一次编写、多端运行Yao Meta Skill 如何把技能编译到 OpenAI、Claude 与 VS Code【免费下载链接】yao-meta-skillYAO Yielding AI Outcomes. A rigorous engineering, evaluation, governance, and portability system for reusable agent skills.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ya/yao-meta-skillYao Meta SkillYAO Yielding AI Outcomes是一套严谨的 AI 代理技能Agent Skill工程系统能把一个技能只写一遍再自动编译打包到 OpenAI、Claude、通用 Agent Skills 以及 VS Code 等多个平台。它把技能从一次性提示词升级为可安装、可评测、可治理、可跨端分发的团队资产核心价值就是一次编写、多端运行。为什么需要一次编写、多端运行的技能编译过去很多团队把宝贵的工作流散落在聊天、个人提示词和口头经验里。一旦想把某个技能用到不同 AI 客户端常常要按平台格式各写一份OpenAI 需要一套接口元数据Claude 需要SKILL.md前置描述作为激活契约VS Code / Copilot 需要符合 Agent Skills 规范的目录结构。手动维护多份容易出现语义漂移——同一个技能在不同平台上理解不一致激活方式、权限、信任级别也可能悄悄跑偏。Yao Meta Skill 的解法是先把技能抽象成一份平台无关的语义源再用编译器为每个目标平台生成适配产物。核心引擎Skill IR 平台无关中间表示整个编译流程的地基是Skill IRIntermediate Representation中间表示它是 Yao Meta Skill 2.0 的平台无关能力契约把技能的核心语义在打包前稳定下来要完成的任务job to be done触发面该触发 / 不该触发 / 边界案例工作流步骤、决策点与失败模式资源references、scripts、assets、reports评测计划trigger、output、adversarial、baseline风险与治理输出风险、执行风险、信任边界、负责人、成熟度等级Skill IR 的字段结构由 skill-ir/schema.json 严格约束根技能的示例存放在 skill-ir/examples/。因为语义源和任何单一平台格式解耦后续无论加多少目标平台核心含义都不变。一句话理解SKILL.md与 agents/interface.yaml 是结构来源Skill IR 才是语义来源。三步把技能编译到各端对使用者来说一次编写、多端运行只需三步且都能通过统一 CLI 完成导出 Skill IRexport_skill_ir.py从SKILL.md、清单、接口元数据、评测与报告中导出平台无关契约。编译目标适配compile_skill.py把 IR 编译成各目标的语义契约、生成文件映射、适配模式与降级说明。跨端打包cross_packager.py依据平台契约校验并嵌入编译产物输出可分发包。关键脚本对应关系如下导出中间表示scripts/export_skill_ir.py目标编译器scripts/compile_skill.py跨平台打包器scripts/cross_packager.py一个典型的多端编译命令细节参数可参考 references/packaging-contracts.mdpython3 scripts/export_skill_ir.py . --output-json skill-ir/examples/my-skill.json python3 scripts/compile_skill.py . --target openai --target claude --target generic --target vscode python3 scripts/cross_packager.py . --platform openai --platform claude --platform vscode --zip五大编译目标一览编译器目前支持 5 个目标各自生成不同的原生表面但都保留相同的可移植语义。完整对照见 references/platform-capability-matrix.md目标适配模式原生表面关键产物openaimetadata-adapterOpenAI 风格接口元数据 中性 Agent Skills 源targets/openai/agents/openai.yamlclaudeneutral-source-plus-adapterClaude 兼容的中性源码目录targets/claude/README.mdgenericagent-skills-compatible兼容 Agent Skills 的中性包targets/generic/adapter.jsonagent-skills-compatibleneutral-agent-skills-source标准 Agent Skills 源码树SKILL.mdagents/interface.yamlvscodevscode-agent-skills-adapterVS Code / Copilot 技能作用域targets/vscode/README.md每个适配产物都会携带compiler、compiled_contract、permission_contract、target_native_contract等字段评审者可一眼看出该目标是否保住了源包的核心含义还是退化成了仅靠 frontmatter 的元数据。各平台快照见 tests/snapshots/。编译之后如何验证多端一致性能导出文件不等于多端语义一致。Yao Meta Skill 用两层报告保证可验证运行时一致性矩阵逐目标检查激活、执行、信任、权限与降级是否保持任何失败目标会阻断该目标的发布。详见 reports/conformance_matrix.md。编译目标报告记录每个目标的生成文件、适配模式、权限与降级策略以及不支持特性。详见 reports/compiled_targets.md。可移植性评分从元数据、降级规则与消费方校验覆盖度打分根技能可移植性评分为100/100见 reports/portability_score.md。如果某目标无法直接支持源特性编译器会遵循明确的降级规则保留中性源包 → 输出最小适配器 → 在目标产物中记录回退说明避免静默丢功能。快速上手先把仓库克隆到本地仓库为只读请勿修改git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ya/yao-meta-skill.git进入目录后围绕技能包执行导出 → 编译 → 打包 → 验证即可常用命令示例python3 scripts/yao.py skill-ir . --output-json skill-ir/examples/my-skill.json python3 scripts/yao.py compile-skill . --target openai --target claude --target vscode python3 scripts/yao.py package . --platform openai --platform claude --platform vscode --output-dir dist --zip python3 scripts/yao.py conformance .统一入口yao.py把 init、validate、compile-skill、package、conformance 等能力聚合为一个 CLI降低多端分发的上手门槛。适合谁Agent 构建者 / 内部工具团队把团队工作流固化成可复用的多端技能。从提示词走向结构化技能的工程师需要显式边界、触发评测与跨平台契约。要维护多客户端的组织希望一份源语义自动同步到 OpenAI、Claude 与 VS Code且可验证语义一致。小结Yao Meta Skill 把技能从一次性提示词变成可编译、可验证、可跨端的工程资产用 Skill IR 锁定平台无关语义用编译器生成各端适配用一致性与可移植性报告守住多端行为。对新手来说记住一条主线就够了——先写一份中性源再用三步命令编译到你要的所有平台其余交给这套一次编写、多端运行的编译流水线。更多方法细节可参考 SKILL.md 的紧凑工作流以及 references/platform-capability-matrix.md 与 references/packaging-contracts.md。【免费下载链接】yao-meta-skillYAO Yielding AI Outcomes. A rigorous engineering, evaluation, governance, and portability system for reusable agent skills.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ya/yao-meta-skill创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考