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skill-reviewerSkill代码审查

审核/审查 Skill 代码质量的专业工具。当用户说"检查 skill"、"审核 skill"、"review {名称} skill"、"skill 写得怎么样"、"帮我看看这个 skill 有什么问题"时使用。依据 Anthropic 官方指南进行结构验证、YAML 前置信息检查、描述质量评估、指令完整性审查,并输出详细的问题报告和改进建议。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 0.1.0
安全检测
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214
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概述
安装方式
版本历史

skill-reviewer

Skill Reviewer

说明:这是一个Skill审核工具,用于审核其他技能的质量。文档中包含的错误示例(如无效 YAML、错误命名等)仅用于教学演示,展示不应该怎么写。不存在任何恶意或混淆代码。

依据 Anthropic 官方 Skills 开发指南,对技能进行全面审核。提供结构化审核框架、评分系统、缺陷检查清单和改进建议。

核心职责

  1. 1. 结构验证 - 检查文件夹结构、文件命名规范
> 示例:ls skills/my-skill/ 检查 SKILL.md 是否存在
  1. 2. YAML 审核 - 验证前置信息格式和必填字段
> 示例:head -20 SKILL.md 检查 name/description
  1. 3. 描述评估 - 检查触发条件是否清晰
> 示例:description 应包含当用户...时触发条件
  1. 4. 组织评分 - 评估技能是否按任务组织、常见操作优先
> 示例:## 编码和解码 ✅ vs ## 理论 ❌
  1. 5. 指令审查 - 评估主体指令的质量和完整性
> 示例:是否有工作流程、示例、错误处理
  1. 6. 示例质量 - 评估示例密度和可执行性
> 示例:每 5-30 行 1 个代码块为最佳密度
  1. 7. Tips 评分 - 评估技巧部分的质量和价值
> 示例:5-10 条非显而易见的实用技巧
  1. 8. 最佳实践 - 对照官方指南检查合规性
> 示例:检查是否按任务组织而非抽象概念

工作流程

第 1 步:接收审核请求

当用户请求审核 skill 时:

  1. 1. 确认 skill 文件夹路径或读取 SKILL.md 内容
  2. 判断审核严格程度:

严格模式(必须读取完整版官方指南):
当用户表达以下意图时,必须先读取 references/anthropic-skills-development-guide.md 完整版指南:

  • - 明确要求严格检查、仔细审核、全面审查
  • 提到高质量要求、生产级别、发布前检查
  • 表达不想有任何遗漏、按最高标准
  • 用于团队/组织/公司项目
  • 准备公开发布或分享给他人

常规模式:

  • - 优先读取 references/checklist.md(快速检查清单)
  • 遇到疑问或边缘案例时读取完整版官方指南



第 2 步:结构检查

文件夹结构验证:
text
[ ] 技能文件夹使用 kebab-case 命名(如 my-skill)
[ ] SKILL.md 存在且命名精确(区分大小写)
[ ] 无 README.md 在技能文件夹内
[ ] 可选文件夹(如存在)命名规范

可选文件夹命名规范(如存在):

  • - [ ] scripts/ - 全小写复数,无空格/下划线
  • [ ] references/ - 全小写复数,无空格/下划线
  • [ ] assets/ - 全小写复数,无空格/下划线

❌ 错误示例: Scripts、script、scriptsbackup、References、refs、Assets、assetfiles

示例:检查文件夹结构
bash

查看技能文件夹结构


ls -la skills/china-holidays/

预期输出:
text
skills/china-holidays/
├── SKILL.md # ✅ 正确:精确命名
└── references/ # ✅ 正确:全小写复数
└── calendar-guide.md

评分:/4



第 3 步:YAML 前置信息检查

必填字段验证:
text
[ ] name 字段存在,kebab-case,无空格大写
[ ] description 字段存在,非空
[ ] YAML 分隔符完整(--- 开头和结尾)
[ ] 无 XML 标签(< >)
[ ] name 不以 claude/anthropic 开头

