Skill: mmlong818/skillforge (version 1.0.0)

--- name: skillforge description: | Generate production-grade Agent Skill packages through a structured 7-step pipeline: requirement analysis, architecture decisions, metadata crafting, body generation, quality audit, resource file creation, and usage documentation. Use when creating new Skills from scratch, upgrading low-quality Skills, or batch-producing Skills for a specific domain. Outputs a complete skill directory with SKILL.md, scripts/, references/, and templates/. --- # SkillForge — Agent Skill Generator Generate complete, production-ready Agent Skill packages via a 7-step pipeline. Each step has defined inputs, outputs, and quality constraints. ## Core Design Principles Apply these principles throughout all 7 steps: 1. **Concise is Key** — Context window is a public good. Only include knowledge the AI model does NOT already have. Challenge each paragraph: "Does this justify its token cost?" 2. **Description is the trigger** — Determines whether the Skill gets selected. Must include WHAT + WHEN. 3. **Progressive disclosure** — SKILL.md < 500 lines. Supporting files in scripts/, references/, templates/ loaded on demand. 4. **Code examples > text** — Prefer concise, runnable examples over verbose descriptions. 5. **Anti-patterns are essential** — Show what NOT to do using ❌/✅ contrast format. 6. **Imperative tone** — "Run" not "You should run". 7. **No auxiliary files** — No README.md, CHANGELOG.md. Skills are for AI agents, not humans. ## Pipeline Overview ``` User requirement → Step 1: Requirement deep analysis → Step 2: Architecture decisions → Step 3: Metadata (YAML frontmatter) → Step 4: SKILL.md body → Step 5: Quality audit + optimization → Step 6: Resource files (scripts/, references/, templates/) → Step 7: Usage documentation → Complete Skill package ``` Execute steps sequentially. Each step builds on previous outputs. ## Step 1: Requirement Deep Analysis Analyze the user's requirement. Output a structured document (2000-5000 chars). Read the full step prompt: `references/step-prompts.md` → Section "Step 1". **Output structure:** 1. Core positioning (name, one-line description, target users, value proposition) 2. Functional boundaries (core features as input→process→output triples, extensions, exclusions) 3. Usage scenarios (at least 5, each with: user request, expected behavior, output format) 4. **Knowledge gap analysis** (most critical): - AI already knows → exclude from SKILL.md - AI doesn't know → core content of SKILL.md - AI often gets wrong → needs anti-pattern examples 5. Dependencies and constraints ## Step 2: Architecture Decisions Make 5 key decisions. Read full prompt: `references/step-prompts.md` → Section "Step 2". | Decision | Options | |----------|---------| | Structure pattern | Workflow / Task-oriented / Guide / Capability | | Freedom level | High / Medium / Low | | Resource file plan | Table of files with paths, types, purposes, line counts | | Progressive disclosure | What goes in SKILL.md vs references/ vs scripts/ | | Quality assurance | Validation checklist, common errors, quality standards | Output a complete directory tree at the end. ## Step 3: Metadata Crafting Generate YAML frontmatter with optimized description. 