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qiaomu-meta-skill

把一句「把这个流程做成 Skill」,变成一个真正能被发现、能稳定触发、能通过验证、还能一键开源的 Skill。

GitHub Release Stars Last commit License

npx skills add joeseesun/qiaomu-meta-skill

安装以后,你只需要把提示词、SOP、聊天记录、旧 Skill、脚本或一个模糊想法交给 Agent:

用乔木元 Skill,把这套工作流做成一个可复用的 Skill;
先研究同类热门 Skill,完成触发评测和安全检查,然后发布到 GitHub。

它会自己完成:需求收敛 → 同类检索 → 取长避短 → Skill 设计 → 触发评测 → 格式校验 → README → API 泄露检查 → PR → Release → npx 安装验证

v2.8.1 本地候选已验证: 35/35 单元测试、23/23 触发评测、0 个包校验问题。公开发布证据以 Releases 为准。

为什么我做了这个

Skill 正在变成 Agent 时代真正可复用的软件单元,但“写一份 SKILL.md”离一个好用的 Skill 还很远:

  • 描述写得太宽,会到处误触发;写得太窄,又永远叫不出来。
  • 把一段长 Prompt 换个文件名,不会自动变成可靠工作流。
  • 不研究已有方案,很容易重复造一个更差的轮子。
  • 本地能跑,不代表别人能安装,更不代表可以安全发布。
  • README、许可证、版本、密钥泄露、PR、Release 和安装证明,经常在最后一步一起失控。

Anthropic 与 OpenAI 的官方 skill-creator 奠定了很好的基础。乔木元 Skill 在此之上补齐了我实际做几十个 Skill 时最需要的一段:先搜索再创造、用证据控制质量,并把成品安全发布给别人使用。

初始方法来自搭档姚老师的 yaojingang/yao-meta-skill。我继续研究并整合 Anthropic、OpenAI 等 Agent Skill 的公开最佳实践,随后加入 skills.sh、SkillsMP、GitHub 验源、乔木式轻量门禁与自包含发布能力。

它比普通 Skill 创建器多做什么

能力 普通“生成 SKILL.md” qiaomu-meta-skill
从 Prompt / SOP / 对话 / 旧 Skill 提炼工作流
先搜索 skills.sh 与 SkillsMP 的相关 Skill
回到 GitHub 核对来源、维护、安全与许可证
记录 keep / adapt / reject / invent,避免拼贴抄袭
测试该触发与不该触发的真实说法 视实现而定
区分设计优势、已验证优势和待验证假设
校验目录、版本、上下文预算与递归发现
README、MIT License、乔木 Profile 自动准备
Secret / API 泄露扫描
功能分支、PR、检查、Release
npx skills add 公开发现与隔离安装验证

它不是让 Skill 变得更重,而是让复杂度与风险匹配:个人试验走轻量 Scaffold,公开发布才启用完整 Governed 门禁。

真实做出来过什么

截至 2026-08-04,我扫描并去重了本机 Codex 会话、创建交接和 prior-art 报告。能确认有明确创建或实质重构证据的 Qiaomu Skill 共 28 个;其中 18 个已有公开仓库。这不是“可能适用”的演示列表,而是真实对话留下的工作结果。

已公开,可直接查看

Skill 它解决什么问题
qiaomu-campus-resume 一问一答深挖大学生经历,生成 ATS 友好的精美 PDF 简历
qiaomu-course-designer 通过依赖感知访谈,把模糊课程想法收敛成课程蓝图
qiaomu-ppt 从资料研究、大纲到可编辑、可验证的 PPT / HTML Deck
qiaomu-bento-ppt 独立生成和编辑 Bento 风格演示文稿
qiaomu-cover-designer 从 URL 或内容生成多风格高级概念封面
qiaomu-book-script 把非虚构书籍提炼成能让人停下手指的口播稿
qiaomu-drama-generator 生成中文竖屏短剧的人设、大纲与完整剧本
qiaomu-xinzhiyuan-title 基于真实语料学习新智元风格的 AI 科技标题
qiaomu-read-helper 用飞书章节、划线和评论完成共读与读书笔记
qiaomu-goal-meta-skill 把模糊任务收敛成结果、验证、边界完整的 Codex Goal
qiaomu-ai-prd 把一句产品想法变成 AI 编程助手可执行的 PRD
qiaomu-model-cli 并发编排 Grok、Kimi 与 Claude Code 等本地模型 CLI
qiaomu-ai-access 检查 AI 服务访问环境信号与合规隐私卫生
qiaomu-seo 研究、审计、实施并验证传统搜索与 AI 搜索 SEO
qiaomu-youtube-download 搜索、下载并验证 YouTube 视频、音频、字幕与元数据
qiaomu-wx-video 下载并验证微信视频号视频或直播回放
qiaomu-music-publisher 从 Suno 下载歌曲、歌词和封面并完成音乐发布工作流
qiaomu-meta-skill 元 Skill 自己也持续用同一套研究、评测和发布门禁迭代
另外 10 个本地或未公开案例

qiaomu-vps-website-opsqiaomu-profileqiaomu-xhs-promoqiaomu-xhs-writerqiaomu-kazike-titleqiaomu-kazike-writerqiaomu-xinzhiyuan-writerqiaomu-twitterqiaomu-douyinqiaomu-cut

