migration-plan-prompt-to-agentskill

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05-Prompt Script → Agent Skill 迁移计划（进行中）

目标：将 Prompt 文档迁移为 Agent Skill，实现更强的被动支持（Agent 自动匹配）与主动调用（用户触发词直达技能）。
状态：设计阶段；备注供执行时按批次推进。

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1. 设计动机

维度	当前（仅 Prompt 文档 + rules 映射）	迁移后（Skill）
被动支持	依赖 prompt-recommendation.mdc 中人工维护的「用户需求 → 推荐Prompt」表	Agent 通过 skill 的 description 自动匹配；无需在 rules 里穷举
主动调用	用户说「可读性优化」→ 需 rules 写死对应关系	description 含「可读性、幽默、视觉优化」等关键词即可被列为可用 skill 并选用
维护	路径、文件名、规则表多处同步	一处 skill 目录，name + description 即契约

设计原则：

• Skill 的 description 写清「做什么 + 何时用 + 关键词」，便于被动匹配与主动发现。
• 原 Prompt 文档可保留为「长模板/多模式」参考，SKILL.md 以步骤化指令为主，长内容放入 references/。

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2. 迁移范围与分类

2.1 已迁为 Skill（参考）

• 批注式阅读与整理工作流 → .cursor/skills/whetstone（磨刀石模式）

2.2 建议优先迁移（高复用、触发词明确、步骤可提炼）

原文档	建议 skill 名	触发/关键词（写入 description）
可读性优化Prompt	readability-optimization	可读性、幽默、视觉优化、枯燥、体验
README生成和更新Prompt	readme-generate-update	README、生成、更新、项目说明
深度对话总结专家Prompt	dialogue-summary	总结对话、深度总结、对话总结
综合批判性分析Prompt	critical-analysis	批判性分析、方案分析、技术选型、架构
案例文章整理与优化Prompt	case-article-optimization	案例整理、文章整理、结构化
技术内容思路构建Promot	tech-content-outline	技术文章、思路构建、写技术内容
报告类内容组织Prompt	report-organization	报告、内容组织、结构
数据来源验证Prompt	source-verification	数据来源、验证、出处
立场客观性警告Prompt	objectivity-warning	立场、客观性、偏见警告
人机共创精简价值Prompt	human-ai-cocreate	人机共创、精简、价值提炼
目录结构统计与排序Prompt	directory-stats-sort	目录结构、统计、排序
Markdown图标美化Prompt	markdown-emoji-beautify	Markdown、图标、emoji、美化

2.3 延后或保留为文档（方法论/元/工具）

• Prompt智能决策与编排系统、AI注意力机制与Prompt设计原则、AI规则管理实践经验、Prompt脚本化思维：偏方法论与 rules 配套，可保留为文档；若迁，可作「元 skill」或与 rules 联动。
• 批量文件重命名添加时间戳Prompt：工具类、单次操作；可迁为小 skill，优先级低。
• 可复用Prompt识别与生成专家Prompt：meta 能力，可单独设计为 skill，批次靠后。

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3. 单条迁移动作（标准流程）

1. 建目录：.cursor/skills/<skill-name>/，name 小写、连字符，符合 specification。
2. 写 SKILL.md：
   • frontmatter：name、description（做什么 + 何时用 + 关键词）。
   • 正文：Instructions（从原 Prompt 提炼为步骤）、Examples、Edge cases；若原文档很长，将完整模板放入 references/，SKILL 中只保留要点与链接。
3. 原文档：在文首或文末加一句「已迁至 Agent Skill：.cursor/skills/<skill-name>」，保留为长模板参考。
4. rules：迁移一批后，在 prompt-recommendation.mdc 中改为「优先匹配 .cursor/skills 中 description；若无匹配再 fallback 到 Prompt 文档路径」。

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4. 批次建议（执行顺序）

• 批次 1：可读性优化、README 生成、深度对话总结、综合批判性分析（与 rules 中「快速匹配规则」高度重合）。
• 批次 2：案例文章整理、技术内容思路构建、报告类内容组织、数据来源验证、立场客观性警告。
• 批次 3：人机共创、目录结构统计、Markdown 图标美化；随后为批量重命名、可复用 Prompt 识别等。

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5. 验收与规则联动

• 每个 skill 通过 name/目录名一致、description 含关键词的自检。
• 用户说「可读性优化」「总结对话」「分析这个方案」等时，Agent 能通过 skill 被动匹配或主动列出并执行。
• prompt-recommendation.mdc 更新为「Skill 优先，Prompt 文档兜底」，并注明已迁 skill 列表。

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文档标签：#迁移 #AgentSkill #Prompt #进行中
更新日期：2026-01-29