lov-distill-to-system · diff
v1.0.1 to v1.0.1
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name: lov-distill-to-system
description: 把有证据的可复用经验写入最合适的项目或共享 Agent 规范。支持明确输入与结果回读。Use to persist a reusable
lesson in agent instructions.
license: MIT
compatibility: 支持 Agent Skills 的宿主;Python 3.8+ 与 PyYAML 用于 Profile 和校验。业务工具要求见工作流。
depends_on:
- lov-branding-consistency
metadata:
author: contributors
version: 1.0.1
content_class: microcopy
card_standard: lovstudio/skill-card/v1
tags:
- distill-to-system
- portable-skill
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- # 经验写入规则
+ # 经验入规 · Lessons to Rules
把有证据的可复用经验写入最合适的项目或共享 Agent 规范。
## Triggers
### Activate when
- “把有证据的可复用经验写入最合适的项目或共享 Agent 规范。”
- “Persist a reusable lesson in agent instructions.”
### Do not activate when
- 只是查询本 Skill 的说明,或请求与上述结果无关的任务;不执行实际业务操作。
- 用户仅要预览或审查时,不进入修改、提交或发布分支。
## Execution boundary
自然语言请求即可触发;无需旧 slash 路径、参数插值或指定助手。明确解析当前请求中的
项目、目标文件、选项与输出位置;用当前宿主实际提供的文件、搜索、CLI 和浏览器能力。
项目依赖版本与外部 API 在执行时核实,不能假设示例是现行配置。随包脚本从 Skill 根解析,
业务文件从目标项目根解析。先读当前状态,保护已有未提交内容与其他任务的暂存区。
分析、预览请求保持只读;修改、提交、推送、部署和发布各依当前请求的明确范围执行。
不绕过保护、自动发送消息、强制结束用户进程或抢前台。失败保留可诊断原始错误。
## Workflow
1. 解析待保存经验及适用范围,先定位当前项目规范、领域 reference 或目标 Skill,避免把局部问题扩大为全局规则。
2. 读取目标并检查重复、冲突和优先级;对时效性的 API 或工具事实先查证,保留来源与生效时间。
3. 将触发条件、正确动作、边界写成一到三行可执行规则,放在最窄 canonical 层。直接用户要求保存才持久化,推断仅作为建议。
4. 保留编号、链接和版本约定,按项目要求更新 CHANGELOG 并验证宿主链接。禁止硬编码作者主目录、密钥和未经核实的弃用日期。
5. 回读新增规则并报告确切目标;不把本地规范修改自动发布到远程。
## Composition
执行前读取 [能力组合](references/skill-composition.md),按明确制品交接相邻能力。
## Runtime context (shared)
运行前读取本包 `skill.yaml` 与 [Profile 合同](references/user-profile.md)。优先级为当前请求、
项目上下文、本 Skill records、共享 preferences、brand/user Profile、安全默认值。
只读取声明字段;没有专用运行时的宿主可使用 `scripts/profile_store.py` 读取共享 Profile。
配置缺失只问影响结果的一个问题。用户明确要求长期保存的值通过该脚本原子写入,
报告实际路径;不保存推断、凭据或其他任务的资料。