[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-tripleyak--SkillForge":3,"tool-tripleyak--SkillForge":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":10,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4292,"Deep-Live-Cam","hacksider\u002FDeep-Live-Cam","Deep-Live-Cam 是一款专注于实时换脸与视频生成的开源工具，用户仅需一张静态照片，即可通过“一键操作”实现摄像头画面的即时变脸或制作深度伪造视频。它有效解决了传统换脸技术流程繁琐、对硬件配置要求极高以及难以实时预览的痛点，让高质量的数字内容创作变得触手可及。\n\n这款工具不仅适合开发者和技术研究人员探索算法边界，更因其极简的操作逻辑（仅需三步：选脸、选摄像头、启动），广泛适用于普通用户、内容创作者、设计师及直播主播。无论是为了动画角色定制、服装展示模特替换，还是制作趣味短视频和直播互动，Deep-Live-Cam 都能提供流畅的支持。\n\n其核心技术亮点在于强大的实时处理能力，支持口型遮罩（Mouth Mask）以保留使用者原始的嘴部动作，确保表情自然精准；同时具备“人脸映射”功能，可同时对画面中的多个主体应用不同面孔。此外，项目内置了严格的内容安全过滤机制，自动拦截涉及裸露、暴力等不当素材，并倡导用户在获得授权及明确标注的前提下合规使用，体现了技术发展与伦理责任的平衡。",88924,"2026-04-06T03:28:53",[14,15,13,52],"视频",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[14,35],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":77,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":76,"owner_url":78,"languages":79,"stars":84,"forks":85,"last_commit_at":86,"license":87,"difficulty_score":32,"env_os":88,"env_gpu":89,"env_ram":89,"env_deps":90,"category_tags":95,"github_topics":97,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":101,"updated_at":102,"faqs":103,"releases":104},4336,"tripleyak\u002FSkillForge","SkillForge","Intelligent skill router and creator for Claude Code and Codex. Analyzes any input to recommend existing skills, improve them, or create new ones from scratch.","SkillForge 是一款专为 Claude Code 和 Codex 设计的智能技能路由与创作工具。它旨在解决当前 AI 技能开发中流程随意、稳定性差且难以扩展的痛点，将技能构建从一种依赖灵感的“艺术”转变为严谨可靠的“工程”。\n\n该工具通过独特的四阶段架构，自动分析用户输入，智能判断是直接复用现有技能、优化旧技能，还是从零创建新技能，甚至组合多个技能完成任务。其核心技术亮点包括极致的上下文效率优化（大幅精简配置文件以节省资源）、灵活的“自由度”设计（根据任务脆弱性匹配不同精度的指令），以及内置的迭代验证机制，确保每个技能在发布前都经过严格测试。此外，v5.1 版本还增强了元数据支持和打包安全性，提供了完善的脚手架脚本辅助开发。\n\nSkillForge 特别适合 AI 应用开发者、提示词工程师及希望系统化构建高质量 AI 技能的研究人员使用。它能帮助团队建立标准化的技能生产流，让 AI 能力的积累更加高效、安全且可持续。","# SkillForge v5.1\n\n**From Art to Engineering: A Manifesto for AI Skill Creation.**\n\n![SkillForge](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_df44361d987b.png)\n\n---\n\n## The Problem\n\nThe central challenge in AI development isn't a lack of ideas, but the inconsistent process of turning them into robust, reliable skills. Current methods are often ad-hoc, brittle, and difficult to scale—resembling more of an art form than a predictable engineering discipline.\n\n![The Quality Gap](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_b4c6d797feb4.png)\n\n---\n\n## The Solution\n\n**Quality is built in, not bolted on.**\n\nSkillForge is a methodology where rigor is integrated into every step of the creation process, from initial conception to final validation. It's a fundamental shift from reactive testing to proactive engineering.\n\n![Quality Built In](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_151123283b09.png)\n\n---\n\n## What's New in v5.1\n\nv5.1 builds on the v5.0 context-efficient redesign and adds stronger frontmatter support, hooks guidance, validation coverage, and packaging safety.\n\n### Context-Efficient Foundation (v5.0)\n\nThe foundation from v5.0 remains: **the context window is a public good.** Every line in SKILL.md competes with the user's actual work.\n\n- **SKILL.md slimmed from 872 to 313 lines** (64% reduction)\n- Deep dives moved to `references\u002F` where they're loaded only when needed\n- Triggers moved into `description` field for pre-load routing\n\n### Simplified Frontmatter\n\nSkills now use only `name` and `description` in frontmatter. The `description` field is the primary triggering mechanism — it determines when a skill activates, so all \"when to use\" information belongs there.