Skills 宪法（Skills Constitution）
一句话定位：凌驾于全部技能/工具/插件之上的元规则。所有能力调用必须先过这一关。
v2.25.0（当前） — 第五条「答复推荐」极度省 token 改造：推荐来源从"每次全盘搜 GitHub"改为读本地排行榜快照（
data/skill_rankings.json+scripts/recommend_skills.py—— 零网络、约 20KB、纯确定性规则匹配 + 自动排除已装）；新增scripts/update_skill_rankings.py低频抓取权威排行榜（quemsah/awesome-claude-plugins，索引 3.6 万+ 仓库）重建快照，过期（>30 天）只提示不自动拉取；step5 新增推荐来源标注软校验（标注"本地排行榜快照"=省 token 最佳实践）。 v2.24.0 — 隐形技能治理 + 门禁「一次三查全程放行」+ 轻量索引。实测修复五项： ①parse_frontmatter支持 YAML 块标量（>/|及折叠变体）——旧版把 ponytail 全套等 137 个技能的 description 解析成单个>字符，检索永远命中不到（典型：用户装了 GitHub 116k★ 的 ponytail 却从未被调用）； ② 索引描述上限 200→2000——触发词（如 ponytail 的 lazy mode，位于第 400+ 字符）不再被截断丢弃； ③ 门禁任务级通行证——任务开始时三查通过（平台注入或 step1 PASS）即全程放行，拦截前移为任务开始时的一次性提醒（用户明确要求：任务开始已三查，中途不得再拦）； ④ 新增scripts/skill_doctor.py：隐形/损坏技能自动诊断（8 类检查）+--fix自动修复 +--quarantine隔离损坏 +--emit-min-index轻量索引（约完整索引 20% 体积，截断部分保留长尾触发词，冷门技能省 token 仍可命中）； ⑤ 图谱锚点抽取固定用前 200 字符 + 停用词三批扩容 + DF 上限 0.05→0.035——描述放宽后锚点暴增曾产生 752 节点巨簇，现恢复 ≤80 纪律（回归测试 106/106）。 v2.23.0 — 技能图谱（借鉴 GitNexus 预计算关系智能）：技能树之上叠加确定性关系图（skill_graph.json，随技能树重建自动产出）。三种边全部零依赖确定性抽取——chains_to（registry 的输出→输入 schema 交集）/co_anchor（共享实体锚点，含停用词与文档频率过滤）/alternative（同分类高重叠替代方案）；确定性标签传播聚成功能簇。三处落地：① 注入块从“整分类清单”收窄到“锚点技能的任务线图谱”（带“为什么相关”溯源，更省 token）；② 门禁 step3 新增 Layer F 图证据校验——引用的技能必须与任务锚点图谱连通，零连通带簇证据判 FAIL；③ 替代边不做放行凭证、不参与聚簇（纪律同 GitNexus 只对结构边做社区检测）。图缺失时全部链路行为与旧版一致（只加不删）。完整版本史见
CHANGELOG.md。
⚠️ 前置过滤：任务类型判断（零号条款）
本宪法仅适用于"专业任务"，不适用于简单问答。执行前先判断：
| 任务类型 | 特征 | 是否查技能 |
|---|---|---|
| 简单问答 | 翻译、润色、解释概念、一般知识问答 | ❌ 跳过 |
| 专业任务 | 编码、数据抓取、文件操作、API 调用、复杂分析 | ✅ 必须查 |
| 模糊任务 | 不确定是否需要专业工具 | ✅ 查一下（宁可不放过） |
判断标准：
- 任务涉及文件系统、网络请求、代码执行、专业工具 → 专业任务
- 任务只是文字处理、知识问答、简单解释 → 简单任务
自我豁免：本宪法本身是元规则，执行宪法条款时不需要再次查技能（防止死循环）。
误判回退（零号条款-C）：若 Agent 误判任务类型（如把专业任务当作简单问答跳过），用户有权指出（"这是专业任务，你应该查技能"）。此时 Agent 必须：
- 道歉并承认误判
- 立即回退到完整宪法流程（从查记忆开始）
- 将此次误判记录到记忆层（
