马尾法则

解决什么问题

很多 Agent 技能写到第三版时，会悄悄把几种完全不同的东西塞进同一个文件：给模型看的触发说明、给维护者看的理由说明、给 CI 用的检查脚本、以及一次性的发布备忘。结果 SKILL.md 越来越长，维护者却很难回答一个基本问题：哪些句子是运行时指令，哪些只是背景资料？哪些工具必须本机可跑，哪些动作只有在明确授权后才应该发生？

SkillTail 引入一套 “马尾逻辑”：在增加技能内容之前先逐级检查，只有当前一级实在无法承担时，才继续往上加结构。目标不是把技能写薄，而是让 每一次新增都承担明确职责。

核心能力

技能的核心不是某个单一脚本，而是一串写作约束和路由规则。首先，写作前应按固定顺序判断：

• 是否真的需要技能，普通 prompt 或项目规则是否能承担？
• 现有 skill-creator、插件生成工具是否能直接处理？
• 哪些 prose 可以删除，或迁移到面向人的 README.md？
• 验证是否能在本机直接运行？
• 只有以上都不够时，才添加最小但可持续的指令、参考资源或资产。

其次，技能按用途路由到四类资源。需要压缩、提升可读性时，读取 references/skill-compress.md；需要从真实使用中做版本迭代时，读取 references/skill-refresh.md；做安全审计时，读取 references/skill-seal.md；准备对外发布时，读取 references/skill-release.md。这种结构把 “写作判断” 和 “交付状态” 分开，避免所有话题都堆积在主文件。

验证部分也有明确动作。技能列出的脚本入口包括 python3 scripts/skilltail_check.py validate、audit、release 和 self-test，分别对应一致性检查、安全审计、发布整备与自检。至少要跑一次验证；如果用户给定次数，就执行对应次数的可行检查。

适用边界

SkillTail 约束的是技能写作过程，不是 Agent 的运行时行为本身。它不能替代权限边界，也不能自动决定是否发送外部消息、改动生产系统、写入凭据或生成非沙箱文件。这些动作仍需先询问用户，其它情况则优先使用本机检查或最小沙箱产物。

它适合想把技能拆分成触发文本、过程说明、参考资源和可运行检查的维护者，尤其是当 SKILL.md 开始混杂人类文档时。它不适合只需要一句 prompt 的轻量场景，也不负责证明某个外部流程已经获得授权。理想状态下，SKILL.md 只保留 AI 可操作文本，README.md 留给人类解释，references、scripts、assets 承担可扩展的细节，最终留下一个能发现回归问题的最小检查。