MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

refactor-skill-structure

pjt222
Обновлено 2 days ago
3 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаgeneral

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

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/refactor-skill-structure

Скопируйте 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.

  1. Create dir:

    mkdir -p skills/<skill-name>/references/
    
  2. For each extractable block:

    • Copy full block to references/EXAMPLES.md w/ 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.
  3. Structure references/EXAMPLES.md w/ 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:

  1. ID distinct ops in step
  2. Create new ### Step N: for each
  3. Renumber subsequent
  4. Each new step → own Expected + On failure
  5. 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:

  1. Inline snippet in SKILL.md self-sufficient for common case
  2. Cross-ref explains additional content available
  3. 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:

  1. YAML frontmatter parses
  2. All 6 required sections (When to Use, Inputs, Procedure, Validation, Common Pitfalls, Related Skills)
  3. Every proc step has Expected + On failure
  4. 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.md w/ 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-format validation 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 compliant
  • update-skill-content — content updates often trigger structural refactor when push over limit
  • create-skill — reference canonical structure when deciding how to organize extracted
  • evolve-skill — split into 2 separate skills → use evolution to create derivative

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/caveman-ultra/skills/refactor-skill-structure
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — 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.

Просмотреть навык