Reskill

reskill — Skill 发布质量闸门与反馈系统

发布物质量不合格，就不许发。发完之后，持续收反馈。

三段分工：谁判、谁审、谁发

发布分成三段。只有第三段可以单独使用；前两段都是判定，判定不能自评。

三条边界（违反任意一条 = 拆闸门）：

• ① 不许绕过。 直接跑 preflight_*.sh 而不经 gate，等于自己给自己判。gate 只是调用这些脚本——判据仍在本 skill 里，所以改判据等于同时改闸门，按纪律必须先报批。
• ② 不许自评。 本 skill 的 preflight_quality_check.py / quality_metrics.py 是作者自查工具，不能当终审。终审是专家团（独立上下文，陌生人视角）。
• ③ 是唯一可单独使用的段。 gate 只判不放行——它不写 README、不打包、不推 GitHub、不推 SkillHub。最后一米永远是本 skill 的脚本。

一句话：reskill 是「闸门之后的执行手册 + 判据库」，不是「可以绕过的裁判」。

启动路由

发布类请求第一步永远是 gate inbox <候选包目录>。 它一次完成「检查 + 冻结指纹 + 打包物料箱」，并把物料箱目录打印出来 —— 那个目录就是交给「发布闸门专家团」（publish-gate-team）的全部输入。 机器判定 REJECT → 就地改产物重跑，不要往下走。 给专家的东西只有两样：物料箱路径 + 该岗位判据路径，多一个字都是喂料。

发布类请求先过 publish-code-audit.md，再过 publish-quality.md。 顺序不能倒：代码是不是真的、是不是你要的，比包装好不好看优先。 简介、标签、README、SKILL.md 是用户和大模型真正接触到的东西—— 但那层包装再漂亮，里面是模型编出来的东西，发出去就是骗人。

架构

质量闸门 → 发布 → 用户使用 → 提issue/安装 → 收集反馈 → 提醒作者 → 作者决策 → 修复+测试 → 发新版本

数据源

模块索引

用户需要提供

配置示例

用户告诉AI：

“监控 github.com/totwo2/reskill 的issues”
→ AI记录仓库地址
→ AI用已有token检查issues
→ 用当前会话渠道通知

如果用户要换通知渠道：

“用飞书通知我”
→ AI问webhook地址
→ 写入notify_config.yaml

快速开始

第一步：用户提供配置

“监控这个仓库：github.com/xxx/xxx”
“Token是：xxx”
“用微信通知我”

AI写入 settings/reskill_config.yaml：

repo:
  platform: github
  owner: xxx
  repos:
    - name: everytime-novel
      skillhub_id: "87148"
    - name: reskill
      skillhub_id: "87149"
  token: xxx

skillhub:
  api_base: "https://api.skillhub.cn"
  skills:
    - slug: everytime-novel
    - slug: reskill

notification:
  channel: session
  target: "xxx@im.wechat"
  enabled: true

schedule:
  enabled: true
  cron: "0 9 * * *"  # 每天09:00

第二步：验证配置

AI用token调API，确认能访问仓库
→ “配置成功，已开始监控”

第三步：自动运行

按schedule定期检查issues
→ 提取有效反馈
→ 通过notification渠道提醒作者
→ 持续循环

发布完成契约（DONE Gate）

六个条件全绿 = 发布完成，立即收口，禁止再输出"改进建议 / 后续可优化"。

0. 第三方审计两跑通过：N0.5 幻觉表 0 命中 + 覆盖表无 ❌；N4.5 文档每条命令/入口/数字都有源码锚点
1. gate check <候选包> 退出码 0（闸门内部会调用 preflight_publish_check.sh， 但入口只能是 gate —— 直接跑 preflight 交差等于自评，不算数）
2. 质量闸门四道全过（publish-quality.md 第五节打分，任一维度 <3 分不发）
3. gh 与 sh 版本号数字对齐（gh 带 v，sh 不带）
4. 监控清单已同步：本次发布的 skill 必须出现在 settings/reskill_config.yaml 的 skillhub.skills 里 （写 slug + SkillHub 上的 display_name 原文）。 已发布的 skill 一律自动纳入监控，不必询问 —— 这是发布动作的一部分，不是可选项。 验收：python3 scripts/fetch_my_skills.py --dry-run 显示「新发布（本地无）: 0」。

完成后的输出契约固定三行：版本号 / 平台链接 / 同步状态。写完闭嘴。

改进建议必须有 source（issue 编号、脚本 exit code、用户原话）。 没有 source 的建议 = 臆测，不输出。