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Affaan Mustafa
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description: "从会话中提取可重用模式，在保存前自我评估质量，并确定正确的保存位置（全局与项目）。"
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# /learn-eval - 提取、评估、然后保存
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扩展 `/learn`，在编写任何技能文件之前，加入质量门控、保存位置决策和知识放置意识。
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## 提取内容
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寻找：
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1. **错误解决模式** — 根本原因 + 修复方法 + 可重用性
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2. **调试技术** — 非显而易见的步骤、工具组合
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3. **变通方法** — 库的怪癖、API 限制、特定版本的修复
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4. **项目特定模式** — 约定、架构决策、集成模式
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## 流程
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1. 回顾会话，寻找可提取的模式
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2. 识别最有价值/可重用的见解
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3. **确定保存位置：**
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* 提问："这个模式在其他项目中会有用吗？"
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* **全局** (`~/.claude/skills/learned/`)：可在 2 个以上项目中使用的通用模式（bash 兼容性、LLM API 行为、调试技术等）
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* **项目** (当前项目中的 `.claude/skills/learned/`)：项目特定的知识（特定配置文件的怪癖、项目特定的架构决策等）
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* 不确定时，选择全局（将全局 → 项目移动比反向操作更容易）
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4. 使用此格式起草技能文件：
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```markdown
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name: pattern-name
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description: "Under 130 characters"
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user-invocable: false
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origin: auto-extracted
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# [描述性模式名称]
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**提取日期：** [日期]
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**上下文：** [简要描述此模式适用的场景]
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## 问题
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[此模式解决的具体问题 - 请详细说明]
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## 解决方案
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[模式/技术/变通方案 - 附带代码示例]
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## 何时使用
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[触发条件]
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```
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5. **质量门控 — 清单 + 整体裁决**
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### 5a. 必需清单（通过实际阅读文件进行验证）
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在评估草案**之前**，执行以下所有操作：
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* \[ ] 使用关键字在 `~/.claude/skills/` 和相关项目的 `.claude/skills/` 文件中进行 grep 搜索，检查内容重叠
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* \[ ] 检查 MEMORY.md（项目级和全局级）以查找重叠内容
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* \[ ] 考虑是否追加到现有技能即可满足需求
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* \[ ] 确认这是一个可复用的模式，而非一次性修复
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### 5b. 整体裁决
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综合清单结果和草案质量，然后选择**以下一项**：
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| 裁决 | 含义 | 下一步行动 |
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|---------|---------|-------------|
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| **保存** | 独特、具体、范围明确 | 进行到步骤 6 |
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| **改进后保存** | 有价值但需要改进 | 列出改进项 → 修订 → 重新评估（一次） |
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| **吸收到 \[X]** | 应追加到现有技能 | 显示目标技能和添加内容 → 步骤 6 |
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| **放弃** | 琐碎、冗余或过于抽象 | 解释原因并停止 |
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**指导维度**（用于告知裁决，不进行评分）：
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* **具体性和可操作性**：包含可立即使用的代码示例或命令
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* **范围契合度**：名称、触发条件和内容保持一致，并专注于单一模式
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* **独特性**：提供现有技能未涵盖的价值（基于清单结果）
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* **可复用性**：在未来的会话中存在现实的触发场景
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6. **裁决特定的确认流程**
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* **改进后保存**：呈现必需的改进项 + 修订后的草案 + 一次重新评估后的更新清单/裁决；如果修订后的裁决是**保存**，则在用户确认后保存，否则遵循新的裁决
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* **保存**：呈现保存路径 + 清单结果 + 1行裁决理由 + 完整草案 → 在用户确认后保存
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* **吸收到 \[X]**：呈现目标路径 + 添加内容（diff格式） + 清单结果 + 裁决理由 → 在用户确认后追加
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* **放弃**：仅显示清单结果 + 推理（无需确认）
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7. 保存 / 吸收到确定的位置
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## 步骤 5 的输出格式
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```
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### 检查清单
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- [x] skills/ grep: 无重叠 (或: 发现重叠 → 详情)
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- [x] MEMORY.md: 无重叠 (或: 发现重叠 → 详情)
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- [x] 现有技能追加: 新文件合适 (或: 应追加到 [X])
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- [x] 可复用性: 已确认 (或: 一次性 → 丢弃)
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### 裁决: 保存 / 改进后保存 / 吸收到 [X] / 丢弃
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**理由:** (用 1-2 句话解释裁决)
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```
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## 设计原理
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此版本用基于清单的整体裁决系统取代了之前的 5 维度数字评分标准（具体性、可操作性、范围契合度、非冗余性、覆盖度，评分 1-5）。现代前沿模型（Opus 4.6+）具有强大的情境判断能力 —— 将丰富的定性信号强行压缩为数字评分会丢失细微差别，并可能产生误导性的总分。整体方法让模型自然地权衡所有因素，产生更准确的保存/放弃决策，同时明确的清单确保不会跳过任何关键检查。
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## 注意事项
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* 不要提取琐碎的修复（拼写错误、简单的语法错误）
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* 不要提取一次性问题（特定的 API 中断等）
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* 专注于那些将在未来会话中节省时间的模式
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* 保持技能聚焦 —— 每个技能一个模式
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* 当裁决为“吸收”时，追加到现有技能，而不是创建新文件
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