📦 Ai Company Standardization 1.0.0 — AI Company Standardization — Skill标准化

v1.0.0

AI Company 标准化流程 Skill,将任意 Skill 转换为 ClawHub Schema v1.0 合规标准,包含 Frontmatter 审计、内容结构规范、Schema 合规检查、接口标准化、质量门五步流程。

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by @johnsmithfan (JohnSmithfan)·MIT-0
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MIT-0
最后更新
2026/4/16
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该技能声明的行为(标准化和重写其他技能)与其读写 skills/ 目录的请求一致,但授予了文件修改权限而没有明确的路径安全控制,并且可以自主调用——这种组合带来了相当大的风险。
安全有层次,运行前请审查代码。

License

MIT-0

可自由使用、修改和再分发,无需署名。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv1.0.02026/4/16

AI Company Standardization Skill 1.0.0 — 初始版本。提供标准化流程将任意 Skill 转换为 ClawHub Schema v1.0 合规标准。包含 frontmatter 审计、内容结构规范化、schema 合规检查、接口标准化和五步质量门。定义清晰的错误代码和合规检查清单。支持单技能和批量技能标准化与审计。确保 ClawHub 生态系统中技能更安全、更易发现、质量更高。

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安装命令

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官方npx clawhub@latest install ai-company-standardization-1-0-0
🇨🇳 镜像加速npx clawhub@latest install ai-company-standardization-1-0-0 --registry https://cn.longxiaskill.com

技能文档

AI Company 标准化流程 Skill。将任意格式不规范、包含组织特定内容、或结构混乱的 Skill 转换为 ClawHub Schema v1.0 合规的标准化 Skill。


概述

标准化(Standardization) 是 AI Company Skill 质量保证的第一道门。它确保所有 Skill 满足统一的格式规范、接口定义和文档结构,使 Skill 可被发现、可被理解、可被安全地安装和执行。

目标

  • 统一 ClawHub 生态中所有 Skill 的格式规范
  • 消除组织特定的内容(hardcoded references)
  • 确保接口定义完整且类型安全
  • 为后续模块化和通用化流程奠定基础

适用范围

Skill 状态是否需要标准化
新建 Skill✅ 强制
已有 Skill(无 frontmatter)✅ 强制
已有 Skill(frontmatter 不合规)✅ 强制
ClawHub 发布过的 Skill⚠️ 需版本升级
已完全合规的 Skill❌ 不需要

标准化五步流程

Step 1 — Frontmatter 审计

检查所有必需字段是否存在且格式正确:

字段类型必需说明
namestring人类可读名称
slugstringkebab-case,唯一,与目录名一致
versionsemver格式:X.Y.Z
homepageURLClawHub 发布地址
descriptionstring简洁描述(≤200字符)
licensestring推荐 MIT-0
tagsstring[]搜索标签
triggersstring[]触发词(用户说什么会调用此 Skill)
interfaceobject接口定义
permissionsobject权限显式声明
dependenciesobject依赖声明
qualityobject质量指标
metadataobject分类、分层、许可证等
审计检查:

def audit_frontmatter(skill_path: str) -> AuditResult:
    fm = parse_frontmatter(skill_path)
    errors = []
    
    # 必须以 --- 开头
    if not content.startswith('---\n'):
        errors.append("STD_001: Frontmatter must start with '---"")
    
    # version 必须是合法 semver
    if not is_valid_semver(fm.get('version', '')):
        errors.append("STD_002: Version must be valid semver (e.g. 1.0.0)")
    
    # slug 必须与目录名一致
    dir_name = os.path.basename(os.path.dirname(skill_path))
    if fm.get('slug') != dir_name:
        errors.append(f"STD_004: slug '{fm.get('slug')}' must match directory '{dir_name}'")
    
    # 必需字段
    required = ['name', 'slug', 'version', 'description', 'license', 'triggers', 'interface', 'permissions', 'dependencies', 'quality', 'metadata']
    for field in required:
        if field not in fm or not fm[field]:
            errors.append(f"STD_003: Required field '{field}' missing")
    
    return AuditResult(passed=len(errors)==0, errors=errors)

Step 2 — 内容结构规范化

将 Skill 正文组织为标准化模块结构:

## Module X: [模块名称]

功能描述

[模块负责什么]

接口定义

[typed inputs/outputs YAML]

错误代码

[code: ERR_XXX — message]

依赖

[其他模块或外部依赖]

标准化章节顺序:

  • 概述(Overview) — Skill 定位、功能摘要
  • 模块定义(Modules) — N× 模块详细说明
  • 接口定义(Interfaces) — 所有调用接口汇总
  • KPI 仪表板(KPI Dashboard) — 质量指标
  • 变更日志(Changelog) — 版本历史

禁止内容:

  • ❌ 硬编码组织名称(DELLIGHT.AI、Acme Corp 等)
  • ❌ 硬编码具体金额、日期、ID
  • ❌ 指向特定环境的文件路径(如 ABSOLUTE_PATH/
  • ❌ 未声明的网络调用
  • ❌ 隐藏的凭据或密钥引用

