开源一个commands帮你深度拆解顶尖Skills

之前开源的自动拆解开源项目的/howPrompt命令深受喜爱，帮助很多 PM 学习了很多 AI 开源项目工程的最佳实践。

很多人用了以后问：能不能拆Skills？

好问题。

Skills 才是现在最值得学的东西。

今天开源第二个指令：/howSkills——一条命令，自动深度拆解任意 Agent Skill，从产品视角提炼设计巧思和最佳实践。

一条命令下去，Agent 会自动完成8 个阶段的深度分析，输出一份几千字的产品分析报告：

1. 结构扫描——这个 Skill 有哪些资源、属于什么类型
2. 痛点挖掘——不看文档自述，从实现细节反推真实痛点
3. 工作流可视化——自动生成时序图和流程图
4. 脚本设计拆解——原子化程度、场景覆盖、接口设计
5. 参考文档设计拆解——知识分层、渐进式披露策略
6. 资产设计拆解——模板复用、品牌一致性
7. 独特解法提炼——最有价值的部分，提炼可迁移的设计模式
8. 综合评估——5 个维度打分 + 最佳实践总结

每完成一个阶段，结果自动写入项目的analysis/howSkills.md文档。

拆解官方的skill-creator 为什么要拆解别人的 Skills

去年我写/howPrompt的时候说过：产品经理想掌握AI实战能力，一定要到真正的项目里去学。

这句话放在 Skills 上更成立。

Skills 是 Agent 生态里最值得研究的东西。一个好的 Skill，背后是一整套产品设计思维：

• 怎么把模糊的需求变成确定性的流程？
• 怎么管理 Agent 的上下文窗口不溢出？
• 怎么让脚本和提示词配合，做到人做不了的事？
• 怎么设计验证机制，不让 Agent 幻觉跑偏？

这些问题，你在任何提示词框架课程里都学不到。

只有拆开别人的作品，看到"为什么这样设计"，才能真正学到东西。

我用它拆了 Codex 创建桌面宠物的 Skill

为了验证/howSkills的效果，我拿它拆了一个让我非常好奇的 Skill——hatch-pet。

这是一个在 Codex 应用里创建动画桌面宠物的 Skill。

这个 Skill，我跑完吃完了我 Plus 账号 5 小时的额度，可见其工程的复杂度。

拆完以后更加震惊。

它解决的核心问题是一个极其刁钻的矛盾：

图像生成的不确定性 vs 精灵图的精确性要求

一个宠物需要 10+ 次图像生成，每次都要保持同一个角色形象；

最终输出是一个 1536×1872 的精灵图集，每个单元格 192×208，差一个像素就废了。

这个 Skill 用了 15 个脚本 + 3 个参考文档 + 323 行指令，硬是把一个充满不确定性的创意任务，变成了一条确定性的生产流水线。

Agent 不再"画宠物"，而是"组装宠物"。

几个让我拍案的设计巧思

1. 身份锚点模式

普通做法：每次生成都靠提示词里的文字描述保持一致性——"这是一只橘猫，有白色围脖……"

hatch-pet 的做法：第一次生成完成后，立刻截取一张canonical-base.png作为视觉锚点，后面每一次生成都必须引用这张图。

把"一致性"从文字层面提升到视觉层面。简单粗暴，极其有效。

2. 色度键自适应

普通做法：用固定的绿色背景做透明度处理。结果宠物身上有绿色怎么办？翻车。

hatch-pet 的做法：从参考图片里采样像素，自动选一个距离最远的颜色当背景色。宠物是绿色的？那背景就用品红色。

3. 镜像决策门控

宠物的"向右跑"和"向左跑"动画，如果宠物是对称的，镜像一下就行——省一半的工作量。

但如果有不对称元素呢？比如单侧的蝴蝶结、可读的文字？错误镜像就废了。

hatch-pet 的做法：不预设，运行时决策。生成完向右跑以后，视觉检查有没有不对称元素，再决定是镜像还是重新生成。

4. 渐进式验证

普通做法：全部生成完了再检查。发现有问题？从头来过。

hatch-pet 的做法：每一层都验证——记录时验证哈希，帧级别检查质量，图集级别检查几何精度。任何一层出问题，立刻停在原地修复，不用推倒重来。

下面是 Agent 自动生成的架构图：

用户交互时序图——从用户发起到最终交付的完整链路，可以看到 scripts 和 $imagegen 在哪个节点被调用：

用户到Agent到脚本的完整交互流程

核心工作流程图——从准备到并行生成、镜像决策、最终化的完整流程，包含修复循环：

超级长就不放了

5 条可迁移的最佳实践

从 hatch-pet 里提炼出来的，不只是做宠物能用：

1. 身份锚点模式：多次生成任务中，创建视觉锚点比文字描述更可靠
2. 确定性-不确定性分离：Agent 做创意决策，脚本做精确计算，各司其职
3. 渐进式验证：在每个关键节点设验证点，减少后期返工
4. JSON 中间态：用文件做持久化状态，比让 Agent 在上下文里记东西更可靠
5. 写边界隔离：子代理模式中，明确"谁能写什么"，避免并发冲突

这些模式，做PPT、做文档、做任何涉及 Agent 多步执行的任务，都能用上。

完整分析报告有 500 多行，太长了就不全贴了，放在知识星球里。

如何使用

/howSkills本质是一段提示词，封装成了 Coding Agent 的 commands。

配置后在 Claude Code 中进入要拆解的 skill 路径，直接输入/howSkills，它就会自动开始分析。

配置方法：

方式一：直接复制（适用于所有工具）

把提示词保存到对应的目录：

• Claude Code：在~/.claude/commands项目根目录/.claude/commands创建howSkills.md
• Cursor：在项目根目录/.cursor/commands创建howSkills.md

方式二：插件安装（Claude Code）

# 1. 添加我的 marketplace
/plugin marketplace add comeonzhj/comeonzhj-claude-plugins

 # 2. 安装 plugin
/plugin install ai-analyzer@comeonzhj-plugins

 # 3. 使用
/ai-analyzer:howPrompt
/ai-analyzer:howSkills

 

如果你不能访问 Github，提示词在知识星球的圈友空间里。

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