Agent trace 诊断器:当用户提供 trace、日志 JSON、agent 执行记录、工具调用序列,或说“看下这个日志/trace,定位根因”“只说明问题不要改文件”时使用;用中文输出核心根因、可视化执行流程图、trace 证据链、可能文件/行和修复建议,默认只读。不用于没有日志证据的新功能设计、普通代码解释或直接修复代码。
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StyleWork 云效工作项提报 / 需求与缺陷创建:当用户要把讨论结论、排查记录、日志、代码、接口结果、截图或复现过程整理成云效需求或缺陷,并要求预览后通过云效 MCP 提交时使用。也适用于判断工作项颗粒度、生成证据化描述和回读创建结果;不用于批量排期、导出到钉钉、静默修改已有工作项,或在未确认时产生外部写入。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
stylework-yunxiao-workitem-submitter把这次排查提成云效缺陷、创建云效需求并附上证据、先预览再提交工作项把讨论、排查或产品判断整理成一个颗粒度合适、证据可追溯的云效需求或缺陷。先生成完整预览,经用户对精确内容明确确认后,再通过当前运行时已配置的云效 MCP 创建并回读验证。
curl、私有 HTTP API 或猜测 ID 绕过。MCP 缺失只阻塞提交,不阻塞生成完整的本地 Markdown 草稿和预览。优先从当前对话、用户正在查看的云效页面、已提供 URL 和排查证据中提取信息,不重复追问。进入外部创建前至少确认:
需求 或 缺陷;紧急、高、中、低;迭代、负责人、子模块和客户名称是可选字段。能够通过 MCP 列表或解析页面 URL 唯一定位时先形成候选并让用户确认;不能唯一定位时保持空白,不补造。只生成本地草稿时允许项目、迭代、负责人和子模块标为“待解析”,但类型、标题、优先级、完整描述和证据边界仍必须给出。最多集中询问 1-3 个会改变目标、类型或验收边界的问题。
读取 references/workitem-field-contract.md。
缺陷。需求。先向用户说明建议类型和颗粒度;不要把每个技术动作拆成独立需求。
读取 references/evidence-description-contract.md,将材料分为:
已验证:日志、代码、接口结果、截图、复现或用户明确事实直接支持;有依据的推断:多项证据共同支持,但尚未完成直接验证;弱推断:主要依赖经验或不完整现象;待验证:会影响结论或验收,但当前没有证据。每条证据至少记录类型、来源引用、观察结果和它支持的结论。日志使用路径与行号、trace/session ID 或时间戳;代码使用文件与行号;接口使用请求类型、时间和关键结果;截图说明画面中可直接观察到什么。无法复核的口述标为“用户陈述”,不要升级成系统事实。需要上传截图时,描述只写最终附件文件名和可观察结论,不写本机临时路径。
按 references/evidence-description-contract.md 生成描述。缺陷至少包含:
【问题现象】、【期望结果】、【排查证据】、【排查结论】、【验收标准】
需求至少包含:
【需求背景】、【目标与价值】、【范围】、【排查证据】、【验收标准】
没有排查证据时明确写“本轮未提供可复核证据”,不得删除证据章节来制造确定感。
即使当前缺少云效 MCP 或稳定项目 ID,也先输出完整 Markdown 草稿,不得只给标题、证据摘要或恢复步骤。此时把无法解析的字段标为“待解析”,明确重复检查未完成和未发生外部写入;在稳定 ID 补齐前不要伪造 JSON 校验通过。
完成下一步的身份解析与重复检查后,再把工作项保存为本地临时 JSON 草稿。附件元数据至少包含最终文件名、MIME、字节数、SHA256 和敏感性检查结果;这些字段属于确认载荷。然后运行:
python3 <this-skill>/scripts/validate_workitem_draft.py /path/to/draft.json
校验失败时只修正草稿,不调用 MCP。
读取 references/mcp-submission-playbook.md。
用以下顺序展示:
类型:需求/缺陷
项目:<名称>(<稳定 ID>)
标题:<最终标题>
优先级:<紧急/高/中/低>
迭代:<名称与 ID,或未指定>
负责人:<名称与 ID,或未指定>
子模块:<名称与 ID,或未指定>
附件:<最终文件名、类型、大小;或无>
重复检查:<通过/发现候选/未完成>
描述:
<将要原样写入云效的完整描述>
随后只问一个确认问题:确认按以上内容创建 1 个云效<需求/缺陷>吗?
