Xpersona
agentCLAWHUBUnverified

skill-medic

检查你安装的所有 AI Skill：列出完整清单、找出内容重复或互相冲突的 Skill、评估每个是否成熟可靠，并告诉你怎么处理（放心用/合并/删除）。当用户问"我有哪些 skill / 哪些重复了 / skill 有没有问题 / 该留哪个"时调用。创建新 Skill、单体质量自检、C 盘清理、代码审查或安全扫描、纯知识问答时不要调用。

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Updated

Oct 9, 2026

Version

0.1.2

Source

CLAWHUB

About

What it does, and when to use it.

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 2.5K 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
2.5K downloadsadoption · observed Oct 9, 2026
Latest release
0.1.2release · observed Aug 8, 2026
Handshake status
UNKNOWNsecurity

Install and run

Setup complexity: low.

clawhub skill install s171ezpm2b0hjzn2z4ww819jrn878gc2:skill-medic
  1. Install using `clawhub skill install s171ezpm2b0hjzn2z4ww819jrn878gc2:skill-medic` in an isolated environment before connecting it to live workloads.
  2. No published capability contract is available yet, so validate auth and request/response behavior manually.
  3. Review the upstream CLAWHUB listing at https://clawhub.ai/songzhou666/skill-medic before using production credentials.

Contract: missing

curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-songzhou666-skill-medic/snapshot"

Documentation

CLAWHUB

78,363 characters of source documentation, loaded on request.

Extracted files

5 files captured from the source.

SKILL.md

---
name: skill-medic
display_name: SkillMedic — Skill 健康检查与冲突检测
version: 0.4.18
description: 检查你安装的所有 AI Skill：列出完整清单、找出内容重复或互相冲突的 Skill、评估每个是否成熟可靠，并告诉你怎么处理（放心用/合并/删除）。当用户问"我有哪些 skill / 哪些重复了 / skill 有没有问题 / 该留哪个"时调用。创建新 Skill、单体质量自检、C 盘清理、代码审查或安全扫描、纯知识问答时不要调用。
tags: [skill-engineering, audit, conflict-detection, scoring, inventory]
language: zh-CN
---

# SkillMedic — Skill 健康检查与冲突检测

> 定位：检查你安装的全部 Skill —— 列出清单、找出重复和冲突、评估成熟度、给出处理建议
>
> 一句话：**你把 Skill 装了一堆，它帮你查清楚哪几个好用、哪几个重复、哪几个会打架、该留谁。**

---

## 触发契约

### 何时调用（应触发）

当用户表达以下任一意图时，应激活本 Skill：

- **盘点类**："检查一下我有哪些 skill" / "我装了什么 skill" / "列出所有 skill"
- **冲突检测类**："哪些 skill 重复了" / "skill 之间有没有冲突" / "会不会有两个 skill 抢着响应" / "谁和谁功能重叠"
- **质量评估类**："我的 skill 都靠谱吗" / "给所有 skill 打个分" / "哪个 skill 不好用"
- **综合处方类**："该保留哪些 skill" / "哪些 skill 该删" / "skill 优化建议"
- **增量审计类**："对比上次和这次的检查结果" / "增量检查 skill"
- **范围限定类**："只看 workspace 的 skill" / "检查全局 skill"

### 何时不要调用（反触发）

以下情况**不应激活**本 Skill，应路由到其他 Skill：

- 用户要**创建新 Skill** → 路由到 Skill 创建类 Skill
- 用户要检查**单个 Skill 的质量达标情况** → 路由到单体质量自检类 Skill
- 用户问**"skill 这个词是什么意思"** 等纯知识问答 → 不触发本 Skill
- 用户进行**C 盘清理** → 路由到系统维护类 Skill
- 用户进行**代码审查/安全扫描/调试** → 路由到平台对应的质量保障类 Skill
- 用户要求**具体的业务功能**（如"帮我扫描这个页面"）→ 路由到对应业务 Skill

