Internship-Growth-skill

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帮程序员实习生看懂业务与代码、沉淀工程知识、讲清真实经历。

一个面向程序员实习生的 Codex Skill。

Agent Skill License: MIT No Runtime Dependencies

internship-growth-skill 覆盖程序员实习最关键的三个场景：进入陌生仓库时追踪业务与代码链路，遇到优秀设计时沉淀成可迁移的工程笔记，完成任务后把个人贡献整理成有证据的工作记录和面试素材。

每次调用围绕一个明确问题展开，并标注来源、归属和不确定性，方便后续复查、沉淀和面试准备。

它能做什么

模式 你提供什么 Skill 做什么 你得到什么
理解 仓库路径或代码 + 一个具体问题 按所需深度解释业务、架构、运行机制、关键代码和失败路径，并标记证据状态 一份从心智地图到关键实现的可读解释
沉淀 已理解的设计 + 笔记目标位置 提炼不变量和取舍，脱离原仓库独立重写示例与验证 一篇可迁移、可验证、已脱敏的工程模式笔记
经历 工作事实 + 身份、职责和证据 拆分每条陈述，核对个人归属与证据状态 工作留痕，或基于已确认事实生成的 STAR-R 素材

一次调用只完成一种模式。 这样能缩小证据范围，减少未经验证的推断，并让停止条件保持清晰。

安装

Windows PowerShell

$internshipSkillRoot = Join-Path $env:USERPROFILE '.agents\skills'

New-Item -ItemType Directory -Force -Path $internshipSkillRoot | Out-Null
git clone https://github.com/haoran3160-afk/Internship-Growth-skill.git `
  (Join-Path $internshipSkillRoot 'internship-growth-skill')

macOS / Linux

mkdir -p "$HOME/.agents/skills"
git clone https://github.com/haoran3160-afk/Internship-Growth-skill.git \
  "$HOME/.agents/skills/internship-growth-skill"

这是 Codex 官方支持的用户级 Skill 目录，可在所有仓库中使用。若只想在单个项目中启用，请改为克隆到该项目的 .agents/skills/internship-growth-skill。安装完成后，如果当前任务没有自动发现它，请重启 Codex。首次使用建议显式写出 $internship-growth-skill，避免与其他代码理解 Skill 发生路由竞争。目录规则见 OpenAI 官方文档。

快速开始

先选择当前最需要解决的一件事，再使用对应模式。

1. 看懂一条代码链路

适合理解新仓库、新功能、Bug、PR 或陌生业务流程。

使用 $internship-growth-skill 的理解模式。

请在 <仓库路径> 中，围绕“订单提交后如何完成库存扣减”追踪端到端链路。
当前对话允许展示内部路径。
不要保存文件。默认按详细深度解释，让没有仓库背景的实习生也能看懂。

Skill 会围绕这个问题说明：

  1. 业务背景、参与者和关键规则
  2. 系统边界、组件职责和依赖关系
  3. 请求、数据、状态或事件如何流动
  4. 关键代码做什么、为什么这样做
  5. 数据变化、失败路径和验证证据
  6. 哪些结论已确认、来自推断或仍未知

理解模式会根据你的意图选择深度：明确要求“快速了解”时给概览；默认给详细解释；明确要求逐段、逐行或深入某个函数时进入代码下钻。代码下钻会先说明业务位置和逻辑分块，再解释关键行，不做脱离上下文的语法翻译。

业务理解、架构拆解、运行机制、第一性原理和逆向追踪是按需组合的分析视角。存在三个以上重要节点、明显分支或跨边界交互时，Skill 可以生成有证据的逻辑图；简单链路不会强制画图。Teach-back 只在你要求检查理解或主动练习时提供。

2. 沉淀一个工程设计

适合把已经看懂、且值得跨项目复用的设计整理进 Obsidian。请新建任务，并粘贴脱敏后的设计事实，或提供获准读取的理解结果。

使用 $internship-growth-skill 的沉淀模式。

以下是已确认的设计事实：<粘贴脱敏事实，或提供获准读取的文件路径>。
请把“库存扣减的幂等处理”整理成个人 Obsidian 草稿。
来源是非公开仓库；不要保留内部路径、命名、Commit 或源码。

默认笔记按阅读顺序保留七项：

  1. 模式解决的问题
  2. 适用场景与边界
  3. 一个核心不变量
  4. 维护不变量的工作机制
  5. 一个独立重写的最小示例
  6. 一至三个验证
  7. 一个主要取舍

