元Skills：让大模型自行发现需求、开发迭代
- 让大模型写指令或Skils
- 让大模型自行迭代Skills
- 让大模型自行发现用户常用指令，并推荐写Skills
- （并非用户来做）厂商发现某些Skills特别有用，内置到大模型中。Skills用处降低
2026-02-20更新：Codex 5.3 可以做到第3点了。以下介绍是Claude写的，Prompt其实也是AI写的，我提供思路。
大多数人用 AI 的方式很固定：想到什么问什么，问完就走。但如果你用的是支持 Skills（自定义指令集）的 Agent，其实可以做到更多——让它主动发现你的习惯，替你把反复要做的事变成一条固定指令。
这就是"元 Skill"的思路：一条专门用来生成新 Skills 的 Skill。
人总是在重复自己
观察一下自己和 AI 的对话记录，会发现有些需求一再出现：用中文回答、整理 Git 提交、改写文章语气……每次都要重新描述一遍，或者自己想办法弄Skills。这肯定有什么问题。
元 Skill 的出发点就是：既然 Agent 每次都在产生输出，为什么不顺手记一下"这次用户在做什么"？
怎么运作
Agent 每次回复时，在后台同步检查：当前任务是否在历史里出现过？如果有，就在 candidates.md 里给对应条目的计数加一；如果没有，就追加一条新记录。
格式很简单：
[日期] 需求描述 (次数: N) - 建议Skill名称当某条需求的出现次数超过 3 次，就"冒泡"出来，Agent 主动问用户：
"我注意到您经常需要 [需求]（已累计 N 次）。是否创建专属 Skill [名称]？"
用户同意后，Agent 直接起草 Skill 文件，写完在 candidates.md 里把这条标记为 [DONE]。
参考Skills
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name: self-creation
description: Analyze conversation history for recurring patterns, missing capabilities, or user preferences. Use this skill when wrapping up a task, analyzing the conversation, or when the user asks to "analyze skills".
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# 自行创造 Skills
作为一个具有进化能力的 Agent，不仅要执行指令，还要通过观察用户交互习惯，主动提出能力扩充建议。
## Instructions
1. 完成重要任务或用户明确要求时，执行此分析。
2. 分析近期交互：
- 可自动化的重复任务（新模式）。
- 用户需要但当前做不好的事（缺失能力）。
3. 执行：
- 更新 `.agent/skills/candidates.md`。
- 模式明确时，直接在 `.draft/` 起草 Skill 文件，不要只列清单。
- 通知用户。
### 1. 实时记录
* 触发时机：每次产生文字输出时，都在后台执行此逻辑。无论回答问题、写代码、还是生成报告，都同步思考"是否存在可复用的模式"。
* 动作：
1. 分析本次交互中的用户意图。
2. 判断当前任务是否属于某种重复模式——即用户过去是否进行过类似操作。
3. 读取并更新 `.agent/skills/candidates.md`。
* 格式：`[日期] 需求描述 (次数: N) - 建议Skill名称`
* 逻辑：存在则 N+1，不存在则 Append。
### 2. 增量更新
* 允许用户指定检索"老对话"或"历史记录"，提取被遗漏的需求模式。
* 触发指令：用户发出如"去把昨天的对话也分析一下"、"根据历史记录更新一下技能池"等指令。
* 动作：
1. 读取指定范围的历史记录。
2. 批量提取需求模式。
3. 将提取结果累加到 `candidates.md` 中，而不是覆盖。
### 3. 冒泡机制
* 每次更新 `candidates.md` 后，检查 N 值。
* 当某条需求的 N > 3 时，触发"冒泡"。
### 4. 主动推荐
* 询问用户：
> "我注意到您经常需要 [需求] (已累计 N 次)。是否创建专属 Skill [名称]？"
* 用户同意后，创建新 Skill 文件。
### 5. 标记完成
Skill 文件创建后，在 `candidates.md` 对应条目前加上 `[DONE]`。
如已有类似Skill，同时向用户询问，是否需要标记为已有。candidates文件示例
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# Skill Candidates Tracker
> 记录由 Meta-Skill "Self-Creation" 识别到的潜在 Skill 需求。当计数超过 3 时触发推荐。
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