MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

update-skill-content

pjt222
Обновлено 5 days ago
7 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаapi

О программе

Этот навык обновляет существующий файл SKILL.md для повышения его точности и ясности. Он используется, когда процедуры устарели, раздел о подводных камнях недостаточно проработан или перекрёстные ссылки нарушены. Навык обрабатывает обновления версий, уточняет процедуры, расширяет раздел о подводных камнях и синхронизирует связанные навыки.

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/update-skill-content

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

更新技能內容

精煉現有 SKILL.md 之程序步驟、以真實失敗模式擴充常見陷阱、同步相關技能段並提升版號。於技能通過格式驗證但有內容缺口、過時參考或不完整程序時用之。

適用時機

  • 技能之程序步驟參照過時之工具、API 或版號
  • 常見陷阱段薄弱(少於 3 條陷阱)或缺真實失敗模式
  • 相關技能段有失效之交叉參考或缺相關連結
  • 程序步驟缺具體代碼範例或指示模糊
  • 庫中新增技能,既有技能應交叉引用之
  • 收到回饋指技能之程序不清或不完整後

輸入

  • 必要:欲更新之 SKILL.md 文件路徑
  • 選擇性:聚焦之特定段落(如「procedure」、「pitfalls」、「related-skills」)
  • 選擇性:更新來源(變更日誌、issue 報告、用戶回饋)
  • 選擇性:是否提升版號(預設:是,小幅提升)

步驟

步驟一:讀當前技能並評估內容品質

通讀 SKILL.md 並評估各段落之完整性與準確性。

各段落評估準則:

  • 適用時機:觸發條件具體可行否?(預期 3-5 項)
  • 輸入:類型、預設與必要/選擇性是否清楚分開?
  • 步驟:每步是否有具體代碼、預期與失敗時?
  • 驗證:清單項目是否客觀可測?(預期 5+ 項)
  • 常見陷阱:陷阱是否具體含症狀與修復?(預期 3-6 條)
  • 相關技能:所引技能是否存在?顯而易見之相關技能是否缺漏?

預期: 哪些段落需改進之清晰圖像,並辨識具體缺口。

失敗時: 若無法讀技能(路徑錯誤),驗證路徑。若 SKILL.md 之 YAML frontmatter 損壞,先以 review-skill-format 修復 frontmatter,再嘗試內容更新。

步驟二:檢查過時參考

掃描程序步驟中可能已變化之版本特定參考、工具名、URL 與 API 模式。

常見過時指標:

  • 特定版號(如 v1.24R 4.3.0Node 18
  • 可能已遷移或失效之 URL
  • 已變化之 CLI 旗標或命令語法
  • 已重命名或棄用之套件名
  • 已演化之配置文件格式
# Check for version-specific references
grep -nE '[vV][0-9]+\.[0-9]+' skills/<skill-name>/SKILL.md

# Check for URLs
grep -nE 'https?://' skills/<skill-name>/SKILL.md

預期: 含行號之潛在過時參考清單。每參考經驗證為當前或標記待更新。

失敗時: 若參考過多無法手動逐一檢查,排序:先程序代碼塊(最可能致運行時失敗),次常見陷阱(可能參照舊變通),再資訊性文本。

步驟三:更新程序步驟以求準確

對被辨識為需改進之每程序步驟:

  1. 驗證代碼塊仍正確執行或反映當前最佳實踐
  2. 加缺失之上下文句子,解釋此步為何需要
  3. 確保具體命令使用真實路徑、真實旗標與真實輸出
  4. 更新預期塊以匹配當前工具行為
  5. 更新失敗時塊,含當前錯誤訊息與修復

更新代碼塊時保留原結構:

  • 保持步驟編號一致
  • 維持 ### Step N: Title 格式
  • 除非原順序有誤,勿重排步驟

預期: 所有程序步驟含當前可執行代碼。預期/失敗時塊反映實際當前行為。

失敗時: 若不確定代碼塊是否仍正確,加註:<!-- TODO: Verify this command against current version -->。勿移除可運行之代碼塊以未測試之替代品取代。