\n\n```yaml\n---\nname: my-skill\ndescription: What this skill does and when to use it. Include trigger scenarios.\n---\n```\n\n### Degrees of Freedom\n\nA new design concept for matching instruction specificity to task fragility:\n\n- **High freedom** (text guidance) — when multiple approaches are valid\n- **Medium freedom** (pseudocode\u002Fparameterized scripts) — when a preferred pattern exists\n- **Low freedom** (exact scripts) — when operations are fragile and error-prone\n\n### Scaffold Script\n\nNew `init_skill.py` creates rich skill templates with TODO placeholders, organizational pattern suggestions, and example resource files:\n\n```bash\npython scripts\u002Finit_skill.py my-new-skill --path ~\u002F.codex\u002Fskills\n```\n\n### Iteration as a Formal Step\n\nIteration is now built into Phase 3. Skills improve through real usage, not just synthesis panel review.\n\n### Extended Frontmatter + Hooks (v5.1)\n\nv5.1 expands skill metadata support and documentation:\n\n- Extended frontmatter coverage for `model`, `context`, `agent`, `hooks`, and `user-invocable`\n- New hooks integration guidance for `PreToolUse`, `PostToolUse`, and `Stop`\n- Template updates for modern skill authoring defaults\n\n### Validation + Packaging Hardening (v5.1)\n\nv5.1 adds stronger guardrails for safe distribution:\n\n- Shared validation constants across validation scripts\n- Improved frontmatter parsing and stricter structure checks\n- `.skillignore` enforcement restored in packaging\n- Docs safety checker to flag unsafe command interpolation patterns\n- Regression test coverage for packaging exclusions\n\n---\n\n## The 4-Phase Architecture\n\nSkillForge implements its philosophy through a rigorous, autonomous 4-phase architecture. This structure ensures that every skill undergoes comprehensive analysis, thorough specification, clean generation, and objective approval before it is complete.\n\n![4-Phase Architecture](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_82cb0f9add1c.png)\n\n---\n\n## Phase 0: Skill Triage\n\nBefore creating anything, SkillForge analyzes your input to determine the best action:\n\n- **USE_EXISTING** — Existing skill handles this perfectly (match ≥80%)\n- **IMPROVE_EXISTING** — Existing skill is close but needs enhancement (match 50-79%)\n- **CREATE_NEW** — No good match, create new skill (match \u003C50%)\n- **COMPOSE** — Multiple skills needed, suggest chain\n\n```bash\n# These all work - SkillForge routes automatically:\n\nSkillForge: create a skill for automated code review\n→ Creates new skill (Phase 1-4)\n\nhelp me debug this TypeError\n→ Recommends debugging skills\n\ndo I have a skill for Excel?\n→ Searches and recommends matching skills\n```\n\n---\n\n## Phase 1: Deep Analysis\n\n**Maximum depth before a single line is generated.**\n\nEvery problem is systematically deconstructed through **11 distinct thinking lenses**, with degrees of freedom assessed for each design decision.\n\n![Phase 1: Thinking Lenses](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_c38b23283513.png)\n\nThe 11 lenses include: First Principles, Inversion, Second-Order Effects, Pre-Mortem, Systems Thinking, Devil's Advocate, Constraints, Pareto, Root Cause, Comparative, and Opportunity Cost.\n\n---\n\n## Phases 2 & 3: Specification & Generation\n\n**Translating deep analysis into a flawless build.**\n\nThe insights from analysis are codified into a structured XML specification, then used to generate the skill with fresh context. Phase 3 now includes an explicit **iteration step** — review output against spec, identify gaps, and refine before panel review.