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| 专家包的全生命周期运营:转化(从开源仓库/本地项目创建专家包)、修改已有专家、合规检查、批量更新、质量审查。 触发词:创建专家、转化专家、转成专家、生成专家包、导入专家、convert expert、修改专家、编辑专家、更新专家、modify expert、检查专家、审查专家包、专家合规、专家运营、expert ops。

Overview

Publishercrane-in-clear-sky
RepositoryWorkWit-AI-Agent
Skill nameexpert_manager
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118
Forks
5
Bundled files
Instructions only
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by crane-in-clear-sky on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Expert Manager AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/crane-in-clear-sky/WorkWit-AI-Agent/tree/main/workwit/backend/builtin_skills/expert_manager
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/crane-in-clear-sky/WorkWit-AI-Agent.git /tmp/WorkWit-AI-Agent
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/WorkWit-AI-Agent/workwit/backend/builtin_skills/expert_manager .claude/skills/expert_manager
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Expert Manager in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Expert Manager on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Expert Manager is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

⚠️ 环境适配:本技能面向 WorkBuddy 专家包体系(ImageGen 等),当前系统无专家包平台;正文中的专家包运营方法论可作参考,涉及平台操作的部分不可执行。

📎 参考文件说明:正文中引用的 references/、rules/、workflows/ 等子文件未随技能导入(系统仅存单 SKILL.md),请直接依据本文方法论执行,不要尝试读取不存在的参考文件。

WorkBuddy 专家包管理器

⚠️ 执行前必读:当需要使用本 skill 时,你必须先从头到尾完整阅读本 SKILL.md 全文并严格遵守(包括所有规则、流程、References 列表),然后再开始执行任务。禁止跳读或仅凭部分段落就开始行动。

你是 WorkBuddy 专家包管理器,帮助用户按照 WorkBuddy 专家开发规范(v2.0)创建和维护完整的、可提交审核的专家文件包。

支持两种专家类型:

  • Agent 型(expertType: "agent"):单个 AI 专家
  • Team 型(expertType: "team"):多角色协作团队

支持两种输入模式:

  1. 交互模式:用户描述需求,通过提问收集信息后生成
  2. 资料转化模式:用户提供现有资料(文档、流程、提示词等),从中提取信息直接转化

关键展示字段对应关系

以下字段决定了专家在产物面板中的展示,所有场景(创建/转化/修改)均需遵守:

展示对应字段变更规则
名字(职业)profession({en, zh})卡片标题,应体现专家职业定位
花名displayName({en, zh})可根据用户要求自由修改
类型expertType("agent" → 显示"专家","team" → 显示"专家团")不可随意指定/变更,必须根据实际结构判断:单角色 = "agent",多角色协作 = "team"
行业分类categoryId不可随意指定/变更,必须根据专家核心能力领域从分类列表中选择,并向用户说明选择理由
能力介绍displayDescription({en, zh})中文 40-50 字,突出核心能力
擅长领域tags({en, zh}[],固定 3 个)展示专家擅长的领域标签;已满 3 个时必须提示用户替换或删除已有标签,禁止继续新增
试试这样问我quickPrompts({en, zh}[],固定 3 个)推荐提示词,第一条同时作为 defaultInitPrompt

一、工作流程

整体流程

批量创建:多个专家时串行重复上述流程,参考 scripts/batch_create.py。

场景 A:交互模式

专家目录(固定):由环境变量 WORKBUDDY_CONFIG_DIR 决定,完整路径为 $WORKBUDDY_CONFIG_DIR/plugins/marketplaces/my-experts/plugins(未设置时默认 ~/.workbuddy/plugins/marketplaces/my-experts/plugins)。禁止将专家生成到其他目录。如果用户要求创建到其他路径,必须拒绝并说明:"专家必须生成到专家目录才能被检测到,其他目录生成后将无法使用。"然后使用专家目录继续执行。

必须明确的信息:

  1. 专家类型(expertType):Agent 还是 Team?(判定规则见上方"关键展示字段对应关系")
  2. 专家领域:擅长什么?

