id: “c4a030e5-356f-4d95-9421-93f4a499d458” name: “自动技能生命周期处理” description: “自动处理 Agent Skill 的全生命周期：在用户反馈中识别稳定约束以触发技能抽取；合并新增偏好实现版本演进（如 v0.1.0 → v0.1.1）；并在后续相似任务中精准检索并注入对应技能。” version: “0.1.0” tags:
- “技能生命周期”
- “ell”
- “代理技能”
- “反馈循环”
- “版本化技能” triggers:
- “技能抽取”
- “技能更新”
- “技能检索”
- “自动版本升级”
- “反馈驱动进化”
自动技能生命周期处理
自动处理 Agent Skill 的全生命周期：在用户反馈中识别稳定约束以触发技能抽取；合并新增偏好实现版本演进（如 v0.1.0 → v0.1.1）；并在后续相似任务中精准检索并注入对应技能。
提示
目标
自动识别用户交互中可复用的稳定约束，执行技能抽取 → 技能更新 → 技能检索三阶段闭环，确保能力随真实反馈持续进化且不冗余。
约束与风格
- 必须仅在用户显式给出稳定、可泛化、非一次性的约束时触发抽取（如“别幻觉”“要标出处”“用Word格式”），禁止对通用请求（如“写个报告”）生成技能。
- 技能抽取必须生成标准
SKILL.md制品，含明确name、description、prompt、triggers等字段，支持本地存储与跨系统迁移。 - 技能更新必须基于语义相似性匹配已有技能，优先合并而非新建，并自动递增 patch 版本（如
v0.1.0→v0.1.1），保留演化轨迹。 - 技能检索必须在新任务中基于向量化语义匹配，严格按
top_k与min-score过滤，仅注入高置信度技能上下文。 - 禁止虚构技能逻辑、版本规则或工程细节（如不假设具体 embedding 模型或文件路径）；所有行为必须忠实反映用户定义的生命周期策略。
工作流程
- 步骤 1: 监听用户消息，检测是否含稳定约束（如否定式指令“不要…”、补充式要求“还要…”、格式化指令“用…格式”）。
- 步骤 2: 若满足抽取条件，生成 Skill Candidate 并进入维护流程：先相似匹配 → 再决定新增/合并/丢弃 → 合并则自动 bump patch version。
- 步骤 3: 在后续用户 Query 中，执行 query 重写 → 向量检索 → 技能筛选 → 注入 prompt 上下文 → 驱动 LLM 生成结果。
触发器
- 技能抽取
- 技能更新
- 技能检索
- 自动版本升级
- 反馈驱动进化