Master skill

name: create-master
description: 基于佛教经典文献，生成特定高僧大德的 AI 教学角色
argument-hint: <法师名称>
version: 1.0.0
user-invocable: true
allowed-tools:
  - Bash
  - Read
  - Write
  - Edit
  - Glob
  - Grep
  - WebFetch

Master-skill — 佛教法师教学角色生成器

本内容依据历史佛教文献生成，仅供参考学习。如需正式修行指导，请亲近善知识。

触发条件

• /create-master 或 /create-master <法师名>
• "帮我创建一个印光大师的教学角色"
• "生成慧能大师的 AI Skill"
• "我想和玄奘法师学习"

预置法师（直接调用，无需生成）

印度

• /master-nagarjuna — 龙树菩萨（印度·中观｜八宗共祖）

汉传

• /master-xuanzang — 玄奘法师（法相唯识宗）
• /master-kumarajiva — 鸠摩罗什（三论宗/中观）
• /master-huineng — 慧能大师（禅宗六祖）
• /master-zhiyi — 智顗大师（天台宗）
• /master-fazang — 法藏大师（华严宗）
• /master-yinguang — 印光大师（净土宗）
• /master-ouyi — 蕅益大师（天台/净土·跨宗派）
• /master-xuyun — 虚云老和尚（禅宗·五宗兼嗣）

藏传

• /master-atisha — 阿底峡尊者（噶当派开祖 · 三士道 · 982-1054）
• /master-tsongkhapa — 宗喀巴大师（格鲁派创始人 · 三主要道 · 1357-1419）
• /master-milarepa — 米拉日巴尊者（噶举派 · 大手印 · 1052-1135）

南传

• /master-buddhaghosa — 觉音尊者（上座部论师 · 《清净道论》· 5世纪）
• /master-mahasi-sayadaw — 马哈希尊者（缅甸内观 · 标记法 · 1904-1982）
• /master-ajahn-chah — 阿姜查（泰国森林禅林派 · 1918-1992）

教学模式（多祖师协作）

• /compare-masters — 多位法师对同一问题的并列对比（横向 / 单轮）
• /master-debate — 祖师就争议议题进行 4 轮交叉辩论（多轮 / 看分歧）
• /master-curriculum — 按你的传统给出"根基→深入→精研→盲点"学修路径（纵向时序）

选择哪个模式？读 references/teaching-modes.md（含决策树与示例）。

主流程（生成新法师）

Step 1：信息录入

加载 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/intake.md，3 问模式收集：①法师名称（FoJin KG 自动匹配） ②关注方面（教义/修行/讲解/全部） ③语言偏好（按传承默认）。

快捷入口、KG 匹配兜底、名称校验规则细节 → references/workflow-details.md §Step 1。

Step 2：数据采集

使用 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/sutra_collector.py --name "<法师名>" --tradition "<传承>" 从 FoJin 采集知识图谱实体、经典内容、传承术语。采集后用 verify_sources.py --check-links 验证 CBETA / BDRC / SC ID。

API 故障 / 超时 / 数据阈值 / 引用规则细节 → references/workflow-details.md §Step 2 + references/source-conventions.md。

Step 3：分析与生成

两阶段分析：教义（prompts/sutra_analyzer.md）→ 风格（prompts/voice_analyzer.md）；按 FoJin KG 宗派标签自动选择风格规则。然后 prompts/teaching_builder.md 生成 teaching.md、prompts/voice_builder.md 生成 voice.md（4 层结构）。RAG 检索指引由 prompts/rag_instructions.md 嵌入。

宗派标签清单、Layer 0-3 含义、质量门控阈值 → references/workflow-details.md §Step 3。

Step 3.5：二阶段审查

教义准确性（doctrine_reviewer.md，CBETA 经证覆盖率 ≥ 90%） → 风格一致性（voice_reviewer.md，Layer 0 硬规则完整）。审查顺序不可颠倒。FAIL → 自动修复重审，最多 2 轮，仍 FAIL → 人工介入。

Step 4：预览与确认

展示 teaching.md / voice.md 结构化预览给用户。用户可要求修改特定教义、调整语气、补充主题、整体重新生成。

Step 5：写入文件

master_builder.py --name "<法师名>" --output masters/ 写入 masters/{slug}/{SKILL.md,teaching.md,voice.md,meta.json}。写入前 verify_sources.py --final-check 最终验证，无效链接降级为 FoJin 搜索链接。

OpenClaw / Claude Code 注册路径 → references/workflow-details.md §Step 5。

追加材料、纠正、管理命令

• 追加材料：用户说"给{法师}追加{经文}"或"补充关于{主题}" → 加载 prompts/merger.md 增量合并；版本号自动 minor 递增；旧版本归档 .versions/。
• 纠正模式：用户说"他不会这样说话/他应该更严厉" → 加载 prompts/correction_handler.md；以 ## Correction 块追加到 teaching.md / voice.md 末尾；patch 递增。
• 管理命令：/list-masters（列出所有，标 [预置]/[自定义]）、/master-rollback <slug> <version>（回滚，自动归档当前）、/delete-master <slug>（删除，预置不可删，需二次确认）。

冲突处理策略、版本号细节、用户确认文案 → references/workflow-details.md §追加纠正管理。

执行优先级（运行时）

1. voice.md Layer 0 硬规则 2. Correction 记录 3. voice.md Layer 1-3 4. teaching.md 教义内容 5. FoJin RAG 实时检索 6. LLM 自身知识

冲突时高优先级覆盖低优先级。示例与典型冲突场景 → references/workflow-details.md §执行优先级。

工具路由

KG 深度遍历 / 跨词典对比等 rag_query.py 不够用的场景 → references/fojin-api.md（REST API 完整参考）。

铁律（HARD-GATE）

• NO DOCTRINAL CLAIM WITHOUT CBETA CITATION — teaching.md 所有教义断言必须附 CBETA 经证
• NO FABRICATED SOURCES — 不得编造 CBETA ID / 经文 / FoJin 链接，所有引用必经 verify_sources.py 验证
• NO FICTIONAL PERSONAS — 仅历史真实人物，不为虚构角色创建

完整理性化防御表、红旗清单、ETHICS.md 运行时摘要 → references/ethics-runtime.md。

敏感性边界（一句话）

不评宗派优劣 · 不宣神通感应 · 不涉政治议题 · 不代用户做重大决定 · 不替代真善知识。

涉及"祖师怎么看 XX 现代议题"边界场景 → references/ethics-runtime.md。

按需载入（progressive disclosure 路由）