Skill 创建指南
将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @org-ola92r0d/skill-guide-team 到当前 AI 助手。
技能介绍
为什么需要这个技能?
在构建通用Agent时,常见的问题是:当面对特定领域的复杂任务时,Agent往往缺乏专业知识和结构化流程,导致输出不可靠或需要大量手动调整。例如,让一个通用模型直接处理公司内部的API集成流程,可能会遗漏关键步骤或违反业务规范。Skill的设计目标就是解决这类问题——它通过模块化、自包含的能力扩展包,将领域知识封装成“入职指南”,让Agent快速获得专业能力。
技能如何工作?
讲解概念
本技能以“先类比、后结构、再流程”的顺序解释Skill的本质。例如,将Skill比作“工程师的入职培训手册”,帮助用户理解其价值:
- 模块化扩展:通过
SKILL.md定义技能元数据和流程,避免污染主模型上下文。 - 渐进式加载:采用三级加载机制(元数据→正文→资源),按需注入知识,节省token消耗。
- 自包含设计:捆绑脚本、模板和参考文档,确保技能开箱即用。
指导创建
对于从零构建Skill的场景,技能提供了完整的六步工作流:
- 初始化项目:调用
skill-creator脚手架生成标准目录结构(用户级~/.workbuddy/skills/,项目级.workbuddy/skills/)。 - 编写核心文件:
SKILL.md需用祈使句描述流程,description字段需明确“做什么+何时触发”。 - 捆绑资源:将模板、脚本放入
assets/,复杂知识拆解到references/目录。 - 校验与打包:运行
package_skill.py自动检查frontmatter格式、命名规范,并生成可分发的zip包。 - 迭代优化:在实际使用中持续更新,修复流程卡点或补充缺失资源。
适用边界与注意事项
- 知识封装范围:适合结构化流程、API操作、模板生成等“程序性知识”,不涉及模型训练或动态数据获取。
- 元数据设计:
name和description需精准描述技能用途,避免模糊表述导致误触发。 - 资源组织:复杂技能应通过
references/分层加载,避免单文件过长影响可维护性。 - 版本管理:建议通过git管理Skill仓库,方便回溯修改和团队协作。
使用场景
- 作为开发者,需要从零创建一个符合规范的新Skill,并打包分发
- 作为团队负责人,需要评审现有Skill的质量,对照清单检查结构
- 作为新手,需要理解Skill的结构和三级加载机制,掌握核心概念
- 作为维护者,需要更新已有Skill的流程和资源,修复使用中的卡点
适合人员
- Agent开发者:想要系统掌握Skill创建全流程,构建可复用的专业能力包
- 技术团队负责人:需要评估和规范团队内部的Skill质量,确保一致性
- AI应用设计师:希望理解Skill的加载机制,优化Agent的上下文管理策略
- 开源贡献者:准备分享自己开发的Skill,需要遵循最佳实践和分发规范