\n\n![Phases 2 & 3](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_c0fec05efc12.png)\n\n---\n\n## Phase 4: Multi-Agent Synthesis\n\n**A panel of experts demands unanimous approval.**\n\nA generated skill is submitted to a panel of specialized agents, each evaluating against distinct criteria. **Approval must be unanimous.**\n\n![Phase 4: Multi-Agent Synthesis](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_e53d8e1312bb.png)\n\nThe panel includes:\n- **Design\u002FArchitecture Agent** — Structure, patterns, correctness\n- **Audience\u002FUsability Agent** — Clarity, discoverability, completeness\n- **Evolution Agent** — Timelessness, extensibility, future-readiness (score ≥7\u002F10 required)\n- **Script Agent** (conditional) — Validates code quality when scripts are present\n\n---\n\n## Evolution Mandate\n\nSkill quality is not enough on day one. The system must stay maintainable and extensible as the skill ecosystem grows.\n\n![Evolution Mandate](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_ff1d0909dfc7.png)\n\n---\n\n## Three Core Principles\n\n![Core Principles](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_3fef379af6c5.png)\n\n| Principle | Implementation |\n|-----------|----------------|\n| **Engineer for Agents** | Standardized directory structure, simplified frontmatter, automated validation |\n| **Systematize Rigor** | 4-phase architecture, regression questioning, 11 thinking lenses, multi-agent synthesis |\n| **Design for Evolution** | Dedicated Evolution agent, mandatory ≥7\u002F10 timelessness score, degrees of freedom assessment |\n\n---\n\n## Agentic Capabilities\n\nSkillForge is designed so skills can execute repeatable work, validate outputs, and support autonomous operation where appropriate.\n\n![Agentic Capabilities](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_16163db9a418.png)\n\n---\n\n## Directory Structure\n\n```\nskillforge\u002F\n├── SKILL.md                    # Main skill definition (\u003C 500 lines)\n├── LICENSE                     # MIT License\n├── references\u002F                 # Loaded into context when needed\n│   ├── regression-questions.md\n│   ├── multi-lens-framework.md\n│   ├── specification-template.md\n│   ├── evolution-scoring.md\n│   ├── synthesis-protocol.md\n│   ├── script-integration-framework.md\n│   ├── script-patterns-catalog.md\n│   ├── degrees-of-freedom.md\n│   └── iteration-guide.md\n├── assets\u002F                     # Used in output, never loaded into context\n│   └── templates\u002F\n│       ├── skill-spec-template.xml\n│       ├── skill-md-template.md\n│       └── script-template.py\n└── scripts\u002F                    # Automated quality gates\n    ├── init_skill.py\n    ├── triage_skill_request.py\n    ├── discover_skills.py\n    ├── match_skills.py\n    ├── verify_recommendation.py\n    ├── validate-skill.py\n    ├── quick_validate.py\n    └── package_skill.py\n```\n\n![Directory Structure Visual](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_524ab5db1471.png)\n\n**Key distinction:** `references\u002F` = loaded into context to inform the model's reasoning. `assets\u002F` = used in output, never loaded into context.