- 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
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。
1. 结果
- skill:
le-meta-skillv1.0.0,rigorous 档 - 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。
- 路径:
<仓库>/skills/le-meta-skill/(独立 git 仓库,v1.1.0 起从项目.agents/迁出) - 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
2. 参考学习
见 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。
3. 亮点与证据
- [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)。 - [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。
- [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)。 - [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。
- [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。
4. 验证与边界
- 已验证:三个脚本功能正常(自检 + 临时目录端到端)。
- 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]。 - 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。
- 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)。
5. 回炉清单
- 用新会话实测触发(补 trigger-eval.json 的 live_turns 段);
- 第一次真实使用它创建一个 skill,回填流程中不顺手的步骤;
- 迭代纪律的单面慢刨尚未经实战检验;
- 概念族词表随每次真实误触发/漏触发增长。