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胖鱼 PEtFiSh — 管好你的 AI Skill

你用 Cursor 写了一套 .cursorrules，又在 Claude Code 里维护一份 CLAUDE.md，OpenCode 那边还有 AGENTS.md。三套规则，内容差不多，但格式、路径、配置文件全不一样。

改了一处，另外两处忘了同步。AI 在不同平台表现不一致，你花时间排查，发现是规则没对齐。

再往深想：

• 你写的这些 skill，触发准确率到底多少？
• 里面有没有 subprocess.call(shell=True) 这种安全隐患？
• 哪些 skill 写了之后其实从来没被触发过？

这些问题在 skill 数量少的时候不严重。一旦团队有十几二十个 skill 在用，碎片化、无治理、无追踪三个问题同时出现。

胖鱼就是干这个的。

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它做什么

胖鱼把 AI 的能力单元抽象为 Skill。一个 Skill 不只是一段提示词——它有结构、有脚本、有元数据、有验证逻辑。

三件核心的事：

1. 一套 skill，8 个平台装：写一次 SKILL.md，自动翻译成 Cursor 的 .mdc、Claude Code 的 CLAUDE.md、Copilot 的 copilot-instructions.md 等格式，安装到对应路径。支持 OpenCode、Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Windsurf、Antigravity、Universal。
2. 全生命周期管理：发现（mine）→ 创建（author）→ 格式检查（lint）→ 安全审计（audit）→ 发布门禁（gate）→ 描述优化（optimize）→ 触发评测（eval）→ 使用追踪（track）。
3. 质量门禁：lint 打分（100 分制）→ 安全审计（0.0-1.0 风险分）→ quality gate 给出 PASS/CONDITIONAL/FAIL。跟代码 CI 一个思路。

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10 个 Skill Pack

Alias	做什么	Skills
init	项目初始化向导	1
companion	胖鱼本体——10 个 skill 生命周期管理工具	10
course	课程开发（提纲、正文、实验、QA/QC）	15
deploy	部署与运维	7
testdocs	测试用例与文档生成	2
petfish	工程写作风格——让 AI 说人话	1
ppt	PPT 设计	2
trust	skill 可信度治理引擎	1
calibrate	反迎合决策校准——评审不顺着说	1
context	话题治理器——上下文隔离、28 MCP tools、会话管理	1

安装时传入 --platform <平台名>（或 --detect 自动识别），胖鱼把 skill 放到正确的目录。

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10 个内置 Skill

companion pack 内置 10 个管理类 skill，覆盖 skill 从发现到追踪的全过程：

Skill	干什么
petfish-companion	总控调度——动态读取所有 pack，路由 /petfish 命令
marketplace-connector	跨 6 个来源搜索 skill（胖鱼仓库、SkillKit、Smithery、Glama、anthropics/skills、GitHub）
skill-author	生成符合规范的 skill 脚手架
skill-lint	100 分制格式检查，40+ 条规则
repo-skill-miner	分析 GitHub 仓库，提取可 skill 化的模块
skill-security-auditor	静态安全分析，输出 0.0-1.0 风险评分
quality-gate	编排 lint+audit，给出发布决策
skill-description-optimizer	分析 skill 描述的触发准确率和歧义度
skill-trigger-evaluator	用测试集跑 precision/recall
skill-usage-tracker	记录使用频率和反馈评分

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质量门禁

skill目录
  ├─ Lint ── Score ≥ 80? → 继续
  ├─ Security Audit ── Risk ≤ 0.5? 无CRITICAL? → 继续
  ├─ Metadata ── name/version/description有效? → 继续
  └─ Decision ── PASS / CONDITIONAL / FAIL

lint 按 error(-10)、warn(-5)、info(-1) 从 100 分往下扣。security audit 按 finding 权重（info=0, low=0.1, medium=0.3, high=0.6, critical=1.0）算风险分。两个结果喂给 quality gate 做最终判定。

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trustskills 治理引擎

胖鱼内置的 security auditor 做静态模式匹配，快但浅。trustskills 是另一层——按可执行行为分析：

• 6 个风险维度：shell(0.25)、network(0.25)、file_write(0.15)、sensitive_data(0.15)、script_risk(0.10)、persistence(0.10)
• 5 级治理动作：allow → allow_with_ask → sandbox_required → manual_review_required → deny
• 4 条红线：subprocess+network combo、敏感路径读写、sudo without approval、subprocess+os combo

红线是硬拒绝，不走分数阈值。命中即 deny。

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上下文感知

胖鱼不只被动等你调用。它会"听"对话。你开始聊部署但没装 deploy pack，它提醒一次。不多不少，每个 pack 每次会话最多提醒一次。

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安装

# macOS / Linux / WSL
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/kylecui/SKILL_builder/master/remote-install.sh | bash -s -- --pack init,companion

# Windows PowerShell
& ([scriptblock]::Create((irm https://raw.githubusercontent.com/kylecui/SKILL_builder/master/remote-install.ps1))) -Pack "init,companion"

装完输入 /initproject。胖鱼问你项目类型，自动装上匹配的 skill pack。

安装脚本自动获取最新稳定release版本，无需手动指定版本号。

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/petfish 命令

命令	说明
/petfish	查看已装 skill 状态
/petfish catalog	浏览全量技能目录
/petfish suggest	基于项目结构推荐 skill
/petfish search <kw>	跨市场搜索 skill
/petfish mine <repo>	从仓库挖掘候选 skill
/petfish create <name>	创建新 skill
/petfish lint [path]	质量打分
/petfish audit <path>	安全审计
/petfish gate <path>	完整发布门禁
/petfish optimize <path>	优化 skill 描述
/petfish eval <path>	测试触发准确率
/petfish stats	使用统计
/petfish detect	检测当前 AI 平台
/petfish install <alias>	获取安装命令

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为什么用它

不是因为它"智能""先进"。是因为：

• 跨平台同步是真痛点——你不想手动维护 8 份规则
• skill 需要 CI——跟代码一样，没检查过的指令不该进生产
• 治理需要自动化——人审 skill 不 scale，规则引擎可以
• 追踪才能改进——不知道触发率和使用率，优化无从谈起

胖鱼（PEtFiSh）谐音"朋友"。它不是又一个提示词集合，是帮你管 skill 的工具链。

GitHub：github.com/kylecui/SKILL_builder