gabrielmoreira skill-stocktake
斜杠命令（/skill-stocktake），使用质量检查清单 + AI 综合判断来审计所有 Claude 技能（Skills）和命令。支持两种模式：针对最近变更技能的快速扫描（Quick Scan），以及用于完整审查的全面盘点（Full Stocktake）。
作用范围（Scope）
该命令的目标路径相对于调用它的目录：
| 路径 | 描述 |
|---|---|
~/.claude/skills/ |
全局技能（适用于所有项目） |
{cwd}/.claude/skills/ |
项目级技能（如果该目录存在） |
在阶段 1（Phase 1）开始时，该命令会明确列出已发现并扫描的路径。
针对特定项目
若要包含项目级技能，请在该项目的根目录下运行：
cd ~/path/to/my-project
/skill-stocktake
如果项目没有 .claude/skills/ 目录，则仅评估全局技能和命令。
模式（Modes）
| 模式 | 触发条件 | 预计耗时 |
|---|---|---|
| 快速扫描（Quick Scan） | results.json 已存在（默认） |
5–10 分钟 |
| 全面盘点（Full Stocktake） | results.json 不存在，或执行 /skill-stocktake full |
20–30 分钟 |
结果缓存路径： ~/.claude/skills/skill-stocktake/results.json
快速扫描流程（Quick Scan Flow）
仅重新评估自上次运行以来发生变更的技能（5–10 分钟）。
- 读取
~/.claude/skills/skill-stocktake/results.json - 运行：
bash ~/.claude/skills/skill-stocktake/scripts/quick-diff.sh \ ~/.claude/skills/skill-stocktake/results.json（项目目录会自动从$PWD/.claude/skills检测；仅在需要时显式传递） - 如果输出为
[]：报告 "No changes since last run."（自上次运行以来无变更）并停止 - 使用相同的“阶段 2（Phase 2）”标准仅重新评估那些变更的文件
- 沿用之前结果中未变更的技能
- 仅输出差异部分（diff）
- 运行：
bash ~/.claude/skills/skill-stocktake/scripts/save-results.sh \ ~/.claude/skills/skill-stocktake/results.json <<< "$EVAL_RESULTS"
全面盘点流程（Full Stocktake Flow）
阶段 1 — 清单盘点（Inventory）
运行：bash ~/.claude/skills/skill-stocktake/scripts/scan.sh
该脚本会枚举技能文件，提取 Frontmatter，并收集 UTC 修改时间（mtimes）。
项目目录会自动从 $PWD/.claude/skills 检测；仅在需要时显式传递。
展示脚本输出的扫描摘要和清单表格：
Scanning:
✓ ~/.claude/skills/ (17 files)
✗ {cwd}/.claude/skills/ (not found — global skills only)
| 技能 | 7天使用率 | 30天使用率 | 描述 |
|---|
阶段 2 — 质量评估（Quality Evaluation）
启动一个任务工具子智能体（Task tool subagent，Explore agent, model: opus），携带完整的清单和检查表。 子智能体读取每个技能，应用检查表，并返回每个技能的 JSON 结果：
{ "verdict": "Keep"|"Improve"|"Update"|"Retire"|"Merge into [X]", "reason": "..." }
分块指南（Chunk guidance）： 每次子智能体调用处理约 20 个技能，以保持上下文可控。在每个分块处理后，将中间结果保存到 results.json（status: "in_progress"）。
在所有技能评估完成后：设置 status: "completed"，进入阶段 3。
断点续传检测： 如果启动时发现 status: "in_progress"，则从第一个未评估的技能开始恢复。
每个技能都会对照以下检查清单进行评估：
- [ ] 已检查与其他技能的内容重叠情况
- [ ] 已检查与 MEMORY.md / CLAUDE.md 的重叠情况
- [ ] 已验证技术引用的时效性（如果存在工具名称 / CLI 标志 / API，请使用 WebSearch）
- [ ] 已考虑使用频率
判定（Verdict）标准：
| 判定（Verdict） | 含义 |
|---|---|
| 保留（Keep） | 有用且不过时 |
| 改进（Improve） | 值得保留，但需要特定的改进 |
| 更新（Update） | 引用的技术已过时（通过 WebSearch 验证） |
| 退役（Retire） | 质量低、陈旧或成本收益不对称 |
