# Skill Manager

> Skill 生命周期管理器。用于批量扫描 Skills 目录、检查 GitHub 更新、执行版本升级、管理 Skills 库存、管理经验层（promote/pull）。当用户需要"检查更新"、"列出 Skills"、"删除 Skill"、"管理 Skills"、"提升经验"、"拉取经验"时使用此工具。

- Skill: `majiayu000/skill-manager-6` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds add majiayu000/skill-manager-6`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/majiayu000/skill-manager-6/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/skill-manager-6

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# Skill Manager

管理 Skills 的完整生命周期：扫描、检查更新、升级、删除、经验层管理。

## 核心功能

1. **扫描审计**: 扫描 Skills 目录，解析所有 SKILL.md 的 frontmatter 元数据
2. **版本检查**: 并发查询 GitHub（通过 `git ls-remote`）比较本地和远程 hash
3. **状态报告**: 生成状态报告，标识 outdated/current/unmanaged/error
4. **更新工作流**: 引导 Agent 执行 Skill 升级
5. **库存管理**: 列出、删除 Skills
6. **经验层管理**: promote/pull 命令在层级间同步经验

## 启动流程（重要）

**每次调用 skill-manager 时，必须首先执行以下流程确定 Skills 目录：**

### 步骤 1: 检查配置

运行 `python scripts/config.py get` 检查是否已配置 Skills 目录。

### 步骤 2: 根据配置状态处理

**情况 A - 已配置**:
1. 向用户确认："将管理 `<skills_dir>` 中的 Skills，确认继续？"
2. 用户确认 → 继续执行操作
3. 用户拒绝 → 询问新路径，运行 `python scripts/config.py set <new_path>`

**情况 B - 未配置**:
1. 运行 `python scripts/config.py detect` 自动检测
2. 检测成功 → 向用户确认检测到的路径，确认后继续
3. 检测失败 → 询问用户 Skills 目录路径，然后运行 `python scripts/config.py set <path>`

### 示例对话

```
Agent: 检查 skill-manager 配置...
Agent: 已配置 Skills 目录: /Users/xxx/.claude/skills
Agent: 将管理该目录中的 Skills，确认继续？
User: 确认
Agent: [执行用户请求的操作]
```

```
Agent: 检查 skill-manager 配置...
Agent: 未找到配置，正在自动检测...
Agent: 检测到 Skills 目录: /Users/xxx/.claude/skills
Agent: 是否使用该目录？
User: 是
Agent: 已保存配置。[执行用户请求的操作]
```

**注意**: 不要探索当前工作目录来寻找 Skills，Skills 目录是用户专门存放 Skills 的位置，与当前项目无关。

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## 使用场景

### 检查更新

**触发方式**:
- `/skill-manager check`
- "检查我的 Skills 是否有更新"
- "扫描 Skills 更新"

**工作流**:
1. Agent 运行 `scripts/scan_and_check.py <skills_dir>`
2. 脚本并发检查所有带有 `source_url` 的 Skills
3. 输出 JSON 格式的状态报告
4. Agent 向用户呈现结果

**示例输出**:
```
Skills 状态摘要
========================================
总计: 12 个 Skills
  - 最新: 8
  - 需更新: 2
  - 非托管: 1
  - 错误: 1

需要更新的 Skills:
  - yt-dlp: New commits available
    本地: abc123...
    远程: def456...
```

### 列出 Skills

**触发方式**:
- `/skill-manager list`
- "列出我的 Skills"
- "显示所有 Skills"

**工作流**:
1. Agent 运行 `scripts/list_skills.py <skills_dir>`
2. 输出表格或 JSON 格式的 Skills 列表

**示例输出**:
```
Name                   | Type     | Ver      | Description
-----------------------|----------|----------|------------------------------------------
md-to-pptx             | Standard | 1.0.0    | Markdown 转 PowerPoint 工具...
n8n-workflow-patterns  | Standard | 1.0.0    | n8n 工作流模式专家...
yt-dlp                 | GitHub   | 0.1.0    | YouTube 视频下载工具封装...
-----------------------|----------|----------|------------------------------------------
Total: 12 skills
```

### 更新 Skill

**触发方式**:
- "更新 [Skill 名称]"（在检查更新后）
- `/skill-manager update <skill_name>`

**工作流**:
1. Agent 从远程仓库获取新的 README
2. 对比新旧 README，识别变化（新功能、废弃参数等）
3. 重写 SKILL.md 反映新功能
4. 更新 `source_hash` 字段
5. 可选：更新 wrapper.py
6. 运行 `skill-evolution` 的 `align_all.py` 恢复用户经验

### 删除 Skill

**触发方式**:
- `/skill-manager delete <skill_name>`
- "删除 Skill: <skill_name>"

**工作流**:
1. Agent 运行 `scripts/delete_skill.py <skill_name> <skills_dir>`
2. 脚本显示 Skill 信息并请求确认
3. 可选：备份到 `.skill-backup` 目录
4. 执行删除

