# Skill 架构师

**Repository Path**: fzyme_admin/skill-architect

## Basic Information

- **Project Name**: Skill 架构师
- **Description**: 基于 7 个顶级 Skill 的设计模式提炼而成，帮助 AI 生成高质量、生产级的 OpenClaw Skill 文件
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2026-05-04
- **Last Updated**: 2026-05-04

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Skill Architect — 顶级 Skill 架构师

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-blue.svg)](LICENSE)
[![OpenClaw](https://img.shields.io/badge/OpenClaw-Compatible-green.svg)](https://github.com/openclaw/openclaw)
[![Agent Skills](https://img.shields.io/badge/Agent%20Skills-Standard-orange.svg)](https://agentskills.io/)

基于 7 个顶级 Skill 的设计模式提炼而成，帮助 AI 生成高质量、生产级的 OpenClaw Skill 文件。

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## ⚡ 一句话介绍

**Skill Architect** 是一个"Skill 的 Skill"——它本身就是一份 Skill，专门用来指导 AI 创建更好的 Skill。

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## 📦 安装

### 方式一：直接安装（推荐）

```bash
# 通过 OpenClaw skill 安装
openclaw skill install skill-architect --source https://gitee.com/eswyao/skill-architect

# 或手动下载 skill-architect.skill 并导入
openclaw skill install ./skill-architect.skill
```

### 方式二：从源码安装

```bash
git clone https://gitee.com/eswyao/skill-architect.git
cd skill-architect
# 将文件夹复制到 OpenClaw skills 目录
cp -r skill-architect ~/.openclaw/skills/
# 或 Windows:
# xcopy skill-architect %USERPROFILE%\.openclaw\skills\ /E
```

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## 🚀 如何使用

安装后，直接向 AI 描述你的需求，它会自动触发 `skill-architect`：

```
"帮我写一个部署到腾讯云的 Skill"
"把这个需求生成一个 Skill：每天早上自动抓取 Hacker News 头条"
"Skill 模板有哪些？"
"怎么设计一个决策树模式的 Skill？"
```

AI 会按以下步骤帮你生成 Skill：

1. **需求分析** — 澄清核心功能、触发条件、设计模式
2. **模式选择** — 从 5+1 种设计模式中选择最合适的一个
3. **架构设计** — 决定文件结构（简单 / 标准 / 复杂）
4. **内容生成** — 使用对应模板生成 SKILL.md
5. **验证打包** — 检查质量并打包为 `.skill` 文件

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## 🧠 5+1 种核心设计模式

| 模式 | 适用场景 | 代表 Skill |
|------|----------|------------|
| **线性流程** | 有明确步骤的操作（部署、安装） | vercel-deploy |
| **决策树 + 按需加载** | 大量选项需要导航（产品选型） | cloudflare-deploy |
| **循环迭代** | 反复执行"做→验证→改进"（TDD、代码审查） | test-driven-development |
| **接力棒循环** | 跨多个 session 持续工作 | stitch-loop |
| **多阶段 + 检查点** | 多周流程，有 Go/No-Go 决策 | discovery-process |
| **思维框架** ⭐ | 深度分析，控制"怎么想"而非"做什么" | audit-context-building |

> ⭐ 特殊模式：不控制行为，而是控制 LLM 的思维方式（第一性原理、5 Why 等）

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## 📁 文件结构

```
skill-architect/
├── SKILL.md                    # 核心工作流（索引版，~1,094 tokens）
├── scripts/
│   └── generate_skill.py      # Skill 自动生成脚本
└── references/
    ├── skill-guide.md          # 详细设计指南（~1,834 tokens）
    ├── design-patterns.md      # 6 种设计模式详解
    ├── quality-checklist.md    # 质量检查清单
    └── skill-templates.md      # 8 个可套用模板
```

### 渐进式披露设计

- **第 1 层**：`SKILL.md` frontmatter（~100 tokens）→ LLM 扫描决定是否加载
- **第 2 层**：`SKILL.md` 正文（~1,094 tokens）→ 核心工作流 + 决策树
- **第 3 层**：`references/`（~5,195 tokens）→ 详细文档，按需读取

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## ✅ 质量保障

生成的 Skill 会自动经过以下检查：

- [ ] 触发精准 — description 包含用户真实触发短语
- [ ] 模式匹配 — 选择了最适合的设计模式
- [ ] 长度控制 — SKILL.md < 500 行（< 5K tokens）
- [ ] 渐进披露 — 核心在 SKILL.md，细节在 references/
- [ ] 安全默认 — 有防止危险操作的默认值
- [ ] 具体指令 — 每步都有可执行的命令或代码
- [ ] 借口反驳 — 预判了 LLM 的偷懒借口
- [ ] Good/Bad 对比 — 关键操作有正反示例

详细清单见 [quality-checklist.md](references/quality-checklist.md)

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## 🌐 适用 AI 平台

Skill Architect 生成的 Skill 是 **AI 工具中立**的，适用于：

- 🤖 **Claude** (Anthropic)
- 🤖 **GPT-4** (OpenAI)
- 🤖 **Gemini** (Google)
- 🤖 **DeepSeek**
- 🤖 **Kimi**
- 🤖 任何支持 Markdown 指令的大语言模型

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## 📚 参考资源

- **Agent Skills 开放标准** — https://agentskills.io/
- **Anthropic 官方模板** — https://github.com/anthropics/skills
- **OpenClaw Skill 规范** — https://github.com/openclaw/openclaw
- **Awesome Agent Skills** — https://github.com/VoltAgent/awesome-agent-skills

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## 🔍 本文分析的 7 个顶级 Skill

| Skill | 作者 | 行数 | 核心模式 |
|-------|------|------|----------|
| vercel-deploy | OpenAI | 77 | 线性流程 |
| cloudflare-deploy | OpenAI | 224 | 决策树 + 按需加载 |
| cloudflare | OpenCode | 211 | 决策树 |
| test-driven-development | obra | 371 | 循环迭代 |
| stitch-loop | Google Labs | 203 | 接力棒循环 |
| discovery-process | Dean Peters | 502 | 多阶段 + 检查点 |
| audit-context-building | Trail of Bits | 302 | 思维框架 |

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## 🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

1. Fork 本仓库
2. 创建你的特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交你的修改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 打开一个 Pull Request

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## 📄 License

本项目采用 **MIT 许可证** — 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。

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## 🙏 致谢

- 本文设计模式提炼自 7 个顶级开源 Skill
- 灵感来自 obra/superpowers、google-labs-code/stitch-skills 等项目
- 感谢 Anthropic、OpenAI、Google Labs 对 Agent Skills 生态的贡献

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> 💡 **Skill Architect 本身就是一个优秀 Skill 的范例**  
> 它用到了"决策树 + 按需加载"模式，SKILL.md 保持精简，详细内容放在 references/ 中按需读取。  
> 想学习怎么写 Skill？直接读这份 Skill 的源码就是最好的教程。