Skill Manager

管理 Skills 的完整生命周期：扫描、检查更新、升级、删除、经验层管理。

核心功能

1. 扫描审计: 扫描 Skills 目录，解析所有 SKILL.md 的 frontmatter 元数据
2. 版本检查: 并发查询 GitHub（通过 git ls-remote）比较本地和远程 hash
3. 状态报告: 生成状态报告，标识 outdated/current/unmanaged/error
4. 更新工作流: 引导 Agent 执行 Skill 升级
5. 库存管理: 列出、删除 Skills
6. 经验层管理: promote/pull 命令在层级间同步经验

启动流程（重要）

每次调用 skill-manager 时，必须首先执行以下流程确定 Skills 目录：

步骤 1: 检查配置

运行 python scripts/config.py get 检查是否已配置 Skills 目录。

步骤 2: 根据配置状态处理

情况 A - 已配置:

1. 向用户确认："将管理 <skills_dir> 中的 Skills，确认继续？"
2. 用户确认 → 继续执行操作
3. 用户拒绝 → 询问新路径，运行 python scripts/config.py set <new_path>

情况 B - 未配置:

1. 运行 python scripts/config.py detect 自动检测
2. 检测成功 → 向用户确认检测到的路径，确认后继续
3. 检测失败 → 询问用户 Skills 目录路径，然后运行 python scripts/config.py set <path>

示例对话

Agent: 检查 skill-manager 配置...
Agent: 已配置 Skills 目录: /Users/xxx/.claude/skills
Agent: 将管理该目录中的 Skills，确认继续？
User: 确认
Agent: [执行用户请求的操作]

Agent: 检查 skill-manager 配置...
Agent: 未找到配置，正在自动检测...
Agent: 检测到 Skills 目录: /Users/xxx/.claude/skills
Agent: 是否使用该目录？
User: 是
Agent: 已保存配置。[执行用户请求的操作]

注意: 不要探索当前工作目录来寻找 Skills，Skills 目录是用户专门存放 Skills 的位置，与当前项目无关。

---

使用场景

检查更新

触发方式:

• /skill-manager check
• "检查我的 Skills 是否有更新"
• "扫描 Skills 更新"

工作流:

1. Agent 运行 scripts/scan_and_check.py <skills_dir>
2. 脚本并发检查所有带有 source_url 的 Skills
3. 输出 JSON 格式的状态报告
4. Agent 向用户呈现结果

示例输出:

Skills 状态摘要
========================================
总计: 12 个 Skills
  - 最新: 8
  - 需更新: 2
  - 非托管: 1
  - 错误: 1

需要更新的 Skills:
  - yt-dlp: New commits available
    本地: abc123...
    远程: def456...

列出 Skills

触发方式:

• /skill-manager list
• "列出我的 Skills"
• "显示所有 Skills"

工作流:

1. Agent 运行 scripts/list_skills.py <skills_dir>
2. 输出表格或 JSON 格式的 Skills 列表

示例输出:

Name                   | Type     | Ver      | Description
-----------------------|----------|----------|------------------------------------------
md-to-pptx             | Standard | 1.0.0    | Markdown 转 PowerPoint 工具...
n8n-workflow-patterns  | Standard | 1.0.0    | n8n 工作流模式专家...
yt-dlp                 | GitHub   | 0.1.0    | YouTube 视频下载工具封装...
-----------------------|----------|----------|------------------------------------------
Total: 12 skills

更新 Skill

触发方式:

• "更新 [Skill 名称]"（在检查更新后）
• /skill-manager update <skill_name>

工作流:

1. Agent 从远程仓库获取新的 README
2. 对比新旧 README，识别变化（新功能、废弃参数等）
3. 重写 SKILL.md 反映新功能
4. 更新 source_hash 字段
5. 可选：更新 wrapper.py
6. 运行 skill-evolution 的 align_all.py 恢复用户经验

删除 Skill

触发方式:

• /skill-manager delete <skill_name>
• "删除 Skill: <skill_name>"

工作流:

1. Agent 运行 scripts/delete_skill.py <skill_name> <skills_dir>
2. 脚本显示 Skill 信息并请求确认
3. 可选：备份到 .skill-backup 目录
4. 执行删除

经验层管理

查看经验状态

触发方式:

