skill-interview-builder（技能面试构建者）

Skill访谈式构建器

引导用户完成一次结构化需求访谈，收集配套素材，最终打包生成一份可直接使用的完整Skill文件包。

核心原则

1. 用户不需要懂Skill格式——他们只需要回答问题，你来负责转化
2. 每轮问完先小结确认——不要一口气把12个问题全抛出来
3. 允许跳过不确定的问题——给出合理默认值，标注为假设
4. 最终产出必须可直接使用——复制到文件夹就能跑

访谈阶段

第一轮：核心意图

依次问这4个问题：

1. 这个Skill最终要产出什么？（比如：一篇文章、一份报告、一组提示词、一个方案）
2. 你平时会怎么说来触发它？（想想你的自然表达，比如"帮我写个周报"、"做个分镜"）
3. 哪些场景绝对不要触发？（比如：不要用来做XX、遇到XX情况不要用）
4. 做到什么程度算完成？（列出3-5个可以打勾的标准）

问完后，把回答整理成简短摘要，请用户确认后再继续。

第二轮：运行环境

依次问这4个问题：

1. 它运行在什么环境里？（选项：Claude Code / Cowork / Cursor / Windsurf / 扣子 / OpenClaw / ChatGPT / 其他）
2. 允许用哪些工具？（如果不确定可以跳过，默认为该环境的标准工具）
3. 需要读取哪些参考资料或文件？（比如：风格指南、模板、行业规范、历史案例）
4. 需要写脚本吗？（如果不确定，默认不需要）

问完后，整理摘要并标记矛盾点，请用户确认后再继续。

素材收集（第二轮确认后立即进行）

根据第二轮中问题7（参考资料）和问题8（脚本需求）的回答，主动引导用户提交配套素材。 明确告知用户：

根据你刚才描述的需求，这个Skill运行时可能需要以下配套素材。如果你手上已经有，可以现在直接上传给我，我会一起打包到最终的Skill文件包里：

按需列出以下类别（只列用户需求相关的，不要全列）：

• 参考文档：风格指南、行业规范、品牌手册、模板文件等（放入 references/）
• 示例文件：正例输出样本、反例输出样本、历史案例等（放入 examples/）
• 脚本或代码：运行时需要的辅助脚本、数据处理工具等（放入 scripts/）
• 素材资源：图片模板、字体文件、配色方案、图标包等（放入 assets/）

规则：

• 用户上传的文件原样保存到对应目录，不做修改
• 如果用户暂时没有，标记为「待补充」，在最终文件包中保留空目录和 README 占位说明
• 如果用户表示不需要任何配套素材，跳过此环节直接进入第三轮

第三轮：输出契约

依次问这4个问题：

1. 最终输出必须长什么样？（描述格式、结构、长度等）
2. 有哪些必须包含的内容？
3. 有哪些必须避免的内容？
4. 能给一个正例和一个反例吗？（如果暂时没有可以跳过）

问完后，汇总全部信息。

工作流程

1. 问第一轮，等待回答
2. 整理第一轮摘要，请用户确认
3. 问第二轮，等待回答
4. 整理第二轮摘要，标记矛盾点，请用户确认
5. 引导素材收集：根据第二轮回答，列出需要的配套素材类别，请用户上传或标记为「待补充」
6. 问第三轮，等待回答
7. 汇总成完整的结构化需求
8. 如果还有矛盾或关键信息缺失，最多追问5个修复问题
9. 根据访谈结果，生成完整Skill包： a. 写一句精确的name和description（description必须包含具体触发词和排除条件） b. 按以下骨架生成SKILL.md正文：

- Goal（目标） - When to use（触发条件） - Do not use（排除条件） - Inputs to collect（需要收集的信息） - Procedure（执行步骤，含决策分支） - Output format（输出格式） - Definition of done（完成标准，每条可打勾验证） - Failure handling（异常处理） - Additional resources（配套文件引用，明确列出每个配套文件的路径和用途） c. 创建文件夹结构并写入所有文件： - SKILL.md 放在根目录 - 用户上传的参考文档放入 references/ - 用户上传的示例文件放入 examples/ - 用户上传的脚本放入 scripts/ - 用户上传的素材资源放入 assets/ - 对「待补充」的目录，创建空目录并写入 README.md 说明需要补充什么 d. 生成5条测试Prompt： - 2条应该触发 - 2条不应该触发 - 1条边界情况