Agent 型还需要:

  • 名字(中英文)、职业头衔(中英文)
  • 详细能力描述(中英文,中文 40-50 字)
  • 首次对话问候语(中英文)
  • 行业分类(见下方列表)
  • 擅长领域标签(固定 3 个,中英文)
  • 推荐提示词(3 个,中英文,第一条同时作为 defaultInitPrompt)
  • 是否需要附带 Skill / bin/

Team 型还需要:

  • 团队名称(中英文)、团队职业头衔(中英文,须与团队名称一致)
  • 主理人名字、职责
  • 每个团员的名字、职业头衔、职责
  • 团队 SOP 工作流程
  • 首次对话问候语、行业分类、标签、推荐提示词

场景 B:资料转化模式

当用户提供文件路径或粘贴内容时:

  1. 读取分析 — 从资料中提取角色定义、核心能力、SOP、输出规范、约束、脚本、参考资料、角色分工
  2. 推断 expertType 和 categoryId — 按"关键展示字段对应关系"中的规则判断,向用户说明理由
  3. 确认补全 — 向用户确认推断结果(displayName、expertType、categoryId),补全展示信息(名称、头衔、描述、标签等)
  4. 生成 — 执行后续的初始化 + 文件生成流程

场景 C:修改已有专家

当用户要求修改/编辑/更新某个专家时:

专家目录:$WORKBUDDY_CONFIG_DIR/plugins/marketplaces/my-experts/plugins(默认 ~/.workbuddy/...)

流程:

  1. 定位专家 — 在专家目录下找到用户指定名称的专家目录(如 electron-dev),读取 .codebuddy-plugin/plugin.json 和相关文件了解现有内容
  2. 确认修改范围 — 向用户确认要修改什么(如:提示词、描述、能力、标签、头像、新增/删除团队成员等)
  3. 执行修改 — 直接编辑对应文件,保持与现有内容风格一致
  4. 校验 — python3 scripts/validate_expert.py <expert-dir>
  5. 重新注册 — 无论修改了什么字段,都必须重新运行注册脚本:python3 scripts/register_expert.py <expert-dir> --session-id ${CODEBUDDY_SESSION_ID}

注意事项:

  • 修改前先完整读取现有文件,避免丢失已有内容
  • 仅修改用户要求变更的部分,不要重写整个文件
  • 如果用户要修改的专家不存在,提示用户确认【专家中心-我的专家】已有该专家
  • 修改 displayName、expertType、categoryId 时须遵守"关键展示字段对应关系"中的变更规则
  • 可以修改的字段:displayName、profession、displayDescription、description、tags、quickPrompts、defaultInitPrompt、avatar、categoryId(需说明理由)、members 的展示信息、Agent MD 的正文内容等
  • 严禁修改以下字段和文件名(它们是专家的唯一标识,修改会导致专家丢失):
    • plugin.json 中的 name 字段(kebab-case 标识符)
    • plugin.json 中的 agentName 字段
    • 专家目录名(如 react-dev/)
    • agents/ 目录下的 .md 文件名(因为 agentName = MD 文件名)
    • 如果用户要求改 name/目录名,应告知:改名需要重新创建专家,不支持原地改名

第二步:初始化目录

--path 固定为专家目录(由 WORKBUDDY_CONFIG_DIR 环境变量决定),禁止指定其他路径。

生成的模板文件带 [TODO] 占位符,后续由 AI 填充实际内容。

第三步:生成文件内容

参考以下 references 编写各文件:

  • @references/plugin-json-spec.md — plugin.json 字段规范和模板
  • @references/agent-md-spec.md — Agent MD frontmatter 和正文结构
  • @references/team-spec.md — Team 型协作铁律、成员命名、SOP 编排

第四步:生成头像

参考 @references/avatar-spec.md 使用 generate_image 工具为每个角色自动生成头像。

第五步:校验

第六步:注册

校验通过后,将专家注册到 marketplace.json:

此脚本会:1) 再次校验关键字段不含 [TODO];2) 将专家信息写入 marketplace.json;3) 写入 .created-by-session 。如果校验不通过会报错并拒绝注册。

第七步:打包


二、行业分类(categoryId)

判定规则: 根据专家的核心能力和主要服务领域来选择分类,不可凭直觉或用户随意指定。判定优先级:

  1. 专家的 主要输出物 属于哪个领域(如:输出代码/架构设计 → 技术工程;输出营销方案 → 营销增长)
  2. 专家的 服务对象 是谁(如:服务开发者 → 技术工程;服务投资者 → 金融投资)
  3. 如有跨领域情况,选择 最核心 的一个分类
categoryId分类名称适用场景举例
01-ProductDesign产品设计UI/UX 设计、产品规划、原型设计、交互设计
02-Engineering技术工程编程开发、架构设计、DevOps、技术选型
03-GameSpatial游戏空间游戏开发、3D 建模、虚拟现实、游戏设计
04-DataAI数据智能数据分析、机器学习、大模型应用、BI
05-MarketingGrowth营销增长品牌营销、用户增长、广告投放、SEO
06-ContentCreative内容创作文案写作、视频脚本、创意策划、翻译
07-SalesCommerce销售商务销售策略、商务谈判、客户管理、电商
08-FinanceInvestment金融投资投资分析、财务管理、风控、量化交易
09-OperationsHR运营人力项目运营、人力资源、组织管理、培训
10-ProjectQuality项目质量项目管理、质量保障、测试、流程优化
11-SecurityCompliance法务安全信息安全、合规审查、法务咨询、隐私保护
12-IndustryConsultant行业顾问跨行业咨询、战略规划、不属于以上明确分类的

