jiying2007

adk-skill-deep-analysis

从产品视角深度拆解 AI Skill 的设计意图、独特解法和可借鉴模式

jiying2007 0 Updated 4mo ago

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SKILL.md

分析仓库的 prompt 结构

Goal

从产品视角深度拆解目标仓库中的 Skill 设计,提炼可复用的设计模式、确定性边界和不适合吸收的风险。

Prerequisites

  • 理解相关领域的基本概念
  • 熟悉项目结构和工作流程
  • 具备基本的文档编写能力

Workflow

  1. 扫描资源构成:SKILL.md、scripts、references、assets、tests、manifest。
  2. 反推真实痛点:禁止只摘 description,必须从流程、脚本和失败处理推导。
  3. 标注模式类型:Tool Wrapper、Generator、Reviewer、Inversion、Pipeline 或混合型。
  4. 拆解确定性边界:哪些步骤由脚本/模板/schema 固化,哪些留给 LLM 判断。
  5. 检查渐进式披露:frontmatter、入口正文、references/assets 是否层次清晰。
  6. 评估输出契约:产物、schema、pass/needs-fix、deny-path 和复验方式是否明确。
  7. 提炼可借鉴点:每项必须包含通用做法、Skill 做法、设计巧思、适用边界。
  8. 给出吸收建议:ADOPT、MERGE、REJECT、ENHANCE,并说明与现有 adk 资产关系。

Pattern Checklist

  • Tool Wrapper:看命令 allowlist、输入校验、错误码、回滚。
  • Generator:看模板/schema、覆盖策略、格式化和测试。
  • Reviewer:看证据路径、严重级别、误报处置。
  • Inversion:看 stop/ask 条件、状态恢复、owner。
  • Pipeline:看代码级状态机、checkpoint、resume/abort 和最终验证。

Quality Gate

  • 分析报告必须包含具体文件/行号证据
  • 禁止直接引用 description 字段,必须从实现反推
  • 5 维评分每项必须给出≥1个具体证据
  • 输出报告必须包含"可借鉴点清单"章节
  • 不得把临时参考素材直接写入长期 knowledge 或 adoption matrix

Evidence Template

status: pass | needs-fix | BLOCKED
commands:
- <command + exit code>
evidence:
- <path or output summary>
risks:
- <remaining risk or none>

References

  • 详细背景、命令、模板、示例和扩展检查项保存在 references/details.md。
  • 入口文件只保留触发和执行所需的最小上下文,避免默认加载过多 token。