How do I install the Skill2gene skill?

Run npx skillmds@latest add didi/skill2gene in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

Is Skill2gene safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Skill2gene?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Skill2gene free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published Skill2gene?

didi (@didi) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Skill2gene by didi — Agent Skill

Name: Skill2gene
Author: didi

Skill2gene

将传统文档导向的 Procedural Skill 转换为紧凑的 Strategy Gene 格式。基于论文 "From Procedural Skills to Strategy Genes" 的 Gene Evolution Protocol (GEP)，将 ~2500 token 的文档型 Skill 蒸馏为 ~200-300 token 的控制型 Gene 集合。当用户要求将 skill 转为 gene、优化 skill 的 token 效率、将经验知识蒸馏为紧凑控制指令、或提到 gene/GEP/strategy-gene 时调用。

didi bc3c5e8 9 files · 19.6 KB Updated Sep 17, 2026

File contents

Skill2Gene: Procedural Skill → Strategy Gene 转换器

本 Skill 自身采用 Gene 理念编写——紧凑、控制导向、面向行为而非文档。

核心理念

传统 Skill 是文档导向的经验表达（~~2500 tokens），优化目标是人类可读性和完整性。Strategy Gene 是控制导向的经验表达（~~200-300 tokens），优化目标是推理时行为控制的信号密度和有效性。

Gene 不是 Skill 的压缩版，而是一种不同的经验抽象。

Gene 注册表

gene_id	触发信号	文件
`gene_distill`	蒸馏, 提取, 转换skill, 拆分gene	genes/gene_distill.md
`gene_gep_format`	GEP格式, strategy-gene标签, 字段	genes/gene_gep_format.md
`gene_signal_density`	信号密度, token预算, 精简, 去噪	genes/gene_signal_density.md
`gene_failure_encoding`	失败经验, AVOID, 警告, 踩坑	genes/gene_failure_encoding.md
`gene_evolution`	演化, 迭代, 积累, capsule, event	genes/gene_evolution.md
`gene_validation`	验证, 校验, 质量检查, 对比	genes/gene_validation.md

转换流程

输入：一个传统 Procedural Skill

读取目标 Skill 的全部文件：SKILL.md + references/ + scripts/

Step 1: 分析与拆分

始终加载： gene_distill + gene_gep_format

识别 Skill 中的控制信号——哪些内容实际影响模型行为（通常集中在 workflow 部分）
按功能域将控制信号拆分为原子 Gene 单元
丢弃纯文档性内容（overview、背景解释、API 文档搬运）

Step 2: 蒸馏为 Gene

按需加载： gene_signal_density + gene_failure_encoding

对每个原子功能域：

提取 keywords（触发信号）
写 1 句 summary（行为意图）
写 3-7 条 strategy（有序决策步骤）
提取 AVOID 项（从 pitfalls/error_handling 中蒸馏为紧凑警告）

Step 3: 组装与验证

加载： gene_validation

编写 GENES.md 注册表
编写 SKILL.md 入口（含调度规则）
对比验证：gene 是否覆盖了原 skill 的有效控制信号

Step 4: 演化准备（可选）

加载： gene_evolution

为后续迭代演化预留 Capsule 和 Event 接口

详细参考

参考文档	用途
GEP 协议参考	Gene Evolution Protocol 完整定义、对象模型、演化循环

---name: skill2genedescription: 将传统文档导向的 Procedural Skill 转换为紧凑的 Strategy Gene 格式。基于论文 "From Procedural Skills to Strategy Genes" 的 Gene Evolution Protocol (GEP)，将 ~2500 token 的文档型 Skill 蒸馏为 ~200-300 token 的控制型 Gene 集合。当用户要求将 skill 转为 gene、优化 skill 的 token 效率、将经验知识蒸馏为紧凑控制指令、或提到 gene/GEP/strategy-gene 时调用。---# Skill2Gene: Procedural Skill → Strategy Gene 转换器本 Skill 自身采用 Gene 理念编写——紧凑、控制导向、面向行为而非文档。## 核心理念传统 Skill 是文档导向的经验表达（~2500 tokens），优化目标是人类可读性和完整性。Strategy Gene 是控制导向的经验表达（~200-300 tokens），优化目标是推理时行为控制的信号密度和有效性。**Gene 不是 Skill 的压缩版，而是一种不同的经验抽象。**## Gene 注册表| gene_id | 触发信号 | 文件 ||---------|---------|------|| `gene_distill` | 蒸馏, 提取, 转换skill, 拆分gene | [genes/gene_distill.md](genes/gene_distill.md) || `gene_gep_format` | GEP格式, strategy-gene标签, 字段 | [genes/gene_gep_format.md](genes/gene_gep_format.md) || `gene_signal_density` | 信号密度, token预算, 精简, 去噪 | [genes/gene_signal_density.md](genes/gene_signal_density.md) || `gene_failure_encoding` | 失败经验, AVOID, 警告, 踩坑 | [genes/gene_failure_encoding.md](genes/gene_failure_encoding.md) || `gene_evolution` | 演化, 迭代, 积累, capsule, event | [genes/gene_evolution.md](genes/gene_evolution.md) || `gene_validation` | 验证, 校验, 质量检查, 对比 | [genes/gene_validation.md](genes/gene_validation.md) |## 转换流程### 输入：一个传统 Procedural Skill读取目标 Skill 的全部文件：SKILL.md + references/ + scripts/### Step 1: 分析与拆分**始终加载：** `gene_distill` + `gene_gep_format`1. 识别 Skill 中的控制信号——哪些内容实际影响模型行为（通常集中在 workflow 部分）2. 按功能域将控制信号拆分为原子 Gene 单元3. 丢弃纯文档性内容（overview、背景解释、API 文档搬运）### Step 2: 蒸馏为 Gene**按需加载：** `gene_signal_density` + `gene_failure_encoding`对每个原子功能域：1. 提取 keywords（触发信号）2. 写 1 句 summary（行为意图）3. 写 3-7 条 strategy（有序决策步骤）4. 提取 AVOID 项（从 pitfalls/error_handling 中蒸馏为紧凑警告）### Step 3: 组装与验证**加载：** `gene_validation`1. 编写 GENES.md 注册表2. 编写 SKILL.md 入口（含调度规则）3. 对比验证：gene 是否覆盖了原 skill 的有效控制信号### Step 4: 演化准备（可选）**加载：** `gene_evolution`为后续迭代演化预留 Capsule 和 Event 接口## 详细参考| 参考文档 | 用途 ||---------|------|| [GEP 协议参考](references/gep-protocol.md) | Gene Evolution Protocol 完整定义、对象模型、演化循环 |

Frequently asked questions