rules-distill

# 规则提炼 扫描已安装的技能，提取在多个技能中出现的通用原则，并将其提炼成规则——追加到现有规则文件中、修订过时内容或创建新的规则文件。 应用"确定性收集 + LLM判断"原则：脚本详尽地收集事实，然后由LLM通读完整上下文并作出裁决。 ## 使用时机 * 定期规则维护（每月或安装新技能后） * 技能盘点后，发现应成为规则的模式时 * 当规则相对于正在使用的技能感觉不完整时 ## 工作原理 规则提炼过程遵循三个阶段： ### 阶段 1：清点（确定性收集） #### 1a. 收集技能清单 ```bash bash ~/.claude/skills/rules-distill/scripts/scan-skills.sh ``` #### 1b. 收集规则索引 ```bash bash ~/.claude/skills/rules-distill/scripts/scan-rules.sh ``` #### 1c. 呈现给用户 ``` 规则提炼 — 第一阶段：清点 ──────────────────────────────────────── 技能：扫描 {N} 个文件 规则：索引 {M} 个文件（包含 {K} 个标题） 正在进行交叉阅读分析... ``` ### 阶段 2：通读、匹配与裁决（LLM判断） 提取和匹配在单次处理中统一完成。规则文件足够小（总计约800行），可以将全文提供给LLM——无需grep预过滤。 #### 分批处理 根据技能描述，将技能分组为**主题集群**。每个集群在一个子智能体中进行分析，并提供完整的规则文本。 #### 跨批次合并 所有批次完成后，合并各批次的候选规则： * 对具有相同或重叠原则的候选规则进行去重 * 使用**所有**批次合并的证据重新检查"2+技能"要求——在每个批次中只在一个技能里发现，但总计在2+技能中出现的原则是有效的 #### 子智能体提示 使用以下提示启动通用智能体： ```` 你是一位通过交叉阅读技能来提取应提升为规则的原则的分析师。 ## 输入 - 技能：{本批次技能的全部文本} - 现有规则：{所有规则文件的全部文本} ## 提取标准 **仅当**满足以下**所有**条件时，才包含一个候选原则： 1. **出现在 2+ 项技能中**：仅出现在一项技能中的原则应保留在该技能中 2. **可操作的行为改变**：可以写成“做 X”或“不要做 Y”的形式——而不是“X 很重要” 3. **明确的违规风险**：如果忽略此原则，会出什么问题（1 句话） 4. **尚未存在于规则中**：检查全部规则文本——包括以不同措辞表达的概念 ## 匹配与裁决 对于每个候选原则，对照全部规则文本进行比较并给出裁决： - **追加**：添加到现有规则文件的现有章节 - **修订**：现有规则内容不准确或不充分——提出修正建议 - **新章节**：在现有规则文件中添加新章节 - **新文件**：创建新的规则文件 - **已涵盖**：现有规则已充分涵盖（即使措辞不同） - **过于具体**：应保留在技能层面 ## 输出格式（每个候选原则） ```json { "principle": "1-2 句话，采用 '做 X' / '不要做 Y' 的形式", "evidence": ["技能名称: §章节", "技能名称: §章节"], "violation_risk": "1 句话", "verdict": "追加 / 修订 / 新章节 / 新...