Extracting Agent Skills 是一个用于从项目中提炼可复用智能体技能的技能。它的核心目标不是总结项目，而是提取能够改变工作方式的可复用流程。项目结果只是背景，不是判断标准：失败的项目可能产出强流程，成功的项目也可能一无所获。
用途
该技能用于从已完成、暂停、放弃或失败的项目中，识别并提炼可复用的智能体工作方法，包括验证循环、调试方法、工具使用模式和决策规则。
主要能力
- 检查最小有用证据集：指令、源码、测试、脚本、命令、日志、错误、评审、历史和输出。明确说明哪些内容不可用，不暗示已检查。
- 识别可重复动作：安全的工具/编辑序列、诊断方法、验证循环、决策或停止规则、可复现的环境模式。排除传说、愿望、待办事项、普通设置、动机和一次性事实。
- 仅在候选技能满足以下条件时推荐：具有明确触发条件和可重复流程；去除项目名称后可迁移到多个未来任务；提供超越“小心一点”的行为改变指导；有与观察到的或可信失败相关的具体成功检查；更适合放在技能中而非 README、注释、issue 或事后复盘中；范围聚焦。
- 在提议目录前搜索当前技能集合。当触发条件、工作流和验证基本匹配时更新；合并带项目名称的变体；拆分触发条件、工具、流程或检查不同的候选。
- 泛化名称和路径，同时保留因果规则、顺序、工具约束、失败信号和验证。仅对工具特定技能保留工具命令。将条件细节和长示例放在直接链接的 references/ 文件中。
- 默认起草并评审最多三个强推荐。使用 output-templates.md 处理候选、草稿和报告格式，然后使用 failure-modes.md 拒绝或修订反模式。如果可达，评审当前官方 Agent Skills 编写指南；否则报告该限制而不是阻塞。
- 起草后，使用 empirical-tuning-gate.md 决定新执行器测试是否值得其成本。结构自审不是经验验证。
- 优先选择零个强候选而非多个弱候选。不要仅为挽救项目或满足请求数量而创建技能。
使用方式
按照工作流逐步执行：检查证据、识别可重复动作、评估候选条件、搜索现有技能集合、泛化与整理、起草与评审、决定是否进行经验调优。最终报告创建/更新/合并/拒绝决策、有意排除的材料和剩余验证。
适用场景
适用于从各类项目（无论成功或失败）中系统化提炼可复用智能体技能，尤其适合需要将项目经验转化为可迁移工作流程的场景。
限制
- 不编造功能、收费、价格、平台、效果或使用步骤。
- 缺失事实明确写暂未提供。
- 最终状态需诚实标注：草稿（已提取但未测试）、结构评审（已检查范围、清晰度、链接和验证设计）、经验调优（由新执行器演练并根据观察到的失败修订）、拒绝（不值得创建或合并）。