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5分钟快速上手Yao Meta Skill从一句话工作流到可安装的Agent技能包【免费下载链接】yao-meta-skillYAO Yielding AI Outcomes. A rigorous engineering, evaluation, governance, and portability system for reusable agent skills.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ya/yao-meta-skillYao Meta SkillYAO Yielding AI Outcomes是一套开源的 Agent 技能工程系统你只需描述一段重复性的工作流它就能帮你生成结构清晰、可评测、可跨平台安装的 Agent Skill 技能包。无论是个人提效还是团队资产沉淀它都能把散落在聊天记录里的经验变成可复用的工程资产。它是什么解决什么问题大多数团队的宝贵流程知识散落在聊天记录、个人 Prompt 和口头习惯里。Yao Meta Skill 把这类隐性知识转化为可发现的技能包带清晰触发描述description的 SKILL.md可重复的执行流程一个包只做一件连贯的事可跨端分发的兼容产物支持 openai、claude、generic、vscode 等目标平台带治理证据的发布流程评测、审查、打包、安装模拟一步到位它的核心理念在 README.md 中一句话概括不是生成更多 Prompt 文本而是产出可复用的 AI 资产和真实可运行的成果。5分钟快速上手4步生成你的第一个技能包第1步准备环境1分钟本地运行需要 Python 3.11 或更新版本详见 Makefile。克隆仓库后只需安装测试依赖即可python -m pip install --requirement requirements-ci.txt如果暂不跑测试直接从第2步开始体验生成流程也完全没问题。第2步用一句话描述工作流1分钟项目的示例 examples/simple-note-cleanup/raw-workflow.md 展示了最原始的输入形态——就像这样开会后我把乱糟糟的笔记贴进聊天窗口让 AI 整理成带待办和决策点的干净摘要。然后使用统一创作 CLI scripts/yao.py 初始化一个技能包python3 scripts/yao.py init my-skill --description 整理会议笔记输出待办事项与决策点的干净摘要quickstart模式会先做一轮简短的意图对话参考 references/intent-dialogue.md把真实任务、期望输出、排除项、质量标准问清楚再生成文件——避免一句话需求变成一句话烂 Prompt。第3步校验触发描述1分钟技能包能不能被正确唤醒取决于 frontmatter 里的 description 写得准不准。触发用例集在 evals/trigger_cases.json用本地脚本即可评测python3 scripts/trigger_eval.py --description-file evals/improved_description.txt --cases evals/trigger_cases.json仓库内置了 train / dev / holdout 三层用例拆分详见 evals/README.md确保触发描述在没见过的提示词上依然稳定而不是只对训练用例有效。第4步打包并安装2分钟确认结构没问题后一键打包并模拟安装python3 scripts/yao.py package . --platform generic --output-dir dist python3 scripts/yao.py install-simulate . --package-dir distinstall-simulate会把 zip 解压到临时技能目录验证入口文件、manifest.json 和 agents/interface.yaml 都能正常加载——装到真实客户端之前先在沙箱里跑一遍避免装上了但不能用。想看完整案例4个分层的端到端示例examples/README.md 按复杂度提供 4 个完整示例每个都包含原始工作流 → 设计摘要 → 生成后的技能包三段式示例场景适合学习simple-note-cleanup个人笔记整理最小可用技能包长什么样team-frontend-review团队前端代码评审团队协作级技能 触发描述优化complex-release-orchestrator多步发布编排带脚本、输入输出样例的复杂包governed-incident-command受治理的事故指挥生命周期元数据、审查节奏等治理字段其中 examples/evolution-frontend-review/final/SKILL.md 展示了最终交付物一个带 Workflow 和 Output Contract 的精简评审技能配套 references/checklist.md 承接细节——这正是主文件保持精简、细节下沉到 references的设计原则见 references/resource-boundaries.md。想从零自己搭结构模板在 templates/basic_skill.md.j2基础版和 templates/complex_skill.md.j2进阶版。常见问题FAQQ它和普通帮我写个 Prompt有什么区别A普通 Prompt 是一次性的Yao Meta Skill 产出的是带触发评测、治理元数据owner、maturity、review cadence和多平台适配的可维护资产方法论详见 references/skill-engineering-method.md。Q支持哪些客户端A当前打包目标包括 openai、claude、generic、agent-skills-compatible 和 vscode见 manifest.json 中的target_platforms字段。Q我的技能包会越用越偏吗A2.0 引入了 SkillOps 循环元数据级的采纳漂移报告 自适应提案如 reports/adoption_drift_report.md只记录命令名和结果、不存原始内容帮你决定下一步该改文档、加评测还是打补丁。写在最后从一句话工作流到可安装的 Agent 技能包Yao Meta Skill 把关键动作压缩为 4 步init生成 → 意图对话 → 触发评测 → 打包安装模拟。中文读者可以从 docs/README.zh-CN.md 入手配合examples/里的 4 个分层示例5 分钟就能跑通自己的第一个技能包。【免费下载链接】yao-meta-skillYAO Yielding AI Outcomes. A rigorous engineering, evaluation, governance, and portability system for reusable agent skills.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ya/yao-meta-skill创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 5分钟快速上手Yao Meta Skill：从一句话工作流到可安装的Agent技能包
