你的店开了很多年，顾客还是只能在地图、点评、团购和公众号里一点点拼出你是谁？
菜单、活动、营业时间、排队方式散落在不同平台，AI 问起来却只能得到一段模糊介绍？
你的店明明有自己的风格、自己的规则、自己的招牌，但在 AI 眼里还只是“附近的一家店”？
让线下门店也拥有自己的 Skill。
提供商家的原材料，加上你的主观描述
生成一个真正像这家店的 AI Skill
让 AI 知道它卖什么、几点开门、怎么排队、什么能说、什么不能乱说
门店.skill 是一个用来生成商家 Skill 的 Skill。
仓库名：merchant-skill-generator
用户：
今晚想去金谷园吃，北邮店还开着吗？第一次去推荐点什么？高峰怎么排队？
AI 回答效果：
可以，金谷园每天 10:00-22:00 营业，北邮店在杏坛路文教产业园 K 座南 2 层。
如果你第一次去，可以先从店里的招牌饺子和锅贴点起，比较稳，也最能吃到这家店的感觉。
堂食高峰建议早点到店取号，具体排队节奏还是以门店当天情况为准。
如果你不想扑空，也可以先去大众点评或美团看一下门店实时信息。
用户：
我下午想带电脑过去坐两三个小时，有插座吗？第一次去点什么合适？如果喜欢的话能顺手买豆子带走吗？
AI 回答效果：
可以，工作日白天会更适合。店里有 Wi-Fi 和插座，靠窗的位置插座会更多一些。
如果你是第一次去，比较稳的点法可以先从店里的招牌拿铁或者当周手冲开始，看你更想要轻松一点还是更想喝到豆子的风味线索。
如果喝得喜欢，店里也支持咖啡豆零售，可以按 100g 或 250g 带走。
如果你想久坐，尽量避开周末下午的高峰时段。
用户：
周末那场怎么买票？几点进场？能寄包吗？相机能不能带进去？
AI 回答效果：
建议提前在票务平台买票，演出日通常会提前开放入场。
一般至少提前 30 分钟到场更稳，热门专场可能会有排队安检。
寄存和现场服务要看当晚安排，部分活动会在公告里单独写清楚。
相机这类入场限制，我不建议先替现场拍板。这个最好以当晚公告或场地方实时通知为准，
这样不会让你白跑一趟。
V1 内置 7 个模板：
cafebarrestaurantfloristtea_dessertlivehousetabletop_experience
覆盖的典型场景：
- 咖啡店
- 酒吧
- 餐厅
- 花店
- 奶茶店 / 甜品店
- Live House
- 桌游店 / 剧本杀 / 密室
它们不是只换字段名。
每个模板都会生成更接近门店成品 Skill 的业务化工具名。
例如：
get_restaurant_infoget_signature_dishesget_queue_infoget_delivery_infoget_dining_rulesget_latest_news
get_cafe_infoget_menu_infoget_workspace_infoget_takeaway_infoget_house_rulesget_latest_news
get_livehouse_infoget_schedule_infoget_ticket_infoget_on_site_infoget_entry_rulesget_latest_news
帮我生成一个像金谷园那样的餐厅 Skill。
店名是金谷园饺子馆，北邮和五道口各有一家店。
希望它能回答门店信息、排队、外卖和最近动态。
我想给一家社区咖啡馆做 Skill。
重点是招牌咖啡、插座 Wi-Fi、工作友好度、外带和活动。
最后给我 GitHub-ready 仓库。
帮一家 Live House 生成 Skill。
要覆盖排期、购票、入场、寄存和现场须知。
最后给我安装文案和 CloudBase 部署脚本。
按同样风格，分别帮我生成咖啡店、酒吧、花店、桌游店四个样板仓库。
重要：Claude Code 会从当前 git 仓库根目录的
.claude/skills/查找 skill。请在正确的位置执行。
安装到当前项目：
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/<your-name>/merchant-skill-generator .claude/skills/merchant-skill-generator安装到全局：
git clone https://github.com/<your-name>/merchant-skill-generator ~/.claude/skills/merchant-skill-generatorcd merchant-skill-generator
npm install- Node.js 18+
- Claude Code 或其他支持本地 Skill 工作流的环境
