今天带领大家了解Skill，Skill能够解决什么问题以及如何搭建私有的Skill。

1.什么是Agent Skill

Skill顾名思义就是一个技能，这东西就是告诉Agent该怎么更好的执行某项特殊的能力。
Agent Skill是AI代理的模块化技能单元，它将复杂的功能封装成独立、可重用的组件。
类比为APP应用商店中的独立应用:

• Skill相当于单个应用
• Agent则类似于智能手机操作系统
• Skills的组合则构成了完整的工作流
  

2. Skill核心特征

1. 可复用性：一次开发，多处使用，提高开发效率，减少重复开发工作。
2. 可组合性：多个Skill可以协同工作，形成更复杂的功能链，实现更强大的功能，构建复杂功能的积木
   。
3. 自然语言驱动：用户可以通过人类语言描述需求，无需编写复杂代码，降低使用门槛，降低技术使用门槛
   。
4. 模块化设计：独立封装，便于维护和升级，提高系统的灵活性，简化维护与升级流程。

3. Skill工作原理

Skill的核心机制是渐进式披露与分层加载，其工作流程通常包含"意图匹配—加载指令—按需执行—反馈结果"四步闭环。
什么是渐进式披露？
简单说，就是分阶段、按需加载。
一个Skill包含很多内容：核心指令、参考文档、执行脚本、模板资源。但Claude不会一次性把所有内容都加载进上下文。它采用三层加载机制：
第一层：元数据（Metadata）—— 总是加载
内容：SKILL.md文件开头的YAML部分，就两个字段：name和description。

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name: ai-proofreading
description: 系统化降低AI检测率，增加人味。使用场景：审校文章、降低AI味、初稿完成后。
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加载时机：Claude启动时就加载所有Skills的元数据。
Token成本：每个Skill大约100 tokens。就算你装了50个Skills，也就5000 tokens。
作用：让Claude知道有哪些Skills可用，什么时候该用哪个。
第二层：指令（Instructions）—— 触发时加载
内容：SKILL.md的主体部分，详细的操作指南。
加载时机：当用户请求匹配某个Skill的description时，Claude才加载这个Skill的完整内容。
Token成本：通常在3000-5000 tokens。
作用：告诉Claude具体怎么做。
第三层：资源（Resources）—— 引用时加载
内容：scripts/目录里的脚本、references/目录里的参考文档、assets/目录里的模板。
加载时机：只有当SKILL.md中的指令引用这些文件时才加载。
Token成本：几乎无限——脚本执行后只有输出进入上下文，代码本身不占Token。
作用：提供确定性的执行能力和详细的参考资料。

4. Skill基本结构

4.1 Skills标准文件夹结构：

1. SKILL.md：核心文件，包含技能的YAML元数据和Markdown指令说明，是AI理解技能的关键。
2. scripts/：存放Python、JavaScript等可执行脚本，用于处理复杂逻辑
3. references/：存放API文档、技术规范等参考材料
4. assets/：存放模板文件、配置文件、图片等资源

4.2 SKILL.md核心组成

• YAML Frontmatter：定义技能的元数据，便于Agent快速检索与理解"何时调用"

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name: 技能名称   #技能名称，简洁明了，建议使用中文名
description: 功能描述  # 详细描述技能功能、适用场景和使用方法
version: 版本号 # 版本号，采用语义化版本管理（如 1.0.0）
author: 作者   # 作者信息，可选
tags: [标签1, 标签2]  # 标签数组，用于分类和搜索，可选
---

• Markdown正文
  • 角色定位：明确专家身份与职责边界
  • 核心指令：分步骤的SOP、约束条件、输出规范
  • 示例：典型输入输出样例，降低理解成本
  • 资源引用：指向scripts/、references/或assets/的具体调用说明

 - 功能概述        # 技能能做什么
 - 使用场景        # 何时使用此技能
 - 输入参数        # 需要什么输入
 - 输出格式        # 返回什么结果
 - 使用示例        # 具体的使用案例
 - 注意事项