## 经验层管理

### 查看经验状态

**触发方式**:
- `/skill-manager evo-status <skill_name>`
- "查看 xxx 的经验状态"

**工作流**:
```bash
python scripts/evo_manager.py evo-status <skill_name> [--project <path>]
```

**示例输出**:
```
Skill: n8n-code-javascript
Project: /Users/xxx/my-project

Layers:
  [✗] Upstream
      Path: ~/.claude/skills-repo/skills/n8n-code-javascript/evolution.json
  [✓] Global
      Path: ~/.claude/evolutions/n8n-code-javascript/evolution.json
      Items: 5 total
        - preferences: 2
        - fixes: 2
        - contexts: 1
  [✓] Project
      Path: /Users/xxx/my-project/.claude/evolutions/n8n-code-javascript.json
      Items: 3 total
        - preferences: 1
        - fixes: 2

Merged Total: 8 items
```

### 提升经验到全局层

**触发方式**:
- `/skill-manager promote <skill_name>`
- "把这个项目的经验提升到全局"

**工作流**:
```bash
python scripts/evo_manager.py promote <skill_name> [--project <path>] [--fields f1,f2]
```

将当前项目的经验复制到全局层，供所有项目共享。

### 从全局层拉取经验

**触发方式**:
- `/skill-manager pull <skill_name>`
- "把全局经验拉到这个项目"

**工作流**:
```bash
python scripts/evo_manager.py pull <skill_name> [--project <path>]
```

将全局层的经验复制到当前项目，用于新项目初始化。

### 同步所有经验状态

**触发方式**:
- `/skill-manager sync-evolutions`
- "查看所有 Skills 的经验状态"

**工作流**:
```bash
python scripts/evo_manager.py sync [--skills-dir <path>] [--project <path>]
```

**示例输出**:
```
============================================================
Skills Evolution Status Summary
============================================================
Skills Directory: ~/.claude/skills-repo/skills
Project Path: /Users/xxx/my-project
Total Skills: 14

Summary:
  - Has upstream evolution: 2
  - Has global evolution: 5
  - Has project evolution: 3
  - No evolution data: 8

Skills Detail:
------------------------------------------------------------
Name                            Up   Glb   Prj  Total
------------------------------------------------------------
md-to-pptx                       -     ✓     -      3
n8n-code-javascript              -     ✓     ✓      8
n8n-code-python                  -     -     -      0
...
------------------------------------------------------------
```

## 脚本说明

| 脚本 | 功能 | 参数 |
|------|------|------|
| `config.py` | 配置管理 | `get\|set <path>\|detect\|clear` |
| `scan_and_check.py` | 扫描并检查更新 | `<skills_dir> [--json\|--summary\|--table]` |
| `list_skills.py` | 列出所有 Skills | `<skills_dir> [--json] [--verbose]` |
| `delete_skill.py` | 删除 Skill | `<skill_name> <skills_dir> [--backup] [--force]` |
| `evo_manager.py` | 经验层管理 | `<command> <skill_name> [options]` |

### evo_manager.py 命令

| 命令 | 功能 |
|------|------|
| `evo-status <skill>` | 查看经验分布状态 |
| `promote <skill>` | 项目经验 → 全局层 |
| `pull <skill>` | 全局经验 → 项目层 |
| `sync` | 查看所有 skills 经验状态 |

## 元数据依赖

此管理器依赖以下元数据字段：

| 字段 | 用途 |
|------|------|
| `source_url` | 远程仓库 URL（用于检查更新） |
| `source_hash` | 本地记录的 commit hash |
| `version` | 语义化版本号 |
| `evolution_enabled` | 是否启用经验进化 |

**兼容性**: 同时支持旧格式的 `github_url` 和 `github_hash` 字段。

## 状态说明

| 状态 | 含义 |
|------|------|
| `current` | 本地 hash 与远程相同，无需更新 |
| `outdated` | 远程有新的 commits |
| `unmanaged` | 没有配置 `source_url`，无法检查更新 |
| `error` | 无法访问远程仓库 |
| `unknown` | 本地没有记录 hash |

## 最佳实践

1. **定期检查**: 建议每周运行一次 `/skill-manager check`
2. **备份删除**: 删除重要 Skill 前使用 `--backup` 选项
3. **更新后对齐**: 更新 Skill 后运行 `skill-evolution` 的 `align_all.py` 恢复经验
4. **版本控制**: 使用 Git 管理 Skills 目录，便于回滚
5. **经验管理**:
   - 新项目开始时运行 `pull` 获取全局经验
   - 项目结束时运行 `promote` 提升有价值的经验
   - 定期运行 `sync` 查看经验分布

## 与其他 Skill 的协作

- **skill-factory**: 创建的 Skills 自动包含生命周期管理所需的元数据
- **skill-evolution**: 更新后调用 `align_all.py` 恢复用户经验；共享 `layered_merge.py`
- **skill-creator**: 遵循相同的元数据规范