它们只用于证明场景覆盖,不提供不可访问的仓库链接,也不把“本地存在”表述为“已经公开发布”。

完整扫描口径与去重清单见 reports/codex-skill-catalog.md。扫描只输出 Skill 名称、用途和公开状态,不复制私人对话、附件、Token 或本机路径。

它研究过哪些 Skill

乔木元 Skill 不会看到排行榜第一名就照搬。它会从 skills.sh、SkillsMP 与 GitHub 找出“流行度锚点、可信来源、互补专家”,阅读源文件后再决定保留、改造、拒绝或原创。

已进入公开 prior-art 报告的完整去重清单

Skill 创建与评测

访谈、课程与简历

内容、社交与 SEO

对话中明确要求研究或吸收的项目

“研究过”只表示它被纳入有日期的对比与取舍,或在对话中被明确要求查阅,不代表依赖、安装、背书或复制。安装量是采用信号,仓库 stars 是仓库关注度;两者都不是用户评分,也不会被加成一个虚假的总分。

你可以直接这样说

  • “把这个提示词升级成一个可以给团队复用的 Skill。”
  • “采访我,把这套隐性工作方法整理成 Skill;每次只问一个关键问题。”
  • “先搜索同类热门 Skill,分析优缺点,再做一个不抄袭的版本。”
  • “优化这个已有 Skill 的触发率、准确性和指令遵循。”
  • “审计这个 Skill,只给问题和建议,先不要修改文件。”
  • “把这个 Skill 发布到 GitHub,生成 npx 安装命令并验证别人能装。”

它到底会产出什么

根据场景复杂度,元 Skill 会创建必要而非礼仪性的文件:

your-skill/
├── SKILL.md                    # Agent 路由与最小执行骨架
├── README.md                   # 给人看的产品页
├── LICENSE                     # 默认 MIT
├── manifest.json               # 版本、作者、平台与门禁
├── agents/interface.yaml       # 跨 Agent 接口
├── references/                 # 长方法、判断与安全边界
├── scripts/                    # 可重复验证与确定性工具
├── evals/trigger_cases.json    # 应触发、不应触发、近邻场景
└── reports/                    # Skill IR、研究、评测与发布证据

个人试验不会被迫拥有整套目录;公开、高风险或团队复用的 Skill 才会逐级增加门禁。

一套完整工作流

  1. Intent:确认重复任务、目标用户、输入、输出、边界与成功标准。
  2. Search:用 2–4 组意图关键词查询 skills.sh 与 SkillsMP,再回到 GitHub 验源。
  3. Synthesis:记录每个候选的 keep / adapt / reject / invent,明确原创贡献。
  4. Package:写精简 SKILL.md,把长判断放进 references,把确定性动作放进 scripts。
  5. Eval:先测触发边界;风险需要时再补输出、运行时或人工评测。
  6. Release:检查版本、README、许可证、秘密信息与安装入口,经功能分支和 PR 发布。
  7. Verify:创建 Release,确认远端默认分支,并在隔离环境完成公开安装。

安装与验证

npx skills add joeseesun/qiaomu-meta-skill

只安装这个 Skill:

npx skills add joeseesun/qiaomu-meta-skill --skill qiaomu-meta-skill

验证:

test -f ~/.agents/skills/qiaomu-meta-skill/SKILL.md
python3 ~/.agents/skills/qiaomu-meta-skill/scripts/validate_skill.py \
  ~/.agents/skills/qiaomu-meta-skill

前置条件:

  • Node.js 18+:node --version
  • npx 可用:npx --version
  • Python 3.9+:python3 --version
  • 发布到 GitHub 时安装并登录 GitHub CLI:gh auth status
  • 搜索或发布时允许访问 skills.sh、SkillsMP 与 GitHub

内置搜索

python3 scripts/research_prior_art.py \
  "<query 1>" "<query 2>" \
  --strict --summary \
  --output reports/prior-art-candidates.json

底层数据源:

npx --yes skills find "<query>"
python3 scripts/search_skillsmp.py "<query>" --limit 20 --sort stars

