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Agent Skills 是一种轻量、开放的格式,用专门的知识与工作流来扩展 AI 助手的能力。Skills(技能包)即由说明文档、脚本和资源组成的文件夹,由助手按需动态加载,在特定任务上表现得更稳定、更快、更符合预期。
本质上,一个 skill 就是一个包含 SKILL.md 文件的文件夹。该文件至少包含元数据(name、description)以及指导助手完成特定任务的说明;技能包还可以附带脚本、模板和参考资料。
简单说:Skills 不是给模型装新「能力」的插件,而是教它「怎么做好某类事」的说明书。例如:按公司品牌规范写文档、用团队约定好的方式整理会议纪要、在任务管理工具里按规范创建任务等。你写好一次,助手在相关任务中就会按这套流程执行,结果更一致、可复用。
典型结构如下(除 SKILL.md 外其余均为可选):
my-skill/
├── SKILL.md # 必需:说明与元数据
├── scripts/ # 可选:可执行代码
├── references/ # 可选:参考文档
└── assets/ # 可选:模板、资源
Skills 通过渐进式披露(progressive disclosure)高效管理上下文:
SKILL.md 说明读入上下文。这样既保持响应速度,又能在需要时获得更多上下文。同一技能包可以在不同对话、不同场景下反复被调用,适合标准化工作流。
每个技能都以 SKILL.md 为核心,文件由 YAML 前置元数据(frontmatter)和 Markdown 说明正文组成:
---
name: pdf-processing
description: 从 PDF 提取文本与表格、填写表单、合并文档。
---
# PDF 处理
## 何时使用本技能
当用户需要处理 PDF 文件时使用本技能……
## 如何提取文本
1. 使用 pdfplumber 进行文本提取……
## 如何填写表单
……
文件顶部必须包含以下 frontmatter:
name:简短标识符description:何时使用该技能(供发现阶段匹配用)Markdown 正文为实际指令内容,结构和写法无硬性限制。这种简单格式带来几点好处:
SKILL.md 即可理解技能用途,便于审查与迭代。由平台方创建和维护的技能包,例如针对常见文档格式的增强创建与编辑能力。用户均可使用,助手在检测到相关任务时会自动调用,无需手动启用。
由你或你的组织为特定工作流、领域任务创建的技能包。典型用法包括:
简单技能用 Markdown 写说明即可;需要更复杂逻辑时,可以在技能包中附带可执行脚本,由助手在合适时机调用。
在支持组织管理的环境中,管理员可以为全员统一配置技能包。这些技能包会自动出现在每位成员的 Skills 列表中,并可设置默认开启或关闭。价值在于:
由第三方或生态伙伴提供的专业技能包,通常与对应的工具连接器(如 MCP)配合使用,实现与外部工具深度集成的自动化工作流(例如从笔记产品拉取结构、按设计工具规范生成说明等)。
Agent Skills 的格式规范以开放标准形式发布在 agentskills.io。你创建的技能包不绑定单一产品——任何采用该标准的 AI 平台或工具都可以使用同一套技能格式。开发者若要在自己的产品中支持 Skills,可参考规范及官方提供的 Python SDK 等实现。
项目(或工作区)通常提供「静态背景知识」:在该项目内发起对话时,这些知识会一直被加载。Skills 提供的是「按需触发的流程与规范」:只有在任务相关时才会加载对应技能包,且不限于某个项目,可在多处复用。适合「跨对话、跨场景复用同一套做法」。
MCP 负责把助手连接到外部服务与数据源(API、数据库、工具等),解决的是「能力从哪来」。Skills 负责的是「怎么用这些能力」——把完成某类任务的步骤、规范、模板写成说明,让助手在需要时按流程执行。两者可以一起用:MCP 提供工具与数据,Skills 教助手如何高效、规范地使用这些工具。
全局自定义指令会作用在所有对话上,是全局偏好。Skills 是「任务级」的:只有任务与某技能包相关时才会加载,更适合「只在特定场景下需要固定流程」的情况,不会把无关说明塞进每次对话。
规范与实现参考:agentskills.io(Agent Skills 开放标准及 Python SDK 等)。
建议下一步: