一、我差点把它当成"能用的"了
手上有个 skill，叫 self-improving-agent，主打"让 AI 从你的纠正和报错里持续学经验，还能跨项目晋升成全局记忆"。名字很诱人，说明书也写得很全：双层记忆、自动检测、两级晋升、SessionEnd Hook 自动触发。看描述，我以为拖进技能目录就算到手了。
结果我试着调用它，发现它被禁用了；就算手动放行，它也会让我先"读代码"。我一读，发现这套东西在我这台机器上，从自动检测到晋升，一条闭环都没真正跑通过。设计意图没错，实现却塌了几处。
二、读了一遍源码，两个致命伤
我把它五个脚本（Hook、review、promote、init、cleanup）都过了一遍，两个地方直接让"自动学习"名存实亡：
Hook 脚本解析对话记录，是按"用户：xxx / AI：xxx"这种中文字面量、一行一行去切的。可 WorkBuddy 实际的对话记录是结构化 JSON/JSONL。切不出来，parse_transcript 每次都返回空，Hook 每次都在喊"未找到有效的对话记录"——自动记录这条腿，从根上就是断的。
晋升判断"跨了几个任务"，看的是 source 字段去重后要 ≥ 2 个。可自动记录里 source 永远写死成同一句"SessionEnd Hook 自动检测"，去重后永远是 1。于是自动攒出来的经验，一辈子都够不到晋升线，"自动学→自动沉淀"的闭环彻底断在门槛上。
更要命的是几个"别人家的环境"细节：路径全写着 C:/Users/May/...，备份目录指向 F:\小师妹（龙虾）。这不是我机器上的盘，也不在我的用户名下。装完不调教，它跑起来写的每一个字都会落到一个不存在的目录里去。
三、"装"和"调教"是两件事
我后来想明白了：给 AI 装一个 skill，本质是把一段"别人调教好的经验"搬过来，但它没读过你的环境。
那个人把 parse_transcript 写成按中文字面量切行，是因为他的记录格式就是那样；那个硬编码的 F: 盘、那个 May 用户名，是他的机器长什么样。skill 是"活"的经验，但它被写死在某个具体环境里。你把它原封不动拖过来，等于请了个熟手，却没告诉他你家厨房的灶台长什么样——他有手法，但锅对不上。
skill 不是插件，是一段"别人调教过的经验"。经验要真正生效，得先学会你这套环境。
四、给 skill 调教的三步
所以装完 skill 之后，我会多做三件说明书里没说、但决定它"用不用得起来"的事：
说明书讲的是"它想干什么"，代码才是"它实际在干什么"。这次两个致命 bug，一行说明书都没提，全在源码里。装完先花十分钟把核心脚本读一遍，比直接跑靠谱得多。
单个函数能跑 ≠ 整条链路通。这个 skill 单独看每个脚本都能出结果，可"检测→记录→晋升→沉淀"串起来是断的。要像验证交付一样，验最末端那个动作（比如最终是否真写进了你的全局记忆），而不是看中间某步有没有报错。
把硬编码的用户名、备份盘、记录解析格式，全换成你机器上真实的样子。这一步不做，前面两步白搭——它学得再聪明，也写不进你的系统。
五、留一句话
装 skill 是 0→1，调教是 1→能用。中间那段"读一遍代码、验一下闭环、改成本地路径"，是它真正属于你、能替你把活干好的地方。没调教的 skill，跟没接电的插座一样，外观齐全，不通电。
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