用户确认后,将确认人、确认时间和预览校验产生的 fingerprint 写入草稿,再运行。fingerprint 必须覆盖附件元数据,确保确认后不能替换附件:
python3 <this-skill>/scripts/validate_workitem_draft.py \
/path/to/draft.json --require-confirmed
fingerprint 不一致说明确认后的字段发生变化,必须回到预览步骤。不得手工忽略校验错误。
CreateWorkitem 的工具创建一次。fileContent 的 base64 与 fileName,仅同机 stdio MCP 才使用本地路径。使用等价于 GetWorkitem 的工具按稳定 ID 回读,至少核对:
字段或附件列表不一致时报告“已创建但验证失败”或“工作项已创建,附件上传失败”,列出差异;不要自动修改远端工作项。
预览阶段输出:类型与颗粒度判断、完整字段、证据分级、完整描述、附件文件名/类型/大小、重复检查结果、待确认问题和 fingerprint。
创建完成后输出:工作项类型、标题、稳定 ID、URL、创建时间、字段回读、附件回读、未填写字段和任何剩余风险。
阻塞时说明完成到哪一步、阻塞原因、是否发生外部写入、下一次恢复必须先做的一个检查。若用户已经提供足够的现象或目标,阻塞输出仍必须附上完整可填的工作项草稿;只有连类型、用户问题或目标都无法判断时才可以只报告阻塞。
evals/evals.json 覆盖缺陷与需求草稿、证据分级、确认失效、重复检查、截图/PDF 附件、敏感或超大附件、附件部分失败、模糊创建结果、批量拆分、MCP 缺失和相邻 Skill 非触发场景。真实生产写入属于 L3 验证,必须在专用测试项目完成;结构测试和模拟输出不能替代真实 MCP 回读证据。
references/workitem-field-contract.md:需求/缺陷判断、颗粒度和字段规则。references/evidence-description-contract.md:证据等级、脱敏要求和描述模板。references/mcp-submission-playbook.md:实时 schema、去重、确认、创建一次、附件上传和回读规则。references/provenance.md:已发布来源、MIT 许可证、公开披露边界和后续权威维护位置。scripts/validate_workitem_draft.py:写入前的草稿结构与 fingerprint 校验。scripts/test_validate_workitem_draft.py:validator 的确定性回归测试。evals/evals.json:触发、回归、边界、迁移和非触发场景。まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Agent trace 诊断器:当用户提供 trace、日志 JSON、agent 执行记录、工具调用序列,或说“看下这个日志/trace,定位根因”“只说明问题不要改文件”时使用;用中文输出核心根因、可视化执行流程图、trace 证据链、可能文件/行和修复建议,默认只读。不用于没有日志证据的新功能设计、普通代码解释或直接修复代码。
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协作校准 / 认知校准 / 问题脑暴:当用户有模糊感受说不清问题、方案越补越复杂、想挑战假设、 想重新定义问题、想知道成熟领域里怎么叫这个问题时使用。 可用中文唤起:"帮我想想""先聊一下""一起脑暴""我感觉有问题但不清楚是什么" "先别执行,帮我看清问题""挑战我的假设""这个方案是不是想错了""帮我做认知校准" "双向钢人""钢人论证一下""正反最强论证,给我明确判断"。 也适用于:用户直接说"帮我做 X 功能""接入 Y 平台"但背景复杂、或对话早期感觉方向可能跑偏时, AI 主动识别并建议进入脑暴模式。 这里的“挑战假设”主要指问题定义、目标、约束和领域定位层面的假设;如果问题已确认且用户已有具体方案、 计划、架构或决策要压力测试,应转用 grill-me。不用于翻译、摘要、格式整理、单文件小改等简单执行任务。
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AI 工作资产化诊断器 / Assetization Router:当用户提供 AI 协作会话、重复任务、prompt、工作流描述、 团队 AI 使用场景或一次成功交付过程,并要求判断应该沉淀成 Prompt、Context Pack、Workflow、Skill、 Loop、System,或根本不值得沉淀时使用。它只做诊断、分层和下一步资产建议,不替代具体 Skill 创建、 PRD 起草、调研、实现或自动化执行。不用于普通事实查询、一次性文案、trace 根因分析或高责任专业判断。
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设计脑暴 / 实现前方案校准:当用户想把已基本成立的想法、功能方向或产品问题,在写 PRD、画 mockup 或进入开发计划前,先比较方案、确认取舍、对齐 UI/视觉约束,并收敛成可执行设计 spec 时使用。 可用中文唤起:“先脑暴一下方案”“先不要写 PRD,帮我设计几种路径”“参考 brainstorming 把这个需求变成设计 spec” “实现前先讨论设计”。问题还没定义清楚时先用 ai-collaboration-calibration;已有方案要压力测试时用 grill-me; 直接写 PRD 时用 prd-architect;grill-me 返回精确设计 gap 时,本 Skill 只输出 Design Delta。
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竞品决策分析 / Competitive Decision Brief:当用户要调研竞品、替代方案、新产品、SaaS/AI 产品或市场信号, 并希望把官网、定价、评论、文档、更新日志、登录态走查、截图或浏览器取证转成产品定位、路线图、定价、 功能优先级、差异化、Go/No-Go 或 PRD 输入时使用。核心行为是先锚定产品决策,再选择证据渠道, 最后输出可行动的 Product Decision Brief;不要把它降级成泛泛功能清单、纯 UX 走查或“点完所有按钮”报告。
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复杂探索资产化 / Complex Exploration:当用户面对复杂、不确定、多轮迭代的产品策略、Roadmap、商业化定价、竞品定位、复杂 PRD 前置探索、项目复盘或方法论沉淀任务时使用。它先判断任务类型,暴露隐含假设,重构真正问题,规划探索路径和中间产物,并在结束后沉淀认知、结构、方法论、工具和影响力资产。不用于简单润色、翻译、摘要、明确执行任务;问题只需早期认知校准时优先用 ai-collaboration-calibration,已有方案要压力测试时用 grill-me,系统专题研究用 research-topic-compiler。
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