Leroy
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- SKILL.md 双工作流（创建/迭代）+ 两道门（验料/通用化）+ 三档位 - 7 篇方法论 references + 3 个纯标准库脚本（scaffold/validate/trigger_eval） - 自身触发用例 16 条 + 先例研究/创建/迭代证据报告 - 方法论吸收自 qiaomu-meta-skill 与 luban-skill，取舍见 reports/prior-art.md
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# LeMetaSkill 创建交付报告
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日期：2026-10-05。创建路径：用户提出需求 → 确认四项设计决策（范围=创建+迭代；体量=重工程；命名=LeMetaSkill；位置=本项目）→ 研究两个先例仓库 → 起草 → 自检迭代 → 交付。
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## 1. 结果
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- **skill**：`le-meta-skill` v1.0.0，rigorous 档
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- **一句话职责**：把重复出现的方法变成可触发、可验证、可维护的 ZCode Skill，并负责已有 Skill 的迭代改进。
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- **路径**：`<仓库>/skills/le-meta-skill/`（独立 git 仓库，v1.1.0 起从项目 `.agents/` 迁出）
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- **结构**：SKILL.md 127 行 + 7 个 references（401 行）+ 3 个脚本 + 模板 + 自身触发用例 + 证据目录
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## 2. 参考学习
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见 [prior-art.md](prior-art.md)：乔木（生命周期流水线与证据纪律）、鲁班（工匠方法论与停手点）、skill-creator（宿主基线约定）。每个候选的取舍均落到了具体文件。
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## 3. 亮点与证据
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- **[已验证]** 结构体检全绿：`validate_skill.py` 自检 PASS:10 / WARN:0 / FAIL:0（含 frontmatter、命名一致、悬空引用、密钥扫描、目录用途）。
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- **[已验证]** 触发冒烟 13/13 一致（8 应触发 + 5 不应触发），3 条边界不计分；近邻判别正确（"帮我优化这段给 ChatGPT 的提示词"因缺 skill_artifact 族被正确拒绝）。报告：[trigger-eval.json](trigger-eval.json)。
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- **[已验证]** scaffold 端到端验证：生成的 shared 档骨架通过全项体检，用例模板 JSON 可解析（首版模板有 `{{` 转义 bug，体检当场抓住后修复）。
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- **[设计优势]** 相比看过的三个候选，本包是唯一面向 ZCode 发现路径/优先级/覆盖语义适配的 meta skill；且 scaffold→validate→trigger_eval 出生即合规流水线为三家方法的首次组合。
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- **[假设]** 六维评分与验证门条款能提高迭代质量——方法吸收自鲁班实战报告，但本 skill 尚无自己的迭代轮次证明。
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## 4. 验证与边界
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- 已验证：三个脚本功能正常（自检 + 临时目录端到端）。
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- **实测证据缺失**：真实对话触发行为未测——需要在新会话中用 `evals/trigger_cases.json` 的原话实测（新建会话后 skill 才会进入发现列表）。此项补齐前，触发可靠性只能标 [假设]。
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- 已知边界：trigger_eval 是词面检查不是行为判断（脚本与 reference 中均已声明）；中文分词为二元组近似，概念族词表需要随误触发案例增长。
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- 刻意排除：发布流水线、Skill IR、README 产品页工程、showcase 资产（职责范围外）。
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## 5. 回炉清单
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1. 用新会话实测触发（补 trigger-eval.json 的 live_turns 段）；
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2. 第一次真实使用它创建一个 skill，回填流程中不顺手的步骤；
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3. 迭代纪律的单面慢刨尚未经实战检验；
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4. 概念族词表随每次真实误触发/漏触发增长。
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