详细方法见 references/prior-art-research.md

自包含发布

只检查,不改文件、不写 GitHub:

python3 scripts/publish_skill.py /path/to/skill --dry-run

正式发布:

python3 scripts/publish_skill.py /path/to/skill

发布器会依次执行包验证、版本一致性、secret scan、功能分支、PR 检查、合并、GitHub Release、npx skills add --list、隔离安装和本地安全同步。

  • 不直接推送 main/master
  • 不覆盖已经发布的同版本 Release
  • 不吞掉 push 或检查失败
  • 不破坏性删除旧的本地 Skill
  • PR 冲突、未完成/失败检查或 requested changes 会阻断自动合并

完整参数见 references/publishing.md

本地质量检查

python3 scripts/validate_skill.py .
python3 scripts/export_skill_ir.py . --output reports/skill-ir.json
python3 scripts/trigger_eval.py . --cases evals/trigger_cases.json --output reports/trigger-eval.json
python3 scripts/release_check.py . --phase local --run-tests
python3 -m unittest discover -s tests -p 'test_*.py'

常见问题 / Troubleshooting

问题 常见原因 处理方式
No valid skills found SKILL.md frontmatter 不完整或嵌套入口错误 运行 scripts/validate_skill.py,修正 namedescription 与根入口
Skill 到处误触发 description 太泛 补 should-not-trigger 与 near-neighbor 用例,收窄描述
Skill 永远不触发 用户自然说法没有进入 description 从真实对话补触发词,再跑 trigger eval
README 像内部说明书 SKILL.md 直接复制成 README 重写成价值、安装、说法、输出、风险与排错
发布后别人装不上 只验证本地目录,没有公开发现和隔离安装 完整运行发布器,不把 push 成功当作发布完成
发布器拒绝版本 vX.Y.Z 已存在 提升版本;已发布版本不可覆盖
SkillsMP 网络中断 上游分块响应或限流 让统一研究器重试并保留 missing evidence,不要编造结果

设计哲学:Fork 它,而不是膜拜它

Skill 不应该是一套不可修改的“标准答案”。它更像把个人经验编译成 Agent 可以执行的源代码。

建议先安装、跑一个真实任务,然后 fork:删除不属于你的规则,加入你自己的判断、工具、风格、评测与发布边界。一个越来越像你的 Skill,才真正符合 Skill 的理念。

致谢与来源

  • yaojingang/yao-meta-skill:Skill IR、评测证据、Review、信任边界与 SkillOps 方法。
  • anthropics/skills:Skill 创建、迭代与真实评测实践。
  • openai/skills:渐进披露、自由度与可验证的 Skill 打包方法。
  • joeseesun/qiaomu-skill-publisher:README、Profile、License 与安装验证;其能力现已安全内建。
  • skills.sh、SkillsMP 与所有在 prior-art 报告中被研究的开源作者。

上游思想以语义方式吸收并保留归因,不整库镜像,不复制许可证不明的正文,也不把搜索热度冒充质量。

Upstream inspiration: https://github.com/yaojingang/yao-meta-skill; https://github.com/joeseesun/qiaomu-skill-publisher

安全与证据边界

  • 公开候选只读取元数据与源码,不会为了学习而执行未经审查的第三方脚本。
  • API key、Cookie、Token、私有附件、绝对路径和原始对话不得进入公开仓库。
  • 目录安装量、仓库 stars、安全审计和许可证分别记录,不合并为“最佳 Skill 分数”。
  • 没有 provider 实跑、人工盲评或用户结果时,必须明确标记 missing evidence
  • 发布是外部写操作,只有明确要求时才执行,并通过功能分支、PR、Release 与公开安装验证。

关于向阳乔木

向阳乔木(乔向阳 / Joe)是一位实践型 AI 产品与内容创作者,长期把前沿 AI 变化转译成可复用的工作流、产品判断、AI 编程实践、AI 搜索实践和 GEO/AI 营销方法。

支持与关注

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English

qiaomu-meta-skill turns prompts, SOPs, transcripts, scripts, and existing skills into researched, evaluated, installable agent-skill packages.

Unlike a one-shot SKILL.md generator, it includes dual-catalog prior-art research, GitHub source verification, trigger evaluation, evidence-aware release gates, secret scanning, pull-request publication, versioned Releases, and clean npx installation verification.

npx skills add joeseesun/qiaomu-meta-skill

Try saying:

  • “Turn this repeated workflow into a reusable skill.”
  • “Research the strongest related skills, then synthesize an original version.”
  • “Publish this skill to GitHub and prove that a clean machine can discover and install it.”

The project is intentionally fork-friendly: install it, run a real workflow, then replace Qiaomu's defaults with your own judgment, tools, style, and evaluation boundary.

License

MIT

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把工作流变成可研究、可评测、可发布的乔木 Agent Skill | Turn workflows into researched, tested, release-ready agent skills.

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