示例:验证 YAML 前置信息
bash

读取前 20 行检查 YAML


head -20 skills/china-holidays/SKILL.md

预期输出(正确示例):
yaml



name: china-holidays
description: 获取中国国家法定节假日安排。当用户询问放假安排、节假日时使用。


错误示例(应该拒绝):
yaml
name: ChinaHolidays # ❌ 大写,应该 kebab-case
name: claude-scheduler # ❌ 以 claude 开头
description: # ❌ 空描述
# ❌ 包含 XML 标签

Description 质量评分(满分 8 分):
text
[2] 开头说明做什么(主动动词)
好:分析 Figma 设计文件并生成开发者交接文档
差:这是关于 Figma 的技能

[2] 包含触发条件(当用户...时)
好:当用户上传 .fig 文件或询问设计规格时使用
差:无触发条件

[2] 具体范围(提及具体工具、操作或场景)
好:Figma 设计文件、.fig、组件文档、设计交接
差:帮助处理项目

[2] 合理长度(50-200 字符,不超过 1024)
太短:无搜索价值
太长:被截断

评分:/8



第 4 步:组织评分

按任务/场景组织(而非按抽象概念):
text
[2] 按任务/操作组织章节
好:## 编码和解码 → ## 检查字符 → ## 转换格式
差:## 理论 → ## 类型 → ## 高级

[2] 常见操作优先
好:基础用法 → 变体 → 高级 → 边界情况
差:配置说明 → 理论背景 → 最后才是基础用法

[1] 章节自包含(可独立使用)

[1] 深度一致(不混用 h2 与 h4 随机跳转)

评分:/6



第 5 步:主体指令检查

必须包含:
text
[ ] 清晰的工作流程或步骤说明
[ ] 至少一个使用示例
[ ] 错误处理或故障排查指南

推荐包含(不扣分):
text
[ ] 预期输出说明
[ ] 多个场景示例
[ ] 参考文档链接
[ ] 使用场景 或 When to Use 部分

评分:/6



第 6 步:示例质量评估

示例密度计算:
text
总行数:_
代码块数量:_
密度:每 _ 行 1 个代码块

参考目标:每 5-30 行 1 个代码块
< 5 行/块:可能过于碎片化(短命令集或多命令速查除外)

40 行/块:需要更多示例

示例密度评分:
text
[3] 密度在 5-30 行/块范围内
[2] 密度略低(30-40 行/块)或略高(3-5 行/块)
[0] 密度严重不足(>40 行/块)或过高(<3 行/块)

每个示例质量评分(0-3 分):
text
[ ] 语言标签正确(bash, python 等)
[ ] 语法正确,命令可执行
[ ] 展示了预期输出或结果说明
[ ] 使用真实值(非 foo/bar/baz)
[ ] 无占位符(TODO, FIXME, xxx)
[ ] 自包含或有设置说明

0 分:broken 或有误导性
1 分:可用但简陋(无输出/上下文)
2 分:良好(正确,有输出或说明)
3 分:优秀(可直接复制,真实,覆盖边界)

示例质量得分 = 所有示例平均分 × 密度分 / 3 = /9



第 7 步:可执行性评估

核心问题:Agent 能否按照这些指令产生正确结果?

text
[3] 使用祈使句(运行 X、创建 Y)
非:可以考虑...或建议...或You might...

[3] 步骤顺序合理(前置条件在行动之前)

[2] 错误处理(说明失败时怎么做)

[2] 输出/结果描述(如何验证成功)

评分:/10



第 8 步:渐进式披露检查

text
[ ] SKILL.md 控制在 500 行以内
500

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 agent-skill-reviewer-1776010869 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 agent-skill-reviewer-1776010869 技能

通过命令行安装

skillhub install agent-skill-reviewer-1776010869

下载

⬇ 下载 skill-reviewer v0.1.0(免费)

文件大小: 30.49 KB | 发布时间: 2026-4-13 09:11

v0.1.0 最新 2026-4-13 09:11
- Initial release of the "skill-reviewer" tool for auditing Skill code quality against Anthropic's official guidelines.
- Provides a comprehensive checklist and scoring system covering structure, YAML metadata, description quality, task organization, instructions, example quality, and more.
- Includes a detailed workflow for both regular and strict audit modes, based on user intent.
- Offers templates for quick audits and full review reports, including publishability recommendations.
- Documents common critical, major, and minor issues, with clear steps for self-check and peer audit before publication.

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