\n\n---\n\n## Installation & Usage\n\n![Installation](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_70e8521ff4f1.png)\n\n```bash\n# Install (excludes repo-only files like README.md automatically)\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftripleyak\u002FSkillForge.git \u002Ftmp\u002Fskillforge\n\n# Codex install\ncp -r \u002Ftmp\u002Fskillforge ~\u002F.codex\u002Fskills\u002Fskillforge\nrm -rf ~\u002F.codex\u002Fskills\u002Fskillforge\u002F{README.md,LICENSE,.git,.gitignore,.skillignore}\n\n# Claude Code install\ncp -r \u002Ftmp\u002Fskillforge ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fskillforge\nrm -rf ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fskillforge\u002F{README.md,LICENSE,.git,.gitignore,.skillignore}\n\n# Or package as .skill file (respects .skillignore)\npython scripts\u002Fpackage_skill.py \u002Ftmp\u002Fskillforge .\u002Fdist\n\n# Full autonomous execution\nSkillForge: {goal}\n\n# Natural language activation\ncreate skill for {purpose}\n\n# Generate specification only\nskillforge --plan-only\n\n# Scaffold a new skill\npython scripts\u002Finit_skill.py my-skill --path ~\u002F.codex\u002Fskills\n```\n\n> **Note:** `README.md`, `LICENSE`, and `assets\u002Fimages\u002F` are for GitHub browsing only. They are excluded from `.skill` packages via `.skillignore` and should not be copied into your skills directory.\n\n---\n\n## Requirements\n\n- Codex CLI or Claude Code CLI\n- Python 3.8+ (for validation and scaffold scripts)\n\n---\n\n## Conclusion\n\n![Closing](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_5f01ea8e3638.png)\n\n**SkillForge is a systematic methodology for quality and repeatability.**\n\nBy codifying expert analysis, rigorous specification, and multi-agent peer review into a fully autonomous system, SkillForge provides a blueprint for building the next generation of robust, reliable, and evolution-aware AI skills.\n\n**It transforms skill creation from an art into an engineering discipline.**\n\n---\n\n## License\n\nMIT License — see [LICENSE](LICENSE)\n\n---\n\n## Changelog\n\n### v5.1.0 (Current)\n- Added Codex compatibility to SKILL.md instructions and host paths\n- Added Codex skill source discovery (`~\u002F.codex\u002Fskills`) with uppercase `SKILL.md` support\n- Updated scaffold and validation scripts to use Codex path examples\n- Kept full backward compatibility with Claude Code paths\n- Added additive README visuals for evolution mandate, agentic capabilities, and directory structure\n- Added extended frontmatter support documentation (`model`, `context`, `agent`, `hooks`, `user-invocable`)\n- Added hook integration guidance in core docs and references\n- Restored `.skillignore` enforcement in packaging workflow\n- Added docs safety check script for unsafe tool payload interpolation\n- Added packaging regression test for `.skillignore` exclusions\n\n### v5.0.0\n- Context-efficient redesign: SKILL.md slimmed from 872 to 313 lines (64% reduction)\n- Simplified frontmatter to `name` + `description` only\n- Triggers moved into `description` for pre-load routing\n- Added Degrees of Freedom concept and reference\n- Added Iteration Guide as formal step in Phase 3\n- Added `init_skill.py` scaffold script\n- Updated validators for new frontmatter standard\n- Removed README from skill distribution (GitHub-only)\n\n### v4.0.0\n- Renamed from SkillCreator to SkillForge\n- Added Phase 0: Universal Skill Triage\n- Added universal domain-based matching\n- Added triage, discovery, matching, and verification scripts\n\n### v3.2.0\n- Added Script Integration Framework for agentic skills\n- Added 4th Script Agent to synthesis panel (conditional)\n- Added Phase 1D: Automation Analysis\n\n### v3.0.0\n- Complete redesign as ultimate meta-skill\n- Added regression questioning loop\n- Added multi-lens analysis framework (11 models)\n- Added evolution\u002Ftimelessness core lens\n- Added multi-agent synthesis panel\n","# SkillForge v5.1\n\n**从艺术到工程：AI技能创建宣言。