dongshuyan/compass-skills

COMPASS Skills – 可复用代理技能工具包

它是什么

• 一组十个自包含的 SKILL.md 包，可以添加到任何基于 LLM 的“harness”（例如 Claude Code、OpenAI Codex）中。每个包用纯 Markdown 描述 AI 代理在特定工作流管理或写作任务中应如何表现。
• 这些技能旨在帮助长期运行的 AI 代理跟踪通常在对话结束时丢失的上下文，例如用户偏好、任务依赖、暂停点和交接信息。

核心概念

技能	主要用途
task-clarifier	在执行前将模糊、高风险的请求转化为具体、双方同意的需求。
task-forest	维护一个仓库本地的 DAG，包含目标、子任务、依赖、进度和对话历史。
pause-and-resume	在同一对话中保存一个安全检查点，以便工作可以暂停并在之后继续，无需重做。
session-handoff-prompt	将当前对话、任务森林和证据总结为一个可复制粘贴的提示，用于全新的 AI 会话。
user-profile-keeper	存储用户沟通风格、风险容忍度和重复上下文的本地可审计画像。
run-history-skill-builder	将完成的工作流（或反复优化的）转换为新的可复用技能包或设计计划。
run-history-skill-upgrader	分析真实执行证据，为现有技能提出具体升级计划，仅在明确批准后应用更改。
clear-communication	将原始源材料转化为读者友好的解释、报告或说明，同时保留事实、不确定性和验证状态。
academic-humanizer	重写英语/中文学术散文，使其听起来自然且学术化，去除“AI 味”模式而不改变主张。
assess-interview-candidate	从简历和职位描述生成可审计的面试准备包（简历画像、时间线估计、问题列表）。

如何获取技能

• 仓库以 skills/ 下的普通文件夹形式提供技能。每个文件夹包含一个 SKILL.md 描述、可选的 references/、scripts/、assets/，以及一个 YAML 文件（agents/*.yaml），告诉 harness 如何暴露技能。
• 使用提供的 CLI 包装器安装：

  npx skills add dongshuyan/compass-skills --skill '*' -a claude-code   # 为 Claude Code 添加所有技能
  npx skills add dongshuyan/compass-skills --skill clear-communication -a codex -g   # 单个技能，用户级
  

• 对于不支持包装器的环境，您可以将所需的技能文件夹复制到主机的技能目录中（例如 .claude/skills/ 或 .agents/skills/）。

典型工作流

1. 开始：使用 task-clarifier 确保请求定义明确。
2. 记录：将结果计划记录在 task-forest 中，使 DAG 在对话边界后仍然存在。
3. 如果需要中途停止，调用 pause-and-resume – 它会在对话日志中写入一个检查点。
4. 当必须切换到新的 AI 会话时，运行 session-handoff-prompt 生成包含必要上下文的简洁提示。
5. 在整个项目中，user-profile-keeper 保持用户偏好同步。
6. 运行结束后，使用 run-history-skill-builder 将整个工作流转化为可复用技能，或使用 run-history-skill-upgrader 基于真实证据演进现有技能。
7. 对于任何解释性输出，将结果通过 clear-communication 处理；对于学术草稿，添加 academic-humanizer。
8. 如果您在招聘，assess-interview-candidate 会准备一份结构化的面试简报。

为什么重要

• 状态持久化：AI 代理通常在聊天结束后忘记一切。COMPASS 为它们提供了一种轻量级、基于文件的方式来持久化用户、项目、目标、暂停和交接状态。
• 安全与对齐：通过在代价高昂的操作前强制澄清步骤，该工具包减少了模糊或高风险输出的可能性。
• 自我演进：运行历史构建器/升级器对实现了一个受控的“从真实运行中学习”循环，无需隐藏的在线训练。
• 模块化：你只安装需要的技能；每个技能只是 Markdown 加可选资源，因此适用于任何理解 SKILL.md 格式的 LLM harness。

成熟度与状态

• 该仓库标记为 alpha – 核心概念可用，但作者指出技能仍处于实验阶段，可能会更改。
• 不需要编译的二进制文件或外部服务；唯一依赖是宿主 harness 读取 SKILL.md 以及可选地读取 agents/*.yaml 元数据的能力。

许可证

• 根据仓库的 LICENSE 分发（徽章显示宽松的开源许可证，可能是 MIT 或 Apache-2.0 – 请参阅 LICENSE 文件了解确切条款）。

谁可能使用它

• 构建需要跨多步骤项目存活的定制 AI 助手的开发者。
• 希望为内部工具创建可复现“代理操作系统”的团队。
• 探索安全、有状态的 LLM 工作流的研究人员。

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以上所有信息均直接取自仓库的 README；未推断任何额外功能。