开源实战：打造能自我进化的AI Skills管理器，支持GitHub同步与自动迭代

今天我们来探讨一个更硬核但也极具价值的话题：如何系统化地管理与迭代你的AI Skills。

我之所以持续关注并分享Skills，是因为它无论对个人效率提升、团队协作，还是满足技术好奇心，都具有巨大潜力。虽然目前上手有些门槛，但每次“搓”Skill的过程，都让我找回了早年折腾游戏Mod时的创造乐趣——这种快乐，远非刷短视频可比。

在上一篇文章中，我分享了如何将GitHub项目打包成个人技能库的思路，反响热烈。不仅获得了大量阅读，更在评论区引发了深入讨论。

许多朋友在惊叹“打开新世界大门”的同时，也提出了一个尖锐而实际的问题：这些Skills该如何管理、升级和迭代？

确实，Skills从来不是静态的。它会随着时间推移、你自身能力的成长，以及其源GitHub项目的更新，而需要动态调整。然而，现有的Skills管理方式极不友好。手动检查更新、修改文档、回填经验……这些重复劳动显得低效且容易出错。

为了解决这一痛点，经过两天的探索与实践，我们构建了一套Skills管理三件套。这套工具，配合Claude官方的Skill Creator，基本实现了Skills的增删改查与自动化迭代，让技能库迈向真正的自我进化。

我们开发的三件套分别是：

1. github-to-skills: 专用于将GitHub仓库转换为标准Skill的工具。
2. skill-manager: 本地Skills生命周期管理器。
3. skill-evolution-manager: 能根据对话经验自动优化迭代Skill的“进化中枢”。

光说不练假把式，我们先看实际效果。

假设我本地已安装了一批Skills，例如视频下载神器 yt-dlp。我希望这些源自GitHub的Skill能随其上游仓库自动更新。现在，我只需对AI说一句：

“帮我检查一下所有的Skills状态。”

随即，一份清晰的状态报告便呈现眼前：

报告显示，两个基于GitHub的Skill状态不同：company-claude-skills 状态为“过期”，而 yt-dlp 状态为“最新”。这意味着前者在GitHub上已有新提交。

此时，我只需下令“更新company-claude-skills”，它便会自动拉取最新代码，并重新构建Skill文档。

看到这里，你可能会提出一个关键质疑：GitHub更新会覆盖本地的 SKILL.md 文件，那我日常使用中积累的调优经验和Bug修复记录岂不瞬间消失？

这个问题非常精准。这正是传统更新方式的巨大缺陷。在使用Skill过程中，我们经常会遇到一些边界情况或报错，解决这些问题的经验极其宝贵，理应在下次使用时规避。我通常会在对话结束后，让AI根据聊天记录，将这些经验反哺回原Skill。

例如，我的 yt-dlp Skill在初次遇到特定环境问题后，就通过复盘实现了自主迭代优化。

然而，用户经验迭代和GitHub项目更新的目标文件都是 SKILL.md，直接冲突，必然导致一方的工作被覆盖。

我们的解决方案是：职责分离与“游戏存档”机制。

• GitHub更新：仍然只更新主 SKILL.md 文件。
• 经验迭代：不直接修改 SKILL.md，而是将提炼出的经验存储到一个独立的、自定义的 evolution.json 文件中。你可以将其理解为这个Skill的“经验备份”或“游戏存档”。

无论主程序（SKILL.md）版本如何升级，这个“存档”都应独立保存。当 SKILL.md 被新版本覆盖后，系统会自动将 evolution.json 存档中的经验，“缝合”回新的 SKILL.md 中，确保智慧不丢失。

实际操作效果如下，全程自动完成：

如此一来，Skills的管理便形成了良性闭环。创建Skill或许简单，但管理和迭代才是持久使用的核心。下面，我们拆解一下这三件套的具体设计与作用。

一、github-to-skills：为Skill赋予“身份ID”

创建这个工具的核心目的，是为源自GitHub的Skills建立一个“身份证明”。

我们发现，官方Skill Creator生成的 SKILL.md 缺乏GitHub元数据（如仓库地址、提交哈希）。这导致后续管理工具根本无法识别该Skill对应哪个远程仓库，版本比对更是无从谈起。

因此，我们改进了打包流程，创建了 github-to-skills。它的核心功能很简单：在打包GitHub项目时，强制在 SKILL.md 的元数据头部注入关键信息：

• github_url: 该Skill的来源仓库地址。
• github_hash: 打包时对应的Git提交哈希（即版本快照）。

经过改造后，每个产出的Skill都自带唯一的身份ID。下图展示了改造前后的 SKILL.md 头部对比：

左侧为改造前，右侧为改造后。可见改造后明确记录了GitHub URL和哈希值。这为后续的自动化版本管理和更新检查奠定了坚实基础，是整套系统的地基。

github-to-skills 与官方 skill-creator 并存是合理的，因为并非所有Skill都源自GitHub，个人工作流等自定义Skill就无需绑定GitHub信息。

二、skill-manager：你的Skills大管家

拥有了身份ID的Skills，就可以交由 skill-manager 这位大管家来统一管理了。它主要提供三大功能：

1. Skills全景查询
随着学习和测试的深入，本地Skill文件夹可能越来越多，容易遗忘各自功能。skill-manager 可以快速列出一个清晰的表格，展示所有Skill的类型、描述、版本，并区分GitHub源和标准Skill，让你对技能库一目了然。

2. Skills版本监控
这是极具实用性的功能。管理器会调用GitHub API，用本地的 github_hash 与远程仓库最新提交进行比对。输出结果会明确指示状态为“最新”或“过期”，让你轻松掌握更新情况。

3. Skills清理管理
对于不再需要或重复的Skill，可以通过一句简单的指令直接删除，保持技能库的整洁。

skill-manager 就像传统的插件管理器，但将交互完全融入对话中，使用起来非常便捷。

三、skill-evolution-manager：Skills的“进化中枢”

这就是实现“自我进化”的核心。skill-evolution-manager 通过外挂的 evolution.json 文件来管理Skill的迭代。

它的作用很纯粹：在对话过程中默默汲取经验，在对话结束后完成迭代。你可以理解为它有一个“小本本”，记下了Skill哪里出了错、哪里可以优化。对话结束时，它将经验结构化存入 evolution.json，并智能地“缝合”进 SKILL.md。这样，同一个坑就不会踩两次。

这其实就是一种高效的“复盘”机制。

通过它，Skills不再是冰冷的静态工具，而是能随着你的使用频率、反馈深度一同成长、进化的伙伴。在这个快速变化的时代，持续进化是保持生命力的唯一真理。

结语与资源分享

这套Skills管理三件套，是我们基于自身痛点摸索出的解决方案。它或许不够完美，但确实让Skill的使用体验从“手工维护”进化到了“自动管理”。

我们已将这三个工具完全开源，希望能起到抛砖引玉的作用，激发更多关于AI技能工程化的思路。项目已上传至GitHub，未来也会持续分享一些我们认为有价值的Skills。

项目仓库地址：
https://github.com/KKKKhazix/Khazix-Skills

技术之路在于共享与碰撞，如果有更好的思路或实现，欢迎在云栈社区或项目仓库交流探讨。我们始终相信，Skills代表着一个充满可能性的新范式，值得我们一起探索和优化。