system-reviewer
✓審查技能開發生態系統本身 - 評估生態系統的健康狀況，識別系統性問題，評估工具包的有效性，並提出系統級改進建議。基於任務的生態系統評估、工具包評估、流程審查和系統優化操作。在評估生態系統健康狀況、確定係統改進、優化工具包本身或進行元級生態系統審查時使用。
SKILL.md
system-reviewer performs meta-level reviews of the skill development ecosystem itself, assessing the health and effectiveness of the entire system rather than individual skills.
Purpose: Assess overall ecosystem quality, completeness, and consistency
Purpose: Evaluate how well the development toolkit enables skill building
審查技能開發生態系統本身 - 評估生態系統的健康狀況，識別系統性問題，評估工具包的有效性，並提出系統級改進建議。基於任務的生態系統評估、工具包評估、流程審查和系統優化操作。在評估生態系統健康狀況、確定係統改進、優化工具包本身或進行元級生態系統審查時使用。 來源：adaptationio/skrillz。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/adaptationio/skrillz --skill system-reviewer- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 system-reviewer？
審查技能開發生態系統本身 - 評估生態系統的健康狀況，識別系統性問題，評估工具包的有效性，並提出系統級改進建議。基於任務的生態系統評估、工具包評估、流程審查和系統優化操作。在評估生態系統健康狀況、確定係統改進、優化工具包本身或進行元級生態系統審查時使用。 來源：adaptationio/skrillz。
如何安裝 system-reviewer？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/adaptationio/skrillz --skill system-reviewer 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/adaptationio/skrillz
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01