Agent助手

Name: Agent助手
Author: affaan-m

文档社区

作者仓库星标 188,749
作者更新于实时读取
作者仓库 ECC

流狐档案事实层信息：领域、Agent、信任分、运行环境、权限与网络

领域: 文档
兼容 Agent: Claude Code
Cursor
Cline
Codex
Windsurf
Gemini CLI

+20
信任分: 88 / 100 · 社区维护
作者 / 版本 / 许可: @affaan-m · 未声明 license
Token 消耗评级: 低消耗
接入复杂程度: 即装即用
是否需要外部 API Key: 不需要
兼容的系统: 未声明（默认跨平台）
底层运行要求: Python
文件与系统权限: 只读
允许写入 / 修改
网络行为: 仅限本地
安装命令数: 26 条

档案由构建时根据 SKILL.md 与安装命令自动衍生，可能与作者实际意图存在差异。

需要注意： 未限定 allowed-tools，默认拥有全部工具权限。

输出预览 skill-stocktake.preview

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name: skill-stocktake
description: 用于审计Claude技能和命令的质量。支持快速扫描（仅变更技能）和全面盘点模式，采用顺序子代理批量评估。 斜杠命令 (/skill-stocktake)，用于使用质量检查清单 + AI 整体判…
category: 文档
runtime: Python
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# skill-stocktake 输出预览

## PART A: 任务判断
- 适用问题：PRD、RFC、README、项目说明或知识库整理。
- 输入要求：目标材料、限制条件、期望输出和验收方式。
- 证据边界：围绕“范围 / 针对特定项目 / 模式”读取原文规则，不把推断写成作者承诺。

## PART B: 执行结果
- **01** 任务判断：确认你的需求是否属于PRD、RFC、README、项目说明或知识库整理，并标出输入、限制和预期结果。
- **02** 执行计划：优先按“范围 / 针对特定项目 / 模式”拆成步骤，说明每一步会读取什么、修改什么、产出什么。
- **03** 交付结果：给出可复制的命令、文件改动、检查清单或内容草稿，并说明如何继续迭代。
- **04** 风险边界：结合 读取文件、写入/修改文件、主要在本地完成、通常不需要额外 API Key 给出执行前确认项。

## Running Rules
- 读取文件、写入/修改文件；主要在本地完成；通常不需要额外 API Key。
- 先小样例验证，再放大到真实任务。
- 交付时同时给结果、检查口径和下一步迭代建议。

SKILL.md SKILL.md

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name: skill-stocktake
description: 用于审计Claude技能和命令的质量。支持快速扫描（仅变更技能）和全面盘点模式，采用顺序子代理批量评估。 斜杠命令 (/skill-stocktake)，用于使用质量检查清单 + AI 整体判…
category: 文档
source: affaan-m/ECC
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# skill-stocktake

## 什么时候使用
- 把项目文档方向的常用动作沉淀成 Agent 可调用的技能 适合处理README、PRD、RFC、教程和知识库文档，核心价值是把输入、判断、执行、验证和交付边界固定下来，避免 Agent 泛泛回答。 把任务拆成可执行、可检查、可继续迭代的…
- 面向PRD、RFC、README、项目说明或知识库整理，优先处理能明确输入、步骤和验收标准的工作。

## 需要提供什么
- 目标材料、目录范围、期望结果和不可改动内容。
- 是否允许联网、执行命令、读写文件或调用外部服务。

## 执行规则
- 围绕「范围 / 针对特定项目 / 模式」组织步骤，不把推断写成作者事实。
- 读取文件、写入/修改文件；主要在本地完成；通常不需要额外 API Key。
- 先跑小样例，确认结果可检查后再扩大任务范围。

## 输出要求
- 给出最终产物、关键证据、验证方式和下一步动作。
- 信息不足时标记 unknown，不编造命令、平台或依赖。

证据边界与执行链路

作者原文负责流程事实；仓库文件负责来源和命令；流狐只补充适用场景、限制和质量判断。

skill "skill-stocktake" {
  输入层     -> 用户目标 + 目标文件 + 禁止范围 + 验收标准
  上下文层   -> 范围 / 针对特定项目 / 模式
  规则层     -> SKILL.md 触发条件 / 执行顺序 / 输出格式
  运行层     -> Python | 读取文件、写入/修改文件 | 主要在本地完成
  安全层     -> 通常不需要额外 API Key + 小任务验证 + diff / 日志复核
  输出层     -> 可复制结果 + 检查清单 + 下一步迭代
}