**\n\n![SkillForge](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_df44361d987b.png)\n\n---\n\n## 问题\n\nAI开发的核心挑战并非缺乏创意，而是将这些创意转化为稳健、可靠技能的过程始终不够规范。当前的方法往往临时拼凑、脆弱且难以扩展，更像一门艺术而非可预测的工程学科。\n\n![质量差距](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_b4c6d797feb4.png)\n\n---\n\n## 解决方案\n\n**质量是内建的，而非事后附加的。**\n\nSkillForge是一种方法论，它将严谨性贯穿于整个创建流程的每一个环节，从最初的构思到最终的验证。这是一种根本性的转变——从被动测试转向主动工程化。\n\n![内建的质量](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_151123283b09.png)\n\n---\n\n## v5.1 的新特性\n\nv5.1 在 v5.0 上下文高效重设计的基础上，进一步增强了前言元数据支持、钩子指南、验证覆盖以及打包安全性。\n\n### 上下文高效的基础（v5.0）\n\nv5.0 的基础依然保持不变：**上下文窗口是一项公共资源。** SKILL.md 中的每一行都会与用户的实际工作内容产生竞争。\n\n- **SKILL.md 从 872 行精简至 313 行**（缩减64%）\n- 深度解析内容移至 `references\u002F` 目录，仅在需要时加载\n- 触发条件移至 `description` 字段，以便提前路由\n\n### 简化的前言元数据\n\n现在，技能的前言元数据仅包含 `name` 和 `description`。其中，`description` 是主要的触发机制——它决定了技能何时激活，因此所有“何时使用”的信息都应放在该字段中。\n\n```yaml\n---\nname: my-skill\ndescription: 这个技能的功能及适用场景。请包含触发情境。\n---\n```\n\n### 自由度设计\n\n一种新的设计理念，根据任务的脆弱性来匹配指令的具体程度：\n\n- **高自由度**（文本指导）——当多种方法都可行时\n- **中等自由度**（伪代码\u002F参数化脚本）——当存在首选模式时\n- **低自由度**（精确脚本）——当操作非常脆弱且易出错时\n\n### 脚手架脚本\n\n新增的 `init_skill.py` 可以创建丰富的技能模板，包含 TODO 占位符、组织模式建议以及示例资源文件：\n\n```bash\npython scripts\u002Finit_skill.py my-new-skill --path ~\u002F.codex\u002Fskills\n```\n\n### 迭代作为正式步骤\n\n迭代现在已融入第三阶段。技能的改进不仅依赖于合成评审小组的审查，更来自于实际使用中的不断优化。\n\n### 扩展的前言元数据 + 钩子功能（v5.1）\n\nv5.1 扩展了技能元数据的支持与文档说明：\n\n- 前言元数据覆盖范围扩大至 `model`、`context`、`agent`、`hooks` 和 `user-invocable`\n- 新增针对 `PreToolUse`、`PostToolUse` 和 `Stop` 的钩子集成指南\n- 更新了现代技能创作默认设置的模板\n\n### 验证与打包加固（v5.1）\n\nv5.1 增加了更强的安全保障措施，以确保分发安全：\n\n- 在各个验证脚本中共享统一的验证常量\n- 改进了前言元数据的解析，并进行了更严格的结构检查\n- 在打包过程中恢复了 `.skillignore` 文件的强制执行\n- 添加了文档安全检查器，用于标记不安全的命令插值模式\n- 对打包排除项增加了回归测试覆盖\n\n---\n\n## 四阶段架构\n\nSkillForge 通过一套严谨且自主的四阶段架构来践行其理念。这一结构确保每项技能在完成之前，都会经历全面的分析、详尽的规格制定、干净的生成以及客观的批准。\n\n![四阶段架构](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_82cb0f9add1c.png)\n\n---\n\n## 第0阶段：技能分类\n\n在开始任何创建工作之前，SkillForge 会先分析您的输入，以确定最佳行动方案：\n\n- **USE_EXISTING** — 现有技能可以完美解决此问题（匹配度 ≥80%）\n- **IMPROVE_EXISTING** — 现有技能接近但需要改进（匹配度 50-79%）\n- **CREATE_NEW** — 无合适匹配，需创建新技能（匹配度 \u003C50%）\n- **COMPOSE** — 需要多个技能协同工作，建议构建技能链\n\n```bash\n# 以下几种情况均可正常运作——SkillForge 会自动路由：\n\nSkillForge: 创建一个用于自动化代码审查的技能\n→ 创建新技能（第1-4阶段）\n\n帮我调试这个 TypeError\n→ 推荐调试相关的技能\n\n我是否有处理 Excel 的技能？\n→ 搜索并推荐匹配的技能\n```\n\n---\n\n## 第1阶段：深度分析\n\n**在生成任何一行代码之前的最大深度。**\n\n每个问题都会被系统地分解为 **11种不同的思维视角**，并对每个设计决策的自由度进行评估。\n\n![第1阶段：思维视角](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_c38b23283513.png)\n\n这11种视角包括：第一性原理、逆向思维、二阶效应、事前剖析、系统思维、反方论证、约束条件、帕累托法则、根本原因分析、比较分析以及机会成本。\n\n---\n\n## 第2与第3阶段：规格制定与生成\n\n**将深度分析转化为完美的构建。**\n\n分析所得的洞察会被编码成结构化的 XML 规格说明书，随后利用全新上下文生成技能。第3阶段现在还增加了一个明确的 **迭代步骤**——对照规格说明书审查输出结果，找出不足之处并加以完善，然后再提交给评审小组。\n\n![第2与第3阶段](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_c0fec05efc12.png)\n\n---\n\n## 第4阶段：多智能体合成\n\n**专家评审小组必须一致同意才能通过。**\n\n生成的技能会被提交给一个由专业智能体组成的评审小组，每个智能体都会依据不同的标准进行评估。**只有全体成员一致同意，技能才能通过审核。**\n\n![第4阶段：多智能体合成](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_e53d8e1312bb.png)\n\n评审小组包括：\n- **设计\u002F架构智能体**——负责评估结构、模式和正确性\n- **受众\u002F可用性智能体**——负责评估清晰度、可发现性和完整性\n- **进化智能体**——负责评估技能的持久性、可扩展性以及未来适应能力（需获得 ≥7\u002F10 的评分）\n- **脚本智能体**（视情况而定）——在存在脚本的情况下，负责验证代码质量\n\n---\n\n## 进化要求\n\n仅仅保证第一天的质量是不够的。随着技能生态系统的不断发展，系统必须保持可维护性和可扩展性。\n\n![进化要求](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_ff1d0909dfc7.png)\n\n---\n\n## 三个核心原则\n\n![核心原则](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_3fef379af6c5.png)\n\n| 原则 | 实现方式 |\n|-----------|----------------|\n| **为智能体而设计** | 标准化的目录结构、简化的前言元数据、自动化验证 |\n| **系统化严谨性** | 四阶段架构、回归式质询、11种思维视角、多智能体合成 |\n| **面向进化而设计** | 专门的进化智能体、强制要求≥7\u002F10的持久性评分、自由度评估 |\n\n---\n\n## 智能体能力\n\nSkillForge 的设计使得技能能够执行重复性工作、验证输出结果，并在适当情况下支持自主运行。