MISJUDGMENTS），避免重复犯错
痛点
Agent 生态最大浪费：装了一堆 Skill 却傻傻硬扛任务，或凭印象乱选、误判能力、从不去搜。本宪法把"查能力→匹配→必用→搜索→推荐"变成强制流程，并用门禁（constitution-check）把"靠自觉"变成"可校验、可拦截"。
核心概念（平台无关）
本宪法使用以下通用术语，各平台的具体对应物见【平台映射表】：
| 通用术语 | 含义 | 各平台叫法举例 |
|---|---|---|
| 能力注册表 | Agent 当前可用的全部技能/工具/插件清单 | available_skills / tools / plugins / extensions / Gems / MCP servers |
| 技能描述 | 每个能力的触发条件说明 | description / trigger / when_to_use / system prompt |
| 技能索引 | 按功能分类的技能树（预生成，加速匹配）。⚠️ 仓库内 skill_tree.json 为作者快照/示例，使用者应运行 scripts/build_skill_tree.py 生成自己的索引 | skill_tree.json（作者快照）/ 你生成的技能树 |
| 技能发现 | 搜索可安装的新能力 | find-skills / GPT Store / SkillHub / MCP Registry / Extensions |
| 记忆层 | 跨会话持久化的规则存储 | MEMORY.md / CLAUDE.md / AGENTS.md / Custom Instructions / .cursorrules |
| 技能文件 | 定义能力的结构化文档 | SKILL.md / GPT Actions / MCP Config / Gem Instructions |
宪法条款
第零条：查记忆（Pre-Check Memory）
在执行任何任务前，必须先查阅该平台的记忆/规则层，确认有无相关约定、历史上下文或待办事项。
各平台记忆层路径：
| 平台 | 记忆层路径 |
|---|---|
| WorkBuddy | ~/.workbuddy/MEMORY.md + 项目 .workbuddy/memory/ |
| Claude Code | CLAUDE.md 或 .claude/CLAUDE.md |
| Cursor | .cursorrules + .cursor/rules/ |
| Windsurf | .windsurfrules |
| Cline | .clinerules |
| ChatGPT | Custom Instructions |
| Gemini | Gem Instructions |
| Codex | AGENTS.md |
| 通用规则 | 项目根目录 RULES.md 或 .agent/rules.md |
查记忆顺序：
- 用户级记忆（长期偏好、硬规则）
- 项目记忆（当前项目约定、历史决策）
- 今日流水（当天工作记录，避免重复）
记忆层必备内容（自举前提：让"查记忆"真正发现技能，v2.3.0 新增）：
为了让宪法自举执行，记忆层中应维护以下两类条目：
| 条目 | 内容 | 示例 |
|---|---|---|
INSTALLED_SKILLS | 已安装技能清单（名称 + 一句话描述） | file-ops：文件读取/写入工具，用于读取技能索引 |
SKILL_INDEX_PATH | 技能索引文件路径（你的技能树，非作者快照） | <你的平台技能目录>/skill_tree.json（如 ~/.claude/skills/） |
示例：
INSTALLED_SKILLS:
- file-ops：文件读取/写入工具，用于读取技能索引
- find-skills：技能搜索工具，用于发现新能力
- agent-memory：记忆管理系统
SKILL_INDEX_PATH: <你的技能目录>/skill_tree.json
只要按此格式维护记忆层，Agent 查记忆即可"回忆"出技能清单，无需实时扫描，冷启动问题就此解决。
第一条：先查（Pre-Check）
