技能编写
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技能介绍
为什么需要统一的 SKILL.md 编写规范
仓库内 SKILL.md 的格式混乱会直接导致技能被解析器忽略。常见痛点包括:frontmatter 字段缺失或拼写错误、校验器无法识别结构、模块间依赖关系未明确标注。这些问题会让技能的复用性和可维护性大幅下降。
规范的核心组成
本技能围绕三个关键部分展开:
- frontmatter 编写:明确定义元数据字段,例如
name、description和version,确保机器可读性。 - 校验器适配:提供工具链支持,用于检查 SKILL.md 是否符合预设的 JSON Schema,避免语法错误。
- 结构化模板:规定正文的层级关系,例如用
## Overview描述功能,用## Examples展示调用示例,保持文档一致性。
适用边界与注意点
本规范适用于需要严格遵循 Anthropic 技能格式的项目。使用时需注意:
- 校验器仅支持预定义的规则集,自定义扩展字段需手动适配。
- 结构模板需与具体业务场景匹配,避免过度标准化导致灵活性缺失。
使用场景
- 团队开发新技能时,需编写 SKILL.md 并配置准确的 frontmatter 元数据以供解析器识别。
- 当仓库内的 SKILL.md 结构混乱导致校验失败时,需按标准模板重构正文层级并修复校验器规则。
- 为现有 AI 技能补充文档时,需按规范添加 frontmatter 字段并使用校验器检查 SKILL.md 格式。
适合人员
- 技能仓库维护者,需要确保新提交的技能文档结构统一且能通过自动化校验。
- 大模型应用开发者,正在为自定义工具编写 SKILL.md 并调试 frontmatter 配置。
- 开源项目贡献者,希望遵循规范将复杂功能拆解为结构清晰的 SKILL.md 文档。