Zweck
Installierte Agent Skills werden nicht unbedingt dann genutzt, wenn sie gebraucht werden. Skill Doctor aus Warps Repository common-skills untersucht ausgewählte lokale Agent-Gespräche und erstellt einen Bericht mit Entwürfen für Skill-Änderungen, die sich auf diese Gespräche stützen. Der ursprüngliche Skill beschreibt den Ablauf.
Die Gesamtnote setzt sich aus fünf Größen zusammen: Effizienz, Codequalität, Einhaltung von Abläufen, Ausführlichkeit der Antworten und Skill-Abdeckung. Die ersten vier werden anhand ausgewählter Gespräche bewertet; die Abdeckung misst, in wie vielen davon ein installierter Skill erkannt wurde. Die Gewichte sind unterschiedlich. Der Bericht nennt drei konkrete Hauptbefunde und stützt Änderungsvorschläge auf Gespräche mit unzureichender Bewertung. Das ist die Methode des Projekts, kein Messergebnis dieser Website.
Einsatzbereiche
Wer Projekt- oder globale Skills pflegt, kann damit verpasste Auslöser, fehlende Vorprüfungen und wiederkehrende Umwege untersuchen. Als Gesprächsbereich lassen sich das aktuelle Repository, ausgewählte Projekte oder alle lokalen Gespräche wählen. Bei den Skills kann man sich auf das Projekt beschränken oder globale Skills einbeziehen.
Nach unserer redaktionellen Einschätzung ist das besonders sinnvoll, wenn lokale Gesprächsverläufe vorliegen und man sowohl die Belege als auch die Änderungsvorschläge prüfen kann. Eine Note ersetzt keine Beurteilung der Anforderungen oder des Codes.
Anwendungsbeispiel
Angenommen, ein Team hat einen Skill für Prüfungen vor einem Commit. Er soll an Tests erinnern, doch mehrere Gespräche enden ohne diesen Schritt. Das Team könnte Skill Doctor mit einem unterstützten Agenten auf die jüngsten Gespräche des Repositorys und dessen Projekt-Skills anwenden. Nach der Auswahl beider Bereiche nimmt das Tool lokale Stichproben, bewertet vier Gesprächsaspekte und berechnet die Skill-Abdeckung. Wurde der betreffende Skill in einem schlecht bewerteten Gespräch nie ausgelöst, könnte der Bericht eine Änderung seiner Auslösebeschreibung vorschlagen. Fehlte eine Prüfung, kann er eine konkrete Anpassung samt Diff entwerfen.
Dieses Beispiel ist erfunden; wir haben solche Teamgespräche nicht untersucht. Der ursprüngliche Ablauf verlangt, Vorschläge mit konkreten Stellen aus fehlgeschlagenen Gesprächen zu begründen, statt allgemeine Ratschläge zu übernehmen.
Einschränkungen
Codequalität wird nur bewertet, wenn ein Gespräch Codeänderungen zeigt. Sonst gilt insufficient_evidence, und das Ergebnis fließt nicht in diesen Durchschnitt ein. Gibt es im gewählten Bereich keine aktuellen auswertbaren Gespräche, stoppt der Ablauf und empfiehlt einen längeren Zeitraum oder andere Projekte. Stichproben und Bewertungsregeln belegen weder die Eignung eines Skills für jede Aufgabe noch die Korrektheit eines Änderungsvorschlags.
Laut ursprünglichem Skill bleiben Gesprächsdaten lokal. Bericht und vorgeschlagene Skill-Dateien liegen in einem temporären Verzeichnis; die echten Skill-Dateien werden während der Vorschlagsphase nicht geändert. Ob der Bericht geteilt wird, entscheidet der Nutzer nach eigener Prüfung. Das beschreibt den vorgesehenen Ablauf und ist keine Sicherheitsgarantie dieser Website für jede Laufzeitumgebung oder eine spätere Veröffentlichung. Kann der ausführende Agent keiner unterstützten Umgebung sicher zugeordnet werden, stoppt der Skill vor dem Lesen der Gespräche.
Installation
Die offizielle README verwendet die skills-CLI. Dieses Beispiel folgt dem Muster für einen einzelnen Skill und installiert Skill Doctor global für Warp. Das Öffnen dieser Seite führt den Befehl nicht aus:
npx skills@latest add warpdotdev/common-skills --skill skill-doctor --agent warp --globalFür einen anderen Agenten prüfe die Liste unterstützter Umgebungen und die passende Agent-Option der CLI. Skill Doctor benötigt lesbare lokale Gesprächsverläufe; durch die Installation allein entstehen keine auswertbaren Sitzungen. Vor der Sammlung wählst du den Gesprächs- und Skill-Bereich aus.