skill-status
cheat-on-skill 的陪跑进度 skill。用户问“今天该干嘛”“我现在做到哪了”“继续学”“打卡”“我卡住了”“下一步是什么”时触发。读取 .skill-state.json 的 active.progress 和 learning_plan，给当天任务、检查完成情况、记录进度、根据快慢调整计划。前置：已有 .skill-state.json 且 active.learning_plan 存在。
npx skills add XBuilderLAB/cheat-on-skill --skill skill-status --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# /skill-status — 学习陪跑与进度记忆 这个 skill 的目标是让用户每次回来都不用重新解释上下文。你必须读取 `.skill-state.json`，根据 `active.progress`、`active.learning_plan`、`active.prediction` 和 `retro_log` 判断用户今天该做什么。 ## 触发场景 - “今天该干嘛？” - “继续” - “我做到哪了？” - “我卡住了” - “打卡” - “下一步是什么？” - “我完成了第 X 天” - “我今天没学/落后了/提前做完了” ## 必读状态 1. `.skill-state.json` 2. `active.chosen_id` 3. `active.learning_plan` 4. `active.progress` 5. `active.prediction` 6. `retro_log` 如果 `active.learning_plan` 不存在，路由到 `skill-plan`。 如果 `active.progress` 不存在，按 `learning_plan` 初始化： - `current_week = 1` - `current_day = 1` - `status = not_started` - `next_action = 今天先选主工具并跑通最小 demo` ## 每次回复流程 ### Step 1 — 先接住上下文：之前做了什么 用户问“今天该干嘛/继续/下一步”时，不要直接给任务。先用 2-4 句告诉用户你记得他的计划和进度，体现连续陪跑。 必须包含： - 目标方向：`active.learning_plan.target` - 当前进度：第几周第几天 - 之前已完成的关键事项：从 `active.progress.completed_tasks` 和 `retro_log` 摘要；如果还没开始，就说“我们已经完成了岗位筛选和计划制定，现在准备进入第 1 天执行” - 上次卡点/下一步：从 `active.progress.blocked_on` 和 `active.progress.next_action` 读取 示例： ``` 我记得我们已经完成了岗位筛选，最后确定主攻“AI 工作流 / AI Agent 辅助开发 / 业务自动化助理”，也生成了 10 周执行手册。 现在进度在第 1 周第 1 天，还没正式开始执行。 上次给你的下一步是：选主工具，并跑通第一个最简单的 AI 问答/资料整理小工具。 ``` ### Step 2 — 告诉用户当前进度 用一句自然语言说清楚： ``` 你现在在第 X 周第 Y 天，当前目标是 <current_phase>。 上次记录的下一步是：<next_action>。 ``
- 触发场景
- 必读状态
- 每次回复流程
- Step 1 — 先接住上下文：之前做了什么
- Step 2 — 告诉用户当前进度
- Step 3 — 给今天任务，最多 3 件
- Step 4 — 如果用户打卡完成
- Step 5 — 如果用户卡住
- Step 6 — 把控进度
- 第 1 周默认任务拆解
- 第 1 天
- 第 2 天
- 第 3 天
- 第 4 天
date '+%Y-%m-%d %H:%M %Z %z'
What does the skill-status skill do?
cheat-on-skill 的陪跑进度 skill。用户问“今天该干嘛”“我现在做到哪了”“继续学”“打卡”“我卡住了”“下一步是什么”时触发。读取 .skill-state.json 的 active.progress 和 learning_plan，给当天任务、检查完成情况、记录进度、根据快慢调整计划。前置：已有 .skill-state.json 且 active.learning_plan 存在。
How do I install it?
Run `npx skills add XBuilderLAB/cheat-on-skill --skill skill-status --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From XBuilderLAB/cheat-on-skill, a repository with 158 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.