# Meta Skill

> 元技能 - 对话复盘与技能进化。在对话结束后分析：已用技能是否可优化、未形成技能的流程是否值得沉淀。当用户说"复盘"、"回顾对话"、"优化技能"、"沉淀经验"、"这个流程可以复用吗"、"技能体系复盘"、"技能健康检查"等关键词时触发，或用户显式调用 /meta-skill。

- Skill: `majiayu000/meta-skill` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds add majiayu000/meta-skill`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/majiayu000/meta-skill/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: majiayu000 (https://skillmd.com/u/majiayu000)
- Updated: 2026-09-09
- Page: https://skillmd.com/skills/majiayu000/meta-skill

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# Meta Skill - 元技能

## 概述

对话级别的元认知能力。复盘的核心价值是**提炼洞察**，不是罗列事实。

## 触发条件

**显式触发**
- `/meta-skill` - 当前对话复盘
- `/meta-skill review-all` - 技能体系复盘

**隐式触发**
- 复盘、回顾、总结这次对话
- 优化技能、升级技能、迭代技能
- 沉淀经验、提炼方法
- 这个流程可以复用吗
- 技能体系复盘、技能健康检查

## 核心原则

1. **洞察优先** - 复盘的价值是"学到了什么"，不是"做了什么"
2. **诚实评估** - 没有问题就说没有，不要为了输出而凑内容
3. **高标准沉淀** - 简单的流程不值得变成技能，宁缺毋滥
4. **灵活输出** - 根据实际情况调整，不是机械填模板

## 当前对话复盘

### Step 1: 提炼核心收获

回答一个问题：**这次对话最重要的收获是什么？**

- 解决了什么问题？
- 学到了什么新东西？
- 有什么可以复用的经验？

输出 2-3 句话的核心收获，不要罗列细节。

### Step 2: 提炼关键洞察

从对话中提炼**可迁移的认知**：

- 发现了什么规律？
- 踩了什么坑？
- 有什么原则值得记住？

只输出真正有价值的洞察，没有就不写。

### Step 3: 技能评估

**已用技能评估**：
- 表现良好 → 直接说"表现良好，无需优化"
- 有明显问题 → 具体说明问题和建议
- 需要深入评估时 → 参考 [references/evaluation-frameworks.md](references/evaluation-frameworks.md) 的检查清单

**新技能判断**：
- 问自己：这个流程真的值得变成技能吗？
- 简单的、一次性的、容易记住的 → 不值得
- 复杂的、会重复的、容易出错的 → 值得考虑
- 需要系统评估时 → 参考 [references/evaluation-frameworks.md](references/evaluation-frameworks.md) 的准入门槛

### Step 4: 待验证（可选）

如果有需要后续验证的假设，列出来。没有就不写。

### Step 5: 记录

如果有值得记录的内容，追加到 `~/.claude/skills/EVOLUTION.md`。
如果这次对话没有产生值得记录的进化，就不记录。

## 输出格式

**不要机械填模板。** 根据实际情况，只输出有价值的部分。

### 示例 1：有收获的对话

```markdown
# 对话复盘

## 核心收获
构建了技能进化系统的基础设施：非侵入式数据采集 + 两种复盘模式 + 进化日志。

## 关键洞察
1. 记录机制必须非侵入 - 不能要求修改所有技能
2. Claude 没有自动触发能力 - 需要用户主动或外部调度
3. 数据驱动 - 技能进化需要基于实际使用数据

## 技能评估
- skill-creator: 表现良好，无明显问题

## 待验证
- meta-skill 的隐式触发是否够灵敏？
```

### 示例 2：发现技能问题

```markdown
# 对话复盘

## 核心收获
完成了 XX 功能，但发现 YY 技能有优化空间。

## 技能评估

### YY 技能
- **问题**: 触发词不够口语化，用户说"帮我做个XX"时没有触发
- **建议**: 在 description 中补充常见口语表达
- **优先级**: 中
```

### 示例 3：建议新技能

```markdown
# 对话复盘

## 核心收获
完成了 XX 流程，这个流程值得沉淀。

## 新技能建议

### 建议创建: xxx-skill

**理由**:
- 这个流程会重复使用（预期每周 2-3 次）
- 步骤较多（5步），容易遗漏
- 有隐性知识（需要注意 YY 细节）

**草稿**: [简要描述或单独文件]

是否创建？
```

### 示例 4：简单对话

```markdown
# 对话复盘

## 核心收获
修复了 XX bug，原因是 YY。

## 技能评估
本次未使用技能。无新技能建议（修 bug 不需要沉淀为技能）。
```

### 示例 5：无收获的对话

```markdown
# 对话复盘

本次对话是简单的问答/操作，无需复盘。
```

## 技能体系复盘（review-all）

### 数据来源

```bash
python3 ~/.claude/evaluation/scripts/analyze_transcripts.py --days 30 --output markdown
```

### 输出要点

1. **使用统计** - 哪些技能在用，哪些没人用
2. **问题发现** - 技能冗余、使用率低、触发词不灵等
3. **优化建议** - 具体可执行的改进项
4. **优先级排序** - 先做什么，后做什么

不要输出空洞的表格，要有判断和建议。

## 参考资料

- [references/evaluation-frameworks.md](references/evaluation-frameworks.md) - 详细的评估清单、准入门槛、失败归因分类、技能结构规范

## 注意事项

1. **不要过度沉淀** - 简单流程不值得变成技能
2. **诚实评估** - 没问题就说没问题
3. **洞察优先** - 复盘是为了学习，不是为了记录
4. **灵活输出** - 有话则长，无话则短
5. **渐进披露** - 日常复盘用简化流程，需要深入时再看 references