⏳ This skill is pending AI review.

Scores will appear once the review pipeline completes.

v1.0.1

oil-skill-creator

@oil-oil⭐ 86 stars

创建、评审、整改和发布 Skill。用户想从零创建 Skill、评审现有 Skill、检查它是否真正有用、修复触发或执行流程，或者改善首次使用、稳定性、Token 开销、文件分层、弱模型可读性与跨平台兼容性时使用。不要用于执行目标 Skill 负责的实际任务，也不要因为普通的编码、设计或写作请求触发。

Choose how to use this skill

You do not need every option. Choose the path your AI client supports. The stable page stays the same; versioned files are immutable.

Adopt or update this skill from https://proskills.md/skills/other/oil-oil-oil-skill-creator. First identify the installation path supported by this platform, detect whether it is already installed, compare the installed version with the latest stable release, show me what will change, and only then install or update it. If no native installer is available, use the complete package or source fallback described on the page.

1. Native installer

This listing has no registered native installer command. Use the complete package or source fallback below, depending on what your client supports.

Do not guess an installer command or replace an existing version without reviewing the diff.

2. Complete package recommended

Download the ZIP when available. It includes SKILL.md plus the references, security notes and version metadata.

No complete ProSkills package is published for this listing yet.

3. Prompt-only

Copy the prompt above when the agent can read the stable page or when you want to adopt the workflow without installing a skill.

Need only the instruction file?

Download SKILL.md only if your client requires a single file. The complete ZIP is safer for a full installation because it preserves the references and release context.

No path installs or executes anything by itself. Your agent still needs access to the project files. Before updating, compare the installed version and review the diff.

—/10

// RATINGS

⭐GitHub Stars

⭐⭐ 86 on GitHubGitHub ↗

Growing

🟢ProSkills Score

—

📍

Not yet listed on ClawHub or SkillsMP

// README

创建、评审和改进 Skill，检查功能边界、首次配置、执行稳定性、兼容性与发布交付。

静态校验通过，只能证明已知结构没有问题，不能证明一个 Skill 真的有用。

三种使用模式

模式	什么时候使用	默认结果
创建	从零设计一个可重复使用的 Skill	可执行、可验证的 Skill
Review	只想知道现有 Skill 哪里有问题	按 P0、P1、P2 排列的只读报告
整改	已经确认需要修复或优化	按需保留基线、局部修改并完成复验

Review 不修改任何文件。整改时只有需要前后效果对照，才先保存旧版快照。

安装

让 Agent 安装

复制下面的仓库地址，告诉你正在使用的 Agent：“请帮我安装这个 Skill。”

https://github.com/oil-oil/oil-skill-creator

使用命令安装

npx skills add oil-oil/oil-skill-creator

运行要求

Python 3.10+。核心脚本只用标准库，不需要安装依赖、密钥或初始化配置。下文的 <python> 在 macOS 和 Linux 通常是 python3，Windows 通常是 py -3。
命令安装需要 npx。Node.js 只是安装工具的依赖，核心流程不需要它。
可选的凭据输入页需要 Node.js 22.18+。

开始使用

直接用自然语言说明目标和写入权限：

用 oil-skill-creator 创建一个可公开发布的 Skill。

只 Review 这个 Skill，按优先级给出证据，不要修改文件。

整改这个现有 Skill；如果需要前后效果对照，先保留旧版基线，再修复和复验。

验证新版是否比普通 Agent 或旧版更有效。

已有文件里写清楚的用户、输入、输出或平台限制，不会再问你。只有缺少的决定会改变结果、需要新权限或可能覆盖内容时，才会一次问完。

它重点检查什么

值不值得做

先确认它解决的是重复问题，并且相比普通 Agent 有看得到的改善。一次性任务、简单提醒或普通 Agent 已经做得稳定的工作，不会被强行包装成 Skill。

触发边界清不清楚

description 写清该接哪些请求、不该接哪些相似请求。需要时用固定的正反向测试集实测触发准确率，不凭关键词或直觉判断。

Agent 和程序分工是否合理

语义、策略、例外和主观质量交给 Agent 或你来判断；结构、格式、统计、组装和打包这类确定步骤交给程序。这样既减少遗漏，也不会把主观问题硬编码成一棵越长越大的规则树。

首次使用顺不顺

能自动发现、风险低、可撤销的准备工作直接完成，登录、密钥、安装和覆盖先问你。失败后保留可用的中间结果，并说明怎么恢复。

大型产物和复杂配置

产物容易写成难以维护的巨型单文件时，检查能否按稳定边界拆开、单独验证和局部重做，再由脚本组装；不按固定行数机械拆分。复杂配置或反复预览，用读取 manifest 的固定页面代替每次临时生成界面。

