 如用户已指定方向,聚焦该方向结合诊断结果执行
  • 对于内置 skill,提醒修改会写入用户级路径创建覆盖版本

A4. 执行改进

按照"第五步:执行改进"的通用规范执行。

模式 B:运营沉淀驱动

当 BUG_LOG.md 中存在目标 skill 的未修复记录,或用户提到 BUG 时触发。

B1. 读取并分析 BUG 日志

读取 BUG_LOG.md,筛选目标 skill 的 [待修复] 条目,按严重程度排序:

  • 高:导致 skill 无法正常工作或产出错误结果
  • 中:导致执行效果不佳或存在明显缺陷
  • 低:轻微问题,不影响核心功能但可改进

B2. 逐一修复

对每个 BUG 执行:

  1. 定位:根据"现象"描述,在 skill 内容中找到对应位置
  2. 分析:验证或补充"根因分析"
  3. 修复:实施修复方案,修改 SKILL.md 或相关文件
  4. 更新日志:在 BUG_LOG.md 中将状态更新为 [已修复],记录修复日期

B3. 添加预防性指令

修复后,考虑在目标 skill 中添加防御性指令防止同类问题复发:

## 注意事项
- [具体预防措施]

B4. 输出修复报告

  • 修复概要(BUG 数量、优先级分布)
  • 每个 BUG 的修复方案和修改文件
  • 残留问题(如有)
  • 预防措施建议

模式 C:联网搜索驱动

当用户说"自动优化"、未指定方向,或需要外部灵感时执行。

C1. 提取 Skill 特征

从目标 skill 的 SKILL.md 中提取:

  • 功能定位(description 中的核心功能描述)
  • Skill 类型(工作流型 / 任务型 / 参考指南型 / 能力型)
  • 所属领域和技术栈

C2. 构造搜索查询

根据 skill 特征构造 3-5 个搜索查询,覆盖不同优化维度:

维度 查询构造方式
Prompt 质量 "[skill 功能] prompt engineering best practices"
Agent 设计模式 "AI agent [skill 领域] workflow design patterns"
错误处理与健壮性 "prompt error handling edge cases [skill 功能]"
领域前沿实践 "[skill 领域] best practices [当前年份]"

使用 web_search 对每个查询执行搜索,收集 3-5 条最相关的结果。

C3. 评估搜索结果

对每条建议按以下标准评估:

评估项 评分 说明
适用性 1-5 与当前 skill 的相关程度
可实施性 1-5 能否通过修改 SKILL.md 实现
风险等级 低/中/高 是否可能引入新问题
影响力 1-5 对 skill 效果的改善幅度

分类规则:

  • 适用性 ≥ 4 且 可实施性 ≥ 4 且 风险低 → 直接采纳
  • 适用性 ≥ 3 且 可实施性 ≥ 3 → 需用户确认
  • 其他 → 过滤不采纳

C4. 展示改进方案

向用户展示分类后的方案:

## 自动改进方案:[skill-name]

### 直接采纳的建议
1. **[标题]** — 来源概要 / 具体改动 / 预期效果

### 需要确认的建议
1. **[标题]** — 来源概要 / 不确定原因 / 选项(A采纳/B跳过/C部分采纳)

### 已过滤的建议
1. **[标题]** — 过滤原因

C5. 交互确认后执行

  • "直接采纳"的建议直接执行
  • "需要确认"的建议等待用户选择后执行
  • 执行完毕后按"第六步:验证"检查

第三步:补充诊断(可选)

对于模式 B 和模式 C,在执行改进前可额外运行模式 A 的诊断分析,发现用户未提及的问题,一并列出供用户决定是否一并改进。

第四步:记录发现的问题

无论哪种模式,执行过程中发现目标 skill 的新问题时,将记录追加到 BUG_LOG.md:

记录时机:

  • 执行过程中发现 skill 的指令缺陷(步骤矛盾、逻辑缺失、边界未处理)
  • 执行了临时绕过方案(某个步骤不通,采用了非标准方式完成)
  • 用户反馈效果不佳的部分

记录规范:

  • 编号格式:[BUG-YYYYMMDD-NN]
  • 必填:发现日期、目标 Skill、严重程度、现象
  • 尽量填写:根因分析、修复方案
  • 临时修复方案也需记录,即使未彻底解决

详细记录格式参见 BUG_LOG.md 头部的模板说明。

第五步:执行改进

无论哪种模式,修改 skill 时遵循以下规范:

优先级

  1. 高:description 优化(影响触发)、指令逻辑缺陷(影响执行)
  2. 中:指令清晰度、示例补充、资源组织调整
  3. 低:格式美化、metadata 补充、非关键细节

操作类型

操作 场景 方法
修改 frontmatter 优化 description/name/metadata replace_in_file 替换 YAML 字段
重写段落 指令不清晰、有缺陷 replace_in_file 精准替换
补充内容 缺少步骤、示例、边界说明 在合适位置插入新段落
删除冗余 重复信息、过时内容 删除冗余段落
拆分长文件 SKILL.md 超 500 行 内容移至 references/
新建文件 需要补充参考或脚本 在对应目录创建

修改原则

  • 最小改动:仅修改需要改进的部分,保留已有且有效的指令
  • 风格一致:与 skill 原有的语气、格式、结构保持一致
  • 增量安全:每次修改后确保 skill 仍可用,不做破坏性重构
  • 可回滚:修改前在诊断/方案报告中记录原始内容的关键部分

第六步:验证

完成修改后逐项检查:

  1. YAML 有效性:frontmatter 格式正确、字段合法
  2. name 一致性:name 与目录名一致
  3. 引用完整性:文件引用路径正确、被引用文件存在
  4. 逻辑连贯性:通读 SKILL.md,确认无矛盾
  5. 长度检查:SKILL.md 在 500 行以内

输出改进结果摘要:

## 改进完成:[skill-name]

### 已执行的修改
1. [修改内容简述]

### 改进效果
- [预期改进说明]

### 新发现的问题(已记录到 BUG_LOG.md)
- [如有]

### 后续建议
- [如需要后续跟进的建议]

参考资源

  • 改进技巧与最佳实践:references/improvement-guide.md
  • BUG 记录与修复日志:BUG_LOG.md

快速示例

示例 1:用户需求驱动

用户:帮我改进 company-guide 这个 skill,它的触发不太准确

流程:加载 skill → 模式 A 诊断 → 发现 description 关键词不够丰富 → 输出报告 → 用户确认 → 优化 description → 验证

示例 2:自动优化

用户:自动优化一下 finance-writer

流程:加载 skill → 模式 C 搜索最佳实践 → 分析结果分类 → 展示方案 → 用户确认 → 执行改进 → 验证

示例 3:BUG 自修复

用户:修复 invoice-ocr 的已知 BUG

流程:读取 BUG_LOG.md → 模式 B 找到 2 个待修复 BUG → 逐一修复 → 更新日志状态 → 输出修复报告

示例 4:组合模式

用户:自动优化 skill-optimizer 并修复已知问题

流程:同时执行模式 B(BUG 修复)+ 模式 C(联网搜索)→ 合并改进方案 → 统一执行 → 验证

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