\n\n![智能体能力](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_16163db9a418.png)\n\n---\n\n## 目录结构\n\n```\nskillforge\u002F\n├── SKILL.md                    # 主技能定义文件（少于500行）\n├── LICENSE                     # MIT许可证\n├── references\u002F                 # 需要时加载到上下文中\n│   ├── regression-questions.md\n│   ├── multi-lens-framework.md\n│   ├── specification-template.md\n│   ├── evolution-scoring.md\n│   ├── synthesis-protocol.md\n│   ├── script-integration-framework.md\n│   ├── script-patterns-catalog.md\n│   ├── degrees-of-freedom.md\n│   └── iteration-guide.md\n├── assets\u002F                     # 用于输出，从不加载到上下文中\n│   └── templates\u002F\n│       ├── skill-spec-template.xml\n│       ├── skill-md-template.md\n│       └── script-template.py\n└── scripts\u002F                    # 自动化质量检查流程\n    ├── init_skill.py\n    ├── triage_skill_request.py\n    ├── discover_skills.py\n    ├── match_skills.py\n    ├── verify_recommendation.py\n    ├── validate-skill.py\n    ├── quick_validate.py\n    └── package_skill.py\n```\n\n![目录结构图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_524ab5db1471.png)\n\n**关键区别：** `references\u002F` 文件夹中的内容会加载到上下文中，以指导模型的推理过程。而 `assets\u002F` 文件夹中的内容仅用于生成输出，不会被加载到上下文中。\n\n---\n\n## 安装与使用\n\n![安装步骤](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_70e8521ff4f1.png)\n\n```bash\n# 安装（自动排除仅存在于仓库中的文件，如 README.md）\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftripleyak\u002FSkillForge.git \u002Ftmp\u002Fskillforge\n\n# Codex 安装\ncp -r \u002Ftmp\u002Fskillforge ~\u002F.codex\u002Fskills\u002Fskillforge\nrm -rf ~\u002F.codex\u002Fskills\u002Fskillforge\u002F{README.md,LICENSE,.git,.gitignore,.skillignore}\n\n# Claude Code 安装\ncp -r \u002Ftmp\u002Fskillforge ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fskillforge\nrm -rf ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fskillforge\u002F{README.md,LICENSE,.git,.gitignore,.skillignore}\n\n# 或者打包成 .skill 文件（尊重 .skillignore 规则）\npython scripts\u002Fpackage_skill.py \u002Ftmp\u002Fskillforge .\u002Fdist\n\n# 完全自动执行\nSkillForge: {目标}\n\n# 自然语言激活\n为 {目的} 创建技能\n\n# 仅生成规格说明\nskillforge --plan-only\n\n# 搭建新技能框架\npython scripts\u002Finit_skill.py my-skill --path ~\u002F.codex\u002Fskills\n```\n\n> **注意：** `README.md`、`LICENSE` 和 `assets\u002Fimages\u002F` 仅用于 GitHub 浏览。它们会被 `.skillignore` 文件排除在 `.skill` 包之外，因此不应复制到您的技能目录中。\n\n---\n\n## 系统要求\n\n- Codex CLI 或 Claude Code CLI\n- Python 3.8 及以上版本（用于验证和脚本搭建）\n\n---\n\n## 结论\n\n![结束语](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_readme_5f01ea8e3638.png)\n\n**SkillForge 是一种系统化的高质量、可重复性方法论。**\n\n通过将专家分析、严格规范制定以及多智能体同行评审编码为一个完全自主的系统，SkillForge 提供了一个构建下一代强大、可靠且具备进化意识的人工智能技能的蓝图。\n\n**它将技能创建从一门艺术转变为一门工程学科。**\n\n---\n\n## 许可证\n\nMIT 许可证 — 详见 [LICENSE](LICENSE)\n\n---\n\n## 更改记录\n\n### v5.1.0（当前版本）\n- 在 SKILL.md 指令和主机路径中增加了 Codex 兼容性\n- 增加了 Codex 技能源发现功能（`~\u002F.codex\u002Fskills`），并支持大写 `SKILL.md`\n- 更新了搭建和验证脚本，使用 Codex 路径示例\n- 保持与 Claude Code 路径的完全向后兼容\n- 添加了关于进化使命、代理能力及目录结构的补充 README 图文说明\n- 增加了对扩展 frontmatter 支持的文档（`model`、`context`、`agent`、`hooks`、`user-invocable`）\n- 在核心文档和参考资料中添加了钩子集成指南\n- 恢复了打包流程中 `.skillignore` 的强制执行\n- 增加了用于检查文档安全性的脚本，防止不安全工具负载的插入\n- 添加了针对 `.skillignore` 排除项的打包回归测试\n\n### v5.0.0\n- 上下文优化设计：SKILL.md 从 872 行缩减至 313 行（减少 64%）\n- 简化 frontmatter 至仅包含 `name` 和 `description`\n- 将触发器移至 `description` 字段，以便预加载路由\n- 引入自由度概念及其参考文档\n- 将迭代指南正式纳入第三阶段\n- 新增 `init_skill.py` 搭建脚本\n- 更新验证器以适应新的 frontmatter 标准\n- 从技能分发包中移除 README（仅限 GitHub 使用）\n\n### v4.0.0\n- 由 SkillCreator 更名为 SkillForge\n- 新增第 0 阶段：通用技能分类\n- 引入基于领域的通用匹配机制\n- 新增分类、发现、匹配和验证脚本\n\n### v3.2.0\n- 为代理型技能引入脚本集成框架\n- 在合成小组中新增第 4 个脚本代理（条件性）\n- 新增第 1D 阶段：自动化分析\n\n### v3.0.0\n- 完全重新设计为终极元技能\n- 引入回归提问循环\n- 引入多视角分析框架（11 种模型）\n- 新增进化\u002F永恒性核心视角\n- 新增多智能体合成小组","# SkillForge v5.1 快速上手指南\n\nSkillForge 是一套将 AI 技能（Skill）创作从“艺术”转变为“工程学科”的方法论工具。