skill-optimizer

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name: skill-optimizer description: >- 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", "improve skill", or provides a conversation log for skill analysis. metadata: author: peterpan version: '1.0' title: 技能优化助手 description_zh: 分析 AI 对话记录，评估技能表现，生成优化建议并执行修改

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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 |