1. Generate 3 candidate descriptions 2. Score each on: trigger precision (1-5), capability coverage (1-5), information density (1-5) 3. Select highest-scoring candidate Read full prompt: `references/step-prompts.md` → Section "Step 3". **description quality rules:** - 30-80 words, objective descriptive tone - Must include WHAT the skill does AND WHEN to use it - Every word must earn its place ## Step 4: SKILL.md Body Generation Generate the complete body (excluding frontmatter). Target: 150-450 lines. Read full prompt: `references/step-prompts.md` → Section "Step 4". **Structure (adapt as needed):** 1. Overview (2-3 sentences) 2. Core workflow (numbered steps or decision flow) 3. Detailed rules and instructions (domain-specific) 4. Code examples (✅ Good / ❌ Bad contrast format) 5. Edge case handling 6. Output format specification 7. Validation checklist (Markdown checkboxes) **Key constraints:** - No generic knowledge AI already has - No repetition of description content - Sections > 100 lines → split to references/ - All code examples must be complete and runnable ## Step 5: Quality Audit Audit the generated SKILL.md (Step 3 frontmatter + Step 4 body) against 10 dimensions, then output the optimized version. Read full prompt: `references/step-prompts.md` → Section "Step 5". **10-dimension scoring (1-10 each):** | # | Dimension | |---|-----------| | 1 | Description trigger precision | | 2 | Knowledge increment (only AI-unknown content) | | 3 | Code example quality (runnable, representative) | | 4 | Anti-pattern coverage (❌/✅ contrast) | | 5 | Structure clarity | | 6 | Progressive disclosure (<500 lines) | | 7 | Tone consistency (imperative throughout) | | 8 | Edge case handling | | 9 | Actionability (instructions directly executable) | | 10 | Completeness (no missing critical content) | Fix any dimension scoring below 8. Output optimized complete SKILL.md. ## Step 6: Resource File Generation Generate all supporting files planned in Step 2. Read full prompt: `references/step-prompts.md` → Section "Step 6". **Rules:** - Strictly follow Step 2 file plan — no omissions, no extras - If Step 2 says "no resource files needed" → skip this step - Every file must be complete — no `...` or `TODO` placeholders - Scripts must include shebang lines ## Step 7: Usage Documentation Generate usage guide with 4 sections: 1. **Installation** (1-3 sentences) 2. **Trigger examples** (at least 5 natural language requests) 3. **Iteration suggestions** (3-5 specific improvement directions) 4. **Validation checklist** (completeness checks with checkboxes) Read full prompt: `references/step-prompts.md` → Section "Step 7". ## Execution Workflow When a user requests Skill generation: 1. Collect requirement: skill name, target domain, core capabilities, usage scenarios (optional), notes (optional) 2. Execute Steps 1-7 sequentially, presenting each step's output to the user 3. After Step 5, write the final SKILL.md to disk 4. After Step 6, write all resource files to disk 5. After Step 7, present the complete skill package **File output structure:** ``` {skill-name}/ ├── SKILL.md ├── scripts/ (if planned) ├── references/ (if planned) └── templates/ (if planned) ``` ## Quality Gate Before delivering the final package, verify: - [ ] SKILL.md exists with valid YAML frontmatter (name + description) - [ ] description includes WHAT + WHEN, 30-80 words - [ ] SKILL.md body < 500 lines - [ ] All code examples are complete and runnable - [ ] Anti-patterns use ❌/✅ contrast format - [ ] Imperative tone throughout - [ ] All Step 2 planned resource files exist - [ ] No README.md, CHANGELOG.md, or auxiliary docs - [ ] No generic knowledge AI already has - [ ] Directory structure matches Step 2 plan

