lls-skill-lifecycle-managerlisted
Install: claude install-skill PhilRobinluo/ai-coevolution-skills
<!-- workbuddy-install: published; slug: lls-skill-lifecycle-manager -->
## 在 WorkBuddy 中找到并安装
**Skill slug：`lls-skill-lifecycle-manager`**
在 WorkBuddy 新会话粘贴：
```text
请按 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 检查 SkillHub，搜索 `lls-skill-lifecycle-manager`；仅在 slug 完全一致时安装到 `~/.workbuddy/skills/`。安装后读取 `~/.workbuddy/skills/lls-skill-lifecycle-manager/SKILL.md`，核对 name、version 和实际路径，然后新开会话触发该 Skill。
```
也可以打开左侧「技能」→「添加技能 / 查找技能」，搜索 `lls-skill-lifecycle-manager` 后安装；界面文字可能随 WorkBuddy 版本变化。
# 罗老师 Skill 全生命周期与仓库治理管家
## 核心使命
把 Skill 当作持续迭代的产品，而不是散落的 ZIP、提示词和平台副本。
始终维护两条彼此隔离的生产链：
```text
私有母库 公开分享库
→ 私有编辑与版本 → 公开版独立创作与版本
→ 私有安装包与运行副本 → GitHub Release
→ 私有反馈回到私有库 → 飞书 / SkillHub / WorkBuddy
两库之间只允许：阅读思路后在目标库重新创作
两库之间明确排除：复制、镜像、同步、跨库脚本、一键公开
```
私有母库和公开分享库分别是真源；两边允许同名、不同版本、不同内容和不同历史。
## 开始前
先声明：
```text
使用 skill：lls-skill-lifecycle-manager，原因：本任务涉及 Skill 的仓库治理、版本、发布或渠道联动。
```
然后执行只读盘点，不要先改文件：
1. 先选定本轮唯一写入库：私有母库或公开分享库。
2. 读取项目级 `AGENTS.md`、`CLAUDE.md` 和现有台账。
3. 检查 Git 状态、远程地址、当前版本和工作区修改。
4. 查找重复 Skill、历史包、平台副本和来源信息。
5. 明确本轮模式、范围、验收标准和高风险边界。
可以运行：
```bash
python3 scripts/audit-repository.py \
--repository <current-repo> \
--role private \
--runtime <runtime-skills-dir>
```
## 选择工作模式
| 模式 | 典型请求 | 核心结果 |
|---|---|---|
| 新建 | “把这个流程做成 Skill” | 在选定仓库内新建 Skill、台账和包 |
| 升级 | “把现有 Skill 提升一下” | 只更新选定仓库中的版本 |
| 公开发布 | “发布 GitHub 和飞书” | 从公开分享库发布 Release 和说明 |
| 对账 | “WorkBuddy 里这些要不要导回” | 来源分类、版本差异、回