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# laohan Skill 创建·审计·修复·优化器 创建是生产能力，审计是只读诊断，修复是小范围纠错，优化才是实验性演进。先判断模式，再使用与风险相称的验证；不得把一次明确的小修复升级成完整优化项目。 ## 参考来源 当前借鉴 6 组上游来源。具体文件��最近核验 commit 记录在 [references/upstream-sources.json](references/upstream-sources.json)。修改本 Skill 自身或用户要求更新方法时，先运行 `scripts/check-upstreams.sh`；发现上游变化后阅读相关 diff，只吸收能改善本地真实行为的变化，不自动覆盖本地方法。 1. **anthropics/skills · skill-creator**（https://github.com/anthropics/skills） - 借鉴：渐进式披露（metadata→body→bundled 三层）、同条件 baseline 对比、盲比较、description 优化器、从 transcript 找重复工作、更新保持原名 - 核心理念：好的 skill 分三层渐进披露，不是一坨 2. **Agent Skills specification / best practices**（https://github.com/agentskills/agentskills） - 借鉴：frontmatter 公共规范、渐进式披露、真实经验优先、控制强度与任务脆弱性匹配、从执行轨迹删除无效步骤 - 核心理念：Skill 应补充 agent 缺少的领域经验，不重复常识；过度全面同样会降低效果 3. **mattpocock/skills · writing-great-skills**（https://github.com/mattpocock/skills） - 借鉴：触发分支、信息层级、完成条件、单一真源、去除 duplication/sediment/no-op - 核心理念：Skill 追求过程可预测，不追求所有输出相同；不同分支只加载各自需要的信息 4. **thananon/9arm-skills · debug-mantra/post-mortem/scrutinize**（https://github.com/thananon/9arm-skills） - 借鉴：verbatim recitation（首次一次+逐字+silent apply）、硬门控措辞、refuse to draft、跨 skill offer 非自动、先质疑意图、cite or it didn't happen - 核心理念：不确定就停下来，每个 claim 要有引用 5. **alchaincyf/darwin-skill + SkillLens / SkillOpt**（https://github.com/alchaincyf/darwin-skill） - 借鉴：9 维评分体系、反例黑名单 8 条、棘轮机制（git ratchet）、独立子 agent 复评、人在回路 5 阶段 - 核心理念：SkillLens 显示无 rubric 的 LLM 成对判断只有 46.4% 准确率，验证过的 meta-skill rubric 提升到 73.8%，仍不足以代替真实任务验证 6. **obra/superpowers · writing-ski...