它通过严格的四阶段架构、多智能体评审和上下文优化设计，确保生成的技能具备高鲁棒性和可演进性。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows (WSL)\n*   **Python 版本**：Python 3.8 或更高版本（用于验证和脚手架脚本）\n*   **宿主 CLI 工具**（任选其一）：\n    *   Codex CLI\n    *   Claude Code CLI\n*   **网络环境**：需能访问 GitHub 仓库以克隆源码。\n\n## 安装步骤\n\nSkillForge 推荐通过克隆仓库并复制到对应 CLI 的技能目录进行安装。以下是具体操作命令：\n\n### 1. 克隆仓库\n首先将项目克隆到临时目录：\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftripleyak\u002FSkillForge.git \u002Ftmp\u002Fskillforge\n```\n\n### 2. 部署到 Codex CLI\n如果您使用 Codex，执行以下命令将技能复制到配置目录，并自动清理不必要的文档文件：\n```bash\ncp -r \u002Ftmp\u002Fskillforge ~\u002F.codex\u002Fskills\u002Fskillforge\nrm -rf ~\u002F.codex\u002Fskills\u002Fskillforge\u002F{README.md,LICENSE,.git,.gitignore,.skillignore}\n```\n\n### 3. 部署到 Claude Code CLI\n如果您使用 Claude Code，执行以下命令：\n```bash\ncp -r \u002Ftmp\u002Fskillforge ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fskillforge\nrm -rf ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fskillforge\u002F{README.md,LICENSE,.git,.gitignore,.skillignore}\n```\n\n> **注意**：`README.md`、`LICENSE` 和图片资源仅用于 GitHub 浏览，已通过 `.skillignore` 排除，不应包含在实际运行的技能目录中。\n\n### 4. (可选) 打包为 .skill 文件\n如需分发生成独立的 `.skill` 包（自动遵守忽略规则）：\n```bash\npython scripts\u002Fpackage_skill.py \u002Ftmp\u002Fskillforge .\u002Fdist\n```\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，SkillForge 会自动集成到您的 AI 助手工作流中。您可以通过自然语言直接调用其核心功能。\n\n### 1. 创建新技能\n直接使用自然语言描述目标，SkillForge 会自动进入“阶段 0：技能分流”，判断是复用现有技能、改进现有技能还是创建新技能。\n\n**示例：创建一个自动化代码审查技能**\n```text\nSkillForge: create a skill for automated code review\n```\n*系统响应：若匹配度低于 50%，将自动启动完整的四阶段流程（深度分析 -> 规范定义 -> 生成 -> 多智能体合成）来创建新技能。*\n\n### 2. 查询与推荐\n询问是否存在特定领域的技能，系统会搜索并推荐最佳匹配项。\n\n**示例：查询 Excel 相关技能**\n```text\ndo I have a skill for Excel?\n```\n\n### 3. 辅助调试\n直接提出具体问题，系统会推荐相关的调试技能。\n\n**示例：调试类型错误**\n```text\nhelp me debug this TypeError\n```\n\n### 4. 手动构建技能脚手架\n如果您希望手动初始化一个新的技能模板（包含待办事项占位符和组织结构建议），可以使用提供的 Python 脚本：\n\n```bash\npython scripts\u002Finit_skill.py my-new-skill --path ~\u002F.codex\u002Fskills\n```\n*注：请将 `~\u002F.codex\u002Fskills` 替换为您实际使用的技能目录路径（如 `~\u002F.claude\u002Fskills`）。*\n\n### 5. 仅生成规划\n如果您只想查看技能生成的规范计划而不立即执行生成：\n```text\nskillforge --plan-only\n```","某后端团队在维护基于 Claude Code 的自动化运维系统时，需要频繁为新的微服务架构创建和迭代专用技能（Skills）。\n\n### 没有 SkillForge 时\n- **开发流程随意**：新技能全靠工程师“手搓”，缺乏统一标准，导致代码质量参差不齐，类似“艺术创作”而非工程交付。\n- **上下文浪费严重**：技能文档冗长且未优化，大量无关说明占用宝贵的上下文窗口，挤占了用户实际任务的资源。\n- **复用与路由困难**：面对新需求时，难以判断是复用旧技能、修改现有技能还是新建，常出现重复造轮子或错误调用的情况。\n- **安全隐患难控**：缺乏自动化的安全校验，技能包中容易混入不安全的命令插值模式，部署风险高。\n\n### 使用 SkillForge 后\n- **工程化流水线**：通过四阶段架构（分类、规范、生成、审批）强制实施严谨流程，确保每个技能从构思到验证都具备工业级可靠性。\n- **极致上下文优化**：自动将深度参考移至按需加载的 `references\u002F` 目录，并将触发逻辑精简至描述字段，使核心文档行数减少 64%，大幅提升运行效率。\n- **智能路由决策**：输入需求后，SkillForge 自动分析匹配度，精准推荐“直接使用”、“改进现有”或“组合调用”，彻底解决路由混乱问题。\n- **内建安全护栏**：内置文档安全检查器和严格的包封装规则，自动拦截不安全模式并强制执行 `.skillignore`，从源头杜绝分发风险。\n\nSkillForge 将 AI 技能开发从不可控的“手工技艺”转型为可预测、高质量且安全的标准化工程体系。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ftripleyak_SkillForge_df44361d.png","tripleyak","Jack Atlasov","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Ftripleyak_3661eaf5.jpg","Learning to code in public",null,"Austin, TX","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftripleyak",[80],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Python","#3572A5",100,580,67,"2026-04-06T01:53:45","MIT","Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":91,"python":92,"dependencies":93},"该工具主要作为方法论和脚本集运行，依赖宿主环境（如 Codex CLI 或 Claude Code CLI）。