https://github.com/LearnPrompt/luban-skill
鲁班 | Luban — 把'能用的Skill'打磨成'能被装、能传播、能验证、能进化'的公共资产。Agent skill-polishing workshop: 验料·访行·过尺·慢刨·回炉
https://github.com/LearnPrompt/luban-skill
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鲁班 | Luban — 把'能用的Skill'打磨成'能被装、能传播、能验证、能进化'的公共资产。Agent skill-polishing workshop: 验料·访行·过尺·慢刨·回炉
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/LearnPrompt/luban-skill
- Owner: LearnPrompt
- License: mit
- Created: 2026-06-11T08:49:42.000Z (about 1 month ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2026-06-11T18:54:10.000Z (about 1 month ago)
- Last Synced: 2026-06-11T19:18:08.845Z (about 1 month ago)
- Language: Shell
- Size: 167 KB
- Stars: 31
- Watchers: 0
- Forks: 7
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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- awesome-skills-zh - **LearnPrompt/luban-skill** - skill) | 「鲁班」Agent skill 打磨工坊：把「能用的 Skill」打磨成「能装、能传播、能验证、能进化」的公共资产（验料·访行·过尺·慢刨·回炉）。 | (🇨🇳 中文社区 Skills (Chinese Community) / 架构演进：代码优先 (Code-First))
- claude-code-skills-zh - luban-skill
README
🌐 English · 中文
# 鲁班 | Luban
> 把你的Skill拿到班门前，让祖师爷重新打磨一遍。
[](skills/luban/SKILL.md)
[](https://skills.sh/LearnPrompt/luban-skill)
[](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs)
[](skills/luban/examples/ai-news-radar-case.md)
[](LICENSE)
**把一个"能用的Skill"，打磨成"能被理解、能被安装、能被传播、能被验证、能持续进化"的公共资产。**
[安装](#快速开始) · [五个动作](#五个动作) · [实战战绩](#实战战绩) · [它和同类有什么不同](#它和同类有什么不同) · [安全边界](#安全边界) · [致谢](#方法论致谢)
---
## 快速开始
```bash
npx skills add LearnPrompt/luban-skill -g
```
Claude Code 用户也可以走 plugin marketplace（自动更新）：
```text
/plugin marketplace add LearnPrompt/luban-skill
/plugin install luban
```
Hermes Agent 用户：
```bash
hermes skills install LearnPrompt/luban-skill
```
或手动安装：
```bash
git clone https://github.com/LearnPrompt/luban-skill.git /tmp/luban-skill
cp -r /tmp/luban-skill/skills/luban ~/.hermes/skills/productivity/luban
```
装完对Agent说：
```text
让鲁班看看我这个skill：[你的Skill目录 / GitHub仓库链接 / SKILL.md内容]
```
鲁班会先完成验料、访行、定位、过尺，给你三个打磨方向并推荐一个——**在你选方向之前，它不会动你一行字**。
## 它解决什么问题
你写了一个Skill，自己用着挺好。然后呢？
- 发到GitHub，没人装——别人看不懂它是干嘛的；
- README像工程说明书，没有第一屏钩子，没有能截图的产物；
- 你说它"效果不错"，但拿不出一个能复现的证据；
- 想优化，又不知道该先动哪里——改触发词？重写工作流？补showcase？
普通的做法是"帮我润色一下"。鲁班的做法是把它当**作品**收进工坊：先挑战它值不值得雕，再看同行凭什么立足，三把尺量出短板，一刀一刀刨，每刀都要过验证门，最后发版立规矩。
## 它会交付什么
- **一份13节的《打磨报告》**：验料结论、同行对标表（全部带URL）、生态位判断、评分表、三个打磨方向、可直接替换的改写片段
- **一张可截图的"出师证书"**：打磨前后分数、一句话新定位、绝活、下一步
- **沉淀进你仓库的验证资产**：一次性的对比脚本固化成工具，判断标准立成项目明文规矩
## 五个动作
| 动作 | 干什么 | 一句狠话 |
|---|---|---|
| **验料** | 先挑战这个Skill的前提是否成立 | 朽木不可雕也，不值得就直说 |
| **访行** | 联网找同行，看清生态位 | 闭门造车出不了好工具 |
| **过尺** | 结构、实测、活体三把尺量分 | 绿色的CI会撒谎，要拉真实产物对账 |
| **慢刨** | 冻结基线，改动过验证门才保留 | 量不过就回刀，绝不为显得干了活而多刨 |
| **回炉** | 发布后留对标观察清单，下轮从反馈进 | 交活不是终点 |
## 触发方式
- "让鲁班看看这个skill" / "班门打磨一下"
