如何从 0 开始构建一个属于自己的 Skill

01 Skill 是什么

WHAT IS A SKILL

但在动手之前，还是有必要先搞懂它是什么。一句话定义 Skill，说白了就是一份给 Agent 的说明书。

以后 AI 遇到同类任务，就可以直接把这份手册直接翻出来看。然后按照流程推进、最终交付成品，不需要每次重复交代。

// 经验包 —— 所以 Skill 不是什么高科技，就是“一次写好、反复调用”的经验包。

02 Skill 的结构：五个模块

THE FIVE MODULES

明白了 skill 是什么，再来看看 Skill 的结构。做 Skill，最怕的就是一个 SKILL.md 写到底。几十行还行，超过 200 行，AI 每次都要全部看完，没必要、而且极难维护。这时候就要学会模块化设计。为了便于理解，我用一个“周报助手”Skill 举例子。

一个 Skill 的标准骨架（模块）大致如下：

每个模块负责什么，我一个一个说。

SKILL.md：核心文件，名片+大脑

这是 skill 必需要有的文件，对外，它是 Skill 的“名片”——告诉 AI 我是做什么的。例如周报 skill 就是帮用户写工作周报的，以后当用户说“写周报”“整理这周工作”“周五了”这样的触发词的时候，AI 就知道调用周报 skill 完成这份工作。

对内，它是 AI 的“大脑”——包括决策原则、流程骨架、或者绝对不能做的事。第一，决策原则主要解决 AI 遇到分叉路口怎么选。第二，流程骨架，写清楚第一步干什么、第二步干什么……第三，写清楚绝对不能做的事。需要注意的是，SKILL.md 只放做决策必须知道的东西，最好不超过 500 行。

references/：知识库

放那些“需要的时候才看”的东西。比如行业术语表、政策文档、详细规范、FAQ、历史案例。拿周报助手 skill 举例：

• 术语表.md：部门的黑话，“闭环”“抓手”“颗粒度”到底指什么。
• 老板偏好.md：老板最关心哪几个数字，最烦什么样的表达。

这里有个讲究，references 并不是指一个文件，刚刚我们提到的术语表.md／老板偏好.md，都是单独文件，一个文件一个主题，而这些文件都放在 references 目录下。AI 在执行过程中，需要了解哪方面知识就去翻对应的文件。而在 SKILL.md 文件里，只需要交代一句话：“部门黑话不确定的时候，去看 references/术语表.md。”而不是把术语表全文抄进 SKILL.md，这就是模块化设计，也是 skill.md 决策功能的体现。

scripts/：确定性的操作脚本

什么叫确定性？就是每次执行都一模一样、错一步都不行的事。比如格式转换、数据清洗、批量重命名、从聊天记录里提取日期和事项。这种事如果让 AI 自由发挥，发挥 10 次，它能给你 10 个不同的格式。写成脚本，又快又不会错，AI 只需要负责“调用”，不用负责思考。

脚本怎么写？记住一个约定：输入输出要傻瓜化。比如 汇总.py，输入是一个文本文件，输出是整理好的事项列表。SKILL.md 里写清楚：“收集完聊天记录后，运行 python scripts/汇总.py 聊天记录.txt，把结果作为分类整理的输入。” AI 照着执行就行，不用理解脚本内部。

examples/：样板间

放一两个输入输出的例子，配对放。比如 输入-聊天记录.txt 是一段乱糟糟的聊天记录，输出-周报样例.md 是整理好的周报。AI 看这样的例子比看文字描述学得快得多。你想让它输出什么格式，直接给个样例，比写 500 字描述词管用。

assets/：仓库

模板文件、图片、字体、Logo 这些静态资源统一放这里。比如你们部门周报有固定的 Word 模板，脚本里需要用到的，只需要一句话引用路径就行：“最后用 assets/周报模板.docx 的样式输出。”

03 五个模块怎么配合

HOW THEY WORK TOGETHER

再串一遍，一个任务进来之后发生了什么：

大脑做决策，手干活，知识库备查，样板间定标准，仓库出物料。各干各的，互不添乱，这就是模块化。好管理、好修改、还不乱。

04 渐进式披露：AI 是怎么读 Skill 的

PROGRESSIVE DISCLOSURE

理解了模块化，还要知道 AI 是怎么读 Skill 的。我把它叫“渐进式披露”，一共分三层：

05 从 0 做一个 Skill：一共 7 步

SEVEN STEPS

现在我们就可以开始一步一步做 skill 了，还是拿周报 skill 举例子。

1. 第一步：梳理流程

   在开始动手之前，先自己把这件事之前的流程梳理清楚。比如周报 skill——自己写周报是怎么做的，先看了什么？然后做了什么？格式有什么要求？老板最关心什么？你踩过什么坑？全部记下来，流水账就行，不用整理的非常仔细。这一步其实非常关键，也最容易被跳过。不要一上来就写 SKILL.md，写出来的全是空话。核心就一个：Skill 的原材料，是你的真实流程。

2. 第二步：写成自然语言步骤

   把流水账整理一下，分成几个阶段。收集信息 → 分类整理 → 撰写正文 → 检查提交。建议用“先……然后……最后……”的句式，能看懂就行。

3. 第三步：补上格式和雷区

   你的周报有固定格式吗？有字数限制吗？有没有雷区？比如“没确认的项目不能写”“数据必须和系统对上”。这些绝对不能犯的错误也需要写清楚。雷区这部分非常重要。

4. 第四步：写 SKILL.md

   前面三步的原材料齐了之后，现在就可以往骨架里填了。SKILL.md 文件的结构大概分为以下几个板块：
   [01] description：写清楚做什么、什么时候用，触发词写全。
   [02] 决策原则：把第一步里那些“怎么选”的经验写进去。
   [03] 流程骨架：把第二步的阶段放进去。
   [04] 雷区：把第三步的“绝对不能做”放进去。

5. 第五步：按需加上其他模块

   SKILL.md 跑起来之后，就可以开始测试了，哪里卡或者哪里别扭再改。
   [01] AI 总搞错部门黑话？加 references/术语表.md。
   [02] 格式每次都不一样？加 examples/输出样例。
   [03] 数据整理又慢又错？写个 scripts/汇总.py。
   [04] 有固定模板？扔进 assets/。
   但是不建议五个模块全做，先从最小版本跑起来。稳定之后再一步一步加模块。

6. 第六步：测试

   开一个新对话，说“帮我写周报”。AI 按你的流程执行了，那恭喜你，这个 skill 就成了。没自动触发这个 Skill，大概率是 description 没写对，看看是不是触发词写少了、写窄了。触发了但做得不对？先看是不是流程没讲清，还是缺样例、缺知识库，缺哪里补哪里，然后再测试。

7. 第七步：迭代

   Skill 是活的，不是写完就扔的。多用多测试，哪里别扭改哪里。改 description、加 reference、补 example，都是日常操作。一个好用的 Skill，都是要经过多轮修改改出来的，不是一次写出来的。整个过程，写个简单的 skill，大概 15 到 30 分钟。