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技能创建器

技能创建器

AI Agent 更新于 2026.08.30

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 @user_1a94ec14/ac。

技能介绍

解决的问题

创建 Agent 技能时，常见问题不只是“写一个 SKILL.md”：触发条件不清晰、正文过长、测试样例缺少真实用户语言、结果只能靠肉眼判断，也难以区分新技能相比基线是否更好。

工作方式

ac 围绕“起草—测试—评估—重写”的闭环工作。它会先追问技能要做什么、何时触发、输出格式、是否需要客观测试，然后写入 SKILL.md。对可验证任务，它会生成 evals/evals.json 中的测试 prompt，并并行运行带技能与不带技能的基线。运行期间草拟可量化断言，随后保存 token、耗时、评分与 benchmark 数据，最后用 viewer 展示定性输出和定量指标。它也会检查技能描述是否足够触发，避免 Claude “欠触发”。

适用边界

更适合有稳定输入输出或可检查产出的工作流：文件转换、数据抽取、代码生成、固定流程。写作风格、视觉设计等主观任务可跑，但不宜硬造断言。它依赖子代理、脚本与评估查看器；在无显示或 headless 环境下应改用静态 HTML 输出。

使用场景

  • 把重复的数据抽取流程写成技能，并让 Claude 在用户提到字段抽取时自动触发。
  • 为文件转换技能生成真实测试 prompt、基线对照和可量化断言。
  • 评估新版技能是否比旧版更稳，并用 benchmark viewer 查看耗时与 token。
  • 在无显示的 headless 环境中改用静态 HTML 查看技能评估结果。

适合人员

  • 要沉淀团队 SOP 的工程师，需要把固定步骤写成可触发技能。
  • 做 Agent 应用的开发者，需要给技能加测试、基线和量化断言。
  • 维护内部工具链的工程师，需要评估技能改版是否变差或更慢。
  • 在 headless 环境调试 Agent 的工程师，需要查看评估结果而不依赖浏览器。