---

## 状态机总览

```
MED_SCOPE → MED_ROSTER → MED_SORT → MED_CONFLICT → MED_VITAL → MED_RX → MED_DEBRIEF → MED_CLOSE
```

| 阶段 | 名称 | 职责 | 产出 |
|------|------|------|------|
| MED_SCOPE | 范围扫描 | 确定扫描范围，检查目录可读性 | 扫描范围声明 |
| MED_ROSTER | 清单盘点（轻量粗扫） | 只读 frontmatter + 目录树 + 静态指标，**禁止读正文全文** | Skill 清单 JSON |
| MED_SORT | 三维分类 | 按功能域/交互模型/生命周期状态分类 | 分类表 |
| MED_CONFLICT | 冲突检测 | 全量静态比对 + 按分组 LLM 确认证据 | 冲突矩阵 + 证据 |
| MED_VITAL | 评分 | 按分组批处理八维打分 | 评分表（含证据） |
| MED_RX | 综合研判 | 冲突矩阵 × 评分 → 处方建议 | 处方清单 |
| MED_DEBRIEF | 报告输出 | 生成并落盘检查报告（S3/S4 档含各功能域附录） | 检查报告 + 附录 |
| MED_CLOSE | 完成 | 汇总统计、清理临时文件 | 完成摘要 |

---

## 路由表（阶段 → Chunk）

| 当前阶段 | 加载的 Chunk |
|----------|-------------|
| 初始化（刚激活） | 01 |
| MED_SCOPE / MED_ROSTER | 01, 02 |
| MED_SORT | 01, 03 |
| MED_CONFLICT | 01, 04, 08 |
| MED_VITAL | 01, 05, 08 |
| MED_RX | 01, 06 |
| MED_DEBRIEF | 01, 07 |
| MED_CLOSE | 01（复用 07-reporter-agent，无独立 chunk） |
| 任意子 Agent 激活 | 01, 09（+ 对应阶段 chunk） |

> 详细执行细则见各 Chunk 文件。本文件仅保留触发契约 + 路由总览，避免膨胀。

---

## 深度参考（references/，渐进式披露第 3 层，按需查阅）

| 文件 | 用途 |
|------|------|
| `references/rubric-detail.md` | 八维评分细则（每维满分标准与扣分证据） |
| `references/score-keys.md` | 八维静态信号关键词表 |
| `references/conflict-catalog.md` | 五类冲突示例目录 |
| `references/anti-patterns.md` | 反模式清单（症状 / 危害 / 正确做法） |
| `references/faq-deep.md` | 深度 FAQ（11 题：边缘场景 / 工具兼容 / 安全合规） |
| `references/examples.md` | 各命令真实输出示例（场景 → 命令 → 输出片段） |
| `references/cli-guide.md` | CLI 工具层调用约定（定位 / 失败处理 / 禁止项） |

## 接力棒文件

- 路径：`.medic/_medic_baton.json`（本 Skill 专属目录，自动创建）
- 协议详见 `protocols/baton-protocol.md`

## CLI 工具层（强制走 CLI，不裸跑代码）

- 所有静态分析统一通过 `medic_tools/run.py` 执行（定位/调用/失败处理详见 `references/cli-guide.md`）
- 中间产物一律 `--save` 落盘到 `.medic/`；AI **禁止** `python -c` 内联、禁止绕过 CLI 自行分析

---

## 约束分层原则

| 层 | 覆盖范围 | 约束强度 |
|----|----------|---------|

README.md

# SkillMedic — Skill 健康检查与冲突检测

## 定位

检查你安装的全部 AI Skill（技能）：列出清单、发现内容重复或互相冲突的 Skill、评估每个 Skill 是否成熟可靠，并告诉你怎么处理。

**你把 Skill 装了一堆，它帮你查清楚哪几个好用、哪几个重复、哪几个会打架、该留谁。**

## 功能

- **全量清单**：扫描 workspace + 全局 Skill，产出统一清单
- **三维分类**：功能域 / 交互模型 / 生命周期状态
- **五类冲突检测**：同质（C1）/ 意图抢占（C2）/ 上下文膨胀（C3）/ 依赖（C4）/ 资源竞争（C5）
- **八维成熟度评分**：0-100 分，L0~L3 定级（放心用 / 基本能用 / 不太成熟 / 不建议用；**评级 = 可靠性/完成度，不是安全性**）
- **综合处方**：保留 / 合并 / 整改 / 移除 建议
- **检查报告**：结构化 Markdown 报告，含"对日常使用的影响"与"现在建议你做什么"

