这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这个技能是 Agnostic Prompt Standard（APS）v1.0 的入口文档，其规范本体由 references/ 目录下的 8 份规范性文档（结构、词汇、Lint 规则、智能体控制、Schema、语法、日志与隐私、错误分类）定义。除规范外，它还附带可复用的 format 与 constants 示例、新技能脚手架模板、以及覆盖 Claude Code、VS Code + GitHub Copilot、OpenCode 和通用 MCP 工具层的平台适配器。它本质上是一套纯 Markdown 的规范资料，供人和 LSP/Linter 工具共同消费，不依赖任何运行时环境。
- 提供APS v1.0规范文档，定义结构、词汇表、语法、错误分类等核心规则
- 提供Lint与格式化规范，作为LSP/Linter工具应遵循的依据
- 提供十种format示例块和constants示例（JSON、文本、CSV），可直接复制复用
- 通过 _template/ 目录提供新技能的最小骨架，供脚手架生成
- 通过平台适配器文档说明各平台（Claude Code、VS Code Copilot、OpenCode、generic）的常量、工具注册与格式契约
- 提供 build-skill.md 等流程文档，指导构建符合APS规范的新技能
- 需要编写跨平台可移植提示词的技能作者，希望按统一标准组织结构与格式
- 团队想为提示词建立Lint规则和错误分类，用工具自动检查提示词质量
- 开发者要在Claude Code与VS Code Copilot之间复用同一套提示词规范，需要平台适配对照
- 构建MCP工具桥接或子智能体架构时，参考其指南文档设计协调者/工作者接口
- 想快速生成一个符合规范的新技能骨架，从 _template/ 起步
- 想把仓库中的其他devcontainer feature（如 bat、flux、gitleaks 等）安装进容器的用户——那些与本技能无关
- 希望技能自带可执行的Lint脚本或命令行工具的用户——本仓库的 scripts/ 目录默认为空，只提供规范文档
如何安装这个 Skill？
- 元数据归属（Christopher Buckley / chris-buckley 仓库）与宿主仓库 jsburckhardt/devcontainer-features 不一致，且 last_updated 为未来日期 2026-03-12，使用前请核实真实来源。
- 规范核心文档 references/ 与 lint 脚本未随证据提供或为空占位，本技能当前实质上只是入口索引，验证标准符合性的能力未被证实。
- 仓库 CI 仅测试 devcontainer features，与本技能无关；无针对 APS 规范的测试或第三方执行证据。
- 未声明中文支持与触发边界，语义调用可能产生误触发。
- 本地文件系统
来源未提供本技能的安装命令——宿主仓库 README 只描述了 devcontainer features 的安装方式，与本技能无关，且未说明如何安装 .github/skills/ 下的技能。可参考的途径是：将本技能目录复制到你所使用平台的技能目录，或访问上游规范仓库 https://github.com/chris-buckley/agnostic-prompt-standard 获取发布版本。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/jsburckhardt/devcontainer-features.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/.github/skills/agnostic-prompt-standard" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- 按 APS v1.0 的结构规范，帮我把这份需求描述改写成符合标准的提示词，并使用 format-code-changes-full 示例的输出格式
- 参考 02-linting-and-formatting 规范，检查我这段提示词有哪些格式和词汇问题
- 用 _template/ 里的骨架，为我生成一个符合 APS 规范的新技能起点
- 我在 VS Code + GitHub Copilot 上使用，请按 platforms/vscode-copilot/adaptor.md 的契约映射这个提示词中的工具名称
该技能以 SKILL.md 为入口，被加载后作为上下文提供：references/ 是规范本体，assets/ 提供可复用的格式与常量示例，platforms/ 提供各平台的非规范性适配说明。用户按提示词需求引用对应规范章节（如结构、词汇、Lint），参考 assets 中的示例编写符合APS v1.0的提示词；如需构建新技能，则按 processes/build-skill.md 流程并从 _template/ 脚手架开始。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 纯Markdown规范，无运行时依赖，任何能读取文件的智能体都能使用
- 明确区分规范性文档与支持材料，边界清晰，适合作为LSP/Linter的输入
- 覆盖多个主流平台的适配器（Claude Code、VS Code Copilot、OpenCode、generic/MCP）
- 示例丰富：10种format块、3种constants示例、组合示例与作者指南齐全
- 仓库中的 scripts/ 目录为空，未随附实际可运行的Lint或编译工具
- 上游规范仓库（chris-buckley/agnostic-prompt-standard）与宿主仓库（jsburckhardt/devcontainer-features）分离，版本对应关系需自行核对
- 无测试套件或用户验证证据，各平台适配器的实际可用性未经来源材料证明
- 缺少安装与使用命令文档，上手需自行阅读全部规范
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| Agnostic Prompt Standard (APS) v1.0 规范技能 本页 | 46 · 谨慎使用 | ★ 38 | 18 天前 | MIT |
| Skill Creator（技能创建器） | 70 · 高度推荐 | ★ 2.2k | 12 天前 | MIT |
| 技能创建器（Meta-Skill） | 62 · 推荐 | ★ 1.5k | 8 个月前 | — |
| Loki 提示词优化技能（Prompt Optimization） | 60 · 推荐 | ★ 1.1k | 16 天前 | NOASSERTION |
| DeepTutor Skill Creator | 57 · 谨慎使用 | ★ 41k | 17 天前 | Apache-2.0 |
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
纯文档型技能，无脚本执行、无外部副作用、无敏感数据处理要求，MIT 许可；但元数据声称作者为 Christopher Buckley 并指向 chris-buckley/agnostic-prompt-standard 仓库，而宿主仓库是 jsburckhardt 的派生，来源归属链未经核实，且发布者未经验证；references/ 规范文档未在本次证据中提供，无法确认隐私与日志章节（06-logging-and-privacy）的实际内容，故中等偏上但不满分。
SKILL.md 是结构性入口文档，内部链接布局自洽，assets 示例（常量块、格式契约）语法一致、命名规范统一；但 skills 声称的 lint/compile 能力依赖 scripts/ 目录（声明为默认为空），核心 references/ 文档未提供，无法静态确认关键路径可复现；CI 测试仅覆盖 devcontainer features，与本技能无关。扣分点：关键规范文件缺失、无可执行的错误反馈路径。
目标场景清晰（生成、编译、检查符合 APS v1.0 的提示词），入口文档明确了规范性与非规范性材料的边界，提供多平台适配器与模板；但触发条件、不适用范围、中文支持情况均未声明，且实际可用性取决于未提供的 references/ 内容。扣分点：边界与触发精确度证据有限。
信息架构分层良好（入口→规范→资产→流程→指南→平台适配器），含版本元数据（spec_version、framework_revision）、模板骨架与许可声明；但 last_updated 标注为未来日期 2026-03-12，归属元数据与宿主仓库存在矛盾，无 CHANGELOG 或维护责任说明，scripts/ 为空占位。扣分点：元数据可信度瑕疵、版本治理与维护路径不完整。
作为提示词标准框架，其价值在于提供一致的提示词结构与格式契约，assets 中丰富的格式与常量示例具备直接参考价值；但静态审阅下无法验证按该标准生成的提示词是否确实优于手工编写，规范主体（references/）未提供，产出可用性无法确认。扣分点：核心价值主张缺少可验证证据，比较收益未证明。
仅能核对文件内部一致性（资产命名、版本号、布局声明相符）；规范文档缺失、无测试、无第三方执行证据，README 徽章指向外部仓库的发布版本亦无法核实。扣分点：关键主张（规范内容、lint 能力）均不可独立验证，证据类型单一。
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证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
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