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仓颉:书籍与长内容转 Skill

把书籍、长视频、播客和课程中的知识整理为可调用的能力资料,保留来源索引、方法说明与验证材料。

开源精选知识加工63 个文件11,347 Stars浏览次数 0kangarooking/cangjie-skill MIT版本 a28de55
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正文

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methodology/03b-stage1.6-promotion-gate.md

为什么需要这一步

阶段 1.5 回答的是"这个候选是否值得保留"(知识验证)。它没有回答第二个问题: 它是否值得成为一个独立、可发现、可安装的 Skill(产品化验证)。

把每个通过验证的知识点都变成独立 Skill,会制造安装负担、命名理解成本和相邻能力 之间的触发竞争(《纳瓦尔宝典》样本因此产出 19 个 Skill,这是真实读者反馈"Skill 太多"的直接来源)。晋级门把"知识保留"和"Skill 数量"解耦:未晋级的方法完整保留 为来源路由入口内的能力卡,不会被删掉,也不会失联。

五条判据

一个候选只有同时满足以下条件,才有资格成为晋级 Skill:

# 判据 问题 要求
1 独立意图 用户会不提书名、单独提出这个任务吗? 必须通过
2 独立契约 有自己的输入、步骤、输出和完成标准,不只是一个观点或术语? 必须通过
3 独立运行 不加载全书或多个兄弟能力也能正确执行? 必须通过
4 独立复用 预计会在多个任务/项目中重复调用,或需要被其他 Skill 组合? 与 5 至少 1 条通过
5 独立评测 能写出明确的正向、负向、近邻和输出断言? 与 4 至少 1 条通过

执行步骤

  1. 对 verified.md 中每个单元逐条评审五条判据,记录布尔结果与一句话理由; reference / needs_review 不进入晋级门;前者落实到参考文件,后者先补来源/条件/验证。单处完整机制通过新版三关后与其他 verified 候选平等参与,不因语境数量再被拦截。
  2. 把结果写入 Capability Bundle(verified.yaml)中该能力的 promotion 字段:
    • 通过 → destination: promoted
    • 未通过 → destination: router(保留为能力卡,经来源路由入口访问)
  3. 检查预算: 可发现入口总数(1 个来源路由入口 + 晋级 Skill 数)默认软预算 8。 超出时按预期调用频率、跨场景复用、独特性、证据强度和触发可分性排序, 超出预算的候选先降为能力卡;只有用户明确选择 exhaustive 且验证证明不能安全合并时才允许超过;
  4. 同步 destinations.json: 每个 active 能力恰好一个主要去向(promoted_to 或 served_by)。

硬规则

  • 不能为了卡数量,把输出契约不同的能力强行拼成一个模糊 Skill;
  • 未晋级候选不进入 rejected/,它们通过了知识验证,只是不单独发现;
  • 晋级 Skill 与来源路由入口必须互有近邻负例(阶段 4 验证),避免同一请求双触发;
  • 晋级判定的目标函数是: 用最少的可发现入口覆盖最多的高价值用户意图,同时不让任何能力失联。

split-on-evidence

single-first 不是单向门。当出现以下证据时,可把能力卡提升为独立 Skill:

  1. 用户显式请求(cangjie.py replan-output --dry-run 生成 side-by-side 预览);
  2. 用户自愿导出的本地路由记录(默认关闭,只记 capability_id 与时间戳);
  3. 社区反馈聚合(issue / 反馈表中"我希望 X 能单独触发"的诉求)。

任何情况下都不得在用户不知情时上报使用数据。拿不到证据就诚实保持现状,不用猜测代替证据。

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医疗 AI · 产品与独立开发

刘浩南

关注医疗 AI 从 demo 到真实落地,聚焦产品化、商业化与院内工作流效率提升。

12年医疗产研经验,大湾区头部医疗AI公司前产品总监,独立开发者

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