Skill Compounding

SKILL.md

# skill-compounding

> **借鉴来源**：Multica (multica-ai/multica) 的 Reusable Skills 机制
>
> 每一个成功的解决方案，都应该成为团队未来可复用的技能。
> 技能随使用次数增加而积累，形成团队能力的复利。
>
> **核心理念**：不要每次遇到相同问题都重新摸索。

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## 触发条件

满足以下任一场景时激活：
- 成功解决了一个非平凡问题
- 发现了一个通用的解决方案（可以跨项目复用）
- 用户明确要求"把这个流程固化下来"
- 某个模式出现了 2 次以上

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## 工作流程

### Phase A：识别可复用的模式

问自己：
```
[compounding-check]
- 这个问题未来还会出现吗？
- 这个解决方案是否可以泛化？
- 这个流程是否有其他人需要？
- 沉淀为 Skill 的成本 vs 收益？
```

如果 >= 2 个"是"，就值得沉淀。

### Phase B：提取为 Skill

创建 Skill 目录结构：

```
skills/<skill-name>/
├── SKILL.md          # 核心文档（必须）
├── examples/         # 示例（可选）
├── templates/        # 模板（可选）
└── TOOLS.md         # 工具配置（可选）
```

SKILL.md 必须包含：

```markdown
# <Skill 名称>

## 何时使用
[一句话描述触发条件]

## 工作流程
[步骤 1]
[步骤 2]
[...]

## 输入/输出
- 输入：
- 输出：

## 限制与注意事项
[任何已知限制]

## 触发命令
[触发这个 Skill 的用户说法示例]
```

### Phase C：注册到 Skill 索引

将新 Skill 添加到 `skills/quick-reference.md`（如果有），或者在 `SOUL.md` 的技能分层架构中声明。

### Phase D：持续迭代

每次使用这个 Skill：
- 如果发现问题 → 更新 SKILL.md
- 如果有新场景 → 扩展 SKILL.md
- 如果发现更优解 → 重写对应部分

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## Skill 生命周期

```
发现 → 提取 → 使用 → 迭代 → 传播
  ↑_____________________________|
        反馈驱动改进
```

---

## 质量标准

一个好的 Skill 应该满足：

| 标准 | 描述 |
|------|------|
| **可独立运行** | 不依赖其他 Skill 的上下文 |
| **触发条件明确** | 用户能说清楚什么时候该用它 |
| **验收标准清晰** | 完成后有可验证的结果 |
| **限制已说明** | 已知的不适用场景 |
| **有真实案例** | 至少验证过 1 次真实使用 |

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## 与 Multica Skills 的对比

| 维度 | Multica | OpenClaw |
|------|---------|----------|
| 存储位置 | 云端/团队共享 | 工作区 skills/ |
| 触发方式 | Issue 路由 | Skill 索引 + 手动 |
| 复用方式 | 团队共享 | 本地/可导出 |
| 积累可见性 | 团队面板 | quick-reference.md |

**OpenClaw 的优势**：更轻量，不需要服务器，直接文件系统管理。

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## 触发命令

"把这个沉淀为 Skill"、"把这个流程记下来，以后复用"、"以后遇到 XXX 就用这个方案"

## 下一跳（Skill 链式调用）

skill-compounding 是**技能沉淀技能**，通常在其他技能链末端触发：

`
skill-compounding → 沉淀完成后回到原技能链
`

**典型触发路径**：
- rainstorming Step 4 完成后 → 检查是否值得沉淀
- conductor Implement 阶段交付后 → 检查是否有可复用成果
- gent-teams 审查后发现通用模式 → 沉淀为 Skill
- 
efactoring 重构完成后 → 沉淀重构后的模式

**不适用**：纯一次性任务、商业敏感内容、个人偏好类内容。