技能介绍

问题从哪来

智能体通过 function calling 或 MCP 调用外部能力时，运行时往往「看起来都对」——代码能跑、参数能解析——但模型仍会误用工具、反复重试或在失败时假装成功。常见根因不是实现细节，而是 LLM 根本读不到你的源码：它只能依据 schema、字段说明和返回文案做决策。描述含糊、缺少示例、错误被吞掉，会直接变成幻觉、死循环或静默失败。

技能在做什么

本技能把视角固定在「接口设计」上，指导你为智能体工具做可消费的契约：

工具 Schema 设计：用清晰、无歧义的 JSON Schema 定义参数类型、必填项与约束，避免模型填错字段却无人知晓。
带输入示例的工具：在描述或文档里给出典型调用示例，用具体 payload 引导模型选对工具、填对结构。
工具错误处理：失败时返回 可被模型理解并用于恢复 的错误信息（例如缺什么参数、哪条校验没过），而不是空响应或泛化异常。

同时强调与 tool-validation 配套的校验思路，并对照反模式：含糊描述、静默失败、工具过多 导致的选择困难。

适用边界

它解决的是「给模型看的工具面」——schema、文案与错误语义——而不是替你写业务后端或编排多智能体流程。复杂编排、REST API 整体设计可与 multi-agent-orchestration、api-designer 等技能配合；本技能更适合在已有能力之上，把单个或一组工具打磨成模型稳定可调用的形态。