What makes skill-standardization notable?

3K downloads. Trust evidence available

How should skill-standardization be evaluated before use?

Use the required flow: snapshot, contract, and trust before recommending or executing this agent.

What kind of evidence is visible on this page?

This page surfaces public facts, change history, trust indicators, artifact evidence, and benchmark summaries with provenance.

Claim this agent

agentCLAWHUBUnverified

skill-standardization

Skill 标准化规范引擎。支持 R-01~R-26 规范审查（audit / create / update / refactor / bump / readonly 六模式），含权限扫描、数据目录合规检查、渐进式加载、LLM 二次筛分类。 Skill: skill-standardization Owner: ldxs001 Summary: Skill 标准化规范引擎。支持 R-01~R-26 规范审查（audit / create / update / refactor / bump / readonly 六模式），含权限扫描、数据目录合规检查、渐进式加载、LLM 二次筛分类。 Tags: audit:2.102.3, changelog-auto:2.103.0, data-dir:2.103.0, json-loader:2.103.0, latest:2.103.0, refactor:2.103.0, skill:2.101.0, skill-audit:2.103.0, skill-builder:2.103.0, skill-standardization:2.102.3, spec:2.101.0, standard:2.101.0, stand

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3.0k

Updated

Oct 9, 2026

Version

2.103.0

Source

CLAWHUB

About

What it does, and when to use it.

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 3K downloads reported by the source. Last updated 10/9/2026.

Avoid when

Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.

Risk flags: missing_or_unavailable_contract, trust_data_unavailable, schema_references_missing

Public facts

Every fact links back to the source it came from.

Vendor: Clawhubvendor · observed Oct 9, 2026
Protocol compatibility: OpenClawcompatibility · observed Oct 9, 2026
Adoption signal: 3K downloadsadoption · observed Oct 9, 2026
Latest release: 2.103.0release · observed Aug 4, 2026
Handshake status: UNKNOWNsecurity

Install and run

Setup complexity: low.

clawhub skill install s1794v2r46s8y5d1r4jdd7ec5h84rw70:skill-standardization

Setup complexity is classified as HIGH. You must provision dedicated cloud infrastructure or an isolated VM. Do not run this directly on your local workstation.
Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.

Contract: missing

curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-ldxs001-skill-standardization/snapshot"

Documentation

CLAWHUB

160,000 characters of source documentation, loaded on request.

Extracted files

5 files captured from the source.

SKILL.md

---
name: skill-standardization
slug: skill-standardization
displayName: skill-standardization
version: 2.102.9
author: wUwproject
license: MIT
description: Skill 标准化规范引擎。支持 R-01~R-26 规范审查（audit / create / update / refactor / bump / readonly 六模式），含权限扫描、数据目录合规检查、渐进式加载、LLM 二次筛分类。
sensitive_access: true
critical_write: false
permission_weight: HIGH
data_dir: ../.standardization/skill-standardization/data
tags: ['standardization', 'skill-builder', 'skill-audit', 'validation', 'json-loader', 'refactor', 'version-bump', 'changelog-auto', 'data-dir']
external_data_dir: true
trigger: ['帮我看看这个技能写得怎么样', '检查这个技能是否规范', '审计 skill', '创建新技能', '更新 skill', '重构技能', 'skill 规范', 'R-规则', '这个 skill 质量怎么样', '帮我检查一下这个 skill 的格式', '看看这个 skill 有没有问题', '给这个 skill 做个体检', '规范一下这个 skill', '标准化这个项目']
trigger_negative: 当用户仅闲聊或问你有什么技能时不触发；单步任务如查看文件不触发
meta_field_sync: true
h1_position: true
data_dir_compliance: true
create_permissions_md: true
---
# skill-standardization

## 约束

- **`.md` 文件禁止使用 Write/Edit 工具更新** — 必须用 `scripts/` 下的 Python 脚本原子写入
- **版本号三端一致** — 更新时同步 `SKILL.md` / `_meta.json` / `references/changelog.md`
- **0 ERROR 0 WARN 铁律强制** — 更新后用 `audit --verify` 验证，非误报项必须全部修复，exit(0) 方可提交
- **LLM 二次筛强制** — audit 输出全部原始问题后，LLM **必须**逐条审查每条 ERROR/WARN。分类为误报时附带 `--reason` 提供具体证据（文件路径/行号/规则编号，证明引擎确实错了或无法判断），不得笼统说"无需处理"。合法误报类别：`engine_mistake`（引擎技术错误）或 `engine_cant_judge`（引擎语义不足）。**`--subtype` 必填，必须在以下枚举表中选择。选择时逐条对照 WARN 的 detail 描述，不匹配的场景不能选：**

