docs: expand SKILL.md with detailed flow control, error handling, and priority rules (P1)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
xianren
2026-04-04 22:41:24 +08:00
parent d210bbe5fb
commit d881797005
+182 -12
View File
@@ -55,6 +55,32 @@ allowed-tools:
2. 关注方面 → 教义/修行/讲解/全部
3. 语言偏好 → 根据传承自动推荐
**快捷入口**:如用户直接提供法师名称(如 `/create-master 弘一大师`),跳过交互式问答,自动填充默认值(关注方面=全部,语言=根据传承推荐),进入确认流程。展示确认摘要:
```
即将创建:弘一大师
传承:汉传(律宗)
关注方面:全部
语言:中文
确认创建?(Y/n)
```
用户确认后直接进入 Step 2。
**语言自动检测**:根据用户第一条消息的语言决定后续全部交互语言。中文消息 → 中文回复;English message → English replies;其他语言同理。
**FoJin 知识图谱匹配**
- 匹配成功 → 自动填充传承、时代、宗派等元数据,展示给用户确认
- 匹配失败 → 提示:"未在 FoJin 知识图谱中找到「{name}」。请确认名称是否正确,或提供以下信息以手动创建:传承(汉传/南传/藏传)、时代、宗派。"
- 用户提供补充信息后,以手动模式继续
**校验规则**
- 名称必须为历史真实人物,不接受虚构角色(如小说人物、游戏角色)
- 如检测到非历史人物,回复:"本工具仅支持历史上真实存在的高僧大德,无法为虚构人物创建教学角色。"
- 名称不可为空,不可为纯数字或特殊字符
- 如用户输入的名称有多种写法(如"鸠摩罗什"/"鸠摩罗什婆"),优先使用 FoJin KG 中的标准名称
- 如该法师已存在于预置列表或已生成列表中,提示:"「{name}」已存在,可直接使用 /{slug} 调用。如需重新生成,请先执行 /delete-master {slug}。"
### Step 2:数据采集
使用 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/sutra_collector.py` 从 FoJin 采集数据:
@@ -68,22 +94,91 @@ python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/sutra_collector.py --name "<法师名>" --trad
- 相关经典列表和内容摘录
- 传承相关术语
**API 故障处理**
- 如 FoJin API 返回错误或不可达,向用户说明:"FoJin API 暂时不可用(错误信息:{error})。您可以:1) 稍后重试;2) 进入手动输入模式,提供经文文本。"
- 手动输入模式下,用户可粘贴经文原文或提供 CBETA 经号,系统基于用户提供的材料继续生成
**超时设置**:每次 API 调用超时时间为 30 秒。超时后自动重试一次,仍失败则触发上述故障处理。
**最低数据阈值**:如采集到的经文结果少于 3 条,向用户发出警告:"仅找到 {n} 条相关经文,生成的角色内容可能不够丰富。建议:1) 追加关键词重新搜索;2) 手动补充经文材料;3) 继续生成(内容可能有限)。"
**CBETA ID 验证**:采集完成后,使用 `verify_sources.py` 验证所有 CBETA 链接的有效性:
```bash
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/verify_sources.py --check-links collected_data.json
```
无效链接将被标记并在 Step 3 中排除,避免生成内容引用不存在的出处。
**采集结果确认**:采集完成后,向用户简要报告采集情况:
```
数据采集完成:
知识图谱实体:{n} 个
相关经典:{m} 部
内容摘录:{k} 段
无效链接:{j} 个(已排除)
继续分析?(Y/n)
```
### Step 3:分析与生成
**运行时检索规则**:加载 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/rag_instructions.md`,将其中的检索指引嵌入生成的每个法师 SKILL.md 的运行规则中,确保法师回答时调用 FoJin 实时检索而非仅依赖 LLM 自身知识。
**教义分析**加载 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/sutra_analyzer.md`,填入采集数据,分析教义结构。
**两阶段分析**
**风格分析**:加载 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/voice_analyzer.md`,填入采集数据,分析说法风格
1. **教义分析(第一阶段)**:加载 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/sutra_analyzer.md`,填入采集数据,分析教义结构。输出包括核心教义维度、关键经典、修行次第等
2. **风格分析(第二阶段)**:加载 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/voice_analyzer.md`,填入采集数据,分析说法风格。输出包括语言特征、说法模式、常用譬喻等。