path: references/step-prompts.md
content: # SkillForge Step Prompts

Complete prompt templates for each step of the 7-step pipeline. SKILL.md references specific sections by step number.

## Table of Contents

- [System Context](#system-context)
- [Step 1: Requirement Deep Analysis](#step-1)
- [Step 2: Architecture Decisions](#step-2)
- [Step 3: Metadata Crafting](#step-3)
- [Step 4: SKILL.md Body Generation](#step-4)
- [Step 5: Quality Audit](#step-5)
- [Step 6: Resource File Generation](#step-6)
- [Step 7: Usage Documentation](#step-7)

---

## System Context

Set this as the system prompt (or prepend to Step 1) before starting the pipeline:

> You are an expert Agent Skills architect. You design production-grade Agent Skills following best practices from the Manus Skills ecosystem and the Agent Skills open standard.
>
> Core Design Principles:
> 1. Concise is Key — Context window is a public good. Only provide information the AI model doesn't already know. Challenge each paragraph: "Does this justify its token cost?"
> 2. Description is the trigger — It determines whether the Skill gets selected. Must include WHAT the skill does AND WHEN to use it.
> 3. Progressive disclosure — SKILL.md is the main entry (<500 lines). Supporting files in scripts/, references/, templates/ are loaded on demand.
> 4. Code examples > text explanations — Prefer concise, runnable examples over verbose descriptions.
> 5. Anti-patterns are essential — Show what NOT to do using ❌/✅ contrast format.
> 6. Imperative tone — "Run" not "You should run".
> 7. No auxiliary files — Do NOT include README.md, CHANGELOG.md, or other documentation. Skills are for AI agents, not humans.
>
> Your goal is to produce COMPLETE, ACCURATE, and PRODUCTION-READY output. Every section should be thorough and actionable.
> Always respond in the same language as the user's input.

---

<a id="step-1"></a>
## Step 1: Requirement Deep Analysis

**Input:** User's skill requirement (name, domain, core capabilities, scenarios, notes).

**Prompt:**

请对以上需求进行深度分析，输出结构化需求文档（2000-5000 字）。

### 输出结构

#### 1. 核心定位
- 名称（hyphen-case 格式）
- 一句话定位（20 字以内）
- 目标用户画像（谁会使用这个 Skill）
- 核心价值主张（这个 Skill 提供了什么 AI 模型原本不具备的能力）

#### 2. 功能边界
- **核心功能**（3-7 个）：每个功能用「输入 → 处理逻辑 → 输出」三元组描述
- **扩展功能**（可选增强）：列出但标注为非必需
- **明确排除**：这个 Skill 不做什么（防止 Skill 被错误触发）

#### 3. 使用场景（至少 5 个）
每个场景包含：
- 用户的原始请求（自然语言）
- Skill 的期望行为（步骤描述）
- 期望输出格式（代码/文档/结构化数据）

#### 4. 知识缺口分析
这是最关键的分析，决定了 SKILL.md 应该包含什么内容：
- **AI 已知**：列出 AI 模型在此领域已经掌握的知识（这些内容不应出现在 SKILL.md 中）
- **AI 不知道**：列出 AI 模型缺失的领域知识、特定流程、配置细节（这些是 SKILL.md 的核心内容）
- **AI 易犯错**：列出 AI 模型在此领域常见的错误模式（这些需要反面案例）

#### 5. 依赖和约束
- 外部工具/API 依赖
- 平台兼容性要求
- 性能/安全约束

---

<a id="step-2"></a>
## Step 2: Architecture Decisions

**Input:** Step 1 output (requirement analysis document).

**Prompt:**

基于以上需求分析，做出 5 个关键架构决策。

### 输出结构

#### 决策 1：结构模式
从以下模式中选择一个，并说明理由：
- **工作流型**（step-by-step）：适用于有固定流程的任务
- **任务型**（task-oriented）：适用于目标明确但路径灵活的任务
- **指南型**（guide）：适用于需要领域知识指导的任务
- **能力型**（capability）：适用于增强特定能力的任务

#### 决策 2：自由度级别
- **高自由度**：创意型任务，只提供原则和示例
- **中自由度**：有框架的灵活性，提供流程但允许变通
- **低自由度**：严格流程，提供精确脚本和参数

说明选择理由和具体约束规则。

#### 决策 3：资源文件规划

列出所有需要的资源文件。对每个文件，使用以下格式：

| 文件路径 | 类型 | 用途 | 大致行数 |
|----------|------|------|----------|
| scripts/validate.py | 脚本 | 验证输出格式 | ~50 |
| references/api-spec.md | 参考 | API 规格文档 | ~200 |

注意：
- 文件路径必须使用 `scripts/`、`references/`、`templates/` 前缀
- 如果不需要资源文件，明确写「无需额外资源文件」
- 不要规划 README.md、CHANGELOG.md 等辅助文件

#### 决策 4：渐进式披露策略

SKILL.md 必须控制在 500 行以内。明确划分：
- **SKILL.md 中包含**：核心工作流程、关键规则、精选代码示例（<500 行）
- **references/ 中包含**：详细参考文档、完整 API 规格、大型示例集
- **scripts/ 中包含**：可执行脚本、自动化工具
- **加载触发条件**：什么情况下需要读取哪个资源文件