- "升级我的skill" / "打磨我的skill"
- "skill体检" / "skill审计"
- "为什么我的skill没人装"
- "这个skill怎么发布到GitHub/ClawHub"
- "对标一下同类skill"
## 实战战绩
鲁班的第一单活：把 [ai-news-radar](https://github.com/LearnPrompt/ai-news-radar)（约1k星）从 v0.6 打磨到 [v0.7.0](https://github.com/LearnPrompt/ai-news-radar/releases/tag/v0.7.0)，一个对话内完成，4个PR全部合并：
- **活体检查**揪出 Actions 全绿之下静默停更 **8 天**的数据链路（git add 白名单遗漏）
- 评分修复用 **83,725 条**历史数据回放验证：清除 **327 条假AI**、零误伤
- 精选区单一信源占比 **15/20 → 4/20**；首屏渲染 **806 → 523 卡**，页高 **-30%**
- 验证手段沉淀为仓库工具 `backtest_scoring.py`，并立下"动评分必须附 ≥14 天回放"的项目规矩
全程记录（含事故与教训）：[skills/luban/examples/ai-news-radar-case.md](skills/luban/examples/ai-news-radar-case.md)——每个数字都挂着可点击的PR链接。
## 它和同类有什么不同
| | 直接让Agent"帮我改好看点" | **鲁班** |
|---|---|---|
| 起点 | 直接改文案 | 先挑战前提：这Skill值得存在吗？ |
| 依据 | 模型的审美 | 同行对标（带URL）+ 三把尺评分（带证据） |
| 改法 | 一次全改，无法归因 | 冻结基线，单提交单面，过验证门才保留 |
| 验证 | "看起来更好了" | 真实数据回放，给出翻转数字 |
| 结束 | 改完就完 | 验证工具入库、立规矩、留回炉清单 |
## 安全边界
- **强制停手点**：建议重构定位、merge到默认分支、打tag发版、对真实用户可见的部署——每一步都等你明确授权；**你的疑问句（"都好了吧？"）不构成授权**。
- 不把API key、token、cookie、私人路径写进任何公开产物。
- 改动永远以可审计的提交呈现，不用 `git reset --hard` 之类的暴力回滚。
## 文件结构
```text
luban-skill/
├── skills/luban/
│ ├── SKILL.md # 工作流本体：五个动作、九步流程、班规与验收单
│ └── examples/
│ └── ai-news-radar-case.md # 实战案例：真实仓库、真实数字、全程可查证
├── assets/ # demo GIF 与可复现的录制脚本（vhs tape）
├── .claude-plugin/ # Claude Code plugin marketplace 清单
├── README.md
└── LICENSE
```
## 验证与测试
装完用这句验收：
```text
让鲁班看看这个skill：https://github.com/anthropics/skills
```
合格的表现：它先输出验料挑战和带URL的同行对标，给三个方向并停手等你选——而不是直接开始改写。
## 方法论致谢
鲁班的五个动作不是凭空造的，它站在这些工作的肩膀上：
- [KKKKhazix/khazix-skills · hv-analysis](https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills/blob/main/hv-analysis/SKILL.md) — 横纵分析法：纵向追来路，横向看同期，交汇出判断（访行与定位的骨架）
- [alchaincyf/darwin-skill](https://github.com/alchaincyf/darwin-skill) — 评估 → 改进 → 实测 → 保留或回滚；独立评委视角；棘轮机制（过尺与慢刨的灵魂）
- [microsoft/SkillOpt](https://github.com/microsoft/SkillOpt) — 冻结基线、有边界的候选编辑、validation-gated接受（验证门的出处）
- 以及一次真实的全程实战 [ai-news-radar v0.7.0](skills/luban/examples/ai-news-radar-case.md)——活体检查、验证资产沉淀、工位纪律、回炉，都是它教的
## License
[MIT](LICENSE) — 随便用，随便改，随便让它帮你打磨。
---
*验料 · 访行 · 过尺 · 慢刨 · 回炉*
**学手艺，不偷皮。**
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**更多好用 Skill · More Skills** → [learnprompt.pro/skills](https://learnprompt.pro/skills/)
[鲁班·Skill打磨](https://github.com/LearnPrompt/luban-skill) · [庖丁·博主蒸馏](https://github.com/LearnPrompt/paoding-skill) · [蔡伦·对话造纸](https://github.com/LearnPrompt/cailun-skill) · [阿福·LLM Todo](https://github.com/LearnPrompt/afu-llm-todo) · [愚公·Loop工程](https://github.com/LearnPrompt/loop-engineering) · [搭子·结对开发](https://github.com/LearnPrompt/partner-skill) · [AI雷达·零API资讯](https://github.com/LearnPrompt/ai-news-radar)
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