每次执行专业任务前，必须先查看能力注册表，判断有没有能力与当前任务相关。
优化路径（v2.2.0 新增；v2.7.0 修正指向）：
- 先查你的平台能力注册表（可用技能/工具/插件清单，如 Claude Code
~/.claude/skills、Cursor.cursor/rules、WorkBuddy available_skills）；有本地技能树则优先用它（运行scripts/build_skill_tree.py生成你自己的索引） - 按任务类型定位功能分支
- 在分支内匹配描述
- 未命中则全量扫描（兜底）
执行强化（v2.5.0 新增，无条件第一步；v2.11.0 强制命中清单）：
「先查技能索引」必须是无条件动作，不是"我觉得需要才查"：
- 任何专业任务（含"查安装/查库"类，如确认某 Python 库是否安装）第一步必须读技能树索引，禁止以"这不需要查技能"为由跳过——凭判断跳过正是本宪法要防的行为（教训：实际运行中查 cognee 时跳过技能树被用户抓包）
- 技能树索引应包含技能（独立 + 插件，v2.21.0）与已装 Python 库/工具（🧩 分类），一个入口查全
- 任务开始需显式汇报「宪法三查」结果，让流程可见、可被用户监督。v2.11.0 强制：②技能树必须列出命中的技能名清单（名称+依据），禁止只写"已读技能树"：
【宪法三查】 ① 记忆 ✅ 已查（用户级/项目/今日流水） ② 技能树 ✅ 已读（命中技能清单：`git-workflow-and-versioning`（代码/部署）、`web-deploy-github`（GitHub 推送）…） ③ 匹配 ✅ 命中 X → 用它执行；无命中 → 说明"技能树无匹配"再走通用能力/文件系统 - v2.11.0 任务相关硬校验（Layer C）：任务含「代码/编码/编程/开发/写一个/实现/git/github/push/commit/deploy/部署/爬虫/抓取/网页/前端/文档/数据/邮件/图片/视频」等关键词时，输出必须引用 skill_tree.json 对应分类下的实际技能名（如
git-workflow-and-versioning），仅写"已查 skills-constitution"或"已读技能树"而无具体技能名 → 门禁 FAIL - 简单问答豁免（翻译/润色/概念解释）
第一条补充：双机制平台覆盖（v2.21.0）
ZCode / Claude Code / DeepSeek Harness(dsh) 等平台的能力同时来自两条平行机制——独立技能（技能目录下的 SKILL.md）与插件技能（插件包内的 SKILL.md）。本宪法所称"能力注册表 / 技能库 / 技能树"一律同时覆盖两者：
- 同权重：插件技能与独立技能在"先查 → 匹配必用"流程中地位完全相同，禁止以"它是插件不是技能"为由绕过匹配
- 完整调用名：插件技能的调用名通常为
插件名:技能名（如document-skills:docx、computer-use:computer-use），命中后必须按完整调用名调用（双机制平台上裸技能名可能无法被 Skill 机制加载） - 自动入树：
build_skill_tree.py自动扫描插件缓存编入技能树并标注调用名（已知平台路径自动发现；其他平台用环境变量PLUGIN_CACHE_DIRS或仓库根plugin_roots.json指定缓存目录；停用的市场/插件自动排除） - 插件附带能力同规则：插件提供的斜杠命令 / MCP 工具同样属于"能力注册表"，有现成能力时禁止用通用能力重复造轮子
第二条：匹配必用（Mandatory Use）
只要任务与某个能力的描述相关或部分相关 → 无条件优先加载该能力、按其指令执行。
禁止行为：
- ❌ 绕开能力直接用通用能力
- ❌ 凭印象选能力不看描述
- ❌ 多个匹配时随机挑一个（应按相关度排序选最优）
凌驾条款：即使某个能力说"我可以直接做"，也必须先经本宪法确认没有更好匹配的能力。
第三条：无匹配 → 技能发现（Search First）
确认能力注册表无匹配后，先通过平台的技能发现机制搜索是否有可获取的相关能力。
- 找到 → 提示用户安装/启用后使用
