auto-trigger

auto-trigger skill 概覽

auto-trigger 實際上在做什麼

auto-trigger skill 是給 Agent Orchestration 使用的工作流程設定型 skill，不是可以單獨執行的任務型 skill。它的用途是定義：當另一個 skill 完成、開始，或進行到某個里程碑之後，接下來應該發生什麼事，讓 orchestrator 能以更少的手動提示把多個 skills 串接起來。

誰適合安裝 auto-trigger

這個 auto-trigger skill 最適合在 agent-playbook 裡打造多步驟 agent workflow 的使用者，特別是需要可預期交接流程的人，例如 PRD 建立 → 改進潤飾 → session logging，或 implementation → review → PR creation。若你平常只用一次性 prompt 或單一 skill workflow，這個 skill 的價值就不高。

它真正要解決的工作

多數人想解決的，其實是不想再為後續步驟逐一盯流程。你不需要每完成一個階段，就再手動叫出 logger、reviewer 或 PR helper；auto-trigger 會把這些關聯集中定義好，讓下一個動作能自動發生、在背景執行，或先詢問你確認後再執行。

auto-trigger 與其他 skill 的差異

auto-trigger 最大的差異，在於它把工作流程的串接邏輯，和實際執行任務這件事分開。這個 skill 會定義像下面這類 hook pattern：

• 自動觸發另一個 skill
• 執行後續 skill 前先詢問
• 在背景執行後續 skill
• 附帶 context 或 conditions 給下一步

因此，相較於單獨使用的 prompt 資產，它更像是可共用的 orchestration 基礎設施。

安裝前要先知道什麼

導入 auto-trigger 最大的阻礙，通常是期待落差：auto-trigger install 不會直接提供一個面向使用者、能獨立完成工作的 command。它只有在另一個 orchestrator 或 skill 會讀取並遵循這些 hook 定義時，才真正有價值。如果你的環境不支援 skill-to-skill triggering，這個 skill 大多只會作為參考範本存在。

如何使用 auto-trigger skill

auto-trigger 的安裝情境

請把 auto-trigger 當作 agent-playbook 集合的一部分來安裝：

npx skills add https://github.com/zhaono1/agent-playbook --skill auto-trigger

由於這是偏設定導向的 skill，安裝後的意義是讓你的 workflow system 能使用這些 hook definitions；不代表你應該在一般任務 prompt 中直接呼叫 auto-trigger。

先讀這些檔案最快

如果你想快速判斷是否值得用，建議先看：

• skills/auto-trigger/SKILL.md
• skills/auto-trigger/README.md

SKILL.md 內有實際的 hook 結構與範例。README.md 則明確說明了預期的使用方式：這個 skill 是設計給 workflow-orchestrator 或類似的 orchestration logic 讀取，不是讓人手動當作主要執行者來呼叫。

auto-trigger 正確的呼叫方式是什麼

實務上，auto-trigger usage 是間接的。通常是由上層 workflow、orchestrator，或另一個 skill 去檢查 hook definitions，然後在特定事件發生時啟動下一個 skill，例如：

• prd_complete
• prd_implemented
• implementation_complete
• session_start
• session_end

所以實際呼叫模式更接近這樣的邏輯：「當事件 X 發生時，檢查已設定的 triggers，再用指定的 mode 與 context 執行列出的後續 skills。」

在依賴 auto-trigger 之前，先弄懂 trigger modes

範例中展示了幾種不同的 trigger 行為：

• auto：自動執行下一個 skill
• background：不打斷主流程，在背景執行
• ask_first：執行後續動作前先要求確認

這在實務上很重要。auto 適合低風險的 logging 或標準交接；ask_first 適合 review 這類成本較高、可能打擾流程的步驟；background 則適合不該卡住主路徑的後續工作。

這個 skill 真正需要什麼輸入

auto-trigger 需要的是結構化 workflow events，不是模糊的自然語言需求。真正有用的輸入包括：

• 一個具名事件或 lifecycle moment
• 要觸發的 skill
• mode
• 可選的 conditions
• 可往下傳遞的 context
• 給 session 類 hooks 使用的可選 action names

少了這些資訊，orchestrator 就只能自行猜測。

如何把模糊需求寫成可用的 auto-trigger prompt

弱的輸入：

• 「Set up automatic workflow steps.」

強的輸入：

• “When implementation_complete fires, ask before running code-reviewer, then auto-run create-pr only if changes are staged. Pass the feature name into the follow-up context.”

為什麼這樣比較好：

• 它明確指出事件名稱
• 它定義了每一個下游 skill
• 它有意識地選擇執行 mode
• 它加入條件，避免不恰當的自動化行為
• 它保留了要傳給下一個 skill 的 context

值得直接參考的 auto-trigger hook patterns

從 repository 來看，最值得重用的模式包括：

• PRD 完成後觸發 improvement 與 session logging
• implementation 完成後觸發 review 與 PR creation
• 在 session lifecycle hooks 中建立與更新 logs

這些範本之所以好用，是因為它們示範了不同類型的 orchestration 目的：品質提升、流程記錄，以及任務收尾後的推進。

使用者最常把 auto-trigger 用錯在哪裡

最常見的錯誤，是把 auto-trigger 當成可直接執行任務的 skill。它本身不會寫 PRD、不會 review code，也不會建立 PR。它只負責宣告各個 skill 之間的關係。如果你的技術堆疊裡沒有會讀取 hooks: 定義的 agent 或 orchestrator，這個 skill 本身不會產生自動化效果。

如何把 auto-trigger 加到另一個 skill 裡

repository 顯示，你可以在另一個 skill 的 front matter 中加入 hooks: 區塊來定義 hook。這就是最實際的整合點。舉例來說，你可以擴充某個 task skill，讓它在完成後自動接到 session-logger、code-reviewer 或其他後續 skill。