重点不是收藏一段公司代码，而是学会它解决了什么约束、为什么这样设计，以及何时不该使用。迁移题只在你明确要求迁移练习或检查掌握程度时提供。

3. 记录一段真实工作经历

适合日常工作留痕、简历准备和面试复盘。

使用 $internship-growth-skill 的经历模式。

我确认提交 abc123 和 def456 是我完成的。
Leader 决定整体方案；我负责接口实现和回归测试。
请生成工作留痕，不生成 STAR。

Skill 会把每项事实拆成最小可核验陈述，并分别记录：

  • claim_attribution：owned、contributed 或 observed
  • evidence_status：verified、user-confirmed、inferred 或 unknown
  • evidence_source：用户确认、Git、PR、Issue、测试、运行结果或评审

如果身份或职责没有确认，它只返回待确认事实包，不生成第一人称简历或面试故事。Git 记录可以证明活动存在，但不能单独证明方案归属或业务影响。

推荐工作流

选择一个具体问题
  → 理解：从业务和架构地图下钻到运行链路与关键代码
  → 沉淀：把值得复用的设计独立重写成个人笔记
  → 经历：把真实工作整理成有归属、有证据的材料

三种模式可以前后衔接，但应放在不同任务中完成。不要一次要求仓库导览、知识库、周报、简历和 STAR；更小的任务边界会得到更准确的证据和更可靠的结果。

隐私与真实性

处理公司内部仓库、文档或团队工作前，先说明当前对话是否获准展示内部内容。

当前对话未获准展示内部路径，请按个人脱敏边界解释。

在个人脱敏边界下，Skill 使用 private-source、source_ref: withheld 和 E1、E2 等不可反查句柄，不输出内部路径、Commit、接口标识或源码。

内容状态 含义
review-required 目标位置或授权尚未确认
company-internal 只能保存在公司批准的位置
personal-sanitized 已脱敏，可进入个人笔记，但不代表可以公开
public 来自公开来源或已获得明确公开许可

公司政策和明确授权始终优先于本 Skill。

内置模板

模板 用途
feature-trace.md 保存阅读优先的心智地图、运行链路与证据
engineering-pattern.md 保存问题、边界、机制和验证完整的脱敏工程模式
worklog.md 记录逐条归属和证据
interview-story.md 从已确认事实生成 STAR-R 素材

只有在你明确要求保存文件时才使用模板；默认直接在当前对话中交付结果。

为什么这样设计

  • 先看懂，再按需验证。 默认详细解释负责建立心智模型；Teach-back 只在学习者要求检查理解时使用。
  • 知识必须能够迁移。 沉淀的是不变量、取舍和验证，不是可识别的内部实现。
  • 经历必须能够核对。 作者、职责、决策、部署和影响分别确认，不把团队成果写成个人所有。
  • 隐私优先于证据展示。 无法安全保留精确来源时，使用脱敏句柄并明确可复核边界。
  • 功能保持轻量。 项目没有运行时脚本、数据库、状态机或外部依赖。

项目结构

internship-growth-skill/
├── SKILL.md                    # 触发描述、模式路由和共同约束
├── agents/
│   └── openai.yaml            # Codex 展示与隐式调用元数据
├── references/
│   ├── understand.md          # 理解模式
│   ├── distill.md             # 沉淀模式
│   ├── experience.md          # 经历模式
│   └── privacy.md             # 隐私与输出位置边界
├── assets/
│   ├── feature-trace.md
│   ├── engineering-pattern.md
│   ├── worklog.md
│   └── interview-story.md
├── evals/
│   └── understanding-experience.md # 理解体验回归场景
├── docs/superpowers/             # 已批准规格与实施计划
├── scripts/
│   └── validate_skill.py      # 开发与 CI 使用的结构校验
├── tests/
│   └── test_validate_skill.py # 校验器的正向与负向回归测试
├── .github/workflows/
│   └── validate.yml           # PR 与 main 分支自动校验
├── requirements-dev.txt       # 固定的开发/CI 依赖，不是 Skill 运行时依赖
├── README.md                   # 中文主文档
├── README_EN.md                # English documentation
└── LICENSE

详细流程按模式从 references/ 按需读取，避免加载无关上下文。

贡献

欢迎提交 Issue 或 Pull Request。每次变更建议只解决一个可观察问题，并说明：

  1. 哪类真实请求触发了问题
  2. 未修改 Skill 时出现了什么错误行为
  3. 修改后如何验证触发、输出或安全边界

请避免加入 Dashboard、遥测、长期状态或与三种模式无关的工作流。

使用本 Skill 不需要安装 Python 包。只有在贡献代码或本地运行仓库校验时，才需要安装固定的开发依赖并执行：

python -m pip install -r requirements-dev.txt
python -m unittest discover -s tests -p "test_*.py" -v
python scripts/validate_skill.py

提交 PR 后，CI 会按相同顺序检查 YAML 结构、模式路由文件、相对链接和模板词汇表。开发依赖不会被 Skill 加载，也不改变零运行时依赖的使用方式。

License

MIT © 2026 haoran3160-afk