关于 enhance-docs
面向开发者的文档审查技能,检查 Markdown 的可读性、结构和 RAG 适配度,并可选择自动修复。
主要功能
- 01链接与标题检查
- 02按位置审查内容
- 03Token 效率检查
- 04RAG 分块与信息密度审查
- 05可选自动修复
适用场景
- 01审查项目文档
- 02优化 agent-docs 检索效果
- 03查找失效链接和标题问题
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ agent-sh/ agentsys --skill enhance-docs安装后在 Claude Code 中输入/enhance-docs确认已加载。
详细介绍
enhance-docs
分析文档的可读性、结构和 RAG 优化情况。
解析参数
const args = '$ARGUMENTS'.split(' ').filter(Boolean);
const targetPath = args.find(a => !a.startsWith('--')) || '.';
const fix = args.includes('--fix');
const aiMode = args.includes('--ai');
文档位置
| 类型 | 位置 | 用途 |
|---|---|---|
| 用户文档 | docs/*.md、README.md | 面向人类的指南 |
| Agent 文档 | agent-docs/*.md | AI 参考资料 |
| 项目记忆 | CLAUDE.md、AGENTS.md | AI 上下文/指令 |
优化模式
仅 AI 模式(--ai)
适用于 agent-docs 和经过 RAG 优化的文档:
- 大幅减少 token 数量
- 高密度信息组织
- 便于检索的自包含章节
- 最佳分块边界
两者兼顾模式(--both,默认)
适用于面向用户的文档:
- 兼顾可读性与 AI 友好性
- 为人类读者和检索器提供清晰的结构
工作流
- 发现 - 查找所有 .md 文件
- 解析 - 提取结构和内容
- 检查 - 根据模式运行模式检查
- 报告 - 生成 Markdown 输出
- 修复 - 如果使用 --fix,则应用自动修复
检测模式
1. 链接验证(高)
- 失效的锚点链接(
[text](#missing-anchor)) - 指向不存在文件的链接
- 格式错误的链接语法
2. 结构验证(高)
标题层级:
- 不得跳级(H1 → H3,中间没有 H2)
- 每份文档只能有一个 H1
- 代码块需标注语言
根据位置判断内容(基于“迷失在中间”研究):
- 关键内容放在文档开头或结尾
- 补充细节放在中间
- 标记埋在中间章节的重要内容
推荐结构:
1. Overview/Purpose (START - high attention)
2. Quick Start / TL;DR
3. Detailed Content
4. Reference / API
5. Summary / Key Points (END - high attention)
3. Token 效率(高 - AI 模式)
Token 估算: characters / 4 或 words * 1.3
不必要的赘述:
- “在本文档中……”
- “如您所见……”
- “让我们来探讨……”
- “需要注意的是……”
冗长表达:
| 冗长表达 | 简洁表达 |
|---|---|
| “为了” | “为” |
| “由于……这一事实” | “因为” |
| “具有……的能力” | “可以” |
| “在当前这个时间点” | “现在” |
| “出于……的目的” | “为” |
| “如果发生……的情况” | “如果” |
**目标:**项目记忆文件约 1500 个 token;参考文档可灵活调整。
4. RAG 优化(中 - AI 模式)
分块大小指南:
| 大小 | 问题 |
|---|---|
| >1000 个 token | 太长,应拆分为子主题 |
| <50 个 token | 太短,应与相关内容合并 |
| 200-500 个 token | 最适合检索 |
语义边界:
- 每个章节只讨论一个主题
- 章节应自成一体(避免以“It”“This”开头)
- 章节标题应清晰描述内容
上下文锚点:
# Bad - ambiguous start
## Configuration
It requires several settings...
# Good - self-contained
## Configuration
The plugin configuration requires several settings...
5. 信息密度(中 - AI 模式)
优先使用表格而非散文:
# Bad - verbose
The function accepts a path parameter which is required,
a limit parameter which defaults to 10, and an optional
format parameter.
# Good - dense
| Param | Required | Default | Description |
|-------|----------|---------|-------------|
| path | Yes | - | File path |
| limit | No | 10 | Max results |
| format | No | json | Output format |
有序事项优先使用列表而非段落。
示例、命令和配置使用代码块。
6. 交叉引用质量(中)
- 内部链接应使用相对路径
- 外部链接应保持稳定(避免使用提交哈希)
- 参考章节应指向权威来源
7. 平衡性建议(中 - 两者兼顾模式)
- 长篇内容(超过 500 个词且没有标题)缺少章节标题
- 重要信息埋在文档后部
- 长文档缺少 TL;DR 或摘要
自动修复
| 问题 | 修复 |
|---|---|
| 标题不一致 | 将 H1 → H3 调整为 H1 → H2 |
| 冗长表达 | 替换为简洁表达 |
| 缺少代码语言标注 | 根据内容检测结果添加 |
输出格式
## Documentation Analysis: {name}
**File**: {path}
**Mode**: {AI-only | Both}
**Tokens**: ~{count}
| Certainty | Count |
|-----------|-------|
| HIGH | {n} |
| MEDIUM | {n} |
### Link Issues
| Line | Issue | Fix | Certainty |
### Structure Issues
| Line | Issue | Fix | Certainty |
### Efficiency Issues [AI mode]
| Line | Issue | Fix | Certainty |
### RAG Issues [AI mode]
| Line | Issue | Fix | Certainty |
模式统计
| 类别 | 模式数 | 模式 | 确定性 |
|---|---|---|---|
| 链接 | 3 | 共享 | 高 |
| 结构 | 4 | 共享 | 高 |
| Token 效率 | 3 | AI | 高 |
| RAG 优化 | 3 | AI | 中 |
| 信息密度 | 2 | AI | 中 |
| 交叉引用 | 2 | 共享 | 中 |
| 平衡性 | 3 | 两者兼顾 | 中 |
| 总计 | 20 | - | - |
Configuration
[300 tokens - config only]
Usage
[400 tokens - usage only]
</good_example>
### 位置感知内容
<bad_example>
```markdown
## Introduction
[Long background...]
## History
[More context...]
## Critical Setup Steps
[Important info buried in middle]
</bad_example> <good_example>
## Quick Start (Critical)
[Important setup steps at START]
## Background
[Supporting context in middle]
## Reference
[Details...]
## Key Reminders
[Critical points repeated at END]
</good_example>
表格与散文
<bad_example>
The API accepts three parameters. The first is `query` which is required.
The second is `limit` which defaults to 10. The third is `format`.
</bad_example> <good_example>
| Param | Required | Default |
|-------|----------|---------|
| query | Yes | - |
| limit | No | 10 |
| format | No | json |
</good_example>
参考资料
agent-docs/CONTEXT-OPTIMIZATION-REFERENCE.md- 令牌预算、位置感知、分块agent-docs/PROMPT-ENGINEERING-REFERENCE.md- 结构、信息密度
约束
- 仅自动修复确定性高的问题
- 保留原有语气和风格
- 平衡 AI 优化与可读性(默认模式)
- 不要删除内容,只重新组织或精简
评论
支持 Markdown