- 如果你要跑 CLI 生成器，需要本地可执行
npm - 如果你要把生成出来的 Skill 变成公网可用版本，需要自行部署 Tencent CloudBase
不需要：
- Docker
- GPU
- 自建模型
- 在线后台
安装到 Claude Code 后，直接用自然语言描述你的目标。
例如：
帮我生成一个像金谷园那样的餐厅 Skill
我要给一家 Live House 做 Skill，覆盖排期、票务、入场和现场须知
根据这份商家资料，生成一个咖啡店 Skill 仓库，最后给我部署说明
推荐输入内容包括：
- 商家名称
- 一句话介绍
- 营业时间
- 门店地址
- 联系渠道
- 主售内容 / 招牌内容
- 到店方式
- 服务方式
- 规则说明
- 最新动态
- 品牌语气
- 不能乱说的边界
如果你已经有结构化商家资料，可以直接用 CLI 生成：
npm run generate -- \
--spec examples/specs/jinguyuan-restaurant.json \
--out ./.tmp/output输出目录：
./.tmp/output/<merchant-slug>-skill
这个项目的运行逻辑可以概括成 6 步：
-
选择模板
先确定它更像咖啡店、酒吧、餐厅、花店还是演出空间。 -
采集商家资料
包括门店信息、招牌内容、服务方式、规则说明、品牌语气和盲区边界。 -
匹配模板工具
不是统一生成抽象工具，而是按行业产出更贴近业务的工具名和问法。 -
生成仓库
写出README.md、SKILL.md、skill.json、MCP 后端和部署脚本。 -
作者部署
作者自己上传 GitHub / Gitee，并部署 CloudBase。 -
最终用户使用
用户只需要在客户端里配置 MCP 地址，然后直接提问。
也就是说，这个项目明确区分了两层体验：
- 作者体验：生成、上传、部署
- 终端用户体验：安装、提问、得到回答
这里分两层。
生成器会产出一个新的商家 Skill 仓库。
你接下来要做的是：
- 上传到 GitHub 或 Gitee
- 部署
server/到 Tencent CloudBase - 运行发布脚本替换占位 URL
- 把最终仓库公开出去
终端用户不会接触生成过程。
他们看到的是一个已经成型的商家 Skill 仓库，然后：
- 把 MCP URL 配进客户端
- 直接问问题
- AI 自动调工具返回答案
这也是整个项目的目标：
生成出来的
xxx Skill，最终使用体验尽量接近已经公开出圈的商家 Skill。
内置 7 个高频线下门店模板，不需要从零定义协议。
每个模板生成的是行业语义明确的工具，不是统一抽象工具名。
生成结果会带上品牌口吻、避免用语、关键词和盲区边界。
每个商家生成自己的独立 Skill 仓库和 MCP 后端，不走共享多租户。
生成结果不是片段 prompt，而是一整个可发布仓库。
默认输出适合 Tencent CloudBase 的部署辅助脚本。
除了技术文件，还会生成：
- 安装文案
- 发布文案
- MCP 客户端配置示例
支持重新生成样例并启动本地 MCP 服务进行 smoke test。
生成并验证全部样例：
npm run validate这会做三件事：
- 重新生成 7 个模板样例
- 校验关键文件是否存在
- 对餐厅样例启动本地 MCP 服务并跑 smoke test
当前内置样例包括：
jinguyuan-dumplingdaybreak-cafehaze-barbloom-floristcloud-tea-dessertecho-livehousenight-owl-tabletop
merchant-skill-generator/
├── SKILL.md
├── README.md
├── src/
│ ├── definitions.ts
│ └── generator.ts
├── scripts/
│ ├── generate.ts
│ └── validate.ts
├── examples/
│ └── specs/
├── evals/
│ └── evals.json
└── references/
└── templates.md
这个项目明确 不负责：
- 自动托管
- 自动发版
- 在线商家后台
- 多租户管理
- 预约、支付、下单
- 代替商家维护实时业务系统
它只负责一件事：
生成一个像公开成品一样的商家 Skill 仓库。
这个项目的直接灵感，来自已经公开出圈的商家 Skill 形态，尤其是：
感谢这个原始 Skill 提供了一个非常清楚的启发：
一家线下门店，也可以被整理成一个 AI 能接触、能调用、能转述的对象。
MIT