解读按原文结构重写，命令、链接、术语均保留；右侧可核对作者原始 SKILL.md

先判断是否适合

核心用途：把项目文档方向的常用动作沉淀成 Agent 可调用的技能适合处理README、PRD、RFC、教程和知识库文档，核心价值是把输入、判断、执行、验证和交付边界固定下来，避免 Agent 泛泛回答。把任务拆成可执行、可检查、可继续迭代的步骤；通常不需要额外…
适用任务：更适合 README、PRD、RFC、教程和知识库文档，尤其是输入、步骤、验收口径可以反复复用的场景。
不宜硬套：如果任务只有一次性问答、来源材料很少，或需要作者没有说明的命令和外部服务，应先降级为普通对话。

作者设计意图

触发依据：使用时机、上下文收集、输出格式和失败处理共同决定它是否适合当前任务。
来源边界：作者原文负责事实，仓库文件负责命令和文件证据；Fluxly 只补充用途、限制和使用判断。

作者的方法与取舍

执行主线：任务围绕「范围 / 针对特定项目 / 模式」组织，把触发条件、必要上下文、执行规则和交付标准连成一条可复核的链路。
设计重点：重点不在重复教程，而在解释作者为什么规定这些步骤、哪些条件不可省略，以及结果偏离时应回到哪一层检查。
使用判断：先确认任务与原文边界一致，再决定是否启用；来源没有说明的命令、平台和依赖保持未知，不由 Fluxly 补写。

边界和复核

依赖条件：通常不需要额外 API Key，适合先用小任务验证触发是否稳定。
权限提醒：会涉及 read / write 权限，执行前要说明可读写范围、命令边界和回退方式。
质量标准：结果应包含明确产物、必要证据和下一步动作；如果只是泛泛解释，需要补充输入和验收条件后重跑。

skill-stocktake

斜杠命令 (/skill-stocktake)，用于使用质量检查清单 + AI 整体判断来审核所有 Claude 技能和命令。支持两种模式：用于最近更改技能的快速扫描，以及用于完整审查的全面盘点。

范围

该命令针对以下相对于调用命令所在目录的路径：

路径	描述
`~/.claude/skills/`	全局技能（所有项目）
`{cwd}/.claude/skills/`	项目级技能（如果目录存在）

在第 1 阶段开始时，该命令会明确列出找到并扫描了哪些路径。

针对特定项目

要包含项目级技能，请从该项目根目录运行：

cd ~/path/to/my-project
/skill-stocktake

如果项目没有 .claude/skills/ 目录，则只评估全局技能和命令。

模式

模式	触发条件	持续时间
快速扫描	`results.json` 存在（默认）	5–10 分钟
全面盘点	`results.json` 不存在，或 `/skill-stocktake full`	20–30 分钟

结果缓存： ~/.claude/skills/skill-stocktake/results.json

快速扫描流程

仅重新评估自上次运行以来发生更改的技能（5–10 分钟）。

读取 ~/.claude/skills/skill-stocktake/results.json
运行：bash ~/.claude/skills/skill-stocktake/scripts/quick-diff.sh \ ~/.claude/skills/skill-stocktake/results.json （项目目录从 $PWD/.claude/skills 自动检测；仅在需要时显式传递）
如果输出是 []：报告“自上次运行以来无更改。”并停止
使用相同的第 2 阶段标准仅重新评估那些已更改的文件
沿用先前结果中未更改的技能
仅输出差异
运行：bash ~/.claude/skills/skill-stocktake/scripts/save-results.sh \ ~/.claude/skills/skill-stocktake/results.json <<< "$EVAL_RESULTS"

全面盘点流程

第 1 阶段 — 清单

运行：bash ~/.claude/skills/skill-stocktake/scripts/scan.sh

脚本枚举技能文件，提取 frontmatter，并收集 UTC 修改时间。项目目录从 $PWD/.claude/skills 自动检测；仅在需要时显式传递。从脚本输出中呈现扫描摘要和清单表：

扫描中：
  ✓ ~/.claude/skills/         (17 个文件)
  ✗ {cwd}/.claude/skills/    (未找到 — 仅限全局技能)

技能	7天使用	30天使用	描述

第 2 阶段 — 质量评估

启动一个 通用代理 工具子代理，并使用完整的清单和检查项：

Agent(
  subagent_type="general-purpose",
  prompt="
根据检查清单评估以下技能清单。

[INVENTORY]

[CHECKLIST]

为每项技能返回 JSON：
{ \"verdict\": \"Keep\"|\"Improve\"|\"Update\"|\"Retire\"|\"Merge into [X]\", \"reason\": \"...\" }
"
)