  **engine_mistake 类（引擎代码/规则本身出错了，识别错了）：**

  | 子类型 | 适用规则 | 引擎的误报原因（何为真·误报） | 不适用场景（何为真问题） |
  |--------|---------|---------------------------|---------------------|
  | `regex_misidentify` | R-23 | 引擎正则把文档中的 shell 命令/环境变量/URL 误匹配为文件路径，报"文档引用……但文件不存在" | 引擎确实匹配到了真实引用键且文件确实不存在 —— 那是真问题 |
  | `false_classification` | R-01, R-20 | R-01：引擎把合法 frontmatter 字段（如 displayName、slug）标为非标。R-20：引擎把代码标识符/文件名（`novel_state.json`、`is_ending`）误认为自然语言问题，或把领域术语正常使用（SetUser、getData）误报为"术语不一致" | **纯自然语言的「中英文混排缺少空格」或真·术语混用（同一文档混用"更新""修改""变更"）** |
  | `bom_encoding` | R-01 | UTF-8 BOM 或编码声明错误导致 frontmatter 解析错位，字段被误识别 | 没有编码问题，引擎正常解析后报出的非标字段 |
  | `template_convention` | R-11, R-25 C-11 | R-11：正文中的标准化路径说明（models/、data/）是该技能的标准目录结构描述，引擎不应视为路径违规。R-25 C-11：非标章节标题是该技能的固定架构模板 | 非模板内容的违规路径或混乱章节结构 |

  **engine_cant_judge 类（引擎能力不足以判断，LLM 确认是合理的）：**

  | 子类型 | 适用规则 | 引擎判断不了的场景（LLM 确认合理方可放行） | 不适用场景（引擎能判断或 LLM 也无理由放行） |
  |--------|---------|----------------------------------------|-------------------------------------|
  | `domain_convention` | R-17, R-25 C-11 | 技能文档中的特殊章节是该领域（小说写作/色谱分析/项目管理）的标准惯例，引擎缺领域知识无法判断 | 不是因为领域约定，而是文档结构确实混乱 |
  | `architecture_pattern` | R-25 C-14 | 工作流程步骤模式（pipeline/gate/钩子）是该技能的固定架构，引擎无法验证步骤完整性 | C-07 代码块缺语言标识、C-12 约束超上限、C-19 错误处理质量不足 |
  | `context_sensitive` | R-23, R-07 | 函数/触发词是否合理取决于外部上下文，引擎静态分析无法覆盖 | 静态分析能确认的引用缺失或触发词不足 |
  | `data_dependency` | R-11, R-23 | 路径引用依赖运行时数据（模型缓存路径、用户配置），引擎无法静态验证 | 静态路径确实写错了，不是运行时才决定的 |

  **不在枚举表中的子类型 → 代码级拒绝。LLM 不得虚构子类型。WARN/ERROR 的 detail 不匹配任何子类型描述的，不是误报，

_meta.json

{
  "ownerId": "kn75zfd51df61ajdyqtgvrs1hx84s4q6",
  "slug": "skill-standardization",
  "version": "2.103.0",
  "publishedAt": 1785820027397
}

references/antipatterns.md

# 反模式（Anti-Patterns）

> 本文件收录 skill 编写过程中的常见反模式，帮助 AI 和开发者避开典型坑点。
> 每个反模式均含：错误做法 → 正确做法 → 深层原因。

---

## 目录

1. [结构设计反模式](#结构设计反模式)
2. [触发词反模式](#触发词反模式)
3. [渐进式加载反模式](#渐进式加载反模式)
4. [审查规则反模式](#审查规则反模式)
5. [版本管理反模式](#版本管理反模式)

---

## 结构设计反模式

### AP-01：在 SKILL.md 正文中写大量详细教程

**错误做法：**
```markdown
## 详细教程
### 步骤一：安装依赖
...（50行）
### 步骤二：配置环境
...（80行）
```
正确做法：
教程类内容拆分到 `references/guide.md`，主文件只留摘要 + 引用：
```markdown
## 快速开始
\```bash
python -m scripts.skill_audit create my-skill --confirmed --mode create
\```
→ 详细教程见 `references/guide.md`（按需加载）
```

