skillforgem 是做什麼的？
SkillForgeM / Skill 锻造大师 — 基于 SkillOpt 论文思想的轻量级 Agent Skill 优化系统
概述
SkillForgeM 是一个轻量级的工具系统，用于优化 AI Agent 的 Skill 文件。它借鉴了 SkillOpt 论文中的核心思想，通过自动化分析、评估和重构，帮助开发者提升技能描述的质量，从而使 Agent 更加高效和可靠。
特性
- 静态分析：解析技能文件结构，识别潜在问题
- 性能评估：基于关键指标对技能质量进行打分
- 自动优化：生成改进建议并可选自动重写部分内容
- 平台兼容：支持 Claude Code、Cursor、Codex 等主流 Agent 平台
快速开始
前提条件
- Python 3.8 或更高版本
- 一个现有的 AI Agent 技能文件（.md 格式）
安装
pip install skillforgem
使用
分析技能文件：
skillforgem analyze path/to/skill.md
优化并输出结果：
skillforgem optimize path/to/skill.md --output optimized_skill.md
配置
可通过环境变量或 .env 文件进行配置：
| 变量名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
SKILLFORGEM_API_KEY | 用于外部服务的 API 密钥（可选） | 空 |
SKILLFORGEM_VERBOSE | 是否启用详细日志输出 | false |
工作原理
- 解析：读取并解析 Markdown 格式的技能文件，提取标题、描述、参数等元数据。
- 评估：根据清晰度、完整性、一致性等维度对技能进行评分。
- 优化：基于评分结果，生成具体的优化建议（如改进描述、添加缺失参数等）。
- 输出：将优化后的技能文件保存为新文件，或在终端打印建议。
示例
优化前：
# my_skill
这是一个简单的技能。
优化后：
# my_skill
我的技能 — 用于执行特定任务的优化技能。
## 功能
- 执行任务 A
- 处理数据 B
许可证
本项目基于 MIT 许可证开源。
贡献
欢迎提交 Issue 或 Pull Request。