## 快速开始

```bash
# 工具自检
python .trae/skills/skill-medic/medic_tools/run.py ping <project_root>

# 扫描所有 Skill（--save 落盘中间产物到 .medic/）
python .trae/skills/skill-medic/medic_tools/run.py scan <project_root> --save

# 分析单个 Skill（<skill_name> 换成实际 Skill 名）
python .trae/skills/skill-medic/medic_tools/run.py analyze <project_root> <skill_name>

# 静态冲突候选（--save 落盘中间产物到 .medic/）
python .trae/skills/skill-medic/medic_tools/run.py conflict <project_root> --save

# 八维评分静态证据信号（供 LLM 打分；--save 累积落盘）
python .trae/skills/skill-medic/medic_tools/run.py score <project_root> <skill_name> --save

# 规则处方候选（--save 落盘中间产物到 .medic/）
python .trae/skills/skill-medic/medic_tools/run.py prescribe <project_root> --save

# 生成报告
python .trae/skills/skill-medic/medic_tools/run.py report <project_root>
```

## 版本

v0.4.18 — 四档规模分级策略（S1 精细≤20 / S2 标准21~80 / S3 摘要81~300 / S4 极限>300：候选降噪、摘要报告+每域附录、处方聚合按档自动启用，少则精多则省）；v0.4.17 候选降噪与摘要模式

## 依赖

- Python 3.10+
- 标准库（无需第三方依赖）

_meta.json

{
  "ownerId": "kn799bh9g8eq5n8nxav36av3d5879qr1",
  "slug": "skill-medic",
  "version": "0.1.2",
  "publishedAt": 1786179458306
}

references/anti-patterns.md

# 反模式清单

## 反模式 1：纯角色扮演，无流程控制

**症状**：SKILL.md 通篇是"你是一位 XX 专家，你要专业、严谨、全面"这类空泛道德式约束，没有编号步骤、没有阶段节点。

**危害**：把任务完全交给模型自由脑补，没有强制执行顺序。换一个场景就崩。

**正确做法**：任务拆成有序 Phase/Step 节点，每个节点有唯一目标和输入/产出。

## 反模式 2：只有输出模板，没有业务方法论

**症状**：Skill 只规定了输出长什么样（表格、报告格式），但没有说明如何得到这份结果。

**危害**：遇到模糊输入，模型直接编造数据填进模板。

**正确做法**：把信息抽取规则、冲突取舍标准、模糊点标记方法写进指令，模板只是最后一步的外壳。

## 反模式 3：缺信息直接脑补

**症状**：用户输入不完整时，Skill 不追问而直接编造缺失信息补齐。

**危害**：产出结果不可信，风险全部转移给用户。

**正确做法**：信息不足时停止执行，向用户明确列出还缺哪些材料，不编造。

## 反模式 4：无异常处理，单一路径

**症状**：Skill 只有一条理想路径，没有分支判断、没有 fallback。

**危害**：遇到异常输入（坏文件、编码错误、超长文档），直接崩溃或输出错误结果。

**正确做法**：设计分支逻辑：满足条件 A 走路径 A，条件 B 走路径 B；失败有回退方案。

## 反模式 5：无边界约束，上下文膨胀

**症状**：Skill 不限定可读文件范围、最大处理页数，常驻加载数万 token。

**危害**：随 Skill 数量增加，每轮对话 token 成本越来越高，整体能力被稀释。

**正确做法**：明确阈值、分层加载、超限拒绝。

## 反模式 6：无自检直接交付

**症状**：执行完直接输出结果，没有任何自查步骤。

**危害**：模型幻觉、遗漏、错算直接流入最终产物。

**正确做法**：交付前强制 checklist 自检：是否遗漏信息、是否编造内容、格式是否完整。

## 反模式 7：无触发契约，什么请求都接

**症状**：description 只写"能干什么"，不写"不能干什么"。

**危害**：别的任务也乱调用这个 Skill，污染上下文，导致路由混乱。

**正确做法**：同时写明"何时调用"和"何时不要调用"，降低误触发概率。

references/cli-guide.md

# CLI 工具层调用约定 — cli-guide

> 本 Skill 的所有静态分析（扫描/分类/冲突/评分信号/处方/报告）**必须**通过 CLI 工具层
> `medic_tools/run.py` 执行。AI 禁止绕过 CLI 自己写 Python 内联代码。

## 一、定位 CLI 目录（{CLI_DIR}）

```
1. 用 Glob 全局搜索（最可靠）：
   glob **/skill-medic/medic_tools/run.py

2. 多个结果时优先选择：
   - 不在 c:\Users\{user}\.trae-cn\ 路径下的（系统目录可能不是最新版）
   - 在项目所在盘符下的（如 e:\、d:\）

3. 定位后记下目录路径为 {CLI_DIR}，验证：ls {CLI_DIR}/run.py 确认存在
4. 后续所有调用统一：先 cd {CLI_DIR}，再 python run.py <action> ...
```