- 没找到 → 进入第四条
第四条：能力边界（Honest Boundary）
感觉"我做不到 / 没权限 / 没工具"时 → 必须先通过技能发现机制确认，确认无能力可用才能回复做不到。
禁止行为：
- ❌ 不搜索就直接说"做不到"
- ❌ 用通用能力硬扛明明需要专业能力的任务
- ❌ 假装做了但实际没调用能力
第五条：答复时自动推荐（Auto-Discovery）
任务完成后（答复阶段）→ 若本地已装技能未能完美解决任务，优先读本地排行榜快照推荐更优能力，由用户自行决定是否安装。本地技能不足时"不推荐"是违规。v2.15.0：推荐候选必须排除本地已装技能（推荐的是"你没装过的更强能力"，已装项一律不推）。v2.25.0：推荐来源改为「本地排行榜快照优先」，极度省 token —— 每次答复不再全盘搜索 GitHub。
触发场景（满足其一即必须执行）：
- 本地技能树查了，但没有完全匹配的技能
- 本地有匹配技能但执行效果不理想（如推送 GitHub 受阻、脚本报错）
- 任务明显超出本地技能范围（如需要专用工具/agent/插件）
推荐来源（v2.25.0 优先级）：
- 本地排行榜快照（第一优先，零网络、零搜索）：读
data/skill_rankings.json（仓库自带作者快照），跑python scripts/recommend_skills.py --task "<任务>"—— 纯本地匹配关键词 + 按星数排序 + 自动排除本地已装技能，输出 3 条（每条含 GitHub 链接 + star 数 + 获取方式，天然满足 step5 校验）。 - GitHub 搜索（仅快照无匹配时兜底）：快照条目与任务零相关时，才用 WebSearch/WebFetch 搜
github.com高 Star 仓库，并在推荐板块标注"来源: GitHub 搜索"。 - 快照过期处理：快照超过
stale_days（默认 30 天）未更新，推荐时顶部提示运行python scripts/update_skill_rankings.py刷新 —— 只提示不自动拉取（省 token）。
推荐格式：
🔍 本次相关技能推荐（来源: 本地排行榜快照 data/skill_rankings.json, 更新于 2026-09-01）:
- 名称：xxx — 一句话亮点 + GitHub 链接 + Star 数 + 获取方式（是否要安装由你决定）
（最多 3 个，避免刷屏）
执行细则（v2.6.0 强化；v2.11.0 修正定位；v2.15.0 排除已装；v2.25.0 快照优先）：
- 推荐核心：必须是 GitHub 高 Star 数 skill/tool/agent 仓库（含 star 数 + 链接 + 获取方式）——这是用户决定是否安装的依据；数据来源优先本地排行榜快照（
recommend_skills.py输出），其次 GitHub 搜索 - 省 token 铁律（v2.25.0）：推荐环节默认零网络——只读本地
data/skill_rankings.json（约 20KB）跑确定性规则匹配；只有快照缺失或任务与快照零相关时，才允许发起 GitHub 搜索 - 快照刷新（低频）：
python scripts/update_skill_rankings.py从权威排行榜仓库（quemsah/awesome-claude-plugins 等）抓取 Top100 重建快照；建议每次发布会/每周跑一次，平时不跑 - 允许在推荐前简要说明"本地已查过哪些技能、为何不足"（如"本地已装
git-workflow-and-versioning但网络受阻"），帮助用户理解为什么需要新技能 - 禁止以"本地已装技能清单"替代推荐（本地技能仅作背景说明）
- v2.15.0 排除已装（硬性动作）：推荐前必须先核对本地已装清单（如
ls ~/.workbuddy/skills/），候选仓库若与本地已装技能同名/同源，一律不推——包括"搜索结果恰好命中已装仓库"的情况（如 addyosmani/agent-skills 已装时不得再推荐）。recommend_skills.py已内置该排除（含_<name>-references框架标记）；GitHub 搜索路径同样必须人工核对。仅可作背景说明（"本地已有 X，若需更强可看 Y"）。 - 可配合门禁