• /skill-manager evo-status <skill_name>
• "查看 xxx 的经验状态"

工作流:

python scripts/evo_manager.py evo-status <skill_name> [--project <path>]

示例输出:

Skill: n8n-code-javascript
Project: /Users/xxx/my-project

Layers:
  [✗] Upstream
      Path: ~/.claude/skills-repo/skills/n8n-code-javascript/evolution.json
  [✓] Global
      Path: ~/.claude/evolutions/n8n-code-javascript/evolution.json
      Items: 5 total
        - preferences: 2
        - fixes: 2
        - contexts: 1
  [✓] Project
      Path: /Users/xxx/my-project/.claude/evolutions/n8n-code-javascript.json
      Items: 3 total
        - preferences: 1
        - fixes: 2

Merged Total: 8 items

提升经验到全局层

触发方式:

• /skill-manager promote <skill_name>
• "把这个项目的经验提升到全局"

工作流:

python scripts/evo_manager.py promote <skill_name> [--project <path>] [--fields f1,f2]

将当前项目的经验复制到全局层，供所有项目共享。

从全局层拉取经验

触发方式:

• /skill-manager pull <skill_name>
• "把全局经验拉到这个项目"

工作流:

python scripts/evo_manager.py pull <skill_name> [--project <path>]

将全局层的经验复制到当前项目，用于新项目初始化。

同步所有经验状态

触发方式:

• /skill-manager sync-evolutions
• "查看所有 Skills 的经验状态"

工作流:

python scripts/evo_manager.py sync [--skills-dir <path>] [--project <path>]

示例输出:

============================================================
Skills Evolution Status Summary
============================================================
Skills Directory: ~/.claude/skills-repo/skills
Project Path: /Users/xxx/my-project
Total Skills: 14

Summary:
  - Has upstream evolution: 2
  - Has global evolution: 5
  - Has project evolution: 3
  - No evolution data: 8

Skills Detail:
------------------------------------------------------------
Name                            Up   Glb   Prj  Total
------------------------------------------------------------
md-to-pptx                       -     ✓     -      3
n8n-code-javascript              -     ✓     ✓      8
n8n-code-python                  -     -     -      0
...
------------------------------------------------------------

脚本说明

脚本	功能	参数
config.py	配置管理	get|set <path>|detect|clear
scan_and_check.py	扫描并检查更新	<skills_dir> [--json|--summary|--table]
list_skills.py	列出所有 Skills	<skills_dir> [--json] [--verbose]
delete_skill.py	删除 Skill	<skill_name> <skills_dir> [--backup] [--force]
evo_manager.py	经验层管理	<command> <skill_name> [options]

evo_manager.py 命令

命令	功能
evo-status <skill>	查看经验分布状态
promote <skill>	项目经验 → 全局层
pull <skill>	全局经验 → 项目层
sync	查看所有 skills 经验状态

元数据依赖

此管理器依赖以下元数据字段：

字段	用途
source_url	远程仓库 URL（用于检查更新）
source_hash	本地记录的 commit hash
version	语义化版本号
evolution_enabled	是否启用经验进化

兼容性: 同时支持旧格式的 github_url 和 github_hash 字段。

状态说明

状态	含义
current	本地 hash 与远程相同，无需更新
outdated	远程有新的 commits
unmanaged	没有配置 source_url，无法检查更新
error	无法访问远程仓库
unknown	本地没有记录 hash

最佳实践

1. 定期检查: 建议每周运行一次 /skill-manager check
2. 备份删除: 删除重要 Skill 前使用 --backup 选项
3. 更新后对齐: 更新 Skill 后运行 skill-evolution 的 align_all.py 恢复经验
4. 版本控制: 使用 Git 管理 Skills 目录，便于回滚
5. 经验管理:
   • 新项目开始时运行 pull 获取全局经验
   • 项目结束时运行 promote 提升有价值的经验
   • 定期运行 sync 查看经验分布

与其他 Skill 的协作

• skill-factory: 创建的 Skills 自动包含生命周期管理所需的元数据
• skill-evolution: 更新后调用 align_all.py 恢复用户经验；共享 layered_merge.py
• skill-creator: 遵循相同的元数据规范