步驟四:擴充常見陷阱

審查常見陷阱段,若有缺口則擴充。

陷阱之品質準則:

  • 每陷阱有粗體名稱後接具體描述
  • 描述含症狀(出何錯)與修復(如何避免或恢復)
  • 陷阱取自真實失敗模式,非假設性顧慮
  • 3-6 條陷阱為目標範圍

新陷阱之來源:

  • 失敗時塊複雜之程序步驟(此等多為陷阱)
  • 警告同工具或模式之相關技能
  • 程序使用者所報之常見問題

預期: 3-6 條陷阱,各有具體症狀與修復。無「小心」或「徹底測試」之類通用陷阱。

失敗時: 若僅能辨識 1-2 條陷阱,對基礎複雜度技能可接受。對中級與進階技能,少於 3 條陷阱暗示作者未充分探索失敗模式——標記之以待未來擴充。

步驟五:同步相關技能段

驗證相關技能段中所有交叉參考有效,並補加缺失連結。

  1. 對每被引技能,驗證其存在:
    # Check if referenced skill exists
    test -d skills/referenced-skill-name && echo "EXISTS" || echo "NOT FOUND"
    
  2. 搜尋引用此技能之技能(彼等應交叉連結):
    # Find skills that reference this skill
    grep -rl "skill-name" skills/*/SKILL.md
    
  3. 依領域與標籤檢查顯而易見之相關技能
  4. 用此格式:- \skill-id` — 關係之一行描述`

預期: 所引技能皆存於磁碟。雙向交叉參考已就位。無孤立連結。

失敗時: 若被引技能不存在,移除參考或以註解標為計畫中之未來技能。若多技能引此技能但未列於相關技能,加最相關之 2-3 條。

步驟六:於 frontmatter 提升版號

依語意化版控更新 metadata.version 欄位:

  • 修補提升(1.0 至 1.1):錯字修復、小釐清、URL 更新
  • 次版提升(1.0 至 2.0):新程序步驟、重大內容新增、結構變化
  • :技能用簡化二段版控(major.minor)

亦更新 frontmatter 中之任何日期欄位(如有)。

預期: 版號適當提升。變更幅度與更新範圍相稱。

失敗時: 若當前版號無法解析,設為 "1.1" 並加註說明版本歷史缺口。

驗證

  • 所有程序步驟含當前可執行代碼或具體指示
  • 無過時版本參考、URL 或棄用工具名遺留
  • 每程序步驟皆有 Expected:On failure:
  • 常見陷阱段有 3-6 條具體陷阱,含症狀與修復
  • 所有相關技能交叉參考指向存在之技能
  • 緊密相關之技能有雙向交叉參考就位
  • frontmatter 中版號已適當提升
  • 更新後行數仍在 500 以下
  • 變更後 SKILL.md 仍通過 review-skill-format 驗證

常見陷阱

  • 未測試即更新代碼:未驗證即變更程序步驟中之命令,比留舊命令更糟。不確定時加驗證註解,而非未測試之替換
  • 過度擴充陷阱:加 10+ 條陷阱稀釋此段。保留 3-6 條最具影響者;邊緣情況移至 references/ 文件(若需)
  • 更新中破壞交叉參考:重命名技能或變其領域時,於整個技能庫中 grep 對舊名之引用。用 grep -rl "old-name" skills/ 找所有出現
  • 忘提升版號:每次內容更新,不論多小,皆應提升版號。此使消費者得偵測技能何時變化
  • 範圍蔓延至重構:內容更新改進技能所言。若發現自己於重構段落或抽取至 references/,改用 refactor-skill-structure 技能

相關技能

  • review-skill-format — 內容更新前先跑格式驗證,確保基礎結構穩固
  • refactor-skill-structure — 內容更新將技能推過 500 行時,重構結構以騰空間
  • evolve-skill — 對超越內容更新之較深變化(如建立進階變體)
  • create-skill — 加新段落或程序步驟時參照規範格式
  • repair-broken-references — 用以對整個技能庫之大規模交叉參考修復

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/wenyan-lite/skills/update-skill-content
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