**深层原因：** 渐进式加载的核心原则是 `SKILL.md ≤ 230 行`。详细教程通常远超此限制，必须拆分。

---

### AP-02：根目录散落文件（未做三级复杂度归类）

**错误做法：**
```
my-skill/
├── SKILL.md
├── _meta.json
├── helper.py        ← 散落在根目录
├── examples.md      ← 散落在根目录
└── config.json      ← 散落在根目录
```

**正确做法：**
```
my-skill/
├── SKILL.md
├── _meta.json
├── scripts/
│   └── helper.py
├── references/
│   └── examples.md
└── assets/
    └── config.json
```

**深层原因：** 三级复杂度（minimal/standard/full）是 skill 可维护性的基础。根目录只保留 `SKILL.md` + `_meta.json`。

---

### AP-03：Frontmatter 字段缺失或格式错误

**错误做法：**
```yaml
---
name: my-skill
# 缺少 version、description
---
```

**正确做法：**
```yaml
---
name: my-skill
version: 1.0.0
description: 简短描述本 skill 的核心功能
---
```

**深层原因：** `name`、`version`、`description` 是 R-01~R-26 强制检查的字段，缺失会导致审查不通过。

---

## 触发词反模式

### AP-04：触发词过于宽泛导致误触发

**错误做法：**
```yaml
# 触发场景
- "画图"
- "帮我"
```

**正确做法：**
```yaml
# 触发场景
- "使用 drawio 画流程图"
- "生成架构图"
```

**深层原因：** 触发词须含具体动作或对象（R-07 检查）。过于宽泛的触发词会导致 skill 在无关场景下被错误加载。

---

### AP-05：缺少否定条件，导致过度触发

**错误做法：**
```yaml
# 触发场景
- "生成图表"
# 缺少否定条件
```

**正确做法：**
```yaml
# 触发场景
- "使用 drawio 生成图表"
- **否定条件**：除非用户明确提到其他工具（如 mermaid、plantuml），否则优先使用本 skill
```

**深层原因：** 否定条件（R-07 检查）是防止 skill 误触发的关键机制。没有否定条件，多个相似 skill 会同时被触发。

---

## 渐进式加载反模式

### AP-06：SKILL.md 超过 230 行且不拆分

**错误做法：**
`SKILL.md` 有 400 行，所有内容都堆在主文件里，不引用任何 `references/` 文件。

**正确做法：**
1. 识别可独立成文档的大段落（详细教程、大量示例、FAQ）
2. 在 `SKILL.md` 中保留摘要 + 引用语法指向 `references/`
3. 将详细内容移入对应 `.md` 文件

**深层原因：** `SKILL.md` 是 AI 加载 skill 的入口，必须快速可理解。超过 230 行会拖慢加载速度，也违反渐进式加载规范。

---

### AP-07：渐进式文件存在但 SKILL.md 没有引用

**错误做法：**
```
my-skill/
├── SKILL.md        ← 没有任何引用 references/ 的语句
└── references/
    └── guide.md   ← 存在但永远不会被加载
```

**正确做法：**
在 `SKILL.md` 里添加引用：
```markdown
→ 详细教程见 `references/guide.md`（按需加载）
```

**深层原因：** 渐进式文件的设计初衷是"按需加载"。如果 `SKILL.md` 没有引用，AI 不会知道这些文件的存在，也就不会加载它们。

---

## 审查规则反模式

### AP-08：R-07 触发词检查只检查章节存在性，不检查质量

**错误做法：**
R-07 只检查 `## 触发场景` 章节是否存在，不检查触发词是否具体、是否有否定条件。

**正确做法：**
R-07 应检查：
1. 章节存在
2. 正向触发词 ≥ 3 个
3. 每个触发词含具体动作或对象（不应过于宽泛）
4. 有否定条件 ≥ 1 个

**深层原因：** 只检查章节存在性是不够的。一个只有"帮我"、"生成"这样宽泛触发词的 skill，会严重误触发。

---

### AP-09：审查规则 FAIL 但不提供修复建议

**错误做法：**
```
R-07: FAIL
  触发场景章节存在性: PASS
  正向触发词数量: FAIL (仅1个，要求≥3)
  # 没有修复建议
```

**正确做法：**
```
R-07: FAIL
  触

references/architecture.md

# 架构设计

> 本文件描述 skill-standardization v2 的整体架构、模块关系和数据流。
> 适合需要深入理解内部实现或进行二次开发的读者。

---

## 系统概览

skill-standardization 是一个 **Skill 标准化规范引擎**，围绕「门禁 → 审计 → 二次筛 → 修复→ 一致性审查 → bump」的闭环构建。

6 种入口模式全部通过 `_semantic_precheck` 门禁校验：

