7.1 KiB
Описание Yao Meta Skill
yao-meta-skill — это meta-skill для создания других agent skills.
Он преобразует сырые workflows, transcripts, prompts, notes и runbooks в переиспользуемые skill-пакеты с:
- понятной поверхностью срабатывания
- компактным
SKILL.md - необязательными references, scripts и evals
- нейтральными исходными метаданными и клиентскими адаптерами
Quick Start
- Опишите workflow, набор prompts или повторяющуюся задачу, которую хотите превратить в skill.
- Используйте
yao-meta-skill, чтобы сгенерировать или улучшить пакет в режиме scaffold, production или library. - При необходимости запустите
context_sizer.py,trigger_eval.pyиcross_packager.py, чтобы проверить и экспортировать результат.
Results
make testсейчас проходит- на текущем regression-наборе trigger eval дает
0false positives и0false negatives - все три набора train / dev / holdout проходят
- packaging contracts для
openai,claudeиgenericпроходят проверку
Что делает проект
Этот проект помогает создавать, перерабатывать, оценивать и упаковывать skills как долговечные capability-пакеты, а не как одноразовые prompts.
Его логика проста:
- определить реальную повторяющуюся задачу за пользовательским запросом
- задать чистую границу skill, чтобы один пакет решал одну связанную задачу
- оптимизировать trigger description до того, как раздувать основное тело
- держать основной файл маленьким, а детали переносить в references или scripts
- добавлять quality gates только тогда, когда они действительно окупаются
- экспортировать compatibility artifacts только для реально нужных клиентов
Зачем нужен этот проект
У большинства команд важные операционные знания разбросаны по чатам, личным prompts, устным привычкам и недокументированным workflows. Этот проект превращает такое скрытое знание в:
- обнаруживаемые skill-пакеты
- повторяемые execution flows
- инструкции с меньшей нагрузкой на контекст
- переиспользуемые командные активы
- готовые к совместимости дистрибутивы
Структура репозитория
yao-meta-skill/
├── SKILL.md
├── README.md
├── LICENSE
├── .gitignore
├── agents/
│ └── interface.yaml
├── references/
├── scripts/
└── templates/
Ключевые компоненты
SKILL.md
Главная точка входа skill. Здесь задаются surface trigger, operating modes, compact workflow и output contract.
agents/interface.yaml
Нейтральный единый источник метаданных. Он хранит display и compatibility metadata, не привязывая дерево исходников к vendor-specific path.
references/
Длинные материалы, которые не должны раздувать основной skill-файл. Здесь находятся design rules, evaluation guidance, compatibility strategy и quality rubrics.
scripts/
Утилиты, которые делают meta-skill по-настоящему рабочей:
trigger_eval.py: проверяет, не слишком ли широкая или слабая trigger descriptioncontext_sizer.py: оценивает вес контекста и предупреждает, если initial load становится слишком большимcross_packager.py: собирает client-specific export artifacts из нейтрального исходного пакета
templates/
Стартовые шаблоны для простых и более сложных skill-пакетов.
Как использовать
1. Использовать skill напрямую
Вызывайте yao-meta-skill, когда хотите:
- создать новую skill
- улучшить существующую skill
- добавить evals в skill
- превратить workflow в переиспользуемый пакет
- подготовить skill для более широкого использования в команде
2. Сгенерировать новый skill-пакет
Типичный поток:
- описать workflow или capability
- определить trigger phrases и expected outputs
- выбрать режим scaffold, production или library
- сгенерировать пакет
- при необходимости запустить size и trigger checks
- экспортировать targeted compatibility artifacts
3. Экспортировать compatibility artifacts
Примеры:
python3 scripts/cross_packager.py ./yao-meta-skill --platform openai --platform claude --zip
python3 scripts/context_sizer.py ./yao-meta-skill
python3 scripts/trigger_eval.py --description "Create and improve agent skills..." --cases ./cases.json
Преимущества
- Нейтральность по умолчанию: исходники остаются vendor-neutral, а адаптеры создаются только при необходимости
- Эффективность по контексту: детали явно выносятся из главного skill-файла
- Ориентация на оценку: проверки trigger и размера встроены в workflow
- Переиспользуемость: результатом является пакет, а не просто абзац prompt-текста
- Портируемость: совместимость обеспечивается упаковкой, а не дублированием исходников под каждого клиента
Для кого подходит
Проект лучше всего подходит для:
- agent builders
- команд внутреннего tooling
- prompt engineers, переходящих к skill engineering
- организаций, создающих библиотеки переиспользуемых skills
Лицензия
MIT. См. LICENSE.