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PR Checklist

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• Tests added for new functionality
• No console.log statements
• Error handling includes user-facing messages
• API changes are backwards compatible
• Database migrations are reversible

要点：`context: fork` 让审查在隔离子代理中运行；`` !`gh pr diff` `` 动态注入真实 diff。`allowed-tools` 语义上要求具备执行能力，配合清单可输出逐项 ✅/❌ 的审查结论。 ### 8.6 发布说明生成器（Git 历史聚合） 从 Git 历史生成发布说明： **SKILL.md:** ```yaml --- name: release-notes description: Generate release notes from commits since last tag disable-model-invocation: true --- ## Recent Changes - Commits since last tag: !`git log $(git describe --tags --abbrev=0)..HEAD --oneline` - Last tag: !`git describe --tags --abbrev=0` Generate release notes: 1. Group commits by type (feat, fix, docs, etc.) 2. Write user-friendly descriptions 3. Highlight breaking changes 4. Format as markdown

要点：完全依赖动态上下文注入获取提交历史，无需任何参考文件，是一个"纯指令型" Skill 的典型。

8.7 项目约定（Claude 专属背景知识）

Claude 自动套用的背景知识：

SKILL.md:

--- name: project-conventions description: Code style and patterns for this project. Apply when writing or reviewing code. user-invocable: false --- ## Naming Conventions - React components: PascalCase - Utilities: camelCase - Constants: UPPER_SNAKE_CASE - Files: kebab-case ## Patterns - Use `Result<T, E>` for fallible operations, not exceptions - Prefer composition over inheritance - All API responses use `{ data, error, meta }` shape ## Forbidden - No `any` types - No `console.log` in production code - No synchronous file I/O

要点：user-invocable: false使 Claude 在写代码/审查时自动应用这些约定，用户无需手动调用。这与 Cherry Studio 内置 cherry-assistant-guide/SKILL.md 的定位一致——后者作为后台知识约束助手"不凭记忆回答产品问题，必须先读当前安装包清单"。

8.8 环境搭建（前置脚本）

用脚本引导新开发者完成环境配置：

.claude/skills/setup-dev/ ├── SKILL.md └── scripts/ └── check-prerequisites.sh

SKILL.md:

--- name: setup-dev description: Set up development environment for new contributors disable-model-invocation: true --- Set up development environment: 1. Check prerequisites: `bash scripts/check-prerequisites.sh` 2. Install dependencies: `npm install` 3. Copy environment template: `cp .env.example .env` 4. Set up database: `npm run db:setup` 5. Verify setup: `npm test` Report any issues encountered.

要点：把 onboarding 文档固化为可执行步骤序列，新成员一条命令触发、逐步完成配置并反馈问题。

九、Cherry Studio 中的 Skills 生态：从内置 Skill 到市场安装

9.1 内置 Skills 的加载与镜像

Cherry Studio 将内置 Agent 的 Skills 直接打包在仓库的resources/builtin-agents/cherry-assistant/.claude/skills/下，运行时由SkillService统一扫描管理。从源码看（SkillService.ts），用户级 Skills 位于<userData>/Data/Agents/.claude/skills，内置项则作为应用持有的镜像出现；系统还会执行完整性检查（presence + authored-skill change detection），并清理已消失的非内置条目（SkillService.ts）。

9.2 内置 Skill 实战：skills-manager 的安装工作流

skills-manager/SKILL.md 展示了 Cherry Studio 中安装与创建 Skill 的完整降级链路：

• 搜索：优先调用find-skills，不可用时降级为 CLI——npx skills find [query]（备选$CHERRY_STUDIO_BUN_PATH x skills，都没有则提示安装 Node.js）；
• 安装：npx skills add <owner/repo@skill> -y，位置为项目级.claude/skills/或用户级~/.claude/skills/；
• 创建：优先调用内置skill-creator走完整的需求澄清、初始化、编辑、验证、迭代流程；不可用时降级npx skills init <skill-name>，并保持SKILL.md精简、按需补充scripts/、references/、assets/；
• 验证底线：创建后至少验证 frontmatter、触发描述和一个真实用例，验证失败则修正后重跑。

9.3 内置 Skill 实战：Skill 市场（Marketplace）

cherry-skill-marketplace/SKILL.md 定义了市场搜索与安装的 MCP 协议式操作：

• 搜索：mcp__skills__search_skills，参数{ "query": "1-3 个聚焦关键词" }；
• 安装：mcp__skills__install_skill，参数{ "install_source": "<搜索结果的原值>" }，其中install_source是不透明值，必须逐字使用搜索结果返回的原值，不得自行构造；
• 安全边界：安装前说明 Skill 是第三方代码、会继承当前工具权限，须取得用户明确同意；删除/卸载需先通过产品清单导航到 Skills UI 并再次确认名称。

9.4 内置 Skill 实战：Claude 自动化推荐器（本文档的宿主）

claude-automation-recommender是仓库内随附的推荐型 Skill，其 SKILL.md 定义了跨 Hooks / Subagents / Skills / Plugins / MCP 五类的代码库自动化推荐流程，并包含 Cherry Studio 特有的Phase 0 扫描确认门（上游未含）：扫描前必须公布读取计划与 token 预算（典型中型仓库约 20–40K tokens），获得用户明确确认后才进入分析；用户拒绝时可提供缩小范围、仅口头咨询或延后处理三种替代方案（见 NOTICE.md）。它在 Phase 2 的 Skills 推荐中直接引用本文档所在的 skills-reference.md，并给出"代码库信号 → 要创建的 Skill → 调用方式"对照表：

9.5 决策框架：何时推荐哪种自动化

Skill 并非万能，应在合适场景推荐：

推荐 Skills 的场景：频繁重复的提示词或工作流；带参数的项目专属任务；需要把模板或脚本应用到任务上（Skill 可捆绑辅助文件）；通过/skill-name快速触发的动作；需要在隔离环境运行的工作流（context: fork）。

推荐 Hooks 的场景：重复性的编辑后动作（格式化、lint）；保护性规则（阻止敏感文件被编辑）；校验检查（测试、类型检查）。对应参考见 hooks-patterns.md。

推荐 Subagents 的场景：需要专业能力（安全、性能）；并行审查工作流；后台质量检查。

推荐 Plugins 的场景：需要多个相关 Skill；想要开箱即用的自动化捆绑包；团队级标准化。

推荐 MCP Servers 的场景：需要外部服务集成（数据库、API）；库/SDK 文档查询；浏览器自动化或测试；团队工具集成（GitHub、Linear、Slack）；云基础设施管理。

十、从参考文档到生产实践：推荐输出格式

当推荐器产出结论时，遵循"每类仅给 1–2 个最优推荐"的输出纪律（用户指定类型时给 3–5 个），并采用结构化报告格式：

## Claude Code Automation Recommendations ### Codebase Profile - **Type**: [detected language/runtime] - **Framework**: [detected framework] - **Key Libraries**: [relevant libraries detected] ### 🎯 Skills #### [skill name] **Why**: [specific reason] **Create**: `.claude/skills/[name]/SKILL.md` **Invocation**: User-only / Both / Claude-only **Also available in**: [plugin-name] plugin (if applicable)

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