前言¶
自己写 Agent Skill 时，常见问题是：触发词对不上、description 和实际行为不一致、重复造轮子，或者 SKILL.md 越写越长却没人敢发布。手工对着腾讯九维度或 SkillHub 同类技能逐条对照，既费时间又容易漏项。
Skill Forge 技能熔炉（slug：skill-forge-ai）把「该不该做、怎么访谈对齐、怎么写目录、怎么自评」收成一条可重复执行的流程；发布与安全审计则交给独立的 skill-publisher。下面按定位、能力、安装与典型用法说明如何接入。
这是什么¶
Skill Forge 是一个元技能（meta-skill）：不替代业务开发，而是引导 Agent 按阶段完成 Skill 的创建、质量评估与已有 Skill 的改进（R5 诊断修复路径）。
- 名称：Skill Forge 技能熔炉（内部 name：
skill-forge，slug：skill-forge-ai） - 当前版本：v6.4.0（GitHub Release 标注为 SkillSpector 审计 findings 修复；简介写明发布由
skill-publisher承接） - 开源仓库：EdwardWason/skill-forge（MIT-0）
- SkillHub 条目：https://api.skillhub.cn/user_152a8db2/skill-forge-ai（社区侧分类
ai-agent，评分 100000，下载约 460 次）
与「直接让模型写一份 SKILL.md」相比，它强调前置闸门、确认门、创建前同类预检，以及锻造完成后的发布交接，而不是在一条对话里混做发布推送。
核心功能¶
以下能力均来自 v6.4.0 标签下的 SKILL.md 与仓库 README.md 说明。
双入口触发¶
检测到触发词后直接跳入对应 Phase，不执行无关前置阶段：
| 触发词 | 入口 | 流程概要 |
|---|---|---|
| 技能熔炉 | Phase -1 起 | 前置闸门 → 入口路由 → 访谈 → 确认门 → 同类预检 → 创建 → 验证 → 评估 → 发布交接提醒 |
| 技能评估 / skill评估 / 评估技能 | Phase 2 | SkillHub 同类比对 + 腾讯九维度自评与差异化验证 |
「技能发布 / 发布技能 / 更新技能 / 迭代技能」不触发本技能，应使用 skill-publisher。
五类入口路由（R1–R5）¶
| 入口 | 典型信号 | 策略 |
|---|---|---|
| R1 | 「我想做个 skill」 | 自适应访谈（2–5 轮，一次一问） |
| R2 | 「把刚才对话变成 skill」 | 从上下文提取步骤 → 草稿 → 确认门 → 同类预检 |
| R3 | 提供文档 / SOP | 材料反推四要素 → 补缺 → 确认门 → 同类预检 |
| R4 | 提供半成品 SKILL.md | 反推四要素 → 确认门 → 同类预检 → 补全与验证 |
| R5 | 不触发、跑偏、太啰嗦等 | 症状诊断 → 检查点 → 修复（改文件前需用户确认）→ 验证 |
前置闸门与同类预检¶
动手前检查：是否值得做成 Skill、SkillHub 是否已有更好同类、场景是否应拆分。创建类路径（R1–R4）在确认门通过后必须做 Step 0.4 同类预检（搜索 SkillHub、安装已有、提取差异、组合多个原子 Skill 等分支）；R5 走诊断模式可跳过预检。
创建与验证¶
- Description 先行，并用真实用户说法做触发优化（最多约 3 轮）。
- 输出遵循「任务 / 输出格式 / 规则 / 示例 / 故障排除（可选）」等模块，并建议
SKILL.md控制在约 200 行内，细节下沉references/、scripts/、assets/。 - 默认轻量验证（Schema、安全红线、跑一遍主用例）；可选重型触发测试与量化评分。
评估（Phase 2）¶
腾讯九维度自评（触发精准度、Do NOT、单一职责、示例覆盖、体积控制等），结合 Step 0.4 的同类结论做差异化验证与盲区修复；是否采纳修复由用户最终决定。
权限与边界（自述）¶
allowed-tools 声明为：Read, Write, Edit, Glob, Grep, LS, AskUserQuestion。会在用户指定目录创建或修改 Skill 文件；通过 TRAE 内置能力搜索 SkillHub 同类（文档中说明不直接对外发起网络请求）。不承担 skill 安全审计、不执行发布（用 skill-publisher），不用于一般编程任务。
安装与启用¶
仓库 README.md 给出的安装方式如下（需本机已配置对应 CLI 与 Agent 技能目录）。
ClawHub：
clawhub install skill-forge-ai
手动拷贝（示例路径以 TRAE 为例）：
git clone https://github.com/EdwardWason/skill-forge.git
cp -r skill-forge ~/.trae/skills/
安装后需在所用 Agent 中启用该 Skill（具体菜单因产品而异；文档以 TRAE SOLO 场景描述自动触发）。Cursor、Codex CLI、Claude Code 等若支持通用 SKILL.md 插件格式，可将仓库中的 .claude-plugin/plugin.json 与 SKILL.md 按各自文档放入技能目录；未在官方 README 中单独列出的差异，此处不展开。
典型用法¶
1. 从零锻造并评估¶
在对话中发送触发词，例如：
技能熔炉
按 Agent 提问补充「做什么、何时触发、输入输出、边界」。在确认门回述四要素并获你确认后，会执行同类预检、生成目录与 SKILL.md，再进入验证与 Phase 2 评估。结束时若需上架，按提示改用：
技能发布
（调用 skill-publisher，而非本技能。）
2. 只评估已有 Skill¶
技能评估
或 skill评估 / 评估技能。流程停留在 Phase 2：九维度自评、差异化与盲区修复建议。
3. 改进现有 Skill（R5）¶
描述症状（例如触发不稳、输出跑偏），走 R5 诊断；修改已有文件前会先请你确认诊断结果。
适用场景与注意¶
适合：
- 需要反复、可预期输出的工作流，希望沉淀为符合 SkillHub / 腾讯手册习惯的
SKILL.md结构。 - 已有草稿或 SOP，希望先对齐需求再写文件，并避免与社区同类 Skill 重复。
- 只想对现有 Skill 做质量体检或对标同类。
限制与注意：
- 会写入本地 Skill 目录；若不希望改盘，在确认门前终止即可。
- R5 改文件必须经你确认；一次性任务可能被前置闸门劝退。
- v6.4.0 侧重点是 ClawHub SkillSpector 相关声明与行为一致性；安全 vetting 与三平台发布仍应使用专门技能。
- SkillHub 页面
https://www.skillhub.cn/skills/user_152a8db2/skill-forge-ai在抓取时返回「Skill 未找到」，若安装失败请以你持有的官方 API 条目与 GitHub Release 为准。
结尾¶
Skill Forge 技能熔炉把「锻造 → 评估 → 改进」拆成可自动触发的两入口流程，并用确认门、同类预检和发布交接降低 Skill 写偏、写重、写重复的概率。需要上手时，可从 ClawHub 或 GitHub 安装，用「技能熔炉」或「技能评估」开跑。
官方 SkillHub 地址：https://api.skillhub.cn/user_152a8db2/skill-forge-ai
开源仓库：https://github.com/EdwardWason/skill-forge