#### 决策 5：质量保证方案
- 验证检查清单（3-5 项）
- 常见错误和修复方案
- 输出质量标准

#### 目录结构

最后，输出完整的目录结构树：
```
skill-name/
├── SKILL.md
├── scripts/
│   └── ...
├── references/
│   └── ...
└── templates/
    └── ...
```

---

<a id="step-3"></a>
## Step 3: Metadata Crafting

**Input:** Step 1 + Step 2 outputs.

**Prompt:**

生成 SKILL.md 的 YAML frontmatter 元数据。

### 任务

#### 第一步：生成 3 个候选 description

对每个候选 description 进行自评打分：

| 候选 | 触发精准度 (1-5) | 能力覆盖度 (1-5) | 信息密度 (1-5) | 总分 |
|------|-------------------|-------------------|----------------|------|
| A    |                   |                   |                |      |
| B    |                   |                   |                |      |
| C    |                   |                   |                |      |

评分标准：
- **触发精准度**：用户说什么时会触发这个 Skill？description 是否覆盖了这些触发词？
- **能力覆盖度**：description 是否完整描述了 Skill 的所有核心能力？是否包含了「做什么」和「何时用」？
- **信息密度**：每个词是否都有价值？是否有冗余表述？

#### 第二步：输出最终 YAML frontmatter

选择得分最高的候选，输出最终版本。

格式要求：
- 使用 ```yaml 标记
- name 字段使用实际的 skill 名称
- description 使用 30-80 词，客观描述性语气

```yaml
---
name: skill-name
description: |
  最优 description 内容
---
```

---

<a id="step-4"></a>
## Step 4: SKILL.md Body Generation

**Input:** Step 1 + Step 2 + Step 3 outputs.

**Prompt:**

现在生成 SKILL.md 的完整正文（不含 frontmatter，frontmatter 已在 Step 3 生成）。

### 核心原则

遵循 Manus Skills 最佳实践：
- **Concise is Key**：只包含 AI 模型不已知的领域知识。对每段内容自问：「AI 真的需要这个解释吗？」
- **控制长度**：SKILL.md 正文应控制在 **150-450 行**以内。超过 500 行的内容应拆分到 references/ 中。
- **祈使语气**：全程使用 "Run"、"Check"、"Ensure" 等祈使语气，而非 "You should run"。
- **代码示例 > 文字说明**：用简洁的可运行示例替代冗长的文字描述。
- **反面案例必备**：使用 ❌/✅ 对比格式展示常见错误和正确做法。

### 结构要求

根据 Step 2 的架构决策，组织以下内容（根据实际需要调整章节）：

1. **概述**（2-3 句话说明 Skill 的核心用途和工作方式）
2. **核心工作流程**（主要步骤或决策流程，使用编号列表或流程图）
3. **详细规则和指令**（领域特定的规则、约束、配置要求）
4. **代码示例**（正确示例 + 错误示例对比，使用 ❌ Bad / ✅ Good 格式）
5. **边界情况处理**（特殊情况的处理策略）
6. **输出格式规范**（如果 Skill 有特定的输出格式要求）
7. **验证检查清单**（使用 Markdown checkbox 格式）

### 关键约束

- 不要包含 AI 模型已经知道的通用知识（如基础编程概念、常见框架用法）
- 不要重复 description 中已有的信息
- 如果某个章节内容超过 100 行，考虑将详细内容移到 references/ 中，在 SKILL.md 中只保留摘要和「详见 references/xxx.md」的引用
- 确保所有代码示例都是完整可运行的，不要使用 `...` 省略号

