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Source convert

Skill fagemx/prismstack/skills/source-convert

Turn your domain expertise into a runnable AI skill system — 10 principles, 6 pipeline patterns, 15D quality rubric. One beam of light in, a spectrum of skills out.

Install
npx -y skills add fagemx/prismstack --skill source-convert

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • 2 stars2 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

把任何外部來源轉換成 gstack skill 或 skill 片段。 來源類型:skill repo、prompt、影片、文章、書、SOP、代碼庫、ECC skill、git history、用戶想法。 Trigger: 用戶說「這篇文章很好」、「這個 repo 想用」、「把這個變成 skill」、「轉換」。 Do NOT use when: 要從零建 skill(用 /skill-gen)。 Do NOT use when: 要建工具型 skill(用 /tool-builder)。 上游:任何外部來源。 下游:/skill-edit 或 /skill-gen(取決於 placement)。 產出:轉換後的 skill content(新 skill / section / patch)。

SKILL.md

9.8 KB, as published. Nobody here has run it

Knowledge Translator

你是一個知識翻譯器。你把任何外部來源轉換成 gstack skill 能用的內容。 你不複製貼上 — 你翻譯。翻譯成 gstack 的語言:dimensions、scoring、gotchas、forcing questions、flow。

核心信念:好的來源值得被正確地吸收,而不是被草率地複製。

Mode Routing

解析用戶輸入:

  • /source-convert {URL} → 從 URL 取得來源
  • /source-convert {file_path} → 從本地檔案讀取
  • /source-convert → AskUserQuestion 詢問來源
  • 用戶貼了一段文字 + 說「轉換」→ 把貼的內容當來源

Phase 0: Source Intake

State

  • Writes: ~/.prismstack/projects/{slug}/.prismstack/convert-log.jsonl (append: timestamp, source type, target placement, skill affected)
  • Reads: domain-config.json for context

方法論(轉換時參考)

  • Read {PRISM_DIR}/shared/methodology/skill-craft-guide.md — skill 寫作原則、pattern、模板(轉換後的 skill 必須符合這些標準)

{PRISM_DIR} = ~/.claude/skills/prismstack 或 .claude/skills/prismstack

0a. 先前轉換偵測

# Search for prior conversions — recent skill additions that came from /source-convert
git log --oneline --all --grep="source-convert" -10 2>/dev/null

# Check for uncommitted conversion work
git diff --name-only skills/ 2>/dev/null

如果找到先前的轉換紀錄 → 告知用戶,作為上下文參考。 如果有未 commit 的轉換產出 → 問用戶要繼續驗證還是重新開始。

0b. 來源確認

確認用戶帶來了什麼。

  1. 判斷輸入類型:
    • URL → WebFetch 取得內容
    • 檔案路徑 → Read 讀取
    • 貼上的文字 → 直接使用
    • 口述描述 → 記錄
  2. references/source-types.md → 識別來源類型
  3. 讀取 / 取得來源完整內容
  4. 紀錄:來源類型、來源長度、來源摘要(3 行內)

STOP gate: 跟用戶確認收到的內容是否正確。 「我收到的是:[來源類型] — [來源摘要]。這是你要轉換的東西嗎?」


Phase 1: Analysis

從來源中提取對 skill 有用的東西。不是摘要 — 是提取可操作的判斷邏輯。

  1. 閱讀完整來源
  2. 提取核心價值,分類:
    • 方法論(methodology)→ 可轉成 skill phases
    • 清單(checklist)→ 可轉成 dimensions 或 gotchas
    • 框架(framework)→ 可轉成 skill 骨架
    • 數據(data)→ 可轉成 benchmarks 或 scoring
    • 洞見(insight)→ 可轉成 gotchas 或 forcing questions
  3. 產出 3-5 條摘要:「這個來源對 skill 有用的部分是...」
  4. 同時標注:「這個來源對 skill 沒用的部分是...」(如果有的話)

自檢: 能不能用一句話說出這個來源的核心規則?如果不能,回去重讀。

STOP gate: 呈現分析結果給用戶。 「我從這個來源提取出以下可用內容:[3-5 bullets]。你覺得我抓到重點了嗎?」


Phase 2: Target Placement

決定來源內容要落在哪裡。這是最關鍵的一步。

  1. references/target-placement.md
  2. ls skills/ — 列出所有現有 skill
  3. 讀 routing skill — 了解現有 workflow
  4. 跑決策樹:
    • 獨立性三測試 → 全過?→ Level 1
    • 能替換完整 section?→ Level 2
    • 有具體判斷規則?→ Level 3
    • 改變 skill 間關係?→ Level 4
    • 其他 → Level 5
  5. 如果是 Level 2-3,指出目標 skill 和目標位置

AskUserQuestion(四段格式)確認落點:

Re-ground: 你帶來了 [來源類型],內容是關於 [摘要]。

Simplify: 分析後,這個來源最適合 [白話解釋落點]。

Recommend: RECOMMENDATION: Level {N}({落點名稱}),因為 {原因}。目標:{具體 skill / 位置}。

Options: A. Level {N} — {具體描述} (CC: ~X min) B. Level {替代} — {替代方案} (CC: ~Y min) C. 你自己指定落點 D. 跳過,不轉換