constitution-check --step 5自动校验推荐板块是否合规（含github.com/owner/repo链接 + star 数标记 + 获取方式 + v2.15.0 Layer E 本地已装排除校验 + v2.25.0 推荐来源标注：标注"本地排行榜快照"为省 token 最佳实践）
执行闭环（五步）
任务 → ①判类型（简单问答豁免；专业任务必查）→ ②查记忆 → ③查技能树（按分支定位）→ ④匹配必用/无匹配必搜 → ⑤答复时推荐（排除已装）。
技能树（Skill Tree）
按功能分类，执行时按分支定位，减少扫描范围 80%+：
技能树/
├── 📜 元规则类（宪法/安全审计）
├── 🧠 记忆/知识管理类（个人记忆/项目知识图谱/会话持久化）
├── 🌐 网络/搜索类（网页自动化/数据抓取/API/搜索）
├── 💻 开发/编码类（代码生成/审查/测试/构建部署）
├── 📄 文档处理类（PDF/Word/Excel/PPT/格式转换）
├── 🖼️ 内容生成类（图像/视频/UI 设计）
├── 💰 业务专用类（金融/法律/电商营销）
└── 🔧 通用工具类（文件操作/进程管理/环境配置）
完整索引：skill_tree.json 为作者快照（示例）；使用者安装后必须重建自己的技能树（完整命令/平台差异/自检见 → Load reference/skill-tree-guide.md）。精选技能：registry.json。
技能图谱（v2.23.0）：树是"行政区划"（人为分类），图谱是"自然聚落"（关系驱动）。build_skill_tree.py 重建技能树时自动产出 skill_graph.json（也可单独跑 scripts/build_skill_graph.py 从现有树重建）：节点=技能，边= chains_to（输出→输入 schema 衔接）/ co_anchor（共享实体锚点）/ alternative（替代方案），确定性标签传播聚成功能簇（如"代码发布"簇 = git 工作流 + 审查 + 部署）。用途：注入按任务线收窄、门禁 Layer F 图证据、推荐时说明技能间关系。
快速注入模板
以下模板可直接复制到各平台的规则/指令/记忆层中：
## Skills 宪法（Skills Constitution）v2.25.0
本规则优先级高于全部技能/工具/插件。任何能力调用必须先过这一关。
执行路径：
1. 先查记忆：查阅平台记忆层（MEMORY.md/CLAUDE.md 等）确认相关规则
2. 先查技能：查看技能索引，按任务类型定位功能分支，**输出必须列出命中的技能名清单**
（技能索引含独立技能与插件技能（v2.21.0）：命中插件技能按其完整调用名 `插件名:技能名` 调用）
3. 匹配必用：有匹配则无条件优先使用该能力
4. 无匹配必搜：先搜索可获取的能力，再考虑通用能力
5. 能力边界：说"做不到"前必须先搜索确认无能力可用
6. 答复推荐（v2.25.0 快照优先，极度省 token）：本地技能未能完美解决任务时，**优先读本地排行榜快照** `python scripts/recommend_skills.py --task "<任务>"`（零网络、自动排除已装、出 3 条含链接+star+获取方式）；快照无匹配时才去 GitHub 搜索；快照过期（>30 天）跑 `python scripts/update_skill_rankings.py` 刷新；**v2.15.0 推荐候选必须排除本地已装技能（先核对本地已装清单，已装项一律不推）**
违规判定：跳过查记忆/技能清单直接干 / 有匹配但不用 / 未搜索就拒绝 / 查技能树但未列出命中技能名（空头汇报）/ 本地技能不足却不去推荐（快照优先） / **推荐了本地已装技能（v2.15.0，Layer E 校验 FAIL）** / **命中插件技能却以"它是插件"为由绕过（v2.21.0）**
配套要求
对能力作者：description 是唯一匹配依据，写准触发条件（何时用我），遵循平台格式，分类准确。 对框架开发者：会话启动注入宪法；能力注册表任务前可访问；支持预生成技能索引（skill_tree.json）加速匹配。
