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skill-consolidator

通过自带的 Node 扫描脚本遍历多个 AI Agent 的项目级与用户级 skills/rules 目录，解析 frontmatter，检测同名冲突、功能重叠、触发词冲突与版本差异，按类别生成 Markdown 报告或 JSON 结果；经用户明确确认后可禁用冲突 skill、合并同类 skill 并维护主 skill 映射。

alancouny
alancouny
热度 14.09
最近更新 2026-08-15 21:23:22
分类：效率依赖：代码执行 / 读写文件应用场景：报告撰写 / 工作流 / 数据处理

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent，它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill： npx secure-skills-cli add skill-consolidator
Metadata
name
skill-consolidator
version
2.0.0
description
吸星大法 / Skill Consolidator：扫描并整理本地已安装的 AI Agent skills / rules / commands（WorkBuddy、Trae、Cursor、Claude Code、Windsurf、Cline、Continue、Roo Code、GitHub Copilot、OpenAI Codex 等），检测同名冲突、功能重叠、触发词冲突与版本差异，生成整理报告与分类索引。当用户输入 /吸星大法 或 /skill-consolidator、请求整理/清理/查看 skills（如"帮我整理 skill"、"skills 冲突了"、"organize my skills"），或在安装新 skill 之前评估冲突时自动调用。Scans and consolidates installed AI Agent skills, detects conflicts and overlaps, generates cleanup reports and categorized indexes.
agent_created
true
allowed-tools
Bash, Read, Glob, Grep, Write, Edit
metadata
{"openclaw":{"requires":{"anyBins":["node"]},"homepage":"https://github.com/alancouny/skill-consolidator"}}
compatibility
{"agents":["claude-code","cursor","codex","windsurf","cline","continue","roo-code","trae","copilot","workbuddy"]}

吸星大法 · Skill Consolidator

像《天龙八部》里的吸星大法一样，把散落在各处的 skills 吸纳进来、去芜存菁、融会贯通，解决 skill 过多导致的冲突、重叠与命中率下降。

触发条件 Trigger Conditions

满足以下任一条件即调用本 skill：

  1. 用户输入 /吸星大法 或 /skill-consolidator。
  2. 用户表达整理意图，例如："帮我整理一下 skill / skills / 插件 / 能力"、"skills 太多了"、"skills 冲突了"、"skill 命中率低"、"skill 重复了"、"我有哪些 skill"、"该用哪个 skill"，或英文 "organize my skills"、"clean up my skills"、"are these skills conflicting"。
  3. Agent 准备安装、下载或推荐新的 skill 之前（无论手动还是自动），先评估是否与现有 skill 冲突。
  4. 用户询问 skills 是否重复或冲突。

工作流 Workflow

步骤 1：运行扫描器 Run the scanner（确定性步骤）

不要手工逐个扫描，直接运行随本 skill 附带的扫描脚本（需 Node >= 18）：

node "<skill-dir>/scripts/scan_skills.mjs" [--output <report.md>] [--json] [--no-write] [--extra <path,...>]

脚本会自动完成：扫描所有已知 Agent 的 skills 位置（项目级 + 用户级）→ 解析 frontmatter → 检测同名冲突 / 功能重叠 / 触发词冲突 / 版本差异 → 按类别归档 → 生成 Markdown 报告。报告同时输出到 stdout，并默认写入 ./skill-consolidation-report.md。

  • --json：改为输出结构化 JSON（便于进一步分析）。
  • --no-write：只输出到 stdout，不写文件。
  • --extra <path>：追加扫描目录（逗号分隔）。

步骤 2：解读与汇报 Present findings

阅读脚本输出，按以下结构向用户汇报：

  1. 摘要：共发现 N 个 skill，M 处冲突（同名 / 重叠 / 触发词）。
  2. 分类索引：按类别列出 skills。
  3. 冲突详情：逐个列出冲突与建议动作。
  4. 下一步：给出选项让用户选择。

步骤 3：执行整理 Execute cleanup（需用户明确确认）

在用户明确确认前，只生成报告，不得删除或修改任何现有 skill。

用户确认后允许执行：

  • 禁用冲突 skill（写入对应工具的配置文件，如 Trae 的 ~/.trae-cn/skill-config.json）。
  • 合并同类 skill：在对应工具的 skills/rules 目录创建主 skill，例如 MASTER-<category>（.claude/skills/MASTER-research/SKILL.md）。
  • 重写 description 以提升区分度；建立"主 skill"映射表。
  • 更新本地 skill 目录汇总文件（如 .trae/skill-registry.md）。

执行任何写操作前，先向用户列出受影响文件路径并再次确认。

扫描范围 Scan Scope

扫描目标表由脚本内置（scripts/scan_skills.mjs 顶部的 TARGETS），是本 skill 扫描范围的单一事实来源：

  • P0 目录型 SKILL.md：WorkBuddy、Trae、Cursor、Claude Code、Agents（项目级 + 用户级）。
  • P1 目录型 rules：Windsurf、Cline、Continue、Roo Code（普通 Markdown，文件名即规则名）。
  • P2 单文件配置：GitHub Copilot、OpenAI Codex、Aider、Augment。
  • P3 内置 / 插件缓存 skills（只读参考，默认不修改）。

需要扩展扫描范围时，直接编辑脚本的 TARGETS 表，不要改本文档。

手工回退 Manual Fallback

当 Node 环境不可用时，按上述扫描范围手工执行：用 Glob 查找各路径的 SKILL.md / rules 文件，用 Read 提取 frontmatter 与关键词，按本 skill 定义的冲突类型（同名 / 功能重叠 / 触发词冲突 / 版本差异）检测，手工生成报告。

输出示例 Example

用户： /吸星大法

助手： 运行扫描器 → 汇报摘要（"发现 12 个 skill，3 处功能重叠，详见报告"）→ 展示分类索引与冲突详情 → 提出建议（合并 research-guide 与 academic-search 为 MASTER-research 等）→ 询问是否执行整理。