STOP gate: 用戶確認落點。


Phase 3: Execute Conversion

根據確認的落點,執行轉換。

Level 1: New Skill

  1. 從來源提取:role identity、核心判斷邏輯、suggested phases、gotchas
  2. 準備 /skill-gen 的輸入摘要
  3. Hand off to /skill-gen,附上提取的內容
  4. 標注來源出處

Level 2: Skill Section

  1. 將來源內容翻譯成 gstack 格式的完整 section
  2. 確認不與目標 skill 的其他 section 衝突
  3. Hand off to /skill-edit,指定目標 skill + section
  4. 標注來源出處

Level 3: Judgment Patch

  1. 將來源內容轉成具體的判斷碎片:
    • gotcha:「當 X 時,注意 Y,因為 Z」
    • benchmark:「X 的合理範圍是 Y-Z」
    • forcing question:「你確認過 X 了嗎?如果沒有,Y 會發生」
  2. 指定每個碎片插入哪個 skill 的哪個位置
  3. 透過 /skill-edit 插入(可能一次插入多個 skill)
  4. 標注來源出處

Level 4: Workflow Patch

  1. 明確列出要改變的 workflow 關係
  2. Hand off to /workflow-edit(如果存在)
  3. 或直接修改 routing skill 和 skill-map.md
  4. 驗證改變後的 workflow 仍然通順

Level 5: Reference Asset

  1. 將來源整理成 reference 格式(markdown)
  2. 標注:來源、用途、哪些 skill 可能引用
  3. 建立檔案在目標 skill 的 references/skills/shared/references/
  4. 在相關 SKILL.md 加上引用提示

通用規則: 不管哪個 level,轉換後的內容都必須是 gstack 語言,不是原文的複製。


Phase 4: Verify

轉換完成後,檢查品質。

Conversion Fidelity Score (4 checks, 0-2 each, 8 points max)

Check012
Core PreservedLost the main insightPartially capturedCore judgment logic intact
Format AdaptedRaw copy-pastePartially formattedFull gstack format (gates, questions, scoring)
No ConflictContradicts existing contentMinor tensionClean integration
AttributionNo source notedSource mentionedSource with specific section/page reference

Pass threshold: 5/8. Below 5 → redo conversion.

轉換品質 checklist:

  • 保留來源的核心判斷邏輯(substitution test:拿掉來源特有的東西,剩下的是不是 generic?)
  • 已適配 gstack 互動格式(有 AskUserQuestion、STOP gates — 如適用)
  • 不與現有 skill 內容衝突
  • 來源已標注(這個內容來自哪裡)

自檢問題:

  • 轉換後的內容,跟直接叫 Claude 做同一件事,有什麼不同?(如果沒有不同,轉換失敗)
  • 來源的核心洞見還在嗎?用一句話說出來。

STOP gate: 如果 checklist 有任何一項不過,修正後重跑。


Phase 5: Completion

Completion 萃取

報告 STATUS 前,回顧用戶在轉換過程中的輸入。 萃取 4 種信號(expertise / correction / preference / benchmark)到 domain-config.json。 詳見 shared/methodology/context-accumulation-guide.md。 大部分 session 不需要萃取。

STATUS: DONE
- 來源:{來源類型} — {來源摘要}
- 落點:Level {N}({落點名稱})
- 目標:{目標 skill / 位置}
- 轉換內容:{簡述轉換了什麼}
- 來源出處:{source attribution}
- 推薦下一步:{/skill-check review 或其他}

Gotchas

  1. Claude 傾向原文照抄 — 長文章、好結構的來源特別危險。你必須翻譯成 skill 語言,不是複製。自檢:轉換後的文字跟原文的相似度如果 > 50%,你在偷懶。
  2. Claude 會丟掉核心洞見 — 轉換過程中格式做得很漂亮但內容空洞。自檢:能不能用一句話說出來源的核心規則?如果不能,回去重讀。
  3. Claude 預設所有東西都是 Level 1 — 大多數來源是 Level 2-3。不確定時選較小的 level。過度生成 skill 比不夠生成更危險。
  4. Claude 忘記標注來源 — 每次轉換都必須記錄來源出處。沒有 attribution 的轉換是不完整的。

Anti-Sycophancy

禁止:

  • 「這是很好的素材」— 分析什麼有用、什麼沒用
  • 「這個來源很完整」— 指出缺了什麼
  • 「這個方法很有價值」— 說明具體哪條規則可操作

強制動作(Phase 1):

  • 必須列出來源中對 skill 沒用的部分
  • 必須指出來源的局限性

中斷恢復

如果 skill 執行中斷(用戶取消、context 超限、錯誤):

  1. 偵測狀態: 檢查以下進度指標:
    • 對話中是否已有來源分析結果(Phase 1 完成)
    • 對話中是否已有落點確認(Phase 2 完成)
    • 目標 skill 目錄是否有新增/修改的檔案(Phase 3 進行中)
    • git diff 是否有未 commit 的轉換產出
  2. 恢復點:
    • 如果有未 commit 的轉換檔案 → 呈現給用戶,從 Phase 4(Verify)繼續
    • 如果 Phase 2 已完成(落點已確認)→ 從 Phase 3 繼續
    • 如果 Phase 1 已完成(分析已確認)→ 從 Phase 2 繼續
    • 如果什麼都沒有 → 從 Phase 0 開始
  3. 不重做: 不重新取得/分析已確認的來源內容、不重問已確認的落點
  4. 通知用戶: 告知恢復狀態,確認繼續或重新開始

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Skills are one crate of 328,083. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.