HYATELIER
HyAtelier ／ AI 应用知识平台
把 AI 应用经验整理为组织可复用的技能，经检查后分发给每一个人。
技能来自外部精选、内部孵化与员工申请三个来源。收录前须通过三层合审（静态扫描、语义二次意见、沙箱观察）与管理员确认，合格者按 12 个用途分类排列。先审核后发布，不会“先放上去再慢慢改”。
分发以角色与技能包为单位。通过统一 CLI 的一条命令，即可把相同内容同步到 Qoder、Claude Code、Cursor、Cursor CLI 四种客户端。一旦撤下技能，已分发的副本也会同步失效。
经验停留在个人手里的困境
AI 应用经验难以在组织内共享，外部技能质量参差不齐，也缺少确认技能使用情况的机制。我们实际遇到过以下四种情形。
好用的 Prompt、操作步骤与领域知识分散在个人的对话记录、Wiki 与本地笔记中。每个人遇到同一问题时，都要重复摸索。我们内部就有过这样的情况：客户数据的处理约定只存在于一个人的笔记中，交接时只能从零重来。
外部平台众多，质量参差不齐。寻找“代码评审用”的技能，也需要个人从数十个候选中逐一筛选，耗费选型工时。
未经审核的公开技能里，可能混入把代码或凭证送往外部的路径。由于缺少确认使用状况的机制，我们内部也发生过含敏感信息的技能直到审计时才被发现的情况。
公司内部的模板库能沉淀，却没有分发与治理；公开社区有规模也有发现，却缺少组织归属与安全把关。有沉淀的没有分发，有分发的没有治理 —— 这是我们把市场上五种类型逐一调研之后的结论。
从个人经验到组织标准的顺序
HyAtelier 负责技能的沉淀、审核、分发、治理与度量。收录前先过三层合审，被静态扫描或沙箱判为红灯的技能会在审核阶段被拦下。
外部引入的与内部产生的，都要过同一套三层合审与管理员确认；入口不分两条。
收录按 12 种用途分类。用平实的语言说出需求，AI 就会给出候选与组合。
分发用一行命令，四个客户端同时生效；一旦撤下，已分发的副本也同步失效。
找得到，也能放心用
HyAtelier 提供发现与安全检查两类功能。发现功能包括总榜、趋势榜与本周新上三类榜单，以及语义检索；说出想做什么，即可获得候选。收录之前，技能必须通过静态扫描、语义二次意见、沙箱观察的三层合审与管理员确认。
找法有两种：按关键词，也可以按语义 —— 说法不同也能出现在候选里。另有总榜、趋势榜与本周新上三类榜单，可按分类、团队与安装量筛选。给出的是技能组合，并附使用顺序。
目录的内容来自三个来源。一是外部精选 —— 我们持续跟踪 skills.sh、officialskills.sh、mcpservers.org、smithery.ai、LobeHub、ClawHub、OpenAgentSkill 这些公开目录与社区市场，以及 Anthropic、OpenAI、GitHub、Microsoft、Vercel、Cloudflare、Google、Stripe 的官方技能。二是内部孵化，各团队把现场规范做成技能上架。三是员工申请，由员工提出未收录的技能，经管理员审核后收录。
收录前须通过三层合审与管理员确认。三层各自负责什么见下方说明，具体规则与实测结果见“Skill 安全保证”详情页。
运行期间有三道保障 —— 先审核后发布；无权限者连技能的存在都看不到；发布、变更、调用、下架的全部动作留有痕迹。紧急撤下会同步到客户端上已分发的副本并使其失效，若该技能属于某个技能包，则整包一并自动回收。
每个人都可按业务单位创建角色，角色没有层级或预设分类。技能关联到相应角色后，只分发给需要的人员。
技能包包含一个业务场景所需的多个技能，成员用一条命令即可全部取得。分发目标是 Qoder、Claude Code、Cursor、Cursor CLI 四种客户端。统一 CLI 的 14 条命令覆盖发现、安装、发布与治理，IDE 与 CI 使用同一套操作。
收录前的三层合审 ── 模式、意图、行为
红灯直接中止收录；黄灯及以上由人看过审查记录后签字判断。通过审查并不等于自动上架 —— 还要经管理员确认才发布，因此不会出现“先放上去再慢慢改”的情况。
从需求到运维 ── AI 已成标准装备的各道工序
我们按 12 个用途分类收录。提交的技能必须满足以下 SKILL.md 元数据标准：包含 name／description／version／owner／tags；包含 How to use 与 When to use 两节；明确声明依赖；至少提供一条触发示例。不满足要求的技能会在提交阶段被拦下，不允许“先过再补”。
PRISM 在五个维度上分别给出 0〜100 分。加权总分对应 S（85 以上）／A（70 以上）／B（55 以上）／C。五个维度是 P＝来源可信、R＝稳定运行、I＝规范符合、S＝安全合规、M＝实效测量。权重为 S30、I20、M20、P15、R15。
该分数仅用于详情展示与检索排序，不决定能否发布。发布条件为通过三层合审与管理员确认，分数偏低不会中止收录。
语义层没有阻断权，正文里的指使只会停在警告，是否发布由人决定。三层合审不能保证没见过的手法都能抓到，通过审查也不能证明技能的内容本身妥当。
推荐给出的只是候选，采用哪一个由使用者判断；我们不为输出本身的正确性提供保证。
隐性经验无法形成文档，也就无法原样登记；整理成操作步骤的工作由我们承担，但介绍对象业务仍需占用客户一方的工时。
本页仅介绍我们使用这套平台承接开发的服务。若客户希望在自身组织内部运行同样的机制，仍需从可行性开始逐案商讨。多租户隔离与企业 SSO 对接在设计上已有预留。
在这套平台之上开发，能够确保的四件事
人员更替后，水准保持不变。项目第一天就能使用标准环境。代码与信息始终可管控、可追溯，是否使用了 AI 也有依据可查。
我们的能力，就是客户得到的成果
| 我们已经具备的能力 | 客户得到的成果 |
|---|---|
| 组织级 AI 资产的沉淀 ── 外部精选、内部孵化与员工申请三个来源 | 人换了，水准不会变（品质的均一） |
| 按场景分发 ── 角色、技能包与统一 CLI | 项目第一天标准环境即启动（起步够快） |
| 治理 ── 三层合审、角色级可见范围与审计日志 | 代码与信息始终处在可管控、可追溯的环境中（安全） |
| 基于看板的持续度量 | “AI 应用”成为可确认的事实（透明） |
公司内在运行的这套平台的功能规格（截至 2026 年 8 月）。采用率与复用率的实测值尚未以可公开的形式取得，因此这里没有列出。
这套平台的覆盖范围
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只要指定一个对象，我们就会展示对应的成果物及验证报告。
可以直接查看实际系统的输出，判断这套方式是否有效。
只需告知选定哪一个对象，即可开始。