refactor-skill-structure
О программе
Этот навык рефакторит длинные или плохо структурированные файлы SKILL.md, чтобы соответствовать лимитам строк CI и улучшить читаемость. Он извлекает примеры кода в отдельный файл, разделяет сложные процедуры и реорганизует контент для прогрессивного раскрытия информации. Используйте его, когда навык превышает 500 строк, перегружен блоками кода или содержит процедурные шаги с несколькими несвязанными операциями.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/refactor-skill-structureСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Refactor Skill Structure
Refactor SKILL.md exceeded 500-line limit or w/ structural problems. Extract code examples to references/EXAMPLES.md, split compound procs into focused sub-procs, add cross-refs for progressive disclosure, verify skill complete + valid after restructure.
Use When
- Skill > 500-line CI limit
- Single proc step has multi unrelated ops → should be separate
- Code blocks > 15 lines dominate → could extract
- Skill accumulated ad-hoc sections breaking standard 6-section
- After update pushed over limit
- Review flagged structural issues beyond content
In
- Required: Path to SKILL.md
- Optional: Target line count (default 80% of 500 = ~400)
- Optional: Create
references/EXAMPLES.md? (default yes if extractable) - Optional: Split into multi skills? (default no, prefer extract first)
Do
Step 1: Measure + ID Bloat
Read skill + create section line budget → ID bloat.
# Total line count
wc -l < skills/<skill-name>/SKILL.md
# Line count per section (approximate)
grep -n "^## \|^### " skills/<skill-name>/SKILL.md
Classify bloat:
- Extractable: Code blocks > 15 lines, full configs, multi-variant examples
- Splittable: Compound proc steps doing 2+ unrelated ops
- Trimable: Redundant explanations, verbose ctx
- Structural: Ad-hoc sections not in standard 6
→ Line budget showing oversized sections + bloat category. Largest = primary refactor targets.
If err: skill < 500 lines + no structural issues → skill not needed. Verify request justified.
Step 2: Extract Code → references/EXAMPLES.md
Move code blocks > 15 lines to references/EXAMPLES.md, leave brief inline (3-10 lines) in main.
-
Create dir:
mkdir -p skills/<skill-name>/references/ -
For each extractable block:
- Copy full block to
references/EXAMPLES.mdw/ descriptive heading - Replace block in SKILL.md w/ brief 3-5 line snippet
- Add cross-ref:
See [EXAMPLES.md](references/EXAMPLES.md#heading) for the complete configuration.
- Copy full block to
-
Structure
references/EXAMPLES.mdw/ clear headings:# Examples ## Example 1: Full Configuration Complete configuration file for [context]: \```yaml # ... full config here ... \``` ## Example 2: Multi-Variant Setup ### Variant A: Development \```yaml # ... dev config ... \``` ### Variant B: Production \```yaml # ... prod config ... \```
→ All blocks > 15 lines extracted. Main SKILL.md keeps brief inline. Cross-refs link to extracted. references/EXAMPLES.md well-organized.
If err: extracting doesn't reduce enough (still > 500) → Step 3 splitting. Few code blocks (natural-lang skill) → focus Steps 3 + 4.
Step 3: Split Compound → Focused Steps
ID proc steps doing multi unrelated ops + split.
Signs compound step:
- Title contains "and" ("Configure Database and Set Up Caching")
- Step has multi Expected/On failure blocks (or should)
- Step > 30 lines
- Could skip or do diff order from sub-parts
For each compound:
- ID distinct ops in step
- Create new
### Step N:for each - Renumber subsequent
- Each new step → own Expected + On failure
- Add transition ctx between new steps
→ Each proc step does one thing. No step > 30 lines. Step count may grow but each indep verifiable.
If err: splitting → too granular (20+ total) → group related micro-steps under single step w/ numbered sub. Sweet spot 5-12 steps.
Step 4: Add Cross-Refs
Ensure main SKILL.md maintains readability + discoverability after extract.
