本技能提供创建高质量 Agent Skills 的完整指南。
Skills 是模块化、自包含的包,通过提供专业知识、工作流和工具来扩展 AI 代理的能力。可以将它们视为特定领域或任务的"入职指南"——它们将 AI 从通用代理转变为具备程序性知识的专业代理。
上下文窗口是公共资源。Skills 与 AI 需要的所有内容共享上下文窗口:系统提示、对话历史、其他 Skills 的元数据和实际用户请求。
默认假设:AI 已经很聪明。 只添加 AI 尚未拥有的上下文。挑战每条信息:"AI 真的需要这个解释吗?"和"这段内容值得占用 token 吗?"
优先使用简洁的示例而非冗长的解释。
根据任务的脆弱性和可变性匹配具体程度:
高自由度(基于文本的指令):当多种方法都有效、决策依赖上下文或启发式方法指导时使用。
中等自由度(伪代码或带参数的脚本):当存在首选模式、允许一些变化或配置影响行为时使用。
低自由度(特定脚本,少量参数):当操作脆弱且容易出错、一致性至关重要或必须遵循特定顺序时使用。
将 AI 想象为探索路径:有悬崖的窄桥需要特定护栏(低自由度),而开阔的田野允许多条路线(高自由度)。
每个 skill 由必需的 SKILL.md 文件和可选的捆绑资源组成:
skill-name/
├── SKILL.md (必需)
│ ├── YAML frontmatter 元数据 (必需)
│ │ ├── name: (必需)
│ │ └── description: (必需)
│ └── Markdown 指令 (必需)
└── 捆绑资源 (可选)
├── scripts/ - 可执行代码 (Python/Bash 等)
├── references/ - 按需加载到上下文的文档
└── assets/ - 输出中使用的文件 (模板、图标、字体等)
每个 SKILL.md 包含:
name 和 description 字段。这是 AI 用来确定何时使用技能的唯一字段,因此清晰全面地描述技能是什么以及何时应该使用它非常重要。scripts/)用于需要确定性可靠性或重复重写的任务的可执行代码 (Python/Bash 等)。
scripts/rotate_pdf.py 用于 PDF 旋转任务references/)按需加载到上下文中以指导 AI 流程和思考的文档和参考材料。
references/finance.md 用于财务模式、references/mnda.md 用于公司 NDA 模板assets/)不打算加载到上下文中,而是在 AI 产生的输出中使用的文件。
assets/logo.png 用于品牌资产、assets/slides.pptx 用于 PowerPoint 模板Skill 应仅包含直接支持其功能的必要文件。不要创建多余的文档或辅助文件,包括:
Skill 应仅包含 AI 代理完成手头工作所需的信息。它不应包含关于创建过程、设置和测试程序、面向用户的文档等的辅助上下文。
Skills 使用三级加载系统来高效管理上下文:
保持 SKILL.md 正文精简,控制在 500 行以内以最小化上下文膨胀。接近此限制时将内容拆分为单独的文件。将内容拆分到其他文件时,从 SKILL.md 中引用它们并清楚描述何时阅读它们非常重要。
关键原则:当技能支持多个变体、框架或选项时,仅将核心工作流和选择指导保留在 SKILL.md 中。将特定于变体的详细信息(模式、示例、配置)移到单独的参考文件中。
模式 1:带参考的高层指南
# PDF 处理
## 快速开始
使用 pdfplumber 提取文本:
[代码示例]
## 高级功能
- **表单填写**:参见 [FORMS.md](FORMS.md) 获取完整指南
- **API 参考**:参见 [REFERENCE.md](REFERENCE.md) 获取所有方法
- **示例**:参见 [EXAMPLES.md](EXAMPLES.md) 获取常见模式
AI 仅在需要时加载 FORMS.md、REFERENCE.md 或 EXAMPLES.md。
模式 2:领域特定组织
对于具有多个领域的 Skills,按领域组织内容以避免加载无关上下文:
bigquery-skill/
├── SKILL.md (概述和导航)
└── reference/
├── finance.md (收入、计费指标)
├── sales.md (机会、管道)
├── product.md (API 使用、功能)
└── marketing.md (活动、归因)
当用户询问销售指标时,AI 只读取 sales.md。
模式 3:条件细节
显示基础内容,链接到高级内容:
# DOCX 处理
## 创建文档
使用 docx-js 创建新文档。参见 [DOCX-JS.md](DOCX-JS.md)。
## 编辑文档
对于简单编辑,直接修改 XML。
