YYao Meta Skill 对比图
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+ 版本对比 · 2026-06-17
+从技能创建器，升级为技能操作系统 2.0
++ 1.0 的重点是把重复工作流整理成可安装、可阅读、可跨平台的技能包。当前 2.0 版本已经把范围推进到 + Skill IR（技能中间表示）、编译适配、评测实验室、Review Studio（评审工作台）、证据账本、包体验证和发布门禁。 + 核心变化是从“生成一个技能”变成“治理一个可测试、可审计、可迭代的技能系统”。 +
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+ 核心指标
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+ 目标平台
+ 3 → 5
+ 从 OpenAI、Claude、Generic（通用平台）扩展到 Agent Skills（代理技能规范）和 VS Code（编辑器环境）。
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+ 兼容检查
+ 3 → 6
+ 当前 registry（注册表）记录 6 项 compatibility pass（兼容通过）。
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+ 评审工作台
+ 16
+ Review Studio（评审工作台）汇总 16 个门禁，无阻塞，3 个 warning（警告）。
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+ 证据一致性
+ 39/39
+ evidence_consistency（证据一致性）决策为 consistent（一致）。
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+ 复现实验包
+ 25
+ required artifacts（必需证据产物）全部存在，missing（缺失）=0。
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+ 世界级评分
+ 91
+ Review Studio（评审工作台）评分高，但不是 public claim（公开宣传）许可。
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+ 图表分析
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+ 能力雷达
+1.0 在创建链路上已经可用，2.0 在评测、治理、发布安全和运营闭环上明显拉开差距。
+ +洞察：2.0 的提升集中在“评测、治理、发布安全、运营闭环”，这也是从工具变成系统的核心证据。
+ 证据阶梯
+2.0 的证据链从文件存在性扩展到执行记录、hash（哈希）、安装模拟、复现实验和公开声明约束。
+ +洞察：2.0 把“能不能发布”拆成可检查的证据包，而不是只看技能文档是否完整。
+ 2.0 工作流
+新的流程按照从上游输入到下游发布的顺序展开，避免报告和门禁散落在多个无关联文件中。
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+ 输入归一工作流、提示词、转录、文档先进入 intent（意图记录）和 Skill IR（技能中间表示），不直接堆进 SKILL.md（技能入口文件）。
+ 编译适配由 Skill IR（技能中间表示）生成 OpenAI、Claude、Generic（通用平台）、Agent Skills（代理技能规范）、VS Code（编辑器环境）等目标平台产物。
+ 评测实验触发、输出质量、失败披露、模型运行、token（上下文用量）和耗时证据进入报告。
+ 审计工作台Review Studio（评审工作台）汇总 16 个 gates（门禁），给出阻塞、警告、行动项和证据路径。
+ 受控发布package verification（包体验证）、install simulation（安装模拟）、release lock（发布锁定）和 public claim guard（公开宣传守卫）共同决定发布边界。
+ 洞察：2.0 最重要的结构变化是“先建模，再编译，再验证，再发布”，这让后续自动化和团队协作有稳定接口。
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+ 维度对比
+| 维度 | +1.0 版本 | +2.0 版本 | +显著变化 | +
|---|---|---|---|
| 产品定位 | +面向个人和团队的 技能创建、重构、评估、打包助手，强调把流程转成 SKILL.md（技能入口文件）、reports（报告目录）和 metadata（元数据）。 | +面向团队发布的 Skill OS（技能操作系统），覆盖创建、编译、评测、治理、发布、反馈和证据追踪。 | +从“产物生成”升级为“生命周期治理”。 | +
| 架构模型 | +以 SKILL.md（技能入口文件）、agents/interface.yaml（代理接口配置）、manifest（清单）和基础 reports（报告）为主，文件结构相对直观。 | +引入 Skill IR（技能中间表示）、target compiler（目标编译器）、adapter（适配器）、gate contract（门禁契约）、release evidence（发布证据）、world-class ledger（世界级证据账本）等模块化结构。 | +从文件模板升级为中间表示驱动的工程系统。 | +
| 跨端适配 | +registry（注册表）快照记录 3 个目标平台：OpenAI、Claude、Generic（通用平台）。 | +当前 package（包体记录）记录 5 个 targets（目标平台），compatibility（兼容性）记录 6 项 pass（通过），增加 Agent Skills Compatible（代理技能兼容规范）和 VS Code（编辑器环境）。 | +覆盖范围扩大，适配结果可被 registry（注册表）读取。 | +
| 评测体系 | +已有概览、信任报告、conformance matrix（符合性矩阵），但评测链路较轻。 | +增加 trigger eval（触发评测）、output eval（输出评测）、benchmark reproducibility（基准复现）、provider evidence（真实模型证据）、blind review pack（盲评材料包）和 failure disclosure（失败披露）。 | +从“检查文件是否像样”升级为“验证输出是否可靠”。 | +
| 报告体验 | +提供 overview HTML（概览网页）和 Review Studio HTML（评审工作台网页），偏概览和基础审计。 | +升级为双语 Skill Overview v2（技能概览第二版）、Review Studio 2.0（评审工作台第二版）、review viewer（评审查看器）、图表化 evidence（证据）和 action cards（行动卡片）。 | +报告从说明页升级为可审计工作台。 | +