Step 3 — Schema 合规检查

检查项标准错误码
Frontmatter 格式YAML 有效,字段完整STD_001/003
Semver 版本号^\d+\.\d+\.\d+$STD_002
Slug 命名kebab-case,与目录名一致STD_004
Interface 定义有 inputs/outputs/errorsSTD_005
权限声明不含通配符 STD_006
依赖声明所有依赖已列出STD_007
Idempotencyquality.idempotent 已声明STD_008
License已声明(推荐 MIT-0)STD_009

Step 4 — 接口标准化

所有接口必须包含:

interface_name:
  description: string
  inputs:
    param1:
      type: string | number | boolean | object | array
      required: boolean
      description: string
      default?: any
    param2:
      ...
  outputs:
    type: string | object | array
    description: string
  errors:
    - code: IFACE_001
      message: string
  examples:
    - name: string
      input: object
      expected_output: object

接口命名规范:

  • 使用 kebab-case(skill-name
  • 每个接口独立一个 error code 前缀
  • 至少包含 2 个示例

Step 5 — 质量门

质量门条件通过标准
Frontmatter所有必需字段存在0 errors
YAML 有效性文件可被 YAML 解析器读取解析成功
Idempotency可重复执行不改变结果幂等性验证通过
接口完整性所有接口有 inputs/outputs/errors100% 覆盖
文档完整性每个模块有 description无空模块

接口定义

standardize-skill

将目标 Skill 目录标准化。

Input:

target_skill_path: string  # 目标 Skill 目录路径
force_rewrite: boolean     # 若 true,即使已有 frontmatter 也重写
dry_run: boolean           # 若 true,只报告问题不实际修改

Output:

status: success | failed | skipped | dry_run_report
skill_slug: string
version_assigned: string   # 分配的新版本号
changes_made:
  - type: added | removed | modified | renamed
    field: string
    before: string
    after: string
    location: string  # e.g. "frontmatter.line 23"
errors: string[]     # 未能自动修复的问题
warnings: string[]   # 警告信息
manual_review_required: string[]  # 需要人工处理的问题

audit-skill

审计 Skill 合规性,不修改文件。

Input:

skill_path: string
strict_mode: boolean  # 若 true,任何问题都报告为失败

Output:

compliant: boolean
score: 0-100          # 0-100 分,100 = 完全合规
issues:
  - code: string
    severity: error | warning | info
    field: string
    message: string
    location: string
recommendations:
  - priority: high | medium | low
    suggestion: string
compliance_checklist:
  frontmatter_valid: boolean
  semver_valid: boolean
  slug_matches_directory: boolean
  interface_complete: boolean
  permissions_declared: boolean
  dependencies_listed: boolean
  idempotent_declared: boolean
  license_declared: boolean

batch-standardize

批量标准化多个 Skills。

Input:

skill_paths: string[]
force_rewrite: boolean
parallel: boolean       # 若 true,并行处理(max 5)

Output:

total: number
succeeded: number
failed: number
skipped: number
results:
  - skill_slug: string
    status: string
    version: string
    changes: number
    errors: string[]

KPI 仪表板

指标目标测量方式
标准化成功率≥ 95%批量标准化结果统计
Frontmatter 完整率100%审计工具自动检测
Schema 合规率≥ 98%STD_ 错误统计
自动化修复率≥ 80%手动修复占比统计
批量处理吞吐量≥ 10 skills/min计时基准测试

ClawHub Schema v1.0 完整 Frontmatter 模板

---
name: "Skill Name"
slug: "skill-name"
version: "1.0.0"
homepage: "https://clawhub.com/skills/skill-name"
description: "简洁描述(≤200字符)"
license: MIT-0
tags: [tag1, tag2, tag3]
triggers:
  - trigger phrase 1
  - trigger phrase 2
interface:
  inputs:
    type: object
  outputs:
    type: object
  errors:
    - code: SKILL_001
      message: "Error description"
permissions:
  files: []    # 空数组或显式列出
  network: []  # 空数组或显式列出
  commands: [] # 空数组或显式列出
  mcp: []      # 空数组或显式列出
dependencies:
  skills: []   # 依赖的 Skill slug 列表
  cli: []      # 依赖的 CLI 工具列表
quality:
  saST: Pass | Fail | Not Run
  vetter: Approved | Pending | Rejected
  idempotent: true | false
metadata:
  category: governance | functional | platform | agent
  layer: PLATFORM | AGENT | FUNCTIONAL | USER | L3
  cluster: string
  maturity: EXPERIMENTAL | STABLE | DEPRECATED
  license: MIT-0 | Apache-2.0 | Proprietary | CC-BY
  standardized: true
  tags: [tag1, tag2, tag3]


变更日志

版本日期变更内容
1.0.02026-04-14初始版本:五步标准化流程 + 批量处理接口
数据来源:ClawHub ↗ · 中文优化:龙虾技能库