skill-trigger-tuner

Skill 触发词优化器：对现有 skill 的触发面进行专项诊断，输出「健康分 + 六维结论 + 行级问题清单 + 可直接粘贴替换的 description / triggers / 边界句文案 + 可回算 P/R/F1 的盲测清单」。 六维覆盖： - A 锚定：动宾结构是否具体明确； - B 覆盖：触发入口是否足够丰富多样； - C 排他：边界条件是否有效防止误触发； - D 一致性：description、triggers、边界句等各字段口径是否统一； - E 撞车：是否与已有技能存在触发冲突或功能重叠； - F 可测性：能否构造有效的盲测样本来验证触发效果。 判定引擎为纯标准库 Python 脚本，支持离线运行，同一输入保证结果一致；仅「该描述是否通顺自然」「能否与相邻技能清晰区分」两项语义指标由 AI 依据评分细则（rubric）进行补充打分。 适用触发词（用户常见问题）： skill 不触发、技能没被触发、找不到我的 skill、触发词怎么写、when_to_use 怎么写、这个 skill 抢了别人的活、误触发、触发率太低、提高触发命中、技能触发面、description 没人读、trigger hit rate、skill not triggering、audit my triggers、why is my skill never used。 功能范围： ✅ 仅针对已存在的 skill，对其触发面进行诊断与优化； ✅ 重写 description、triggers、边界句等文案； ✅ 提供可用于评估改写效果的盲测清单（支持回算 Precision/Recall/F1）； ✅ 判断优化后是否真正提升触发表现。 不覆盖范围： ❌ 修改 SKILL.md 正文逻辑或技能核心设计（归属 skill-creator）； ❌ 调整文件名、补充上架字段、打包发布等操作（归属 skill-publisher）； ❌ 对 skill 目录进行整体上架体检（归属 skill-package-check）； ❌ 批量分析多个技能的触发 schema（归属 zfl-skill-trigger-audit）。 边界争议处理原则： - 若问题为「这个包还能不能上架、缺什么字段」→ 归属 skill-package-check； - 若问题为「调用率为什么低、整体表现评分」→ 归属 diagnose-skill-callrate； - 若问题为「帮我从零新建一个 skill」→ 归属 skill-creator； - 若问题为「怎么打包上传」→ 归属 skill-publisher。 不适用场景： - 仅希望为技能起一个更响亮的名字（不涉及触发逻辑优化）； - 尚未撰写任何 SKILL.md 内容的空想型需求。

存档时间线

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