**对于修订跟踪**:参见 [REDLINING.md](REDLINING.md)
**对于 OOXML 详情**:参见 [OOXML.md](OOXML.md)
重要指南:
技能创建包含以下步骤:
按顺序执行这些步骤,仅在有明确原因时跳过。
仅在技能的使用模式已经清楚理解时跳过此步骤。即使在使用现有技能时,它仍然有价值。
要创建有效的技能,清楚理解技能将如何使用的具体示例。这种理解可以来自直接用户示例或经过用户反馈验证的生成示例。
例如,在构建图像编辑器技能时,相关问题包括:
为避免让用户不知所措,避免在一条消息中提出太多问题。从最重要的问题开始,根据需要跟进以获得更好的效果。
当对技能应支持的功能有清晰认识时,结束此步骤。
要将具体示例转化为有效的技能,通过以下方式分析每个示例:
示例:在构建 pdf-editor 技能处理"帮我旋转这个 PDF"等查询时,分析显示:
scripts/rotate_pdf.py 脚本存储在技能中会很有帮助示例:在设计 frontend-webapp-builder 技能处理"帮我构建一个待办应用"或"帮我构建一个跟踪我步数的仪表板"等查询时,分析显示:
assets/hello-world/ 模板存储在技能中会很有帮助要确定技能的内容,分析每个具体示例以创建要包含的可重用资源列表:脚本、参考和资产。
此时,是时候实际创建技能了。
仅在正在开发的技能已存在且需要迭代或打包时跳过此步骤。在这种情况下,继续下一步。
从头开始创建新技能时,始终运行 init_skill.py 脚本。该脚本方便地生成一个新的模板技能目录,自动包含技能所需的所有内容,使技能创建过程更加高效和可靠。
用法:
scripts/init_skill.py <skill-name> --path <output-directory>
脚本:
scripts/、references/ 和 assets/初始化后,根据需要自定义或删除生成的 SKILL.md 和示例文件。
编辑(新生成或现有的)技能时,请记住技能是为另一个 AI 实例使用而创建的。包含对 AI 有益且不明显的信息。考虑哪些程序性知识、领域特定细节或可重用资产将帮助另一个 AI 实例更有效地执行这些任务。
根据技能的需求查阅这些有用的指南:
这些文件包含有效技能设计的既定最佳实践。
要开始实现,从上面确定的可重用资源开始:scripts/、references/ 和 assets/ 文件。请注意,此步骤可能需要用户输入。例如,在实现 brand-guidelines 技能时,用户可能需要提供品牌资产或模板存储在 assets/ 中,或文档存储在 references/ 中。
添加的脚本必须通过实际运行来测试,以确保没有错误且输出符合预期。如果有许多相似的脚本,只需测试代表性样本以确保它们都能工作,同时平衡完成时间。
应删除技能不需要的任何示例文件和目录。初始化脚本在 scripts/、references/ 和 assets/ 中创建示例文件以演示结构,但大多数技能不需要所有这些。
写作指南:始终使用祈使/不定式形式。
编写带有 name 和 description 的 YAML frontmatter:
name:技能名称description:这是技能的主要触发机制,帮助 AI 理解何时使用技能。docx 技能的示例描述:"全面的文档创建、编辑和分析,支持修订跟踪、注释、格式保留和文本提取。当需要处理专业文档(.docx 文件)时使用:(1) 创建新文档,(2) 修改或编辑内容,(3) 处理修订跟踪,(4) 添加注释,或任何其他文档任务"不要在 YAML frontmatter 中包含任何其他字段。
编写使用技能及其捆绑资源的指令。
如果技能需要中文版本,运行翻译脚本将 SKILL.md 翻译为中文:
scripts/translate_skill_md.py <path/to/skill-folder>
该脚本会:
注意:翻译脚本需要 AI 代理执行实际翻译。脚本提供翻译框架和提示模板。
技能开发完成后,必须将其打包成可分发的 .skill 文件供用户共享。打包过程首先自动验证技能以确保满足所有要求:
scripts/package_skill.py <path/to/skill-folder>
可选指定输出目录:
scripts/package_skill.py <path/to/skill-folder> ./dist
打包脚本将:
my-skill.skill),包含所有文件并维护正确的目录结构以供分发。.skill 文件是具有 .skill 扩展名的 zip 文件。如果验证失败,脚本将报告错误并退出而不创建包。修复任何验证错误并再次运行打包命令。
测试技能后,用户可能会要求改进。这通常发生在使用技能后不久,具有技能表现的新鲜上下文。
迭代工作流:
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