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create-skill

智能体与模型

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更新于 10-15 11:06

技能介绍

用途

create-skill 用一段自然语言描述（${var}）生成一个完整、可直接用于生产的技能，并在通过校验后以 PR 形式发布，而不是直接提交到 main。典型输入示例包括“监控 Hacker News 上的 AI 论文并发送摘要”或“追踪以太坊 gas 价格并在低于 10 gwei 时告警”。如果 ${var} 为空，它会通知并中止（CREATE_SKILL_NO_VAR）。

主要能力

  • 需求解析：从 ${var} 中抽取核心动作动词（monitor、fetch、generate、analyze、alert、track、scan 等）、数据源（API、网站、RSS、链上、GitHub 等）、输出格式、新技能自身 ${var} 可配置参数、建议频率，并保存一段结构化请求摘要用于 PR 正文。
  • 深度重复检测：不只做文件名比对，而是从描述中提取关键词后检索 skills/*/SKILL.md，通读前三个候选并判断是否已能覆盖该需求。若近乎重复则以 CREATE_SKILL_DUPLICATE 退出并建议“改用已有 {skill} 配合 var={...}”；若功能相邻，则设计为互补的新技能（不同角度/频率/输出）并在 PR 正文记录边界。
  • 数据源调研：对每个 API 或数据源做 WebSearch 获取当前文档，尽量用二手来源交叉验证端点是否已弃用，再用 WebFetch 获取规范文档 URL，记录到 SKILL.md 注释和 PR 的“Sources researched”部分，识别精确端点、必需请求头、认证方式、响应结构与速率限制，列出所需环境变量/API 密钥，并为可选密钥设计回退策略。调研门槛为至少一个可确认的来源 URL 或范例；达不到时不硬性中止，而是记录 CREATE_SKILL_INSUFFICIENT_RESEARCH、通过 ./notify 说明尝试与失败原因后停止，等待操作者重新派发。
  • 新密钥守卫：只读取已配置 GitHub secrets 的名称（不读取值），与新技能所需环境变量交叉核对；缺失的记为 NEW_SECRET_REQUIRED，要求生成的技能在密钥缺席时优雅降级或跳过，并在 PR 正文加入 ### Required secrets 段落列出操作者需先添加的内容。若某个密钥没有优雅回退，新技能第 1 步必须检测变量为空时通知并正常退出。
  • 技能设计：确定技能名（小写、连字符、最多 2-3 个词，且不与 skills/ 下已有条目冲突）、单句描述（以动词开头，≤90 字符）、标签（从 content、crypto、dev、meta、news、research、social 中最多选 3 个）、变量行为、4-8 个编号步骤（读取上下文 → 抓取/搜索 → 处理/分析 → 写输出 → 记录 → 通知）、调度建议（读取 aeon.yml 现有调度，避免与重负载技能同分钟，必要时用 :30 偏移）、模型（默认 claude-sonnet-5-5；高频聚合/消化可选 claude-haiku-5-5 降低成本；需要最强推理时选 claude-opus-5-5，并在 PR 正文说明理由）、分类（只能是 core、evolution、basics、dev、crypto、productivity 之一，由 scripts/check-skill-categories.sh 强制，否则 CI 失败）。
  • SKILL.md 撰写：按固定结构写入 skills/{skill-name}/SKILL.md，包含 frontmatter（name、description、metadata 下的 title/category/var/tags）、说明 ${var} 的引用行与空值行为、任务描述和编号步骤。硬性要求包括：完整的 curl 命令与正确请求头及 URL 编码（禁用伪代码）、JSON API 用 jq 解析、显式声明通知字符上限（总计低于 4000 字符）、每个链接可点击（完整 URL）、每个可选密钥都有回退行为、只使用 ${var} 和 ${today} 两个模板变量、无 TODO/FIXME/占位符，且必须有准确的 ## Network note 段落。
  • 质量强制（自编辑）：按六个维度给草稿打 1-5 分——frontmatter 完整、变量文档、API 调用完整、回退行为、输出规格、Network note。任一维度低于 4 分就重写该段一次；重写后仍低于 4 分则以 CREATE_SKILL_VALIDATION_FAILED 退出并通知失败维度，不发布低质量技能。
  • 写入后校验：从磁盘重新读取 SKILL.md，校验 frontmatter YAML 可解析且必需键齐全，正文不含 TODO、FIXME、XXX、placeholder、fill in、lorem、<your-、your_api_key_here、example.com 等子串，所有 ${...} 只能解析为 ${var} 或 ${today}，至少包含一次 ./notify 调用和一次对 memory/logs/${today}.md 的写入，且存在 ## Network note 段落。任一失败都删除部分文件、以 CREATE_SKILL_VALIDATION_FAILED 退出。
  • 注册与门禁：在 aeon.yml 中按格式 {skill-name}: { enabled: false, schedule: "{cron}" } 插入新技能（必要时加 model、var 和注释），始终 enabled: false 由操作者决定启用，编辑后验证 YAML 可解析否则回滚。PR 前执行 dry-run 门禁（scripts/dry-run.sh），读取 output/.dry-run/$name.json，passed 或 skipped 为真才继续，false 则删除并回滚，以 CREATE_SKILL_DRYRUN_FAILED 退出且不开 PR；无论结果如何都将 verdict JSON 放入 PR 正文的 ## Dry-run 段。此外新技能会触发四个 CI 门禁：check-skill-categories.sh 通过、用生成脚本重新生成 catalog/skills.json 与 catalog/packs.json（在 SKILL.md 提交后的单独提交中）、为新技能添加 eyebrowlock.json 条目（否则 ci-skill-integrity 硬失败）、validate-readme-catalog.mjs 通过。若某步无法执行（如缺少 eyebrow 二进制），在 PR 正文的 ## Before merge 标题下列出缺失步骤，而不是静默跳过。