這也是 auto-trigger for Agent Orchestration 的主要落地方式：把 lifecycle hooks 掛在 task skills 上，而不是讓使用者自己記得每次手動串完整個流程。

第一次導入 auto-trigger 的建議流程

1. 先選一個穩定事件，例如 session_end 或 implementation_complete。
2. 只加一到兩個後續 triggers。
3. 先從低風險動作開始，例如 logging。
4. 測試你的 orchestrator 是否有正確讀取並執行 hook schema。
5. 確認無誤後，再加入條件判斷或多步驟串接。

這樣可以降低除錯複雜度，也比較容易看出問題到底出在 trigger config，還是下游 skills。

會影響輸出品質的實際限制

repository 裡的範例透露出幾個重要限制：

• trigger 名稱仰賴慣例，因此一致性很重要
• conditions 必須是 orchestrator 能實際檢查的
• context strings 只有在下游 skills 真的會使用時才有價值
• 自動串接過多步驟，會讓 workflow 更難除錯

簡單說：簡單、明確的 hooks，通常比設計得很巧的 hooks 更可靠。

auto-trigger skill 常見問題

auto-trigger 單獨使用有價值嗎

通常沒有。auto-trigger skill 主要是在搭配 orchestrator，或是會讀取 hook definitions 並執行下一步的 skill system 時，才真正有用。

auto-trigger 對新手友善嗎

閱讀上算友善，但設定上不一定。範例本身不難懂，但如果你期待它是一個可獨立運作的 command，新手很容易卡住。你至少需要先理解 event-driven workflow chaining 的基本概念。

auto-trigger 和一般 prompt 有什麼不同

一般 prompt 是要模型現在立刻做事；auto-trigger 則是定義某件事做完之後，接下來應該發生什麼。它是 workflow plumbing，不是實際執行工作的單位。

什麼情況下不該用 auto-trigger

以下情況建議先跳過 auto-trigger：

• 你沒有重複出現的多步驟 workflows
• 你沒有使用 orchestration layer
• 手動做 follow-up 的頻率很低，成本也不高
• 你的團隊流程每天都還在變動

在這些情境裡，靜態 hooks 帶來的維護成本，可能會比價值更高。

auto-trigger 會取代 workflow-orchestrator 嗎

不會。repository 已經很明確地把它定位成一種設定，供 workflow-orchestrator 這類工具讀取。它是對 orchestrator 的補充，不是替代品。

auto-trigger 可以用在非程式開發流程嗎

理論上可以，只要你的 orchestration system 能把事件對應到其他領域的 follow-up skills。不過目前 repository 內建的範例，仍然是以 agent-playbook 的開發流程為主，例如 PRDs、implementation、review、PR creation，以及 session logging。

如何改進 auto-trigger skill

先把事件名稱定得更清楚

想改善 auto-trigger 的效果，最簡單的方式就是先統一各個 skills 的事件名稱。像 done、finished 這種模糊事件很容易造成混亂；prd_complete、implementation_complete 這種具體名稱，則更容易維護與除錯 trigger logic。

只要自動化可能誤觸，就加上 conditions

一個很實用的 auto-trigger guide 原則是：高風險動作要用 conditions 保護起來。範例中的 changes_staged 檢查就是很好的做法。以下情況特別建議加上 conditions：

• 檔案必須存在
• 輸出必須完整
• branch 或 PR 狀態會影響結果
• 下游 skill 應該在驗證通過後才執行

這能避免自動化變得脆弱或不穩定。

傳更多有用的 context 給下游 skills

如果後續 skill 需要知道剛剛發生了什麼，就應該把這些資訊放進 trigger context。像 Implemented PRD: {feature_name} 就比籠統的「task complete」更好，因為它能提供下一個 skill 足夠的訊號，做出更合理的動作。

在深度串接前，先偏好淺層串接

常見的失敗模式之一，就是過度自動化：一個事件觸發多個 skills，接著那些 skills 又再觸發更多 skills，最後沒有人知道某件事為什麼會被執行。第一版的 auto-trigger 最好先限制在一個事件搭配一到兩個 follow-up actions。等整條鏈穩定後，再慢慢擴充。

用 ask_first 當人工檢查點

如果下游步驟成本高、會對外產生影響，或有機會造成干擾，建議把 mode 從 auto 改成 ask_first。這對 review、PR creation，或任何太早觸發就可能造成混亂的動作特別有幫助。

為團隊補強 repository 的使用路徑

如果你要在團隊內部導入這個 skill，建議額外文件化以下內容：

• 團隊支援哪些 events
• 哪些 skills 可以當 follow-ups
• 哪些 modes 被允許使用
• 敏感動作必須搭配哪些 conditions

這能補上目前 auto-trigger usage 最大的缺口：repository 提供了 pattern，但團隊仍然需要本地規範，才能避免 hook 設計不一致。

透過實際 trigger 結果持續迭代

第一次 rollout 之後，建議回頭檢查：

• 哪些 triggers 有正確觸發
• 哪些 conditions 設得太鬆或太嚴
• 下游 skills 拿到的 context 是否足夠
• 使用者在哪些地方仍然需要手動介入

這類 audit 能幫你判斷：是該簡化 chain、補強 context，還是把某些 triggers 從 auto 改成 ask_first。

從 auto-trigger 榨出更多價值的最佳方式

最有價值的改善方向，不是再加更多 hooks，而是挑出那些重複出現、可預期、而且忘了就很麻煩的 workflow transitions。auto-trigger 最適合拿來消除日常 orchestration friction，而不是試圖把每一個 edge case 都自動化。