rules-distill

Visão geral da skill rules-distill

O que o rules-distill faz

rules-distill é uma skill de manutenção para transformar padrões repetidos entre skills instaladas em regras reutilizáveis. Ela foi feita para o momento em que você percebe a mesma orientação aparecendo em vários lugares e quer consolidar isso em um conjunto de regras mais limpo, em vez de deixar esse acúmulo de prompt espalhado.

Quem deve instalá-la

Esta rules-distill skill faz sentido para Skill Authors, mantenedores de bibliotecas de prompts e qualquer pessoa que esteja curando um conjunto crescente de .claude/skills. Ela é mais útil quando você já tem várias skills instaladas e precisa de um jeito repetível de decidir o que deve virar regra, o que deve ser revisado e o que ainda precisa ser adicionado.

O que a diferencia

O principal diferencial é a divisão entre coleta determinística e julgamento do LLM. O rules-distill faz primeiro a varredura e depois usa o modelo para reler o contexto completo e emitir um veredito. Isso a torna mais valiosa para instalação do que um prompt vago do tipo “revise minhas skills”, porque o fluxo foi desenhado explicitamente para reduzir lacunas de cobertura e julgamentos feitos no improviso.

Quando ela é uma boa opção

Use rules-distill quando suas regras parecerem incompletas, depois de um inventário das skills ou em um ciclo periódico de manutenção. Ela é uma opção melhor para governança de regras do que para criação pontual de skills, e funciona melhor quando o conjunto de origem é grande o suficiente para tornar a leitura manual lenta ou inconsistente.

Como usar a skill rules-distill

Instale e localize a skill

Execute a etapa rules-distill install com o carregador de skills do repositório e trate o caminho instalado como o contexto de trabalho da skill. O comando canônico de instalação no repositório é:
npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill rules-distill

Comece pelos arquivos que controlam o comportamento

Para um fluxo prático de rules-distill usage, leia primeiro SKILL.md e depois examine scripts/scan-skills.sh e scripts/scan-rules.sh. Esses scripts mostram o que a skill realmente inventaria e como ela estrutura a entrada, o que importa mais do que a descrição em alto nível se você quer resultados confiáveis.

Dê a ela um briefing de manutenção real

Um bom prompt para rules-distill for Skill Authoring deve nomear o escopo-alvo, o objetivo da mudança e a restrição. Por exemplo: “Faça uma varredura nas minhas skills instaladas, identifique princípios transversais que apareçam em pelo menos três skills e proponha apenas adições de regras para padrões que mudariam saídas futuras.” Isso é melhor do que “melhore minhas regras”, porque diz à skill o que conta como padrão digno de regra.

Use o fluxo de trabalho que a skill espera

A orientação do repositório é baseada em inventário primeiro e leitura cruzada depois. Na prática, deixe a skill coletar a lista de skills e o índice de regras antes de pedir decisões. Se você já souber o formato de saída que quer, diga isso logo no início: anexar a uma regra existente, revisar conteúdo desatualizado ou criar um novo arquivo de regra. Isso reduz a troca de mensagens e ajuda a skill a escolher a ação correta em vez de apenas resumir descobertas.

Perguntas frequentes sobre a skill rules-distill

O rules-distill é só para repositórios grandes?

Não. Ele se torna mais valioso conforme o número de skills instaladas cresce, mas a rules-distill skill ainda ajuda setups menores quando você quer um jeito disciplinado de decidir se um padrão merece virar regra. Se você tem só uma ou duas skills, um prompt mais simples pode bastar.

Em que isso é diferente de um prompt normal?

Um prompt normal pode pedir para um LLM “encontrar padrões”, mas o rules-distill adiciona uma fase repetível de coleta junto com inventário apoiado por scripts. Isso significa menos dependência da memória, menos viés de amostragem e menos arquivos deixados de fora. Para quem se importa com consistência, esse é o principal motivo para escolher a skill.

Iniciantes precisam entender os scripts antes?

Não completamente, mas precisam saber o que os scripts coletam e por quê. Iniciantes podem usar a skill seguindo as etapas de instalação e inventário e, depois, lendo os dois scripts de scanner para ganhar confiança. Se você pular esse contexto, pode pedir uma mudança de regra antes de saber se a evidência é ampla o suficiente.

Quando eu não devo usar o rules-distill?

Não use para polimento pontual de prompt, edições restritas de código ou tarefas que não exigem governança de regras. Ela também é uma escolha ruim se o material de origem for pequeno demais para sustentar padrões transversais. Nesses casos, a instalação do rules-distill adiciona processo sem retorno suficiente.

Como melhorar a skill rules-distill

Forneça evidências melhores

As entradas mais fortes nomeiam as skills, o padrão-problema e o limite para ação. Em vez de “encontre regras úteis”, tente “encontre convenções repetidas nas skills de onboarding, segurança e formatação, mas só promova padrões que apareçam em várias fontes e afetem a qualidade da saída”. Isso dá ao rules-distill um critério concreto de inclusão.

Peça o tipo certo de mudança

A skill é mais útil quando você especifica se o resultado deve anexar, revisar ou criar. Essa escolha importa porque um padrão repetido nem sempre é uma regra nova; às vezes ele pertence como correção de uma regra existente. Declarar a ação logo de início melhora mais o resultado da escrita das regras do que pedir uma análise mais longa.

Fique atento ao modo de falha mais comum

O principal modo de falha é supergeneralizar a partir de um sinal fraco. Se você quer um rules-distill usage melhor, exija que o modelo cite evidências repetidas antes de recomendar uma regra. Isso mantém a skill focada em princípios transversais, e não em preferências isoladas ou idiossincrasias de estilo.

Itere depois da primeira passagem

Use a primeira distilação para identificar lacunas e depois rode novamente com perguntas mais específicas: “Qual regra está duplicada?”, “Qual regra está desatualizada?” ou “Qual comportamento recorrente ainda está faltando?” Esse ciclo de feedback é a forma mais rápida de fazer o rules-distill for Skill Authoring produzir arquivos de regras mais precisos e mais fáceis de manter ao longo do tempo.