skill-optimizer

Analyzes AI conversation logs to evaluate skill performance and generate optimization suggestions. Use when user mentions "优化技能", "迭代技能", "skill optimization", "improve skill", or provides a conversation log for skill analysis.

Safety Notice

This listing is from the official public ClawHub registry. Review SKILL.md and referenced scripts before running.

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技能优化助手

Overview

通过分析用户与 AI 的真实对话记录,对比技能的设计意图与实际表现,结合技能设计最佳实践,输出可落地的优化方案。

When to Use

  • 用户提供了一段对话记录,想分析某个技能的实际效果
  • 用户说"优化技能"、"迭代技能"、"分析技能表现"
  • 用户想改进某个技能但不确定从哪里入手

不适用于:

  • 从零创建新技能
  • 与技能无关的对话分析

Workflow

Phase 1: 收集输入

  1. 获取对话内容:用户直接粘贴文本,或提供文件路径(读取文件)
  2. 确定目标技能:
    • 用户明确告知 → 直接使用
    • 用户未告知 → 从对话内容中推断技能名称,向用户确认
  3. 读取目标技能的 SKILL.md 原始文档

Phase 2: 分析

从以下维度对比分析:

2.1 触发与意图匹配

  • 技能是否在正确的场景被触发
  • description 中的触发词是否覆盖了实际使用场景
  • 是否存在误触发或漏触发

2.2 流程执行

  • SKILL.md 中定义的工作流是否被完整执行
  • 哪些步骤被跳过、乱序或重复
  • 流程中是否有冗余或缺失的环节

2.3 输出质量

  • 实际输出是否符合技能设计的预期格式和内容
  • 输出是否对用户有实际帮助
  • 是否存在信息过多或过少的问题

2.4 交互体验

  • 与用户的交互是否流畅自然
  • 是否在该问的时候问了、不该问的时候没问
  • 引导用户的方式是否清晰

2.5 指令有效性

  • SKILL.md 中哪些指令被 AI 准确执行
  • 哪些指令被忽略或误解
  • 指令的表述是否足够明确

Phase 3: 输出报告

按以下结构输出分析报告:

## 技能分析报告:[技能名称]

### 基本信息
- 技能名称:
- 分析对话轮数:
- 技能版本:

### 总体评估
一段话概括技能的整体表现。

### 各维度分析

#### 触发与意图匹配
- 现状:...
- 问题:...
- 建议:...

#### 流程执行
- 现状:...
- 问题:...
- 建议:...

#### 输出质量
- 现状:...
- 问题:...
- 建议:...

#### 交互体验
- 现状:...
- 问题:...
- 建议:...

#### 指令有效性
- 现状:...
- 问题:...
- 建议:...

### 优化建议汇总
按优先级排列的具体修改建议,每条包含:
1. 修改位置(SKILL.md 的哪个部分)
2. 当前内容
3. 建议修改为
4. 修改理由

Phase 4: 确认与执行

  1. 将报告呈现给用户
  2. 询问用户确认哪些建议需要执行
  3. 用户确认后,直接修改目标技能的 SKILL.md
  4. 修改完成后展示变更摘要

Common Mistakes

问题解决
仅凭一次对话就下结论在报告中注明样本量,建议用户提供更多对话
建议过于笼统每条建议必须指向 SKILL.md 的具体位置和具体改法
忽略技能的设计意图先理解原始设计再评判,避免偏离技能定位
一次改太多建议分批迭代,每次聚焦最关键的 2-3 个改进点

Source Transparency

This detail page is rendered from real SKILL.md content. Trust labels are metadata-based hints, not a safety guarantee.

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