密钥输入

目标 Skill 需要在本机输入 API Key 时，可以装上随附的凭据输入页：一个页面填 1 到 16 个 Key，密钥存进系统凭据库（macOS 钥匙串、Windows 凭据管理器或 Linux Secret Service），不经过聊天，也不写进配置文件。已有安全入口时优先复用；OAuth、CI 和远程服务器另按实际需求设计。

弱模型能否看懂、Token 花在哪

检查入口、模式、术语、分支位置和资源读取时机。主文件只保留主流程，阶段细节按需读取，同一规则只写在一处。

稳定工具

工具	用途
`scaffold_skill.py`	预览并创建最小 Skill 骨架，拒绝覆盖已有目录
`install_credential_ui.py`	向现有 Skill 安装凭据输入页，生成非敏感声明并保护已有修改
`validate_skill.py`	检查结构、链接、重复、个人路径、明文凭据、弱模型风险和宿主中立
`review_requirements.py`	Review 时收集凭据和生成工具线索，供需求适用表逐项核对
`version_skill.py`	预览或写入 `metadata.version` 的初始版本与升版
`snapshot_skill.py`	在需要效果对照时保存不可覆盖的旧版基线
`prepare_evaluation.py`	创建固定的新版、普通 Agent 或旧版对照目录
`aggregate_evaluation.py`	聚合执行结果、耗时和检查数据
`generate_review.py`	生成不自动打开浏览器的本地静态评审页
`score_triggers.py`	统计正向、反向和保留集上的触发表现
`package_skill.py`	生成内容稳定、默认不覆盖的 `.skill` 发布包

查看任一工具的参数：

<python> scripts/validate_skill.py --help

效果评估

创建模式比较“使用 Skill”和“普通 Agent”；整改需要证明效果时，比较当前版本和写入前快照。程序负责准备固定目录、检查数据格式和聚合结果，子 Agent 等隔离执行环境分别运行两边，审美、文案和整体体验由人来判断。

<python> scripts/prepare_evaluation.py <skill-path> --mode create --iteration 1
<python> scripts/aggregate_evaluation.py <iteration-path>
<python> scripts/generate_review.py <iteration-path>

没有子 Agent 或等价的隔离执行能力时，仍可完成静态 Review、程序测试和作者试跑，但不能宣称已经完成独立对照。

兼容性

范围	当前状态
Python	3.10+，核心脚本只使用标准库
macOS	已运行自动化测试
Windows / Linux	已按标准库和跨平台路径实现，真实平台运行仍待验证
无浏览器或 GUI	核心流程可用；评审页只生成文件，不自动打开
无子 Agent	创建、静态 Review 和程序测试可用；独立效果对照降级
离线环境	核心脚本只处理本地文件，不联网
可选凭据输入页	Node.js 22.18+；macOS 原生保存与回读已验证，Windows / Linux 待实机验证

脚本使用 pathlib 和 UTF-8，不依赖 bash、PowerShell、Homebrew 或单平台打开命令。兼容性只描述已经实现或验证过的范围。

数据与安全边界

只处理用户明确指定的本地文件；普通配置与密钥分开保存；
本项目核心流程无需密钥；可选凭据输入页用于目标 Skill，JSON 只保存非敏感声明和凭据引用；
系统凭据库不能单独隔离同一用户下有任意代码执行权限的 Agent；业务读取程序仍须可信，不向上下文回传密钥；
默认拒绝覆盖已有 Skill、快照、评审页、iteration 和发布包；
打包默认排除 Git、虚拟环境、缓存、评估数据和运行 workspace；
不负责执行目标 Skill 的实际业务任务；
不用 AI 自评分数替代视觉、文案等主观评审；
Review、反馈、版本差异和单次任务记录不会写入正式 Skill。

开发与验证

<python> -m unittest discover -s tests -v
<python> scripts/validate_skill.py . --public --strict --weak-model --universal

测试覆盖文件保护、快照、基础结构、资源链接、敏感信息、宿主中立、内容重复、弱模型结构、效果评估、触发测试、版本管理和可重复打包。

凭据输入页另有多 key 存储隔离、并发页面会话和多变量注入测试。跨平台工作流在推送、PR 或手动触发时测试三种桌面系统与两个 Node.js 版本，使用随机假凭据验证真实系统后端。工作流配置完成不等于三端已经通过，需要以实际运行记录为准。

需要继续设计 GitHub 首页时，可以使用 beautify-github-readme 调整阅读顺序或制作视觉资源；它不是安装或运行依赖。

许可证

MIT

// HOW IT'S BUILT

KEY FILES

SKILL.mdREADME.md

// REPO STATS

86 stars

// SHARE

Share on X Share on LinkedIn