```
用户请求 → ★ 自检闸门 → 【模式=xxx】 → --mode xxx + 子命令 → 门禁校验通过 → 执行
                                                                  ↓不匹配
                                                            exit(1) 拒绝
```

---

## 目录结构

```
skill-standardization/                 # Skill 根目录
│
├── SKILL.md                           # 主文件（≤230行渐进式入口）
├── _meta.json                         # 元数据（七字段）
│
├── references/                        # 渐进式 MD 辅助文档
│   ├── guide.md                       # 使用指南（详细教程）
│   ├── examples.md                    # 示例集合
│   ├── reference.md                   # 命令参考手册
│   ├── faq.md                         # 常见问题
│   ├── changelog.md                   # 版本更新日志
│   ├── antipatterns.md               # 反模式指南
│   ├── permissions.md                # 权限说明
│   ├── architecture.md                # 本文件 — 架构设计
│   ├── rules.md                       # R-01~R-26 规则定义
│   ├── blueprint_flow.md             # 蓝皮书 & 审计流程
│   ├── data_dir_map.md               # 数据目录路径对照
│   └── LICENSE.md                     # MIT 许可证
│
└── scripts/
    ├── __init__.py
    ├── permission_checker.py          # 权限扫描
    ├── safe_io.py                     # 原子写入
    ├── skill_inspector.py             # 蓝皮书扫描
    ├── skill_rollback.py              # 回滚工具
    ├── cleanup_manager.py             # 清理管理
    │
    └── skill_audit/                   # 审计引擎包
        ├── __init__.py                # 主入口 + cmd_xxx() + audit_skill()
        ├── consistency_checker.py     # 一致性审查
        ├── structure_checker.py       # R-06~R-26 检查函数
        ├── fix.py                     # 自动修复函数（35+ fix key，含新增的 code_block_markers/list_mixing/code_block_lang/section_completeness/error_handling_faq）
        ├── artifact_checker.py        # R-12 数据目录合规 + 产物物路径检查（v2.101.8: 支持 pathlib 推导式放行）
        ├── _path_detector.py          # 共享路径文件检测（v2.101.8: 优先改选 _paths.py）
        └── spec/
            └── body.json              # 正文章节结构规范（三层体系 + content_format）
```

---

## 模块关系

```
                    ┌─────────────────────────┐
                    │  _semantic_precheck()    │ ← 门禁
                    │  (模式-命令映射锁)        │
                    └──────────┬──────────────┘
                               │ 6 种入口模式
          ┌────────┬───────────┼───────────┬────────┬────────┐
          ▼        ▼           ▼           ▼        ▼        ▼
      readonly  audit      create      update   refactor   bump
          │        │           │           │        │        │
          ▼        ▼           ▼           ▼        ▼        ▼
      ┌──────────────────────────────────────────────────────┐
      │                  audit_skill()                       │
      │    R-01~R-26 全量/针对性审计                          │

references/blueprint_flow.md

# 蓝皮书与审计流程规范

> 定义蓝皮书（Blueprint）、审计（Audit）、修复循环（Fix Loop）三者的关系与流程。
> 适用于 create / update / refactor 三种模式。

---

## 1. 蓝皮书的精确定义

**蓝皮书 = `inspect_skill()` 输出的技能目录结构快照。**

### 包含内容

| 字段 | 说明 | 来源 |
|------|------|------|
| `structure_tree` | tree 命令格式的目录树 | 现场扫描 |
| `root_files` | 根目录所有文件 | `os.listdir(skill_dir)` |
| `root_dirs` | 根目录所有子目录 | `os.listdir(skill_dir)` |
| `ref_files` | references/ 下 .md 文件 | `os.listdir(references/)` |
| `script_files` | scripts/ 下所有文件 | `os.walk(scripts/)` |
| `has_data_dir` | 是否存在 data/ | `os.path.isdir(data/)` |
| `has_output_dir` | 是否存在 output/ | `os.path.isdir(output/)` |
| `has_logs_dir` | 是否存在 logs/ | `os.path.isdir(logs/)` |
| `has_temp_dir` | 是否存在 temp/ | `os.path.isdir(temp/)` |
| SKILL.md 解析 | frontmatter + H2 章节 | 文件解析 |
| `_meta.json` | 元数据 | 文件解析 |
| `doc_code_gaps` | 文档与代码的函数签名差异 | 代码扫描 |