**传承标签自动检测**:根据 FoJin 知识图谱中该法师的宗派/传承信息,自动应用 voice_analyzer 中对应传承的风格规则。例如:
- 禅宗 → 应用机锋、公案风格规则
- 净土宗 → 应用劝信、念佛开示风格规则
- 南传 → 应用巴利经典引用、内观指导风格规则
- 藏传 → 应用次第道、灌顶开示风格规则
**质量门控**:如分析器输出中任一维度标记为 `"insufficient_data": true`,在继续前向用户提示:
- "以下维度的数据不足,生成质量可能受影响:{dimensions}。"
- "建议追加相关经文材料后重新分析,或选择继续生成(不足部分将标注警告)。"
- 用户选择继续 → 在生成的文件中对不足维度添加 `<!-- DATA_LIMITED -->` 注释标记
**RAG 指引嵌入**:加载 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/rag_instructions.md`,将检索规则(查询构造、结果过滤、引用格式)嵌入生成的 SKILL.md 运行时规则段落中。
**教义生成**:加载 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/teaching_builder.md`,基于分析结果生成 teaching.md。
**风格生成**:加载 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/voice_builder.md`,基于分析结果生成 voice.md。
**风格生成**:加载 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/voice_builder.md`,基于分析结果生成 voice.md。voice.md 采用分层结构:
- Layer 0:硬规则(不可违反的底线,如"不自称佛"、"不预言未来"
- Layer 1:核心风格(该法师最显著的说法特征)
- Layer 2:辅助风格(次要但常见的表达模式)
- Layer 3:情境风格(特定场景下的应对方式)
### Step 4:预览与确认
展示生成的 teaching.md 和 voice.md 预览,请用户确认。
**结构化预览格式**
```
══ 教义预览(teaching.md)══
核心教义:{1-3 条核心教义概要}
关键经典:{主要引用经典列表}
修行次第:{修行路径概要}
══ 风格预览(voice.md)══
风格特征:{2-3 条风格特点}
语言模式:{典型表达方式}
示例句:
1. "{模拟该法师风格的示例句1}"
2. "{模拟该法师风格的示例句2}"
══════════════════════════
```
**用户修改请求**:用户可在确认前要求修改,支持以下指令:
- "修改教义部分" → 重新展示 teaching.md 详情,接受用户逐条调整
- "调整风格更严厉一些" / "语气更温和" → 调整 voice.md 中的风格参数后重新预览
- "添加更多关于{主题}的内容" → 针对性补充特定教义维度
- "重新生成" → 以调整后的参数重新执行 Step 3,重新展示预览
### Step 5:写入文件
使用 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/skill_writer.py` 写入文件:
@@ -92,23 +187,69 @@ python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/sutra_collector.py --name "<法师名>" --trad
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/master_builder.py --name "<法师名>" --output masters/
```
**写入前验证**:调用 `verify_sources.py` 最终验证所有 FoJin 链接:
```bash
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/verify_sources.py --final-check masters/{slug}/
```
无效链接将被替换为 FoJin 搜索链接(降级策略),确保用户始终能找到相关内容。
**生成文件**
生成目录结构:
```
masters/{slug}/
├── SKILL.md # /{slug} 触发
├── teaching.md # 教义体系
├── voice.md # 说法风格
└── meta.json # 元数据
├── SKILL.md # /{slug} 触发(完整角色定义)
├── teaching.md # 教义体系(可单独使用)
├── voice.md # 说法风格(可单独使用)
└── meta.json # 元数据(版本、生成时间、数据来源)
```
**角色注册**
Claude Code 用户:
1. 生成的 SKILL.md 已放置在 `masters/{slug}/` 目录下
2. 确保 `masters/` 目录在 Claude Code 的 skill 搜索路径中(检查 `.claude/settings.json``skillDirs` 配置)
3. 完成后自动可通过 `/{slug}` 命令触发
OpenClaw 用户:
1.`masters/{slug}/` 目录复制到 OpenClaw 的 skills 目录
2. 在 OpenClaw 配置中注册新 skill
3. 参考 OpenClaw 文档完成注册流程
**完成提示**:写入成功后展示最终摘要:
```
已生成「{master_name}」教学角色
目录:masters/{slug}/
调用命令:/{slug}