| 发布门禁 | +1.0 registry（注册表）中 archive_verified（归档已验证）=false，package_verification（包体验证）为空。 | +archive_verified（归档已验证）=true，install_simulated（安装已模拟）=true，package_verification（包体验证）和 install_simulation（安装模拟）均有报告，failure（失败）=0。 | +从可打包升级为可验证、可模拟安装。 | +
| 安全边界 | +已有 trust_report（信任报告），但主要是基础扫描和文档式边界。 | +153 个脚本纳入 trust scan（信任扫描），secret findings（敏感信息发现）=0，permission required（所需权限）3 项且 approved（已批准）3 项，help smoke（帮助命令冒烟测试）86/86 通过。 | +安全从静态声明变成门禁数据。 | +
| 运营闭环 | +更多依赖人工复盘和手动记录。 | +增加 adoption drift（采用漂移）、metadata telemetry（元数据遥测）、SkillOps（技能运营）日报/周报、adaptive proposal loop（自适应改进建议循环）和 release runbook（发布运行手册）。 | +从一次性发布升级为持续迭代机制。 | +
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+ 使用场景
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+ 从零创建
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+ 升级治理
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+ 发布验证
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+ 把重复工作流沉淀成技能
+当团队已经反复执行同一类提示词、文档整理或代码审查流程时，2.0 会先抽取意图、输入输出、边界和证据，再生成可安装的技能包。
+把个人技能升级成团队资产
+当一个技能要被多人复用时，2.0 会补齐接口、清单、适配、信任扫描、评测报告和 Review Studio（评审工作台），让维护责任变清楚。
+给发布前的技能做证据闭环
+当技能准备进入测试版或外部试用时，2.0 会检查包体验证、安装模拟、兼容矩阵和公开声明边界，避免“看起来能用”但证据不足。
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+ 优势分析
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+ 核心增量
+2.0 将技能从单个文件集合提升为有中间表示、有门禁、有证据账本、有发布边界的系统。它牺牲了一点轻量感，换来更强的可审计性和可迁移性。
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- 更稳的输入边界先确定任务意图、触发方式、输入文件和排除项，再生成技能，减少“描述很宽、执行很散”的问题。 +
- 更强的质量证据通过触发评测、输出评测、复现实验和失败披露，把“好不好用”转成可以复查的证据。 +
- 更清楚的发布口径区分测试版就绪、公开宣传就绪和世界级声明就绪，避免把内部验证夸大成市场承诺。 +
- 更低的迁移成本通过目标编译器和适配器，把同一套技能意图输出到 OpenAI、Claude、Agent Skills、VS Code 等环境。 +
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+ 流程拆解
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+ 识别阶段确认这是重复 workflow（工作流）而不是一次性任务，并记录使用人、触发语、输入文件、输出格式和不做什么。
+ 生成阶段生成 SKILL.md（技能入口文件）、references（参考资料）、scripts（脚本）和 reports（报告），但只为已证明需要的能力增加目录。
+ 评测阶段用触发样例、输出样例、失败披露和真实模型调用检查技能是否能稳定完成目标，而不是只检查文件是否存在。
+ 发布阶段运行包体验证、安装模拟、兼容检查和证据一致性检查，明确这是测试版、生产版还是仍需补证据。
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+ 底层原理
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+ 第一层：意图建模从原始材料中抽取任务目标、适用场景、触发方式、输入输出、边界和失败模式，形成可审查的技能意图。
+ 第二层：中间表示用 Skill IR（技能中间表示）承载结构化信息，让后续编译、评测和报告不依赖某一个平台的文件格式。
+ 第三层：目标编译通过 target compiler（目标编译器）和 adapter（适配器）生成不同运行环境需要的技能文件、接口配置和清单。
+ 第四层：证据门禁通过触发评测、输出评测、信任扫描、包体验证、安装模拟和 Review Studio（评审工作台）形成发布前证据链。
+ 第五层：运营反馈通过采用漂移、元数据遥测、改进建议循环和 SkillOps（技能运营）报告，把发布后的问题带回下一轮迭代。
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+ 示例说明
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+ 案例一：内容工作流技能
+输入是一组文章改写提示词和历史输出。2.0 会识别触发语、输入文档类型、质量标准和失败样例。
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- 输出：SKILL.md、接口配置、示例报告、触发评测。 +
- 价值：减少“什么文章都能改”的过宽承诺。 +
案例二：团队审查技能
+输入是代码审查规范、历史 PR 评论和团队约定。2.0 会把评审维度、阻塞项、警告项和豁免规则固化。
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- 输出：Review Studio（评审工作台）、豁免记录、行动项。 +
- 价值：新人也能按同一套判断口径执行。 +
案例三：外部分发技能
+输入是准备发布的技能包。2.0 会检查归档哈希、安装模拟、兼容矩阵和公开宣传边界。
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- 输出：包体验证、安装模拟、证据一致性报告。 +
- 价值：让测试版发布有证据，不靠人工印象。 +