请直接输出 SKILL.md 正文内容（Markdown 格式），不需要包裹在代码块中。

---

<a id="step-5"></a>
## Step 5: Quality Audit

**Input:** Step 3 frontmatter + Step 4 body (combined as the draft SKILL.md).

**Prompt:**

对以上生成的 SKILL.md（Step 3 的 frontmatter + Step 4 的正文）进行严格的质量审计，然后输出修复后的完整版本。

### 输出格式（严格遵守以下结构）

你的输出必须严格包含以下两个部分，且顺序不可调换：

#### PART A：评分卡

输出评分表格（10 个维度，每个 1-10 分）：

| 维度 | 分数 | 问题（如有） |
|------|------|-------------|
| 1. Description 触发精准度 | | |
| 2. 知识增量（是否只含 AI 不知道的内容） | | |
| 3. 代码示例质量（可运行、有代表性） | | |
| 4. 反面案例覆盖（❌/✅ 对比格式） | | |
| 5. 结构清晰度 | | |
| 6. 渐进式披露（<500 行，详细内容在 references/） | | |
| 7. 语气一致性（全程祈使语气） | | |
| 8. 边界处理 | | |
| 9. 可操作性（指令可直接执行） | | |
| 10. 完整性（无遗漏关键内容） | | |

对每个低于 8 分的维度，简要说明问题和修复方案（每个不超过 3 行）。

PART A 限制在 1500 字以内。不要在 PART A 中复制或引用 SKILL.md 的完整内容。

#### PART B：优化后的完整 SKILL.md

输出优化后的完整 SKILL.md（包含 YAML frontmatter + 正文）。

这是最终版本，将直接写入文件系统。确保所有 PART A 中发现的问题都已修复。

---

<a id="step-6"></a>
## Step 6: Resource File Generation

**Input:** Step 2 architecture decisions (resource file plan) + Step 5 final SKILL.md.

**Prompt:**

根据 Step 2 架构决策中的资源文件规划，生成所有配套资源文件。

### 关键规则

1. **严格按照 Step 2 中规划的文件列表生成**，不要遗漏也不要额外添加未规划的文件
2. 如果 Step 2 中明确写了「无需额外资源文件」，则输出「无需生成资源文件」即可
3. 每个文件内容必须完整、可直接使用，不要用 `...` 省略号或 `TODO` 占位符
4. 脚本文件必须包含 shebang 行（如 `#!/usr/bin/env python3`）

### 输出格式

对每个文件，按以下格式输出：

```
### FILE: `文件路径`
```

紧跟一个带语言标记的完整代码块。

#### 格式示例

```
### FILE: `scripts/validate.py`
```

```python
#!/usr/bin/env python3
import sys
# complete code
```

```
### FILE: `references/api-guide.md`
```

```markdown
# API Guide
Complete content...
```

格式要求：
- 每个文件必须以 `### FILE:` 标记开头
- 路径必须使用 `scripts/`、`references/`、`templates/` 前缀
- 紧跟一个带语言标记的完整代码块
- 不要生成 SKILL.md（已在 Step 5 中完成）
- 不要生成 README.md、CHANGELOG.md 等辅助文件

---

<a id="step-7"></a>
## Step 7: Usage Documentation

**Input:** All previous steps' outputs.

**Prompt:**

为此 Skill 生成使用说明。

### 输出要求

请严格按以下 4 个部分输出，使用 Markdown 格式：

#### 1. 安装说明
简要说明如何将此 Skill 安装到 AI 平台（1-3 句话）。

#### 2. 触发示例
列出至少 5 个用户可以说的自然语言请求来触发此 Skill。

每个示例必须用引号包裹，格式如下：
- "请帮我用 {skill-name} 完成 XXX"
- "我需要 XXX，请使用 {skill-name}"
- "帮我 XXX"

#### 3. 迭代建议
提供 3-5 条具体的迭代改进建议，说明如何根据使用反馈持续优化此 Skill。

#### 4. 验证清单
提供 Skill 包完整性的检查项，使用 checkbox 格式：
- [ ] SKILL.md 存在且包含有效的 YAML frontmatter
- [ ] description 包含「做什么」和「何时用」
- [ ] ...


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