牛马Skill (CowHorseSkill)

一个让 AI 主动询问用户输入、输出和客观需求的 workflow 构建器。

核心理念

不假设，不猜测，不确定就问。

模型不会等用户自己说全需求，而是主动逐个提问，结构化地明确：

• 输入规格（7 个维度）：数据来源、文件格式、文件位置、数据结构、数据量、数据质量、输入参数
• 输出规格（6 个维度）：产出形式、输出格式、输出位置、输出内容、排序/筛选/统计、格式要求
• 流程步骤：每步做什么，哪些自动化
• 约束条件：时间、技术、业务、性能

工作流

1. Discovery — 模型主动提问，逐一明确输入/输出/目标
2. Confirmation — 结构化总结，迭代直到用户确认
3. Build — 创建 skill 目录、SKILL.md、脚本、参考资料
4. Present — 展示结果，用户反馈，迭代修改
5. Finalize — 打包 skill，更新记忆

文件结构

cowhorse-skill/
├── SKILL.md                 # 技能主文件（模型执行指令）
├── scripts/
│   └── workflow_builder.py  # 辅助脚本
├── references/
│   └── workflow_guide.md    # 参考案例和决策树
└── README.md                # 本文件

使用方式

作为 Agent Skill 使用，通过触发词激活：

• "帮我做一个 workflow"
• "建一个 skill"
• "梳理流程"
• "帮我做一个工具"
• "把这个做成一个 skill"

模型会自动进入 Discovery 阶段，主动询问需求细节。

手动使用辅助脚本

# 需求挖掘提示
python3 scripts/workflow_builder.py --step discovery --prompt "用户描述"

# 需求确认总结
python3 scripts/workflow_builder.py --step confirm --data '{"goal":"...","input_spec":{...}}'

# 构建 skill 骨架
python3 scripts/workflow_builder.py --step build --skill-name my-skill

许可

MIT