skill-creator-pro

用途

Skill Creator Pro 是一个元技能（meta-skill），用于创建和优化扩展 Claude 能力的生产级、可复用技能。当用户想要创建新技能或改进现有技能时使用。

主要能力

• 从零开始引导创建新技能
• 帮助将现有技能提升至生产质量
• 提供五种技能类型的模式：构建器（Builder）、指南（Guide）、自动化（Automation）、分析器（Analyzer）、验证器（Validator）
• 确保技能编码程序性知识（procedural knowledge）与领域专业知识（domain expertise）

使用方式

用户提出创建技能的需求后，Claude Code 将此元技能作为指导，遵循以下流程：

1. 领域发现（Domain Discovery）：自动研究目标领域，无需用户输入。包括核心概念、标准/合规、最佳实践、反模式、安全、生态系统。来源优先级：官方文档 → 库文档（Context7）→ GitHub → 社区 → WebSearch。
2. 知识充分性检查：在询问用户前，内部验证核心概念、最佳实践、反模式、安全考虑、官方来源是否已覆盖。若有缺口则继续研究，不向用户询问领域知识。
3. 用户需求收集：仅询问用户的具体上下文，包括技能类型、领域、用例、技术栈、现有资源、约束条件。问题 1-2 立即询问，领域发现后询问问题 3-6。
4. 分析与嵌入：识别程序性（HOW）和领域（WHAT）知识，将收集的领域专业知识放入 references/。
5. 结构化与实现：初始化技能目录，按照类型模式编写 SKILL.md 和资源文件。
6. 验证：运行 scripts/package_skill.py 并进行测试。

核心原则

• 可复用智能，而非特定需求：技能必须处理变化，而非单一需求。例如，好的技能是“创建可视化——可适应数据形状、图表类型、库”，而非“使用 Recharts 创建销售数据柱状图”。
• 简洁是关键：上下文窗口是公共资源（每次技能激活约 1,500+ tokens），每个部分都需质疑其 token 成本。
• 适当自由度：根据任务脆弱性匹配具体程度。高自由度用于多种方法有效时，中自由度用于存在首选模式时，低自由度用于操作脆弱时。
• 渐进式披露：三级加载系统——元数据（约 100 tokens，始终在上下文中）、SKILL.md 主体（<500 行，技能触发时加载）、references（无限制，按需加载）。

技能结构

生成的技能包含：

• SKILL.md（必需）：YAML frontmatter（name、description、allowed-tools?、model?）+ 程序性知识
• references/：领域专业知识
• scripts/：可执行代码（经过测试、可靠）
• assets/：模板、样板、图像

SKILL.md 要求：<500 行；name 为小写、数字、连字符，≤64 字符，匹配目录；description 为 [What]+[When]，≤1024 字符，第三人称风格（“This skill should be used when...”）。

适用场景

• 用户想要创建新技能
• 用户想要改进现有技能至生产质量
• 需要为特定领域（如 Kafka 集成）创建内嵌专业知识的技能

限制

• 不处理技能创建后的版本管理/更新
• 不创建特定需求的技能（始终创建可复用智能）
• 不将技能部署到生产环境（但要求交付前进行本地测试）
• 若领域为专有/内部且无法发现，则向用户询问

验证要求

交付前需进行战斗测试（Battle Testing）：部署测试通过、版本验证（最新工具版本，无弃用 API）、真实场景测试、assets 中每个文件实际运行、无过度工程（使用原生工具而非 Python 包装器）。