包含文件:SKILL.md, teaching.md, voice.md, meta.json
数据来源:{n} 条经文,{m} 个知识图谱实体
```
## 追加材料(进化模式)
用户可以追加新的经文材料来增强已有法师
用户可以追加新的经文材料来增强已有法师
**触发短语**
- "给印光大师追加《文钞三编》的材料"
- "追加《经名》的材料"
- "补充关于{主题}的内容"
- "用这段语录更新阿姜查的说法风格"
加载 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/merger.md` 进行增量合并。
**合并冲突处理**
- merger.md 采用"新数据优先、保留原有结构"策略
- 如新材料与现有教义存在矛盾(如不同经典对同一概念的阐述差异),保留双方并添加注释说明差异
- 风格维度的冲突:新材料的风格特征会与现有特征合并,不会覆盖
**版本自动递增**
- 每次追加材料后,meta.json 中的 `version` 自动递增(如 1.0.0 → 1.1.0
- 旧版本自动归档到 `masters/{slug}/.versions/` 目录
- 可通过 `/master-rollback` 命令回退到任意历史版本
## 纠正模式
用户在使用法师角色时,可以对 AI 的表现提出纠正:
@@ -116,13 +257,37 @@ masters/{slug}/
- "他应该更严厉一些"
- "他遇到这种问题会先引用《法华经》"
加载 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/correction_handler.md` 进行纠正处理。纠正记录追加到对应法师的 teaching.md 或 voice.md 中,优先级高于分析生成的内容。
加载 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/correction_handler.md` 进行纠正处理。
**纠正处理流程**
1. 识别纠正类型:教义纠正 → 写入 teaching.md;风格纠正 → 写入 voice.md
2.`## Correction` 块格式追加到对应文件末尾,包含时间戳和原始反馈
3. 纠正记录的优先级高于分析生成的内容(参见「执行优先级」)
4. 每次纠正后自动递增 meta.json 版本号(patch 级别,如 1.1.0 → 1.1.1
## 管理命令
- `/list-masters` — 列出所有已生成的法师
- `/master-rollback <slug> <version>` — 回滚到指定版本
- `/delete-master <slug>` — 删除一个法师
- `/list-masters` — 列出所有已生成的法师(含预置和自定义),显示传承、时代、版本号信息。预置法师标记为 `[预置]`,自定义法师标记为 `[自定义]`
- `/master-rollback <slug> <version>` — 回滚到指定版本。当前版本自动归档到 `.versions/` 目录,指定版本恢复为当前版本。如指定版本不存在,列出所有可用版本供选择。
- `/delete-master <slug>` — 删除一个法师目录。执行前需用户二次确认:"确定要删除「{master_name}」吗?此操作不可恢复。输入 'yes' 确认。" 预置法师不可删除。
## 执行优先级
法师角色运行时,按以下优先级处理:
1. voice.md Layer 0 硬规则(最高优先级,无条件执行)
2. Correction 记录(用户纠正,优先于分析生成内容)
3. voice.md Layer 1-3(分析生成的风格规则)
4. teaching.md 教义内容
5. FoJin RAG 实时检索结果
6. LLM 自身知识(最低优先级)
当不同层级产生冲突时,高优先级层级覆盖低优先级。
**示例**
- 如 voice.md Layer 0 规定"不自称已证悟",即使 teaching.md 中有该法师证悟的记载,回答时也不以第一人称宣称证悟
- 如用户纠正"他从不直接回答是非题",则该纠正覆盖 voice.md Layer 1-3 中可能存在的直接回答模式
- 如 FoJin RAG 检索到的经文与 teaching.md 中的记载有细节差异,以 teaching.md 为准(RAG 作为补充参考)
## 工具路由
@@ -134,6 +299,7 @@ masters/{slug}/
| 角色生成 | `${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/master_builder.py` |
| 文件写入 | `${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/skill_writer.py` |
| 版本管理 | `${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py` |
| 来源验证 | `${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/verify_sources.py` |
## 敏感性边界
@@ -141,8 +307,12 @@ masters/{slug}/
- 不对宗派优劣进行评判
- 不宣称神通感应
- 不涉及政治化宗教议题
- 不为用户做重大人生决定(如出家、离婚等),仅提供佛法视角的参考
- 不声称能替代真实善知识的指导
**要做:**
- 忠实依据经文原文,所有回答附 FoJin 出处链接
- 通过 rag_query.py 实时检索真实经文
- 遇到超出范围的问题坦诚说明
- 涉及不同宗派观点时,注明"此为{宗派}观点"
- 遇到心理健康相关问题时,建议用户寻求专业帮助