Agent Skills

用于沉淀对 AI coding 和 agent 工作流有帮助的 skills。这里既可以放自己创建的 skills，也可以放从其他优秀实践中学习、整理、改写后的 skills。

当前包含一个中文优先的 skill：llm-batch-prompting，用于为批量大模型调用场景生成稳定、可复用、可校验的 XML Prompt Contract。

另有 public_skills_learn/ 用于记录热门 skill 方向和学习笔记；SKILL_IMPORT_GUIDE.md 记录 Codex、Cursor、Trae 的导入和适配方式。

仓库结构

.
├── README.md
├── SKILL_IMPORT_GUIDE.md
├── public_skills_learn/
│   ├── README.md
│   ├── fullstack-feature-planner.md
│   ├── llm-eval-designer.md
│   └── rag-system-review.md
└── skills/
    └── llm-batch-prompting/
        ├── SKILL.md
        ├── agents/
        │   └── openai.yaml
        ├── references/
        │   ├── evaluation-checklist.md
        │   ├── prompt-writing-checks.md
        │   └── xml-prompt-template.md
        └── scripts/
            └── validate_prompt_contract.py

新增 skill 时，统一放在 skills/<skill-name>/ 下。仓库根目录尽量只保留仓库级说明和 skills/ 目录，避免把单个 skill 的实现文件散落在根目录。

候选 skill 或外部学习笔记先放 public_skills_learn/；只有真正可触发、可安装的 skill 才进入 skills/。

Skills

Skill	说明	路径
llm-batch-prompting	批量大模型调用场景下的中文 XML Prompt Contract 设计与检查	skills/llm-batch-prompting/

学习文档

文档	说明
SKILL_IMPORT_GUIDE.md	Codex、Cursor、Trae 三类 coding 工具的导入和适配方式
public_skills_learn/llm-eval-designer.md	LLM eval 设计候选 skill 学习文档
public_skills_learn/fullstack-feature-planner.md	全栈功能规划候选 skill 学习文档
public_skills_learn/rag-system-review.md	RAG 系统审查候选 skill 学习文档

Skill: llm-batch-prompting

用于把批量处理任务转成稳定的 XML prompt 模板，适合分类、抽取、打标、评分、摘要、改写、实体标准化和质检等场景。

它重点解决：

• 如何用 <background>、<role>、<task>、<requirements>、<examples> 等 XML 标签组织 prompt。
• 如何定义输出 schema、兜底策略、边界样本和人工复核规则。
• 如何检查 prompt 是否适合批量复用，而不是只在单条样本上表现正常。
• 如何用小样本评测验证 JSON 可解析率、schema 通过率和业务规则一致性。

使用方式

在支持 skills 的 Codex 环境中安装或引用本仓库后，可以直接要求模型使用对应 skill：

使用 llm-batch-prompting，帮我为一批用户反馈分类任务设计一个中文 XML prompt，要求输出 JSON schema，并给出 5 条示例和上线前检查清单。

也可以直接阅读：

• skills/llm-batch-prompting/SKILL.md：主工作流。
• skills/llm-batch-prompting/references/xml-prompt-template.md：XML Prompt Contract 模板。
• skills/llm-batch-prompting/references/prompt-writing-checks.md：Prompt 写作与自查规范。
• skills/llm-batch-prompting/references/evaluation-checklist.md：上线前评测清单。

本地校验

校验 skill 结构：

python3 /path/to/quick_validate.py skills/llm-batch-prompting

校验某个 prompt 文件是否包含核心 XML 标签：

python3 skills/llm-batch-prompting/scripts/validate_prompt_contract.py path/to/prompt.md

设计原则

• 可扩展：每个 skill 独立成目录，便于后续继续添加、迁移和维护。
• 可学习：可以吸收外部优秀实践，但要整理成适合本仓库使用的结构和说明。
• 中文优先：主文档、模板和检查清单默认面向中文业务场景。
• Prompt 优先：只关注 prompt 写法和检查，不绑定具体 API 请求格式。
• 批量稳定：每条输入自包含上下文，输出结构固定，异常和边界情况有明确处理规则。
• 可评测：prompt 上线前必须通过小样本评测和格式检查。