使用方式

以技能调用方式传入 ${var}，内容为要创建的技能的自然语言描述。技能会解析需求、查重、调研数据源、检查密钥、设计并写出 SKILL.md、执行质量评分与写入后校验、更新 aeon.yml、跑 dry-run 门禁、在分支 create-skill/$name 上提交并通过 gh pr create 开启 PR，PR 正文包含技能信息、请求摘要、调研来源、所需密钥、质量评分表以及手动触发方式（workflow dispatch，skill={skill-name} 与 var={example-var}）。最后追加日志到 memory/logs/${today}.md 并通过 ./notify 发送通知。

退出码

CREATE_SKILL_OK（已创建、校验并开启 PR）、CREATE_SKILL_NEW_SECRET_REQUIRED（同上，另需操作者添加新密钥）、CREATE_SKILL_NO_VAR（${var} 为空）、CREATE_SKILL_DUPLICATE（已有技能覆盖该需求）、CREATE_SKILL_INSUFFICIENT_RESEARCH（无法确认至少一个可用数据源）、CREATE_SKILL_VALIDATION_FAILED（质量强制或写入后校验失败）、CREATE_SKILL_DRYRUN_FAILED（dry-run 门禁 passed: false）。

限制

  • 绝不将生成的技能直接提交到 main，始终开 PR；绝不在 aeon.yml 中启用生成的技能（始终 enabled: false）。
  • 绝不向工作流添加原本不存在的 API 密钥/密钥，缺失时以 NEW_SECRET_REQUIRED 呈现并写入 PR 正文。
  • 绝不发布未通过校验的技能，干净中止优于发布损坏内容。
  • 绝不覆盖已有的 skills/{name}/SKILL.md，名称冲突为阻断性错误。
  • 网络方面没有沙箱；需要认证的 API 通过 ./secretcurl 并使用 {ENV_NAME} 占位（密钥经技能的 requires: 注入），GitHub 用 gh api，公开 GET 研究时可用 WebFetch 回退；不可逆副作用（邮件、消费、链上写入、部署）以 ./secretcurl 作为技能最后一次 fail-closed 动作在运行内执行，没有延迟/后处理步骤，也不延迟读取。
  • 分类只能从 core、evolution、basics、dev、crypto、productivity 中选一个。
  • 其他如具体收费、价格、平台数量等资料未提供。