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数据分析

skill-optimizer

Analyzes AI conversation logs to evaluate skill performance and generate optimization suggestions. Use when user mentions "优化技能", "迭代技能", "skill optimization...
Analyzes AI conversation logs to evaluate skill performance and generate optimization suggestions. Use when user mentions "优化技能", "迭代技能", "skill optimization...
rampagepeter
数据分析 clawhub v1.0.0 1 版本 99906.2 Key: 无需
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概述

技能优化助手

Overview

通过分析用户与 AI 的真实对话记录,对比技能的设计意图与实际表现,结合技能设计最佳实践,输出可落地的优化方案。

When to Use

  • 用户提供了一段对话记录,想分析某个技能的实际效果
  • 用户说"优化技能"、"迭代技能"、"分析技能表现"
  • 用户想改进某个技能但不确定从哪里入手

不适用于:

  • 从零创建新技能
  • 与技能无关的对话分析

Workflow

Phase 1: 收集输入

  1. 获取对话内容:用户直接粘贴文本,或提供文件路径(读取文件)
  2. 确定目标技能:
    • 用户明确告知 → 直接使用
    • 用户未告知 → 从对话内容中推断技能名称,向用户确认
  3. 读取目标技能的 SKILL.md 原始文档

Phase 2: 分析

从以下维度对比分析:

2.1 触发与意图匹配

  • 技能是否在正确的场景被触发
  • description 中的触发词是否覆盖了实际使用场景
  • 是否存在误触发或漏触发

2.2 流程执行

  • SKILL.md 中定义的工作流是否被完整执行
  • 哪些步骤被跳过、乱序或重复
  • 流程中是否有冗余或缺失的环节

2.3 输出质量

  • 实际输出是否符合技能设计的预期格式和内容
  • 输出是否对用户有实际帮助
  • 是否存在信息过多或过少的问题

2.4 交互体验

  • 与用户的交互是否流畅自然
  • 是否在该问的时候问了、不该问的时候没问
  • 引导用户的方式是否清晰

2.5 指令有效性

  • SKILL.md 中哪些指令被 AI 准确执行
  • 哪些指令被忽略或误解
  • 指令的表述是否足够明确

Phase 3: 输出报告

按以下结构输出分析报告:

## 技能分析报告:[技能名称]

### 基本信息
- 技能名称:
- 分析对话轮数:
- 技能版本:

### 总体评估
一段话概括技能的整体表现。

### 各维度分析

#### 触发与意图匹配
- 现状:...
- 问题:...
- 建议:...

#### 流程执行
- 现状:...
- 问题:...
- 建议:...

#### 输出质量
- 现状:...
- 问题:...
- 建议:...

#### 交互体验
- 现状:...
- 问题:...
- 建议:...

#### 指令有效性
- 现状:...
- 问题:...
- 建议:...

### 优化建议汇总
按优先级排列的具体修改建议,每条包含:
1. 修改位置(SKILL.md 的哪个部分)
2. 当前内容
3. 建议修改为
4. 修改理由

Phase 4: 确认与执行

  1. 将报告呈现给用户
  2. 询问用户确认哪些建议需要执行
  3. 用户确认后,直接修改目标技能的 SKILL.md
  4. 修改完成后展示变更摘要

Common Mistakes

问题解决
------------
仅凭一次对话就下结论在报告中注明样本量,建议用户提供更多对话
建议过于笼统每条建议必须指向 SKILL.md 的具体位置和具体改法
忽略技能的设计意图先理解原始设计再评判,避免偏离技能定位
一次改太多建议分批迭代,每次聚焦最关键的 2-3 个改进点

版本历史

共 1 个版本

  • v1.0.0 当前
    2026-03-29 14:27 安全 安全

安全检测

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安全,无风险
查看报告

腾讯云安全 (Sanbu)

安全,无风险
查看报告

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