用途
cookbook-audit 用于审核 Anthropic Cookbook 中的笔记本（notebook）。当收到笔记本评审或审计请求时使用。它依据 style_guide.md 中的指南和评分标准，对笔记本给出评分以及改进建议。
主要能力
该技能提供详细的模板和示例，覆盖以下方面：
- 以问题为中心的引言，包含终端学习目标（TLO）和使能学习目标（ELO）
- 前置条件与设置模式
- 核心内容结构
- 与学习目标相呼应的结论
重要提示：进行审计前务必先阅读 style_guide.md，其中包含规范模板以及可参考的正面/反面示例。
使用方式
审计工作流如下：
- 阅读风格指南：首先查看 style_guide.md 以了解当前最佳实践。
- 确定笔记本：如果用户未提供路径，则询问路径。
- 运行自动化检查：使用
python3 validate_notebook.py <path>捕获技术问题并生成 markdown。该脚本会自动运行 detect-secrets 扫描硬编码的 API 密钥和凭据，使用 scripts/detect-secrets/plugins.py 中定义的自定义模式，并对照 scripts/detect-secrets/.secrets.baseline 中的基线进行检查。 - 查看 markdown 输出：脚本会在 tmp/ 文件夹中生成 markdown 文件以便审查（相比原始 .ipynb 更节省上下文）。tmp/ 文件夹已被 gitignore，避免提交审查产物。markdown 包含代码单元格但排除输出，便于更清晰地审查。
- 人工审查：阅读 markdown 版本，对照风格指南和评分标准进行评估。
- 逐维度评分：客观应用评分指南。
- 生成报告：遵循下方的审计报告格式。
- 提供具体示例：使用风格指南模板，给出带行号引用的具体改进建议。
审计报告格式
报告结构包括：
- 执行摘要：总分 X/20、关键优势（2-3 条）、关键问题（2-3 条）
- 详细评分：叙事质量 X/5、代码质量 X/5、技术准确性 X/5、可操作性与理解度 X/5，每项附简要理由和具体示例
- 具体建议：按优先级排列的可操作改进列表，引用具体章节
- 示例与建议：展示笔记本中的具体片段并给出改进建议
快速参考检查清单
该技能提供覆盖以下方面的检查清单：
- 引言：问题钩子、重要性说明、学习目标（2-4 条 TLO/ELO）、聚焦交付价值而非构建机制、可选更广泛应用
- 前置条件与设置：所需知识、所需工具（Python 版本、API 密钥）、推荐背景、使用 %%capture 抑制 pip install 输出、使用 dotenv.load_dotenv() 而非 os.environ、在顶部定义 MODEL 常量、将相关安装合并为单条命令
- 结构与组织：逻辑章节递进、每节通过演示教学、代码块前有说明文字、代码块后包含所学内容、使用标题分隔章节
- 结论：呼应学习目标、总结成果、建议应用到用户场景、指向后续步骤或相关资源
- 代码质量：代码块前有说明文字、无硬编码 API 密钥（由 detect-secrets 自动检查）、有意义的变量名、注释解释“为什么”而非“是什么”、遵循语言最佳实践、模型名在笔记本顶部定义为常量
- 输出管理：用 %%capture 抑制 pip install 日志、无冗长调试输出、展示相关 API 响应、仅在演示错误处理时显示堆栈跟踪
- 内容质量：解释方法为何有效、讨论何时使用该方法、提及限制/注意事项、提供可迁移知识、合适的模型选择
- 技术要求：无需修改即可执行（API 密钥除外）、使用非弃用的 API 模式、使用有效模型名（claude-sonnet-4-6、claude-haiku-4-5、claude-opus-4-6）、使用非日期化模型别名（绝不使用 claude-sonnet-4-6-20250514 这类带日期的 ID）、模型名在笔记本顶部定义为常量、包含依赖规格、分配主分类、具有相关标签
内容理念：行动 + 理解
Cookbook 以行动为导向，但策略性地融入理解，并受 Diataxis 框架启发。核心原则包括：实用聚焦、问题优先框架、构建者视角、培养自主性、可迁移知识、批判性思维、学习契约。
好的 Cookbook 不仅帮助用户解决当前问题，还帮助理解解决方案背后的原理，鼓励用户识别何时以及如何调整方法。
Cookbook 不是：纯教程、全面解释、参考文档、简单技巧、生产级代码。
风格指南
- 语气与风格：教育性和培养自主性、专业但平易近人、尊重用户智慧和时间、使用第二人称（“你”）或第一人称复数（“我们”）并在笔记本内保持一致
- 写作质量：清晰简洁、优先主动语态、短段落（3-5 句）、避免未定义术语、使用标题分隔章节
- 代码呈现：展示前先解释、运行后解释所学、注释解释“为什么”而非“是什么”、使用常量、良好习惯（dotenv.load_dotenv()）
- 输出处理：用 %%capture 移除多余输出（pip install 日志、冗长调试语句、冗长堆栈跟踪），展示相关输出（API 响应、成功执行示例）
结构要求
- 引言（必需）：问题钩子（1-2 句）、重要性（1-2 句）、学习目标（2-4 条，使用动作动词、具体能力、包含上下文/约束）、可选更广泛应用（1 句）。避免以机制开头，应以问题/价值开头。
- 前置条件与设置（必需）：所需知识、所需工具（Python 版本、带链接的 API 密钥）、推荐背景、逐步设置与说明、用 %%capture 处理 pip install、使用 dotenv.load_dotenv()、在顶部定义 MODEL 常量。
- 主要内容（必需）：按逻辑步骤或阶段组织，每节包含清晰标题、代码块前说明文字、代码示例、代码块后说明文字、预期输出（相关处）、可选理解提示（为何有效、何时使用、限制）。
- 结论（推荐）：回顾学习目标、总结成果、应用指导、后续步骤。避免泛泛总结，应给出可操作指导。
可选章节：工作原理、何时使用、限制与注意事项、故障排除、变体、性能说明、延伸阅读。
常见反模式
- 引言反模式：以机制开头、功能堆砌、模糊学习目标
- 设置反模式：无 %%capture 的嘈杂 pip install 输出、多条独立 pip install 命令、使用 os.environ 而非 dotenv、硬编码模型名而非使用 MODEL 常量
- 代码呈现反模式：代码块前无说明文字、运行后无所学解释、注释解释“是什么”、过度解释明显代码
- 结论反模式：泛泛总结、仅重述笔记本内容而无指导、未呼应既定学习目标
适用场景
适用于对 Anthropic Cookbook 笔记本进行评审、审计或质量检查的场景，帮助审查者按统一标准评估笔记本并给出改进建议。
限制
该技能依赖 style_guide.md、validate_notebook.py 及 scripts/detect-secrets/ 下的相关文件；具体安装方式、收费情况、平台支持等信息暂未提供。