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hanyuancheung/llm-skill

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一个极简的三层 LLM 技能系统，灵感来自 Karpathy 的 LLM-Wiki 理念

概览

一个极简的三层级大型语言模型（LLM）技能系统，灵感来自卡帕西的理念： 三个元技能作用于技能系统本身： 端到端流程（执行→蒸馏→指南，附有评测-公关攻略示例）： install.sh 会运行布局检查并调用脚本/validate.py。 1. — 代理人阅读第2节 AGENT.md，路由到≤3技能，执行并收集蒸馏候选。2. : 3.——说“蒸馏这个”，代理会在skills/distill/SKILL.md中执行四阶段标准操作程序（SOP）。 - AGENT.md 纯路由+合同。- — 执行（技能只读）/ 蒸发（技能写入）/ 指南（仅写 AGENT.md）。- — 绝不对技能/进行批量读取;先匹配触发器，加载≤3 SKILL.md。- 每个技能——版本和状态。

概述（AI 翻译）

英语 |中文

一个极简的三层技能系统，针对LLM代理，灵感来自Karpathy的LLM-Wiki理念：

闭环

三个元技能作用于技能系统本身：

元技能 责任 输出
** 执行** 读取AGENT.md路由→加载最小技能子集→完成任务→记录可重复使用信号 可交付 + distill-candidates
蒸馏 精炼追踪到每个合同的新技能/更新技能 skills/ /SKILL.md的变更
** 指南** 维护AGENT.md路由表和技能健康 AGENT.md更改

仓库布局

端到端流程（执行→蒸馏 →指南，附有review-go-pr攻略说明）：

安装

选项A — 独立仓库

选项B——安装到现有项目中

install.sh 运行布局检查并调用 scripts/validate.py。

快速开始

  1. 执行任务 — 代理阅读AGENT.md §2，路由到≤3项技能，执行并收集蒸馏候选。

  2. 添加技能：

  3. 蒸馏陷阱 — 说“蒸馏这个”，代理人会在skills/distill/SKILL.md中走进四阶段标准作业程序。

设计不变量

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README

以下为原文 README 节选，完整内容请查看原文。

llm-skill — Execute / Distill / Guide

English | 中文

A minimal three-layer skill system for LLM agents, inspired by Karpathy’s LLM-Wiki idea:

The closed loop

Three meta-skills operate on the skill system itself:

Meta-skill Responsibility Output
execute Read AGENT.md routing → load the smallest skill subset → finish the task → log reusable signals deliverable + distill-candidates
distill Refine traces into new/updated skills per contract skills//SKILL.md changes
guide Maintain the AGENT.md routing table & skill health AGENT.md changes 
 [Execute] ──traces──► [Distill] ──skill CRUD──► [Guide] ──routing──► [Execute] ...

Repository layout

llm-skill/
├── README.md                       # this file (English default)
├── README_zh.md                    # Chinese
├── CHANGELOG.md                    # append-only
├── AGENT.md                        # Schema: routing + contract (single source of truth)
├── AGENTS.md                       # Codex entrypoint
├── CLAUDE.md                       # Claude Code entrypoint
├── HERMES.md                       # HERMES entrypoint
├── install.sh                      # one-shot install / sanity check
├── scripts/
│   └── validate.py                 # front-matter + routing consistency checker
└── skills/
    ├── execute/     SKILL.md + SKILL_zh.md
    ├── distill/     SKILL.md + SKILL_zh.md
    ├── guide/       SKILL.md + SKILL_zh.md
    └── _template/   SKILL.md + SKILL_zh.md

End-to-end pipeline (Execute → Distill → Guide, illustrated with a review-go-pr walkthrough):

Install

Option A — standalone repo

git clone  llm-skill
cd llm-skill
bash install.sh

Option B — mount into an existing project

git clone  .llm-skill
ln -s .llm-skill/AGENT.md   ./AGENT.md
ln -s .llm-skill/AGENTS.md  ./AGENTS.md      # for Codex
ln -s .llm-skill/CLAUDE.md  ./CLAUDE.md      # for Claude Code
ln -s .llm-skill/HERMES.md  ./HERMES.md      # for HERMES
ln -s .llm-skill/skills     ./skills
bash .llm-skill/install.sh

install.sh runs layout checks and calls scripts/validate.py.

Quick start

  1. Run a task — the agent reads AGENT.md §2, routes to ≤ 3 skills, executes, and collects distill candidates.
  2. Add a skill:
    cp -r skills/_template skills/
# edit SKILL.md (and SKILL_zh.md if you want)
# ask the agent to run `guide` to register it in AGENT.md §2.2
  3. Distill a pitfall — say “distill this” and the agent walks the four-phase SOP in skills/distill/SKILL.md.

Design invariants

  • Domain knowledge belongs only in SKILL.md. AGENT.md is pure routing + contract.
在 GitHub 查看完整 README

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安装

npx skillfish add hanyuancheung/llm-skill
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