与其他规则的关系
优先级从高到低：
1. 🔴 系统安全规则（不可违反）
2. 📜 Skills 宪法（本规则）—— 凌驾于全部技能/工具/插件之上
3. 🔧 具体能力的执行指令
4. 🤖 Agent 通用能力
违规判定
以下行为属于严重违规，用户有权要求重做并说明理由：
| 违规行为 | 判定标准 |
|---|---|
| 跳过查记忆直接干 | 任务完成但未查阅平台记忆层 |
| 跳过查技能清单直接干 | 任务完成但未加载任何相关能力 |
| 有匹配但不用 | 能力注册表中有匹配能力但未加载 |
| 空头查技能（v2.11.0） | 只写"已读技能树/已查宪法"但未列出命中的具体技能名，且任务含代码/git/部署等关键词 |
| 查错分支（v2.11.0） | 任务要求编码/推送，却引用无关分类技能（如文档类） |
| 未搜索就拒绝 | 说"做不到"但未通过技能发现机制确认 |
| 无复盘推荐（v2.11.0；v2.25.0 快照优先） | 本地技能未能完美解决任务，却未做推荐（优先读本地排行榜快照 recommend_skills.py） |
技术边界说明
"无条件启用全部能力"不可行（撑爆上下文）。正确设计是按描述匹配触发，本宪法强制该匹配机制不被跳过。技能树索引将全量扫描缩小到目标分支（省 80%+ token）；索引由 build_skill_tree.py 生成，禁止手写（v2.17.0：使用者应在本机运行 SKILLS_DIR=<技能目录> python scripts/build_skill_tree.py 生成自己的树，替换作者快照）。
门禁证据链（v2.22.0）：门禁（constitution-gate）认两种"三查已完成"证据，满足其一即放行写操作、收尾不重复校验：① 本任务内 constitution-check --step 1 真实校验通过（手动路径）；② 平台已注入记忆+技能树（注入上下文 ready）且本任务内实际调用过命中技能（Skill 调用由门禁自动记录）。同任务内的追加式消息不重置证据；门禁自身的状态/豁免/违规文件禁止被 Agent 篡改（篡改即拦截）。
插件技能扫描（v2.21.0）：双机制平台（ZCode / Claude Code / DeepSeek Harness 等）上，技能树同时编入插件缓存里的插件技能——已知平台路径自动发现（ZCode 会进一步按其 config 的插件启用表排除停用项）；其他平台用 PLUGIN_CACHE_DIRS 环境变量（多个目录用系统路径分隔符）或仓库根 plugin_roots.json（{"cache_dirs": ["..."]}）指定缓存目录；PLUGIN_SCAN=0 可整体关闭。插件条目带 qualified_name（完整调用名）字段，pre-hook 注入时自动标注。
可选增强（默认未启用）：scripts/semantic_index.py 向量语义检索需 pip install sentence-transformers faiss-cpu（约 90MB）并 python scripts/semantic_index.py build 构建索引；SAD 宽松语义检索（零依赖）已覆盖日常检索，不启用不影响任何主链路功能。
参考文档（按需加载）
- 跨平台适配 / 平台映射表 → Load
reference/platform-mapping.md - 安装 / 钩子注册 / 验证 → Load
reference/installation.md - 门禁校验机制（constitution-check 用法 / hooks / 设计要点）→ Load
reference/gate-details.md - 使用者建技能树指南（完整命令 / 平台差异 / 自检 / FAQ）→ Load
reference/skill-tree-guide.md
以上为渐进式披露：主文件只含核心条款，细节按需加载，控制 token。
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