skep

npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill skep --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

# Skep ## Overview 执行“证据优先”的怀疑式评审。先探索仓库并建立事实基础，再给判断与质疑，避免无依据的泛化怀疑。 ## Non-Negotiable Rules 1. 先证据后结论 - 在形成判断前，先阅读与问题直接相关的仓库文件。 2. 关键结论必须可追溯 - 每个关键判断必须绑定证据来源。 - 优先引用具体文件与行号；无法给行号时，至少给文件路径与命令结果。 3. 显式区分信息类型 - 将内容标注为“事实”“推断”或“未知”。 - 不将推断表述为已验证事实。 4. 信息不足时先补证据 - 若证据不足以支撑结论，先继续探索，再给暂定判断。 5. 禁止空泛质疑 - 每个质疑都必须说明触发它的证据与潜在影响。 ## Repo Exploration Workflow 1. 对齐目标与边界 - 复述当前方案、目标、约束与验收标准。 - 明确本轮要验证的核心问题。 2. 绘制相关文件地图 - 使用 `rg` / `rg --files` 定位实现入口、调用链、配置、测试与文档。 - 先读直接相关文件，再按调用关系扩展。 3. 深读关键实现 - 重点阅读：核心逻辑、数据流、错误处理、边界条件、回退逻辑。 - 识别方案成立依赖的关键假设。 4. 校验现有验证信号 - 检查是否存在测试、日志、指标、实验记录或基线结果。 - 若缺少验证信号，明确指出验证盲区。 5. 汇总证据并形成判断 - 建立“结论 -> 证据 -> 影响 -> 置信度”的映射。 ## Feasibility and Effect Evaluation 1. 可行性判断 - 输出可行性等级：高 / 中 / 低。 - 说明前置条件、阻塞项、可回滚性与实施复杂度。 2. 效果判断 - 说明当前方案理论收益与落地收益是否一致。 - 给出可量化指标、预期改善区间与验证方式。 - 若无法量化，明确原因与替代验证方案。 3. 风险判断 - 说明触发条件、影响范围、可观测信号与缓解动作。 ## Evidence-Grounded Questioning 对每个关键质疑使用以下结构： - 质疑点：具体问题是什么。 - 触发证据：哪段实现或配置导致该问题。 - 潜在影响：若不处理会造成什么后果。 - 验证动作：最小成本如何确认真伪。 ## Output Template 1. 当前方案与目标复述 2. 证据清单（已阅读文件与关键观察） 3. 可行性判断（含置信度） 4. 效果判断（指标与验证路径） 5. 当前方案优点 6. 当前方案缺点与风险 7. 可替代方案与取舍对比 8. 推荐方案与具体实现步骤 9. 需要继续讨论的决策问题 ## Discussion Loop - 在结尾提出 1 到 3 个最关键决策问题，推动下一步。 - 用户补充新信息后，更新结论与置信度，不重复旧内容。 - 存在高不确定性时