> **⚠️ project_root 铁律（与 cd 无关）**：`cd {CLI_DIR}` 只用于定位 run.py 脚本，**与 project_root 无关**。
> `project_root` 永远取 **AI 上下文中的会话项目根**（绝对路径显式传入，如 `e:/Mytest_skill`），
> 不随 cd 改变；**禁止用 `Get-Location` 的结果代替 project_root**（cd 后 Get-Location 得到的是 CLI_DIR，
> 会导致 scan/classify/report 以错误根目录产生空产物，`.medic/` 也会建错位置）。

## 二、统一调用方式

```powershell
cd {CLI_DIR}
python run.py <action> <project_root> [params] [--save]
```

**project_root 规则**：
- **永远取 AI 上下文中的会话项目根**（绝对路径显式传入），与 `cd {CLI_DIR}` 后的位置无关
- 不确定时，用 `Get-Location` 查看**会话启动目录**（非 cd 后的位置），再对照上下文确认项目根
- 路径用**正斜杠**（`e:/Mytest_skill`），避免反斜杠转义问题
- 路径含空格时用双引号包裹：`python run.py scan "e:/My Project"`

## 三、命令速查表

| action | 命令 | 产物（--save） | 阶段 |
|--------|------|---------------|------|
| ping | `python run.py ping <root>` | — | MED_SCOPE |
| scan | `python run.py scan <root> --save [--scope workspace\|global] [--extra-dir <path>...]` | `.medic/_medic_inventory.json`（--scope 限定扫描范围，用户限定"只看 workspace/global"时使用；--extra-dir 追加用户自定义 Skill 目录，可多次传入，scope 标记为 custom） | MED_ROSTER |
| analyze | `python run.py analyze <root> <skill>` | —（skill 支持 绝对路径 / 相对路径 / 目录名） | MED_ROSTER |
| categorize | `python run.py categorize <root> --save` | `.medic/_medic_classify.json` | MED_SORT |
| conflict | `python run.py conflict <root> --save` | `.medic/_medic_conflicts.json` | MED_CONFLICT |
| score | `python run.py score <root> <skill> --save` | `.medic/_medic_scores.json`（累积；skill 支持 绝对路径 / 相对路径 / 目录名） | MED_VITAL |
| prescribe | `python run.py prescribe <root> --save` | `.medic/_medic_rx.json` | MED_RX |
| report | `python run.py report <root>` | `.medic/skill_audit_report_*.md` + inventory | MED_DEBRIEF |
| diff | `python run.py diff <root> [last_inventory]` | —（缺省用 `.medic/_medic_last_inventory.json`） | 增量模式 |
| cleanup | `python run.py cleanup <root>` | 白名单清理临时中间产物（classify/conflicts/scores/rx/review；**保留 `_medic_baton.json` / `_medic_inventory.json` / `_medic_last_inventory.json`、历史报告与 S3/S4 档附录文件 `skill_audit_appendix_*.md`**——断点续跑 / 增量模式 / 历史对比的基础） | MED_CLOSE |

> **中间产物必须 --save 落盘**：每个阶段结束后，确认对应 `_medic_*.json` 已生成；
> 产物缺失即阻断，禁止跳过落盘直接进入下一阶段。

## 四、禁止事项（违规即流程违规）

- [禁止] 使用 `python -c "..."` / `python.exe -c "..."` 执行内联 Python（PowerShell 引号嵌套会 ParserError）
- [禁止] CLI 失败后放弃 CLI 自行写代码替代（按下方失败处理流程）
- [禁止] 在 PowerShell 中对路径/参数做手工转义拼接（用正斜杠 + 引号即可）
- [禁止] 用终端 `write` 命令写文件（那是 Write-Output 别名只打印不落盘；写 JSON 用 IDE Write 工具）

## 五、CLI 失败处理流程（强制）

```markdown
[P0 阻断] CLI 命令失败（ParserError/路径错误/FileNotFound）时，AI 不得自行写 Python 代码替代！

[正确] 失败处理流程：
1. 确认 {CLI_DIR} 路径是否正确（重新 Glob 搜索 run.py）
2. 确认是否先 cd 到了 {CLI_DIR}
3

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    }
  ]
}

Record generated Oct 9, 2026.

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