安装时需将文件复制到特定目录（~\u002F.codex\u002Fskills 或 ~\u002F.claude\u002Fskills），并排除 README、LICENSE 及图片等非运行时文件。脚本用于验证、脚手架生成和打包，不涉及大型模型本地推理，因此无特定 GPU 或内存要求。","3.8+",[94],"Codex CLI 或 Claude Code CLI",[35,13,96],"插件",[98,99,100],"claude-ai","claude-code","claude-skills","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T18:53:45.590321",[],[105,110,115,120],{"id":106,"version":107,"summary_zh":108,"released_at":109},117765,"v5.1.0","## v5.1.0\n\n此版本基于 v5.0 的上下文高效重新设计，进一步增强了兼容性、可扩展性和安全性。\n\n### 亮点\n- 在文档和技能发现路径中添加了 Codex 兼容性更新\n- 扩展了关于模型、上下文、代理、钩子及用户可调用项的 frontmatter 指导\n- 添加了钩子集成指南和分叉上下文合成文档\n- 恢复了打包时对 .skillignore 的强制执行\n- 添加了用于检查不安全命令插值示例的安全性检查器\n- 增加了针对忽略排除项的打包回归测试覆盖率\n\n### 文档\n- README 现在在顶级位置反映了 v5.1 版本，并包含变更日志\n","2026-02-25T18:03:48",{"id":111,"version":112,"summary_zh":113,"released_at":114},117766,"v5.0.0","## v5.0 新增内容\n\n围绕 Vercel 技能创作者的一个核心洞见重新设计：**上下文窗口是一项公共产品。** SKILL.md 中的每一行都会与用户的实际工作争夺上下文空间。\n\n### 重大变更\n\n- **前言部分简化** 为仅包含 `name` 和 `description`。诸如 `license`、`metadata`、`disable-model-invocation` 等字段已不再被验证器所要求。\n- **README.md 已从安装包中排除** — 它存在于仓库中供 GitHub 浏览，但并不属于技能本身。请使用 `.skillignore` 文件来控制哪些内容会被打包。\n\n### 亮点\n\n- **SKILL.md 从 872 行精简至 313 行**（缩减 64%）。深入解析的内容已被移至 `references\u002F` 目录，归于其应有的位置。\n- **触发器现已移至 `description` 字段** — 描述字段是主要的路由机制；正文内容仅在触发后才会加载。\n- **新增：`.skillignore` 文件** — 用于控制哪些文件应从 `.skill` 包中排除（类似于 `.gitignore` 对技能分发的影响）。`package_skill.py` 现在会尊重这些模式。\n- **新增：自由度概念**（`references\u002Fdegrees-of-freedom.md`）—— 根据任务的脆弱性匹配指令的具体程度（高\u002F中\u002F低自由度）。\n- **新增：迭代指南**（`references\u002Fiteration-guide.md`）—— 迭代现已成为技能创建流程中的正式步骤。\n- **新增：`init_skill.py` 脚手架脚本** — 可生成丰富的技能模板，包含 TODO 占位符、组织模式建议以及示例资源文件。\n- **更新了验证工具** — `validate-skill.py` 和 `quick_validate.py` 已对齐新的前言标准。\n\n### 完整变更日志\n\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftripleyak\u002FSkillForge\u002Fcompare\u002Fv4.0.0...v5.0.0","2026-02-25T16:13:32",{"id":116,"version":117,"summary_zh":118,"released_at":119},117767,"v4.0.0","## 亮点\n\n**SkillForge**（前身为 SkillCreator）如今既是智能技能路由工具，也是技能创建工具。它能够分析任何输入——提示、错误信息、代码、URL——并自动将其路由到正确的处理流程。\n\n## 新功能\n\n### 阶段 0：通用技能分诊\n- **支持任意输入**：只需描述你的需求，SkillForge 会自动完成其余步骤。\n- **智能路由**：自动判断是使用现有技能、改进现有技能，还是创建新技能。\n- **基于领域的匹配**：按概念（调试、测试、电子表格等）进行匹配，而非依赖硬编码的技能名称。\n- **适用于所有人**：通用设计，无论你已安装哪些技能均可使用。\n\n### 通用领域匹配\n- 用基于概念的 `DOMAIN_SYNONYMS` 替代了特定于技能的别名。\n- 包含 20 多个领域类别：调试、测试、安全、电子表格、文档、演示文稿、API、数据库等。\n- 妥善降级处理——当无匹配技能时，返回 `CREATE_NEW`。\n\n### 新脚本\n- `triage_skill_request.py`：智能输入分类与技能匹配。\n- `discover_skills.py`：扫描所有技能源并构建可搜索索引。\n- `match_skills.py`：多因素置信度评分。\n- `verify_recommendation.py`：对推荐结果质量进行自我验证。\n\n## 破坏性变更\n- 由 `skillcreator` 重命名为 `skillforge`。\n- 触发词由 `SkillCreator:` 更改为 `SkillForge:`。\n\n## 迁移说明\n请更新所有引用：\n```\nskillcreator → skillforge\nSkillCreator → SkillForge\n```\n\n## 使用示例\n```\n# 以下命令均可正常工作——SkillForge 会自动路由：\n\nSkillForge: 创建一个用于自动化代码审查的技能\n→ 创建新技能（阶段 1–4）\n\n帮我调试这个 TypeError\n→ 推荐调试相关技能\n\n改进 testgen 技能\n→ 进入改进模式\n\n我是否有 Excel 相关的技能？\n→ 搜索并推荐匹配的技能\n```","2025-12-30T23:19:07",{"id":121,"version":122,"summary_zh":123,"released_at":124},117768,"version","1. 脚本修复已提交\n\n  - 仓库：~\u002F.claude（提交号 e733c38）\n  - 文件：skills\u002Fdoc-quality-scorer\u002FSKILL.md 和 scripts\u002Fscore_markdown.py\n  - 修复了评分脚本中相对链接解析的 bug\n\n2. GitHub README 已更新\n\n  - 仓库：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftripleyak\u002Fskillcreator（提交号 3dc5ed4）\n  - 将 9 张旧图片替换为 15 张新的演示文稿幻灯片\n  - README 更新至 v3.2，内容包括：\n    - 新的视觉流程：问题 → 解决方案 → 方法论 → v3.2 特性 → 结论\n    - 新增“v3.2 新增内容”章节，详细介绍了脚本集成框架\n    - 所有 15 张图片均已正确链接","2025-12-30T17:17:01"]