For each extraction:
- Inline snippet in SKILL.md self-sufficient for common case
- Cross-ref explains additional content available
- Use relative paths:
[EXAMPLES.md](references/EXAMPLES.md#section-anchor)
Patterns:
- After brief snippet:
See [EXAMPLES.md](references/EXAMPLES.md#full-configuration) for the complete configuration with all options. - For multi-variant:
See [EXAMPLES.md](references/EXAMPLES.md#variants) for development, staging, and production variants. - For extended troubleshooting:
See [EXAMPLES.md](references/EXAMPLES.md#troubleshooting) for additional error scenarios.
→ Every extraction has cross-ref. Reader follows main for common case, drills into refs for detail.
If err: cross-refs make text awkward → consolidate multi refs into single note at end of step: For extended examples including [X], [Y], and [Z], see [EXAMPLES.md](references/EXAMPLES.md).
Step 5: Verify Line Count
Re-measure SKILL.md after changes.
# Check main SKILL.md
lines=$(wc -l < skills/<skill-name>/SKILL.md)
[ "$lines" -le 500 ] && echo "SKILL.md: OK ($lines lines)" || echo "SKILL.md: STILL OVER ($lines lines)"
# Check references file if created
if [ -f skills/<skill-name>/references/EXAMPLES.md ]; then
ref_lines=$(wc -l < skills/<skill-name>/references/EXAMPLES.md)
echo "EXAMPLES.md: $ref_lines lines"
fi
# Total content
echo "Total content: $((lines + ${ref_lines:-0})) lines"
→ SKILL.md < 500. Ideal < 400 → room future growth. references/EXAMPLES.md no limit.
If err: still > 500 after extract + split → skill should decompose into 2 separate skills. Too much ground = scope creep. Use create-skill for second + update Related Skills cross-refs both.
Step 6: Validate All Sections
After refactor, verify skill has all required sections + frontmatter intact.
Run review-skill-format checklist:
- YAML frontmatter parses
- All 6 required sections (When to Use, Inputs, Procedure, Validation, Common Pitfalls, Related Skills)
- Every proc step has Expected + On failure
- No orphaned cross-refs (all links resolve)
# Quick section check
for section in "## When to Use" "## Inputs" "## Procedure" "## Common Pitfalls" "## Related Skills"; do
grep -q "$section" skills/<skill-name>/SKILL.md && echo "$section: OK" || echo "$section: MISSING"
done
grep -qE "## Validation( Checklist)?" skills/<skill-name>/SKILL.md && echo "Validation: OK" || echo "Validation: MISSING"
→ All sections present. No content accidentally deleted during extract. Cross-refs in SKILL.md resolve to actual headings in EXAMPLES.md.
If err: section accidentally removed → restore from git: git diff skills/<skill-name>/SKILL.md. Cross-refs broken → verify heading anchors in EXAMPLES.md match links in SKILL.md (GitHub anchor: lowercase, hyphens for spaces, strip punctuation).
Check
- SKILL.md line count ≤ 500
- All code blocks in SKILL.md ≤ 15 lines
- Extracted in
references/EXAMPLES.mdw/ descriptive headings - Every extraction has cross-ref in main SKILL.md
- No compound proc steps remain (each step one thing)
- All 6 required sections present after refactor
- Every proc step has Expected: + On failure:
- YAML frontmatter intact + parseable
- Cross-ref links resolve to actual headings in EXAMPLES.md
-
review-skill-formatvalidation passes
Traps
- Extract too aggressive: All code → refs makes main unreadable. Keep 3-10 line snippets inline for common case. Only extract > 15 lines or multi-variant.
- Broken anchors: GitHub markdown anchors case-sensitive some renderers. Lowercase headings in EXAMPLES.md, match exact in cross-refs. Test
grep -c "heading-text" references/EXAMPLES.md. - Lose Expected/On failure during split: Each new step gets own Expected + On failure. Easy to leave one w/o blocks after split.
- Too many tiny steps: Splitting → 5-12 steps. End up 15+ → split too aggressive. Merge related micro back to logical groups.
- Forget update EXAMPLES.md headings: Rename section → all cross-ref anchors in SKILL.md must update. Grep old anchor to catch all refs.
→
review-skill-format— run format validation after refactor → confirm compliantupdate-skill-content— content updates often trigger structural refactor when push over limitcreate-skill— reference canonical structure when deciding how to organize extractedevolve-skill— split into 2 separate skills → use evolution to create derivative
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
