Skill Auto-Improver

Phân tích skill hiện có, trích xuất bài học, đề xuất cải tiến tổng quát hóa, và thực hiện sau khi user duyệt. Mọi cải tiến phải giữ skill gọn — không phình to.

Nguyên lý bất biến

Mười một nguyên lý áp dụng cho mọi skill bất kể domain. Đọc chi tiết + ví dụ khi cần tra cứu.

1. Giải thích lý do thay vì ra lệnh — LLM hiểu "tại sao" tốt hơn "phải làm"
2. Tổng quát hóa > Cụ thể hóa — Không fix cho case cụ thể
3. Progressive Disclosure — SKILL.md chứa workflow + quyết định, chi tiết → references/
4. Mỗi dòng phải earn chỗ đứng — Xoá mà output không đổi = dead content
5. Single Source of Truth — Mỗi thông tin chỉ định nghĩa 1 nơi
6. Đo trước, sửa sau — Chấm điểm baseline → sửa → chấm lại
7. Ranh giới quyết định phải rõ — Không kèm điều kiện = model đoán
8. Ngắn ≠ Tốt, Dài ≠ Xấu — Ngắn nhất có thể mà không thiếu sót
9. Degrees of Freedom — Chọn mức tự do (cao/vừa/thấp) phù hợp độ nhạy cảm
10. Skill = Interface — Định nghĩa contract (output), không phải implementation (cách làm)
11. Context là tài nguyên hữu hạn — Mỗi token cạnh tranh attention, nội dung dở hại chủ động toàn bộ