子代理读取每项技能，应用检查项，并返回每项技能的 JSON 结果：

{ "verdict": "Keep"|"Improve"|"Update"|"Retire"|"Merge into [X]", "reason": "..." }

分块指导： 每个子代理调用处理约 20 个技能，以保持上下文可管理。在每个块之后将中间结果保存到 results.json (status: "in_progress")。

所有技能评估完成后：设置 status: "completed"，进入第 3 阶段。

恢复检测： 如果在启动时找到 status: "in_progress"，则从第一个未评估的技能处恢复。

每个技能都根据此检查清单进行评估：

- [ ] 已检查与其他技能的内容重叠情况
- [ ] 已检查与 MEMORY.md / CLAUDE.md 的重叠情况
- [ ] 已验证技术引用的时效性（如果存在工具名称 / CLI 参数 / API，请使用 WebSearch 进行验证）
- [ ] 已考虑使用频率

判定标准：

判定	含义
Keep	有用且最新
Improve	值得保留，但需要特定改进
Update	引用的技术已过时（通过 WebSearch 验证）
Retire	质量低、陈旧或成本不对称
Merge into [X]	与另一技能有大量重叠；命名合并目标

评估是整体 AI 判断 — 不是数字评分标准。指导维度：

可操作性：代码示例、命令或步骤，让你可以立即行动
范围契合度：名称、触发器和内容保持一致；不过于宽泛或狭窄
独特性：价值不能被 MEMORY.md / CLAUDE.md / 其他技能取代
时效性：技术引用在当前环境中有效

原因质量要求 — reason 字段必须是自包含且能支持决策的：

不要只写“未更改” — 始终重述核心证据
对于 Retire：说明 (1) 发现了什么具体缺陷，(2) 有什么替代方案覆盖了相同需求
- 差："Superseded"
- 好："disable-model-invocation: true already set; superseded by continuous-learning-v2 which covers all the same patterns plus confidence scoring. No unique content remains."
对于 Merge：命名目标并描述要集成什么内容
- 差："Overlaps with X"
- 好："42-line thin content; Step 4 of chatlog-to-article already covers the same workflow. Integrate the 'article angle' tip as a note in that skill."
对于 Improve：描述所需的具体更改（哪个部分，什么操作，如果相关则说明目标大小）
- 差："Too long"
- 好："276 lines; Section 'Framework Comparison' (L80–140) duplicates ai-era-architecture-principles; delete it to reach ~150 lines."
对于 Keep（快速扫描中仅 mtime 更改）：重述原始判定理由，不要写“未更改”
- 差："Unchanged"
- 好："mtime updated but content unchanged. Unique Python reference explicitly imported by rules/python/; no overlap found."

第 3 阶段 — 摘要表

技能	7天使用	判定	原因

第 4 阶段 — 整合

Retire / Merge：在用户确认之前，按文件呈现详细理由：
- 发现了什么具体问题（重叠、陈旧、引用损坏等）
- 什么替代方案覆盖了相同功能（对于 Retire：哪个现有技能/规则；对于 Merge：目标文件以及要集成什么内容）
- 移除的影响（是否有依赖技能、MEMORY.md 引用或受影响的工作流）
Improve：呈现具体的改进建议及理由：
- 更改什么以及为什么（例如，“将 430 行压缩至 200 行，因为 X/Y 部分与 python-patterns 重复”）
- 用户决定是否采取行动
Update：呈现已检查来源的更新后内容
检查 MEMORY.md 行数；如果超过 100 行，则建议压缩

结果文件模式

~/.claude/skills/skill-stocktake/results.json：

evaluated_at：必须设置为评估完成时的实际 UTC 时间。通过 Bash 获取：date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ。切勿使用仅日期的近似值，如 T00:00:00Z。

{
  "evaluated_at": "2026-02-21T10:00:00Z",
  "mode": "full",
  "batch_progress": {
    "total": 80,
    "evaluated": 80,
    "status": "completed"
  },
  "skills": {
    "skill-name": {
      "path": "~/.claude/skills/skill-name/SKILL.md",
      "verdict": "Keep",
      "reason": "Concrete, actionable, unique value for X workflow",
      "mtime": "2026-01-15T08:30:00Z"
    }
  }
}

注意事项

评估是盲目的：无论来源如何（ECC、自创、自动提取），所有技能都应用相同的检查清单
归档 / 删除操作始终需要明确的用户确认
不按技能来源进行判定分支

安装命令

一键复制安装选择包管理器,点击右侧复制,粘贴到终端回车即可

npx skills add affaan-m/ECC/docs/zh-CN/skills/skill-stocktake -y

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88 / 100

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元信息

来源: github
affaan-m/ECC
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