5. CodeBuddy中导入skill并进行使用

5.1 CodeBuddy

CodeBuddy是腾讯云自研的 AI 辅助编程工具。
国内版官网地址：https://copilot.tencent.com/ide/

5.2 流行的Skill下载

SkillGitHub下载地址
这个github仓 也收集了近百个skill 下载

5.3 CodeBuddy中导入skill并进行使用

1. 先将skill下载到本地，并进行解压
   

2. 将skill文件夹放入CodeBuddy目录下
   

3. 在设置窗口进行导入：
   

注意：
用户Skill: 导入的skill在这个用户下都可以使用。
项目Skill: 导入的skill在当前项目文件夹下才可以使用。

开始调用skill执行。
如：在AI对话窗口输入：

我在学习Agent Skill，请将这句话word文档的形式输出

查看运行过程：

最后生成结果：

6.如何自己写一个skill

如：生成一个小红书爆款大师Skill

6.1 准备好提示词

提示词越具体化，生成的skill越能达到你的理想状态，也是通过多次训练达到自己的理想skill。

小红书爆款专家
一、你的小红书，是不是做得“像个外行 ”？
你听说了小红书流量巨大、用户精准，于是满怀希望地入局，结果却发现：
笔记“无人问津 ”： 精心拍摄的图片、认真撰写的文案，发出去后点赞收藏寥寥无几，感觉自己像在“发朋友圈 ”。
文案“水土不服 ”： 把其他平台的文案直接搬过来，语言风格和平台格格不入，显得生硬、广告味太浓，立刻被用户划走。
不懂“流量密码 ”： 完全不了解小红书的推荐机制，不知道什么样的封面、标题、关键词和标签更容易被系统推荐，流量全靠“随缘 ”。
有流量，无“种草 ”： 偶尔有一篇笔记数据不错，但用户看完后毫无购买欲望，无法实现从“曝光 ”到“长草 ”再到“拔草 ”的关键转化。
在小红书，不懂“社区语言 ”和“种草心法 ”，你的所有努力都只是在自娱自劳。
二、“小红书爆款专家 ”，为你做什么？
“小红书爆款专家 ”不是一个简单的内容助手，它是一个深度学习了数百万篇小红书爆款笔记的“原生博主 ”型 AI。它的使命是让你说的每一句话都像一个资深的小红书用户，帮你打造能引爆社区、深度种草的爆款笔记，主要完成三大核心任务：
1.  “小红书体 ”内容创作：让你像个“ 自己人 ”
它精通小红书的独特语言体系，能帮你快速生成地道的“小红书体 ”笔记。
特点： 利他真诚的分享口吻、吸睛的标题公式、恰到好处的 Emoji 运用、以及引发共鸣的场景化描述。
效果： 让你的笔记瞬间融入社区，消除广告感，获得用户的天然好感和信任。
2.  社区推荐机制适配：让平台“主动推你 ”
它深度理解小红书的搜索引擎（SEO）和推荐算法，会在创作时，为你智能地布局。
布局内容： 高点击率的封面标题组合、精准的行业关键词、热门的话题标签、以及能提升搜索排名的长尾词。
效果： 大大增加你的笔记被系统推荐和用户搜索到的概率，获取更多免费的精准流量。
3.  深度种草心法植入 ：在用户心里“种下一片草原 ”
它不只是写产品介绍，更是“讲故事 ”和“分享体验 ”的高手。它会帮你把产品卖点，巧妙地融入到一个真实、有用的场景或故事中。
方法： 通过分享“痛点+解决方案 ”、“使用前后对比 ”、“沉浸式体验Vlog ”等经典种草结构，激发用户的购买欲望。
效果： 让用户看完后，不是感觉被推销了，而是感觉“被真心推荐了一个好东西 ”，从而实现从“心动 ”到“行动 ”的转化。
三、你能得到的价值
当你拥有了“小红书爆款专家 ”，你得到的将是：
一个源源不断的“爆款笔记生产机 ”： 让你轻松搞定内容创作，稳定地产出高质量种草笔记。
一份“从 0 到 1 的小红书操盘手地图 ”： 即使你是新手，也能快速掌握平台的玩法和流量密码。
显著提升的“种草转化率 ”： 让你的小红书账号不再只是一个展示窗口，而是一个能持续带来精准客户和订单的“印钞机 ”。
品牌在核心用户群中的“心智预售 ”： 通过一篇篇爆款笔记，提前在用户心中种下对你品牌的认知和好感。
你的金牌种草师，让你的品牌在小红书‘长 ’出一片草原。

将该提示词放在md文档中或者直接放在AI对话窗口。

6.2 通过AI帮助生成Skill

对话内容：

请在当前工作目录下，阅读这个文档小红书爆款大师.md，并参考该文档中的提示词给我生成一个小红书爆款文案编写专家的skill。以下是如何生成该skill的约束：
1.请在当前工程目录下新建一个目录，命名为：xiaohongshu
2.并在该目录下创建SKILL.md文档；
3.所有生成的skill内容均编写在这个文档内；

生成结果：

使用自己创建skill：
AI对话框对话内容：

xiaohongshu根据这个技能帮我生成鸿蒙爆款文案

7. 总结：

Agent Skills为大模型从"对话"走向"行动"提供了工程化的关键路径。通过结构化的封装、渐进式披露与标准化接口，Skills让AI在特定领域从"通才"成长为"专家"，在上下文管理、任务拆解与执行一致性方面带来显著收益。

核心价值：

• 将隐性经验显性化，降低团队知识迁移成本
• 通过模块化设计，提升技能复用性与组合性
• 利用渐进式披露机制，大幅降低上下文Token消耗（实测降低60%-80%）
• 与Rules、MCP、Memory等机制协同，构建完整的AI能力体系

适用场景：

• 流程固定、规范明确、需重复执行的专业任务（如文档处理、代码审查、业务分析）
• 需要封装复杂决策逻辑与多步骤操作的场景
• 团队知识沉淀与跨协作场景

在CodeBuddy中，你可以通过导入与自定义技能，将团队的最佳实践与业务固化为可复用的技能包，从而大幅提升研发效率与协作一致性。

最后建议：开发和使用Agent Skills是一个持续迭代的过程，建议从简单场景入手，逐步积累经验，并根据实际使用情况不断优化技能设计与实现。记住：好的Skill不是一次性写出来的，而是用出来的。