rules-distill

Überblick über den rules-distill Skill

Was rules-distill macht

rules-distill ist ein Wartungs-Skill, mit dem sich wiederkehrende Muster aus installierten Skills in wiederverwendbare Regeln überführen lassen. Er ist für den Moment gemacht, in dem dir auffällt, dass dieselbe Anleitung an mehreren Stellen auftaucht, und du sie lieber in einem saubereren Regelwerk bündeln willst, statt sie als verstreute Prompt-Schulden stehen zu lassen.

Für wen sich die Installation eignet

Dieser rules-distill skill passt für Skill Authors, Maintainer von Prompt-Bibliotheken und alle, die eine wachsende .claude/skills-Umgebung pflegen. Am nützlichsten ist er, wenn bereits mehrere Skills installiert sind und du eine verlässliche Methode brauchst, um zu entscheiden, was zur Regel werden sollte, was überarbeitet werden muss und was ergänzt werden sollte.

Was ihn besonders macht

Der wichtigste Unterschied ist die Trennung von deterministischer Sammlung und LLM-Urteil. rules-distill scannt zuerst und lässt dann das Modell den vollständigen Kontext querlesen und ein Urteil fällen. Dadurch ist der Skill deutlich installierwürdiger als ein vager Prompt wie „prüfe meine Skills“, weil der Workflow ausdrücklich darauf ausgelegt ist, übersehene Stellen und spontane Einzelfallentscheidungen zu reduzieren.

Wann rules-distill gut passt

Nutze rules-distill, wenn deine Regeln unvollständig wirken, nach einer Bestandsaufnahme deiner Skills oder im Rahmen eines regelmäßigen Wartungszyklus. Für die Governance von Regeln ist er besser geeignet als für einmalige Skill-Erstellung, und er spielt seine Stärken vor allem dann aus, wenn die Quellmenge groß genug ist, dass manuelles Lesen zu langsam oder uneinheitlich wäre.

So verwendest du den rules-distill Skill

Skill installieren und Pfad finden

Führe den rules-distill install-Schritt mit dem Skill-Loader des Repositories aus und behandle anschließend den installierten Pfad als Arbeitskontext für den Skill. Der kanonische Installationsbefehl im Repo lautet:
npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill rules-distill

Mit den Dateien beginnen, die das Verhalten steuern

Für einen praktischen rules-distill usage-Ablauf lies zuerst SKILL.md und prüfe dann scripts/scan-skills.sh sowie scripts/scan-rules.sh. Diese Skripte zeigen, was der Skill tatsächlich inventarisiert und wie er Eingaben strukturiert. Das ist für verlässliche Ergebnisse wichtiger als die reine Kurzbeschreibung.

Einen echten Wartungsauftrag geben

Ein starkes Prompt für rules-distill for Skill Authoring sollte den Zielbereich, das Änderungsziel und die Einschränkung benennen. Zum Beispiel: „Scanne meine installierten Skills, identifiziere übergreifende Prinzipien, die in mindestens drei Skills auftauchen, und schlage nur dann Regelergänzungen vor, wenn sie zukünftige Ausgaben verändern würden.“ Das ist besser als „verbessere meine Regeln“, weil der Skill dadurch weiß, was überhaupt als regelwürdiges Muster zählt.

Den Workflow nutzen, den der Skill erwartet

Die Anleitung im Repo ist auf Inventur zuerst und Querlesen danach aufgebaut. Lass den Skill daher in der Praxis zuerst die Skill-Liste und den Regeln-Index sammeln, bevor du Entscheidungen anforderst. Wenn du das gewünschte Ausgabeformat bereits kennst, sag es direkt dazu: an eine bestehende Regel anhängen, veralteten Inhalt überarbeiten oder eine neue Regeldateni anlegen. Das reduziert Rückfragen und hilft dem Skill, die richtige Aktion zu wählen, statt nur Befunde zusammenzufassen.

FAQ zum rules-distill Skill

Ist rules-distill nur für große Repositories gedacht?

Nein. Mit wachsender Zahl installierter Skills wird er zwar wertvoller, aber der rules-distill skill hilft auch in kleineren Setups, wenn du diszipliniert entscheiden willst, ob ein Muster eine Regel verdient. Wenn du nur ein oder zwei Skills hast, reicht ein einfacher Prompt oft aus.

Worin unterscheidet er sich von einem normalen Prompt?

Ein normaler Prompt kann ein LLM auffordern, „Muster zu finden“, aber rules-distill ergänzt eine wiederholbare Sammelphase plus eine skriptgestützte Inventur. Das bedeutet weniger Abhängigkeit vom Gedächtnis, weniger Sampling-Bias und weniger übersehene Dateien. Für Nutzer, denen Konsistenz wichtig ist, ist das der Hauptgrund, den Skill zu wählen.

Müssen Anfänger die Skripte zuerst verstehen?

Nicht vollständig, aber sie sollten wissen, was die Skripte erfassen und warum. Anfänger können den Skill verwenden, indem sie den Installations- und Inventurschritten folgen und anschließend die beiden Scanner-Skripte lesen, um Sicherheit zu gewinnen. Wenn du diesen Kontext auslässt, verlangst du vielleicht schon eine Regeländerung, bevor klar ist, ob die Evidenz überhaupt breit genug ist.

Wann sollte ich rules-distill nicht verwenden?

Verwende ihn nicht für einmaliges Prompt-Polishing, kleine Codeänderungen oder Aufgaben, die keine Regel-Governance brauchen. Er ist auch ungeeignet, wenn dein Ausgangsmaterial zu klein ist, um übergreifende Muster zu stützen. In solchen Fällen bringt die rules-distill-Installation eher Prozesskosten als Nutzen.

So verbesserst du den rules-distill Skill

Bessere Belege einspeisen

Die stärksten Eingaben nennen die Skills, das Problemmuster und die Schwelle für eine Aktion. Statt „finde nützliche Regeln“ probiere lieber: „Finde wiederkehrende Konventionen in Onboarding-, Safety- und Formatting-Skills, aber überführe nur Muster in eine Regel, die in mehreren Quellen auftauchen und die Ausgabequalität beeinflussen.“ Das gibt rules-distill einen konkreten Maßstab für die Aufnahme.

Die richtige Art von Änderung anfordern

Der Skill ist am nützlichsten, wenn du explizit sagst, ob die Ausgabe anhängen, überarbeiten oder neu erstellen soll. Diese Entscheidung ist wichtig, weil ein wiederkehrendes Muster nicht immer eine neue Regel bedeutet; manchmal gehört es als Korrektur in eine bestehende. Wenn du die Aktion gleich am Anfang nennst, wird das Ergebnis beim Regeltexten deutlich besser als mit einer bloß längeren Analyse.

Auf den häufigsten Fehler achten

Der häufigste Fehler ist, aus einem schwachen Signal zu stark zu verallgemeinern. Wenn du eine bessere rules-distill usage willst, verlange vom Modell, wiederholte Belege zu zitieren, bevor es eine Regel empfiehlt. So bleibt der Skill auf übergreifende Prinzipien fokussiert und nicht auf isolierte Vorlieben oder stilistische Eigenheiten.

Nach dem ersten Durchlauf nachschärfen

Nutze die erste Auswertung, um Lücken zu erkennen, und führe dann mit enger gefassten Fragen erneut aus: „Welche Regel ist doppelt vorhanden?“, „Welche Regel ist veraltet?“ oder „Welches wiederkehrende Verhalten fehlt noch?“ Dieser Feedback-Loop ist der schnellste Weg, damit rules-distill for Skill Authoring mit der Zeit präzisere und besser wartbare Regeldatenien erzeugt.