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generate-standard-readme

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# Description

创建专业、规范的项目 README 文件。包含完整的结构、安装说明、使用示例、贡献指南等,适用于开源及企业内部项目。

# SKILL.md


name: generate-standard-readme
description: 创建专业、规范的项目 README 文件。包含完整的结构、安装说明、使用示例、贡献指南等,适用于开源及企业内部项目。
tags: [documentation, eng-standards, devops, writing]
related_skills: [decontextualize-text]
version: 1.2.0
recommended_scope: user


Skill: 生成标准 README (Generate Standard README)

目的 (Purpose)

各类软件项目(包括开源仓库、内部中间件、微服务、工具链等)创建专业、规范、高可读性的首页文档。通过标准化的信息组织架构,降低成员协作成本,提升工程规范性,并确保核心资产的“可发现性”。


适用场景 (Use Cases)

  • 新项目基建:为新启动的工程快速同步一套标准的说明文档。
  • 资产治理 (Asset Governance):统一企业内部微服务或库的 README 风格,提升内部搜索引擎的索引质量,方便跨团队发现和调用。
  • 审计与合规 (Audit):为遗留系统 (Legacy Systems) 补齐文档,确保存量资产在内部审计或架构评审时符合工程标准。
  • 移交与发布 (Handovers):在项目跨部门移交、人员变动或对外发布时,确保接收方能无障碍地理解项目全貌。

何时使用:当项目需要一份“第一面孔”来向他人解释其存在价值、使用方法及协作方式时。


行为要求 (Behavior)

核心原则

  • 清晰性:第一眼就能理解项目是什么、解决什么问题。
  • 完整性:包含用户和贡献者需要的所有必要信息。
  • 可操作性:提供“粘贴即用”的安装和快速开始命令。
  • 专业性:使用标准的 Markdown 语法和业界公认的章节顺序。

语气与风格 (Tone & Voice)

  • 使用客观、中性的语言;避免夸张词汇(如“The best,” “Revolutionary”),除非有数据支持。
  • 直接、简洁:短句为主,少用堆砌形容词和“文绉绉”表述;专业性通过清晰、可操作、可扫读来体现,而非公文式用语。
  • code 示例简洁,注释清晰。

视觉元素 (Visual Elements)

  • 徽章 (Badges):顶部应包含 License、Version、Build Status 等必要徽章。
  • 分隔符:使用 --- 或标题层级清晰划分章节。
  • Emoji:适度使用 Emoji(如 📦, 🚀, 📖)增加可读性。

输入与输出 (Input & Output)

输入 (Input)

  • 项目元数据:项目名称、一句话描述。
  • 功能列表:核心特性描述。
  • 环境要求:Node.js 版本、Python 版本等。
  • 安装/运行方式:具体的 Shell 命令。

输出 (Output)

  • 标准 README 源码:遵循以下层级的 Markdown 文本:
  • 项目标题与徽章
  • 核心项目描述
  • ✨ 功能特性
  • 📦 安装
  • 🚀 快速开始
  • 📖 使用文档/配置
  • 🤝 贡献指南
  • 📄 License
  • 👤 作者与致谢

禁止行为 (Restrictions)

  • 禁失效链接:严禁提供无法访问的 404 链接。
  • 禁重复引用:同一信息(如 License 类型)不要在不同章节重复多次。
  • 禁硬编码路径:在安装和快速开始示例中,使用通用的占位符或变量。
  • 禁缺失协议:必须明确声明开源协议,严禁遗漏 License 章节。

质量检查 (Self-Check)

  • [ ] 三秒原则:普通用户能否在 3 秒内读懂项目是做什么的?
  • [ ] 闭环测试:按照安装步骤,能否无障碍地跑通“快速开始”?
  • [ ] 语气:表述是否直接、简洁,无文绉绉或公文感,读起来像专业文档而非汇报材料?
  • [ ] 徽章一致性:徽章链接是否指向了正确的分支或文件?
  • [ ] 移动端兼容:表格和长代码块在窄屏下是否可读?

示例 (Examples)

Before vs. After 对比

Before (简陋版本)

MyProject

这是一个处理图片的程序。
安装:pip install .
运行:python run.py

After (标准版本)

MyProject

License: MIT

这是一个基于 AI 的高性能图片批处理工具,旨在通过并发加速图像压缩任务。


✨ 功能特性

  • 并发压缩:支持多线程处理,比原生工具快 3 倍。
  • 格式支持:支持 WebP, PNG, JPEG 的互相转换。

📦 安装

bash pip install my-project


🚀 快速开始

python from myproject import Compressor Compressor('images/').run()

边界示例:信息极少的遗留项目

  • 输入:项目名:legacy-auth。描述:无。功能:无列表。环境与安装方式未知。
  • 预期行为:仍产出结构完整的 README;在缺失处使用占位符(如「功能见源码」「安装方式待补充」)并明确标注「待补全」,不虚构功能或命令;保留徽章、章节顺序与 License 声明,便于后续补齐。

参考资源

# Supported AI Coding Agents

This skill is compatible with the SKILL.md standard and works with all major AI coding agents:

Learn more about the SKILL.md standard and how to use these skills with your preferred AI coding agent.