5分钟快速上手Yao Meta Skill从一句话工作流到可安装的Agent技能包【免费下载链接】yao-meta-skillYAO Yielding AI Outcomes. A rigorous engineering, evaluation, governance, and portability system for reusable agent skills.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ya/yao-meta-skillYao Meta SkillYAO Yielding AI Outcomes是一套开源的 Agent 技能工程系统你只需描述一段重复性的工作流它就能帮你生成结构清晰、可评测、可跨平台安装的 Agent Skill 技能包。无论是个人提效还是团队资产沉淀它都能把散落在聊天记录里的经验变成可复用的工程资产。它是什么解决什么问题大多数团队的宝贵流程知识散落在聊天记录、个人 Prompt 和口头习惯里。Yao Meta Skill 把这类隐性知识转化为可发现的技能包带清晰触发描述description的 SKILL.md可重复的执行流程一个包只做一件连贯的事可跨端分发的兼容产物支持 openai、claude、generic、vscode 等目标平台带治理证据的发布流程评测、审查、打包、安装模拟一步到位它的核心理念在 README.md 中一句话概括不是生成更多 Prompt 文本而是产出可复用的 AI 资产和真实可运行的成果。5分钟快速上手4步生成你的第一个技能包第1步准备环境1分钟本地运行需要 Python 3.11 或更新版本详见 Makefile。克隆仓库后只需安装测试依赖即可python -m pip install --requirement requirements-ci.txt如果暂不跑测试直接从第2步开始体验生成流程也完全没问题。第2步用一句话描述工作流1分钟项目的示例 examples/simple-note-cleanup/raw-workflow.md 展示了最原始的输入形态——就像这样开会后我把乱糟糟的笔记贴进聊天窗口让 AI 整理成带待办和决策点的干净摘要。然后使用统一创作 CLI scripts/yao.py 初始化一个技能包python3 scripts/yao.py init my-skill --description 整理会议笔记输出待办事项与决策点的干净摘要quickstart模式会先做一轮简短的意图对话参考 references/intent-dialogue.md把真实任务、期望输出、排除项、质量标准问清楚再生成文件——避免一句话需求变成一句话烂 Prompt。第3步校验触发描述1分钟技能包能不能被正确唤醒取决于 frontmatter 里的 description 写得准不准。触发用例集在 evals/trigger_cases.json用本地脚本即可评测python3 scripts/trigger_eval.py --description-file evals/improved_description.txt --cases evals/trigger_cases.json仓库内置了 train / dev / holdout 三层用例拆分详见 evals/README.md确保触发描述在没见过的提示词上依然稳定而不是只对训练用例有效。第4步打包并安装2分钟确认结构没问题后一键打包并模拟安装python3 scripts/yao.py package . --platform generic --output-dir dist python3 scripts/yao.py install-simulate . --package-dir distinstall-simulate会把 zip 解压到临时技能目录验证入口文件、manifest.json 和 agents/interface.yaml 都能正常加载——装到真实客户端之前先在沙箱里跑一遍避免装上了但不能用。想看完整案例4个分层的端到端示例examples/README.md 按复杂度提供 4 个完整示例每个都包含原始工作流 → 设计摘要 → 生成后的技能包三段式示例场景适合学习simple-note-cleanup个人笔记整理最小可用技能包长什么样team-frontend-review团队前端代码评审团队协作级技能 触发描述优化complex-release-orchestrator多步发布编排带脚本、输入输出样例的复杂包governed-incident-command受治理的事故指挥生命周期元数据、审查节奏等治理字段其中 examples/evolution-frontend-review/final/SKILL.md 展示了最终交付物一个带 Workflow 和 Output Contract 的精简评审技能配套 references/checklist.md 承接细节——这正是主文件保持精简、细节下沉到 references的设计原则见 references/resource-boundaries.md。想从零自己搭结构模板在 templates/basic_skill.md.j2基础版和 templates/complex_skill.md.j2进阶版。常见问题FAQQ它和普通帮我写个 Prompt有什么区别A普通 Prompt 是一次性的Yao Meta Skill 产出的是带触发评测、治理元数据owner、maturity、review cadence和多平台适配的可维护资产方法论详见 references/skill-engineering-method.md。Q支持哪些客户端A当前打包目标包括 openai、claude、generic、agent-skills-compatible 和 vscode见 manifest.json 中的target_platforms字段。Q我的技能包会越用越偏吗A2.0 引入了 SkillOps 循环元数据级的采纳漂移报告 自适应提案如 reports/adoption_drift_report.md只记录命令名和结果、不存原始内容帮你决定下一步该改文档、加评测还是打补丁。写在最后从一句话工作流到可安装的 Agent 技能包Yao Meta Skill 把关键动作压缩为 4 步init生成 → 意图对话 → 触发评测 → 打包安装模拟。中文读者可以从 docs/README.zh-CN.md 入手配合examples/里的 4 个分层示例5 分钟就能跑通自己的第一个技能包。【免费下载链接】yao-meta-skillYAO Yielding AI Outcomes. A rigorous engineering, evaluation, governance, and portability system for reusable agent skills.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ya/yao-meta-skill创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考