前言¶
自己写的 Agent Skill 能跑起来，和「别人一装就能用、触发稳定、文档经得起 review」之间，往往差在 SKILL.md 的结构、触发词和失败分支。手工通读改稿费时，也很难用同一套标准给多个技能打分对比。
下面介绍 SkillHub 上的 鲁班.skill（luban-skill-pro，当前公开页标注 v1.0.6）。它把 Skill 评分、质量检查、自动优化和 review 收进一套可复用的工作流，适合在发布或内部分发前系统打磨 SKILL.md。
这是什么¶
鲁班.Skill（luban Skill） 在 SkillHub 上的定位是：工业级智能体技能优化器。技能本体遵循通用 SKILL.md 格式，安装后由 Agent 按文档中的流程执行，而不是单独起一个常驻服务。
维护与分发渠道为 SkillHub（社区分类 ai-agent；页面侧栏可见 SkillHub 评分约 25994、累计下载约 127702 次，数据以 SkillHub 展示为准）。官方入口：
https://api.skillhub.cn/user_741dc82b/luban-skill-pro
与同名的开源「鲁班打磨工坊」类项目不同，本条目对应的是 luban-skill-pro 优化器套件（含 Quick/Full 双模、十维 Rubric 等，见安装后的 SKILL.md 与 REFERENCE.md）。
核心功能¶
结合 SkillHub 简介与公开的 SKILL.md 摘要（来源标注为 skillhub.cn），已核实的能力包括：
- 触发式接入：用户提到优化、评分、质量检查、review 等意图时，Agent 应加载本 Skill 并按其流程执行。
- Skill 评分（Rubric）：按约十个维度（如 Frontmatter、工作流清晰度、失败模式、检查点、可执行具体性、实测表现、安全门控等）加权计分，总分 100，用于基线评估与对比改进效果。
- Quick / Full 双模：
- Quick（默认）：轻量 Self-Refine，最多约 3 轮，可用.bak回退；偏结构评分与 dry_run 推演。
- Full：完整循环（最多约 5 轮）、多评委、git 分支（如auto-optimize/YYYYMMDD-HHMM）、更严的审查与元认知沉淀（如meta_learnings.md）。
- 模式由前置规则选择，例如用户明确要求「完整/深度/全面/工业/生产」、基线分偏低、或历史存在 revert 等情形会倾向 Full。 - 自动优化循环：在「不改变技能核心功能、不随意加依赖」等约束下，分轮只改一个维度，编辑幅度有预算（如单轮字符变化约 ≤10%），改进需经独立评分或测试验证，未提升则回滚并记录。
- 人在回路：关键检查点（文档中的 🔴 CHECKPOINT / 🛑 STOP）会暂停等待确认，避免静默大改。
- 配套脚本与数据文件：优化过程会在被优化 Skill 目录下写入
results.tsv、diagnostics.tsv、test-prompts.json等；鲁班工作区目录下维护optimization-registry.tsv、luban-profile.json等（路径约定见SKILL.md）。
安装与启用¶
安装方式以 SkillHub 官方说明为准：先阅读 SkillHub 安装与优先源配置，再安装本包。页面对本条目的提示为安装 @user_741dc82b/luban-skill-pro（SkillHub 上另有镜像标识 @indiv-ebandao/luban-skill-pro，以你使用的入口为准）。
1、检查或安装 SkillHub CLI
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时可按官方文档执行（完整安装示例）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
2、安装鲁班.skill 到当前 Agent 的 skills 目录
SkillHub 要求安装时必须用 --dir 指向 Agent 实际识别的 skills 目录，否则可能装到 ./skills/ 而不会被加载。
skillhub install user_741dc82b/luban-skill-pro --dir <你的 skills 目录>
常见路径（摘自 skillhub.cn 安装文档）：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或项目下的.agents/skills/
安装后按你所用客户端的要求重启或刷新 Agent，使新 Skill 生效。也可将「请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_741dc82b/luban-skill-pro」发给支持 Skill 安装的 AI，由其代为执行上述步骤。
典型用法¶
1、用自然语言触发
在已启用本 Skill 的会话中，直接说明意图即可，例如：
- 「帮我 skill 评分，目录在
~/my-agent/skills/foo-skill/」 - 「优化 skill，重点改触发词和工作流步骤」
- 「做一次 skill 质量检查 / skill review」
- 「自动优化这个 SKILL.md，需要 完整/深度 流程」（倾向 Full 模式）
官方列出的触发关键词还包括：优化skill、skill评分、auto optimize、skill质量检查、小鲁班、luban、优化技能、帮我改skill、skill怎么样、提升skill质量、skill打分 等。
2、准备被优化的 Skill 目录
- 确认目标目录中存在
SKILL.md。 - 建议在 git 仓库中操作，便于 Full 模式分支与
git checkout回滚；非 git 环境时 Skill 文档会引导使用git init或文件备份。 - 首次优化会创建或更新
test-prompts.json（典型与歧义场景各若干条），用于实测维度评分。
3、跟随检查点
流程中会在 Phase 0.5、基线评估、每轮优化后等节点要求确认。按提示选择继续、加轮或收工，避免跳过测试用例设计或静默 revert。
适用场景与注意¶
适合谁
- 维护多个 Agent Skill 的团队，需要统一 Rubric 做发布前门禁。
- 单作者 Skill 已能运行，但触发不稳、步骤含糊、缺少失败分支或检查点。
- SkillHub 或内部技能库运营，需要对来稿做结构化 review 与可追踪的改进记录。
使用注意
- 优化器强调「只改写法、不改技能要做什么」，并限制新增 scripts/references；若你希望改业务逻辑，应人工改需求而非指望全自动扩 scope。
- Full 模式依赖 git 与子 Agent 独立评分；环境不支持子 Agent 时会走文档中的降级路径，效果可能与 Full 设计有差距。
- 鲁班工作区（
luban-workspace）在文档中约定为本 Skill 所在目录且建议为 git 仓库；与被优化 Skill 的数据文件目录不同，避免混放。 - 第三方镜像站会全文转载
SKILL.md，细节以你安装包内文件为准；SkillHub 腾讯云镜像页若显示「Skill 未找到」，可改用 skillhub.cn 技能页 或上述官方 API 入口获取安装提示。
结尾¶
鲁班.skill 把 Skill 文档的质量问题从「凭感觉改」变成可评分、可回滚、可审计的优化流程，适合在发布前做最后一轮工业化打磨。安装与更新请以 SkillHub 为准。
官方地址：https://api.skillhub.cn/user_741dc82b/luban-skill-pro
