Skill 创建编排器。 从需求到 GitHub 发布全流程。自动判断复杂度，选最优路径——不走弯路，不重复造轮子。
- 想建 Skill 但不知道从哪开始。 需求探索 → 设计 spec → 实现计划 → 编码 → 发布，每一步都可能走偏。
- 不知道这个 Skill 是不是已经有人做过了。 盲目造轮子是 AI 编程最常见的浪费。bootstrapper 强制先查市场再建。
- 简单 Skill 和复杂 Skill 不该走同一条路。 3 步的简单指令不该跑完整 eval 流程。bootstrapper 自动判断复杂度，分两条通道。
- 🔍 市场优先检查 — 先在 GitHub/插件市场搜索是否已有类似 Skill
- ⚖️ 复杂度自动判断 — 5 个维度（步骤数/依赖/触发词/输出/主观性）决定走快速通道还是 eval 通道
- 🧠 brainstorming 驱动 — 强制先设计再实现，不过早陷入代码
- 📦 GitHub 发布 — README + LICENSE + 初始化 + push，一站式搞定
用户: "创建一个 skill"
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brainstorming → 设计 spec
│
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复杂度判断
├── 简单 → writing-plans → subagent → 快速通道
└── 复杂 → skill-creator eval → 迭代 → 人工验证
│
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GitHub 发布
| 你说 | 它做什么 |
|---|---|
创建一个 skill / 新建 skill |
启动完整的 skill 创建流程 |
/bootstrap-skill / /new-skill |
同上 |
先查市场，再建。 这是长期复利的第一道防线——一个重复的 Skill = 未来所有对话都要加载两份类似内容。宁可多花 2 分钟搜索，不让体系膨胀。
简单的事不该复杂化。 不是每个 Skill 都需要跑 eval 迭代。3 步的格式化指令不值得一个完整的 TDD 循环。自动判断、快速分流。
设计 spec 是不可跳过的关卡。 动代码之前先把"要解决什么问题、为什么这样解决"写清楚。一个 100 行的 spec 比 500 行改来改去的代码更值钱。
| 项目 | 关系 |
|---|---|
| skill-optimizer | 下游 — 创建之后，持续优化 |
| web-search-mcp | 工具 — 搜索市场上已有 skill |
MIT
Skill creation orchestrator. Full pipeline from idea to GitHub release. Auto-detects complexity and chooses the optimal path — no detours, no reinventing wheels.
Don't know where to start building a skill? bootstrapper guides you through brainstorming → spec → plan → code → publish. Building something that already exists? Market-first check prevents duplicate effort. Simple skills shouldn't go through complex eval pipelines — auto-detection routes them to a fast track.
Search the market before building. The first line of defense for long-term compounding — one duplicate skill means loading similar content in every future conversation.
Simple things stay simple. Not every skill needs eval iteration. A 3-step formatting directive doesn't deserve a full TDD cycle.
The spec is non-negotiable. Write down "what problem and why this solution" before touching code. A 100-line spec is worth more than 500 lines of back-and-forth code changes.
| Project | Relationship |
|---|---|
| skill-optimizer | Downstream — continuous optimization after creation |