中文版的技能包（Skill）全生命週期管理系統。整合 Anthropic 官方 skill-creator、OpenAI 官方做法，加上實戰經驗，幫你做出第一個可用的技能包，並具備測試與調校的能力。
一個技能包，五種模式，覆蓋從「想做」到「做好」到「叫得到」的完整流程：
| 模式 | 用途 | 觸發詞 |
|---|---|---|
| 引導探索型 | 對話式快速開發，沒想清楚也能開始 | 「做技能包」「創建技能包」 |
| 專業整理型 | 把現有的文章、教學、方法論轉成技能包 | 「把這個內容做成技能包」 |
| 規格驅動型 | 複雜技能包、需長期維護，先寫設計圖再產出 | 「用規格驅動模式」「我先給你規格」 |
| 評估與優化 | 跑 eval 與 benchmark，知道技能包到底好不好 | 「測試技能包」「跑 eval」「benchmark」 |
| 觸發調校 | 技能包沒被叫到？優化 description 提高觸發率 | 「調校觸發」「技能包沒被叫到」 |
- Progressive Disclosure 三層載入：SKILL.md 放決策邏輯，references/ 放操作細節，控制 context 佔用
- 自由度設計：根據任務脆弱度，決定要給模型高/中/低自由度，不是越細越好
- 資源規劃表：先決定 scripts / references / assets，再寫 SKILL.md
- Explain the Why：用「為什麼」取代 MUST / NEVER / ALWAYS
- Forward-testing 防汙染：測試要乾淨，不能讓 agent 偷看先前推論
- 從回饋中歸納，不針對個案修補：改技能包要通用化，不是貼補丁
本技能包設計成可獨立運作，所有模式四（評估）、模式五（觸發調校）需要的腳本、agent 指令、HTML 模板都已內建，不需要另外安裝官方 skill-creator。
支援環境：
- Claude Code：放到
~/.claude/skills/skill-master/ - Codex / OpenAI Agents：放到
$HOME/.agents/skills/skill-master/或專案的.agents/skills/ - Cowork / Claude.ai：依各環境的 Skill 上傳方式
- 其他相容 Agent Skills 標準的環境：放進該環境支援的 Skill 路徑
放好後，跟 AI 說「做技能包」「測試技能包」「調校觸發」之類的話，技能包大師就會自動接手。
skill-master/
├── SKILL.md ← 主檔案（五種模式 + 寫作指引 + 品質清單）
├── README.md ← 本檔案
├── NOTICE.md ← 第三方內容歸屬
├── LICENSE-skill-creator.txt ← Anthropic skill-creator 的 Apache 2.0 授權
├── agents/
│ ├── openai.yaml ← OpenAI / Codex 類環境的 UI metadata
│ ├── grader.md
│ ├── comparator.md
│ └── analyzer.md
├── references/
│ ├── skill-spec-template.md ← 規格驅動模式的 SPEC.md 模板
│ ├── why-spec-driven.md ← 為什麼需要規格驅動
│ ├── skill-writing-guide.md ← 寫作指引延伸說明
│ ├── eval-guide.md ← 模式四完整操作
│ ├── trigger-tuning-guide.md ← 模式五完整操作
│ ├── schemas.md ← evals / grading / benchmark JSON 結構
│ └── compatibility.md ← 跨 Agent 相容邊界與降級策略
├── scripts/ ← 評估、調校、打包、驗證腳本
│ ├── run_eval.py
│ ├── run_loop.py
│ ├── aggregate_benchmark.py
│ ├── generate_report.py
│ ├── improve_description.py
│ ├── package_skill.py
│ ├── quick_validate.py
│ └── utils.py
├── assets/
│ └── eval_review.html ← 觸發測試查詢的 HTML 編輯器
└── eval-viewer/ ← 評估結果檢視器
└── generate_review.py
本技能包是整合作品。為了避免歸屬爭議，每一塊內容的來源都明確分成三層：
- GPT / OpenAI 官方（產品介面層）：
agents/openai.yaml欄位規格（display_name、short_description、default_prompt 含$skill-name、allow_implicit_invocation）。來自 OpenAI Codex Skills 公開文件 - Claude / Anthropic 官方（執行引擎層，Apache 2.0）：
scripts/、agents/、assets/、eval-viewer/、references/schemas.md、Progressive Disclosure、Explain the Why 寫法哲學。來自 Anthropic skill-creator，完整出處與授權見 NOTICE.md 與LICENSE-skill-creator.txt - 江昱德自訂方法論（方法論層 + 整合層，MIT）：五種模式分流、規格驅動（SPEC.md）、自由度設計、資源規劃表、scripts 實跑驗證原則、forward-testing 防汙染、跨 Agent 降級策略、
references/compatibility.md、quick_validate.py三層驗證升級、中文化處理規範
逐項對照表見 references/attribution.md。fork 或再修改時，建議保留 LICENSE-skill-creator.txt、NOTICE.md、references/attribution.md 三個檔案，方便下一手追溯。
- 本技能包原創內容（SKILL.md、references/ 中除 schemas.md 外的所有文件、本 README、NOTICE.md）：MIT
- 內含的 Anthropic skill-creator 內容（scripts/、agents/、assets/、eval-viewer/、references/schemas.md）：Apache License 2.0，見
LICENSE-skill-creator.txt
兩者皆允許自由使用、修改、再散佈。
- 新增
agents/openai.yaml，讓 OpenAI / Codex 類環境有可讀的 UI metadata - 新增
references/compatibility.md，明確寫出跨 Agent 相容邊界與降級策略 - 升級
scripts/quick_validate.py，除了驗SKILL.md，也會檢查agents/openai.yaml，並支援--require-openai-yaml - 在
SKILL.md補上跨 Agent 獨立運作的設計原則與驗證方式
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