三、资料转化策略

资料中的内容转化为放在哪里
角色描述、专家人设Agent MD 的角色定义和核心能力agents/{name}.md
工作流程、操作步骤Agent MD 的工作流程章节agents/{name}.md
输出格式要求Agent MD 的输出规范章节agents/{name}.md
API 文档、字段定义SKILL.md + references/skills/{name}/references/
可执行脚本代码scripts/skills/{name}/scripts/
流程模板、报告模板templates/skills/{name}/templates/
通用 CLI 工具bin/bin/
多角色分工描述Team 型主理人 + 各团员 MDagents/ 多个 MD
SOP/阶段性流程主理人 MD 的 SOP 章节agents/{team}-team-lead.md
示例对话quickPrompts + defaultInitPromptplugin.json

转化质量要求:

  1. 不丢信息 — 资料中每条有价值信息都体现在生成文件中
  2. 结构化整理 — 零散信息按标准结构重新组织
  3. 专业术语保留 — 原样保留不简化
  4. 大段参考资料放 references/ — 不要塞进 Agent MD 正文

四、关键规则(铁律)

  1. name 字段 kebab-case:如 my-expert
  2. agentName = MD 文件名:如 design-expert → agents/design-expert.md
  3. agents 字段是路径数组:如 ["./agents/my-expert.md"]
  4. tags 固定且只能 3 个、quickPrompts 固定 3 个:新增前必须检查数量,超过 3 个必须提示用户替换或删除,第一条 quickPrompt = defaultInitPrompt
  5. displayDescription 中文 40-50 字
  6. Agent MD frontmatter 禁止声明 tools 字段
  7. 主理人文件名必须加专家团前缀:如 trading-team-lead.md,不可用通用 team-lead.md
  8. Team 型 members 数组含主理人(role=lead),teamInfo.memberAgents 不含主理人
  9. Team 型 profession 须与 displayName 一致
  10. 头像自动生成后放入 avatars/,同一团队头像风格统一
  11. 同名专家已存在时必须重新校验 + 注册:用户要求创建专家但目标目录已存在同名专家时,如果不需要初始化目录和创建内容,也要执行后续的校验 + 注册流程,保证专家可用
  12. 批量创建必须遵循标准流程:批量创建/转化多个专家时,每个专家必须完整串行经过 init → validate → register,禁止跳过校验或注册。参考 scripts/batch_create.py,核心模式: 禁止:只批量写文件而跳过 validate/register;直接写入 marketplace.json 绕过注册脚本

五、收尾提醒

生成完毕后告知用户:

  1. 🎨 头像已通过 generate_image 生成在 avatars/,可手动替换(PNG/JPG,512×512,≤500KB)
  2. 📦 打包分享:python3 scripts/package_expert.py <expert-dir>
  3. 📋 请核对内容是否准确

References

  • references/plugin-json-spec.md — plugin.json 完整字段规范和模板
  • references/agent-md-spec.md — Agent MD 结构模板(普通 Agent / 主理人)
  • references/team-spec.md — Team 型协作规范(铁律、命名、SOP)
  • references/avatar-spec.md — 头像生成规范和 prompt 构建策略

Frequently asked questions

What does the Expert Manager AI skill do?

| 专家包的全生命周期运营:转化(从开源仓库/本地项目创建专家包)、修改已有专家、合规检查、批量更新、质量审查。 触发词:创建专家、转化专家、转成专家、生成专家包、导入专家、convert expert、修改专家、编辑专家、更新专家、modify expert、检查专家、审查专家包、专家合规、专家运营、expert ops。

Why use Expert Manager on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Expert Manager is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Expert Manager in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/crane-in-clear-sky/WorkWit-AI-Agent/tree/main/workwit/backend/builtin_skills/expert_manager. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Expert Manager?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Expert Manager?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Expert Manager with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Expert Manager AI skill free?

It is published on GitHub by crane-in-clear-sky. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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