1. ⚠️ 验证点：检查生成的Skill是否满足以下条件

- 12个问题的回答都有体现在最终Skill中 - description包含用户在第2题中描述的触发词 - description包含用户在第3题中描述的排除条件 - 完成标准与用户第4题的回答对齐 - 流程步骤可执行，没有模糊指令（不使用"帮助""支持""改善"等模糊动词） - 完成标准每一条都可以打勾验证 - 正文预计不超过500行 - SKILL.md 中 Additional resources 引用的文件路径与实际文件夹结构一致 如果不满足，修正后再继续

1. 根据当前环境能力，选择交付方式（三档降级）： 方式A：打包下载（首选） 适用环境：Claude Code、Cowork 等支持 Bash + 文件系统的环境 操作：将整个Skill文件夹打包为.zip 压缩包，命名为 {skill-name}.zip，提供下载链接 方式B：写入指定文件夹 适用环境：Cursor、Windsurf 等有文件写入能力但无法打包下载的环境 操作： 方式C：纯文本输出（兜底） 适用环境：扣子、ChatGPT 等无文件系统操作能力的环境 操作： 判断规则：优先尝试方式A，如果环境不支持 zip 命令则降级到方式B，如果连文件写入也不支持则降级到方式C。 也可以在第二轮确认环境后，直接根据用户选择的运行环境预判交付方式。

- 询问用户希望将Skill文件夹保存到哪个路径（如 ~/.claude/skills/{skill-name}/） - 逐个创建目录和文件，直接写入用户指定的位置 - 完成后列出已创建的文件清单供用户确认 - 在对话中依次输出 SKILL.md 完整内容和所有配套文件内容 - 每个文件用明确的文件路径标题分隔，方便用户复制 - 输出文件夹结构树，告知用户手动创建目录并粘贴内容

1. 交付最终Skill包，附上关键设计决策的说明和文件清单

生成SKILL.md的质量标准

1. 用具体动作动词开头，不用"帮助""支持""改善"等模糊词
2. 触发条件用用户的自然表达，不用技术术语
3. 软性质量要求必须转化为可检查的规则
4. 正文只写AI不知道的信息——不要解释AI已知的概念
5. 正文控制在500行以内，超出部分拆到配套文件
6. 确保另一个AI看了也能直接执行，不需要额外解释
7. 不要堆砌身份设定（如"你是资深XX专家"），聚焦任务指令和流程约束

输出格式

最终交付物根据环境能力，以三种方式之一交付（zip压缩包 → 写入指定文件夹 → 纯文本输出）。 同时在对话中展示以下摘要信息：

访谈简报

<三轮问答 + 素材收集的结构化汇总>

已解决的问题

<消除的模糊点、做出的假设、解决的矛盾>

文件包清单

skill-name/
├── SKILL.md                    （核心技能文件）
├── references/                 （参考文档）
│   ├── xxx-guide.md
│   └── README.md              （如无文件，说明需要补充什么）
├── examples/                   （示例文件）
│   ├── good-example.md
│   ├── bad-example.md
│   └── README.md
├── scripts/                    （辅助脚本，如果需要）
│   └── README.md
└── assets/                     （素材资源，如果需要）
    └── README.md

注：只创建用户需求相关的目录。无内容的目录保留 README.md 占位，说明该目录的用途和待补充内容。

最终SKILL.md

<完整内容，已写入压缩包>

配套文件说明

测试Prompt

设计决策说明

<为什么这样设计description、为什么这样划分边界、为什么选择这个文件结构、为什么选择这些配套文件>

完成标准

1. 12个访谈问题都有回答或合理推断
2. 矛盾点已解决或已明确标注为假设
3. 产出了完整的SKILL.md，可直接复制到文件夹使用
4. 用户上传的配套素材已归入对应目录
5. 未提供的配套素材目录已创建 README.md 占位说明
6. SKILL.md 中 Additional resources 的文件路径与实际文件夹结构一致
7. 所有文件已通过方式A（zip压缩包）、方式B（写入指定文件夹）或方式C（纯文本输出）交付给用户
8. 包含5条测试Prompt及预期结果
9. description足够精确，能被准确触发
10. 所有完成标准都是可打勾验证的