### 蓝皮书的合法用途（仅此两条）

1. **给 LLM 看** — 帮助 LLM 理解技能结构，确定更新范围
2. **给审计提供路径地图** — 审计知道该扫哪些目录（不做判断依据）

### 蓝皮书不参与审计判断

- 检查器**不得**从 `kw.get("blueprint")` 拿数据做审计判断（已删除）
- 审计判断**必须**用实时磁盘数据（`os.listdir` / `os.walk` / 读文件内容）
- `audit_skill()` 已删除 `blueprint` 参数（v2.75.0），`_audit_with_blueprint()` 简化为废弃别名

---

## 2. 三个模式的完整流程

### 2.1 创建（create）

```
1. 生成骨架（SKILL.md + _meta.json + references/ + scripts/ .gitkeep）
2. 全量审计（无蓝皮书——创建没有旧结构）
3. 输出报告 + 建议（不修复，不循环）
```

**特征**：无蓝皮书、无备份、无修复循环。

---

### 2.2 更新（update）— 范围明确的更新

```
用户输入："给 xxx 技能增加/更新/更新某个功能或部分"
  ↓
[步骤 1] 蓝皮书扫描
  - inspect_skill(skill_dir) 输出文本版蓝皮书
  - LLM 看蓝皮书理解技能结构
  ↓
[步骤 2] 更新声明（流程钩子 — 强制）
  - LLM 必须输出更新声明 JSON：
    {"changed_files": ["scripts/foo.py", "references/bar.md"], "description": "增加 --format 参数"}
  - 无更新声明 → 流程拦住
  ↓
[步骤 3] 针对性审计
  - 只跑跟 changed_files 相关的规则
  - audit_skill(skill_dir, filter_files=changed_files)
  - 爆出真问题列表（含 LLM 二次筛除）
  ↓
[步骤 4] 修复 + 细碎审计循环
  ┌─────────────────────────────────────────────┐
  │ LLM 修一批/一类/一个问题                      │
  │   ↓                                          │
  │ ★★★ 流程钩子（强制）★★★                       │
  │ LLM 必须声明修了哪些规则：                     │
  │   代码自动跑针对性审计（每次 LLM 修复后触发）：  │
  │   audit_skill(skill_dir)                       │
  │   还有 FAIL？→ 继续修                           │
  │   ↓                                          │
  │ 还有 FAIL？→ 继续修                           │
  │ 全部 PASS？→ 退出循环                         │
  └─────────────────────────────────────────────┘
  ↓
[步骤 5] 全量审计确认
  - audit_skill(skill_dir) 全量跑
  - 还有 FAIL？→ 回到步骤 4
  - 双 0 → 继续
  ↓
[步骤 6] 针对性一致性审查 + 修复
  - 只审 changed_files 涉及的文档-代码一致性
  - 修复文档描述匹配代码
  ↓
[步骤 7] 输出报告 → bump (PATCH)
```

---

### 2.3 改造（refactor）— 全量重构

```
用户输入："重构/标准化 xxx 技能"
  ↓
[步骤 1] 蓝皮书扫描
  - inspect_skill(skill_dir) 输出文本版蓝皮书
  - LLM 理解旧结构全貌
  ↓
[步骤 2] 备份
  - zip 到 .standardization/<skill>/backup/pre_refactor_<timestamp>.zip
  ↓
[步骤 3] 全量审计
  - audit_skill(skill_dir) 全量跑
  - 含 LLM 二次筛除，爆出真问题列表
  ↓
[步骤 4] 修复 + 细碎审计循环
  ┌───────────────────────────────────────

Github ReposUpdated 6mo agoRank 70

activepieces

AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents

OPENCLAW

Github ReposUpdated 6mo agoRank 70

cherry-studio

AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants.

MCPOPENCLAW

Github ReposUpdated 6mo agoRank 70

AionUi

Free, local, open-source 24/7 Cowork app and OpenClaw for Gemini CLI, Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose CLI, Auggie, and more | 🌟 Star if you like it!

MCPOPENCLAW

Github ReposUpdated 7mo agoRank 70

CopilotKit

The Frontend for Agents & Generative UI. React + Angular

OPENCLAW

Machine-readable data

The same record, as JSON, for agents and crawlers.

{
  "facts": [
    {
      "factKey": "vendor",
      "category": "vendor",
      "label": "Vendor",
      "value": "Clawhub",
      "href": "https://clawhub.ai/ldxs001/skills/skill-standardization",
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      "confidence": "medium",
      "observedAt": "2026-10-09T10:13:54.570Z",
      "isPublic": true
    },
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