| 合并至 [X]（Merge into [X]） | 与另一个技能存在实质性重叠；需注明合并目标 |
评估基于 AI 综合判断 —— 而非数字量化表。指导维度：
- 可操作性（Actionability）：能够让你立即行动的代码示例、命令或步骤
- 范畴契合度（Scope fit）：名称、触发条件和内容一致；既不太宽泛也不太狭隘
- 唯一性（Uniqueness）：其价值无法被 MEMORY.md / CLAUDE.md / 其他技能替代
- 时效性（Currency）：技术引用在当前环境下有效
理由质量要求 —— reason 字段必须是自包含的且能够支持决策：
- 不要只写 "unchanged"（未变更） —— 务必重申核心证据
- 对于退役（Retire）：说明（1）发现了什么具体缺陷，（2）什么东西替代了该需求
- 错误示例：
"Superseded"（已被取代） - 正确示例：
"disable-model-invocation: true already set; superseded by continuous-learning-v2 which covers all the same patterns plus confidence scoring. No unique content remains."
- 错误示例：
- 对于合并（Merge）：指明目标并描述要整合的内容
- 错误示例：
"Overlaps with X"（与 X 重叠） - 正确示例：
"42-line thin content; Step 4 of chatlog-to-article already covers the same workflow. Integrate the 'article angle' tip as a note in that skill."
- 错误示例：
- 对于改进（Improve）：描述所需的具体变更（哪个章节，什么操作，如果相关则说明目标大小）
- 错误示例：
"Too long"（太长了） - 正确示例：
"276 lines; Section 'Framework Comparison' (L80–140) duplicates ai-era-architecture-principles; delete it to reach ~150 lines."
- 错误示例：
- 对于保留（Keep）（快速扫描中仅修改时间变更的情况）：重申原始判定理由，不要写 "unchanged"
- 错误示例：
"Unchanged" - 正确示例：
"mtime updated but content unchanged. Unique Python reference explicitly imported by rules/python/; no overlap found."
- 错误示例：
阶段 3 — 摘要表格（Summary Table）
| 技能 | 7天使用率 | 判定（Verdict） | 理由（Reason） |
|---|
阶段 4 — 整合（Consolidation）
- 退役 / 合并（Retire / Merge）：在用户确认前，针对每个文件提供详细的辩护理由：
- 发现了什么具体问题（重叠、过时、引用失效等）
- 哪种替代方案涵盖了相同的功能（对于退役：哪个现有技能/规则；对于合并：目标文件及要整合的内容）
- 移除的影响（任何依赖该技能、MEMORY.md 引用或受影响的工作流）
- 改进（Improve）：提供具体的改进建议及理由：
- 变更内容及原因（例如，“将 430 行修剪至 200 行，因为 X/Y 章节与 python-patterns 重复”）
- 由用户决定是否执行
- 更新（Update）：提供已通过来源检查的更新内容
- 检查 MEMORY.md 的行数；如果超过 100 行，建议进行压缩
结果文件 Schema
~/.claude/skills/skill-stocktake/results.json:
evaluated_at：必须设置为评估完成的实际 UTC 时间。
通过 Bash 获取：date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ。切勿使用类似 T00:00:00Z 的仅日期近似值。
{
"evaluated_at": "2026-02-21T10:00:00Z",
"mode": "full",
"batch_progress": {
"total": 80,
"evaluated": 80,
"status": "completed"
},
"skills": {
"skill-name": {
"path": "~/.claude/skills/skill-name/SKILL.md",
"verdict": "Keep",
"reason": "Concrete, actionable, unique value for X workflow",
"mtime": "2026-01-15T08:30:00Z"
}
}
}
注意事项
- 评估是盲审：同样的检查清单适用于所有技能，无论其来源如何（ECC、自创、自动提取）
- 归档 / 删除操作始终需要明确的用户确认
- 判定结果不会因技能来源不同而产生分支