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triage故障分诊

Agent Skill

triage 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

297

周安装

12

GitHub Stars

2

下载量

93
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:triage(故障分诊)
来源仓库:https://github.com/ashe-li/agent-skills
仓库路径:skills/triage
安装命令:
npx skills add https://github.com/ashe-li/agent-skills --skill triage
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/ashe-li/agent-skills --skill triage

简介

triage 用于管理 learned skills 的生命週期,支持技能退役、状态审计与全局覆盖分析。

  • 可调用脚本检查技能健康度,识别重复功能与过时模块,并提供退役建议与日志记录。
  • 通过 npx skills add 命令安装,需确保相关脚本文件已正确部署并具有执行权限。
  • 使用前建议先运行 skill-health 命令获取整体视图,再决定技能调整策略。
  • triage 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

/triage — Skills Portfolio 分流管理

基於 skills-ecosystem-eval 的消融實驗結果,管理 learned skills 的生命週期。

Step 0: 檢查工具

確認 ~/.claude/scripts/skills-triage.sh 存在且可執行:

ls -la ~/.claude/scripts/skills-triage.sh

若不存在,提示使用者安裝:

skills-triage.sh 未找到。請先從 agent-skills repo 複製: ``bash cp ~/Documents/agent-skills/triage/skills-triage.sh ~/.claude/scripts/ chmod +x ~/.claude/scripts/skills-triage.sh ``

Step 1: 查看狀態

~/.claude/scripts/skills-triage.sh status

顯示已退役數量、清單、及審計日誌。

如果 /skill-health command 可用,建議先執行以取得 portfolio 全局視圖(重複覆蓋率、gap 分析),再決定退役優先順序。

Step 2: 退役 Skill

使用者提供 skill 名稱和原因時:

~/.claude/scripts/skills-triage.sh retire <name> "<reason>" <tier> <delta>
  • tier:T1(degraded)、T2(Q3 delta=0)、T3(其他)
  • delta:消融實驗的 delta 值

退役前確認:

  1. 讀取 skill 內容,摘要給使用者
  2. 確認使用者同意退役

退役前影響分析(依據:ITIL CMDB Reconciliation):

在使用者確認前,先執行影響分析,確認此 skill 是否被其他地方引用:

# 搜尋其他 skills 是否引用此 skill
grep -r "<skill-name>" ~/.claude/skills/learned/ --include="*.md" -l
# 搜尋 rules 中是否引用
grep -r "<skill-name>" ~/.claude/rules/ --include="*.md" -l 2>/dev/null
# 搜尋 CLAUDE.md 中是否引用
grep -r "<skill-name>" ~/.claude/CLAUDE.md 2>/dev/null
grep -r "<skill-name>" "$(pwd)/CLAUDE.md" 2>/dev/null

整理影響分析結果:

引用來源引用位置影響
(無引用)可安全退役
other-skill.md第 12 行退役後 other-skill 可能行為改變

若有引用存在,向使用者展示影響清單,讓使用者決定是否繼續退役。

Step 3: 復原 Skill

~/.claude/scripts/skills-triage.sh restore <name>

復原後驗證 skill 檔案回到 ~/.claude/skills/learned/

Step 4: 批次處理

當使用者提供消融數據(如 full-analysis.json)時:

  1. 讀取數據,篩選 delta < 0 的 skills
  2. 按 delta 絕對值排序
  3. 建立「退役 manifest」(依據:DAMA-DMBOK Completeness) 退役 manifest 格式: Skill Delta Tier 依賴關係 狀態 skill-a.md -0.23 T1 無 PENDING skill-b.md -0.10 T2 skill-c 引用 PENDING(需確認)

- 對每個待退役 skill 執行 Step 2 的影響分析(grep 搜尋引用) - 有依賴關係的 skill 標記 PENDING(需確認),不可批次自動退役 - 無依賴關係的 skill 可批次逐一確認後退役

  1. 逐一確認後退役,每次退役後更新 manifest 狀態:DONESKIPPED

Step 5: 退役後完整性驗證(依據:ITIL CMDB Reconciliation)

批次退役完成後,執行驗證確保退役動作已正確完成:

驗證已退役的 skill 不再出現於 learned/ 目錄:

# 對每個 manifest 中狀態為 DONE 的 skill,確認已不在 learned/ 中
ls ~/.claude/skills/learned/<skill-name>.md 2>/dev/null && echo "FAILED: 仍存在" || echo "PASS: 已移除"

驗證 RETIRED_LOG.md 已更新:

# 確認每個退役的 skill 名稱出現在 RETIRED_LOG.md 中
grep -c "<skill-name>" ~/.claude/skills/retired/RETIRED_LOG.md

退役驗證摘要(checklist-driven,依據:OpenAI Developer Community 共識):

Skilllearned/ 已移除RETIRED_LOG.md 已記錄驗證結果
skill-a.mdPASSPASSDONE
skill-b.mdFAILEDPASS需人工確認

驗證失敗項目需人工介入,不可視為退役完成。

關鍵路徑

路徑用途
~/.claude/skills/learned/活躍 skills
~/.claude/skills/retired/退役歸檔
~/.claude/skills/retired/RETIRED_LOG.md審計日誌
~/.claude/scripts/skills-triage.sh批次腳本

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

32.17%
按下载量换算30

Claude

31.41%
按下载量换算29

Cursor

17.76%
按下载量换算17

Gemini CLI

10.02%
按下载量换算9

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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