Agent 正经历从 “被动应答” 到 “主动执行” 的跨越式进化，而 Skills 正是驱动这场变革的核心引擎。你是否也曾被 Agent 的 “规则无视”" 执行混乱 “和” 工具不会用 "等问题困扰？

本文将从概念解析、工作原理、实践方法到资源推荐，全方位拆解 Skills 这个让 Agent 变得可靠、可控、可复用的" 高级技能包 “，无论你是开发者还是普通用户，都能在这里找到让 Agent” 开窍 " 的实用指南。

一、认识 Skills：Agent 的 “专业技能秘籍”

“Skills” 概念最早由 Anthropic 公司提出，作为大模型 Claude 的能力扩展机制，如今已成为主流 Agent 开发工具和 IDE 支持的标准扩展规范。简单来说，Skills 就是为 Agent 量身打造的 “技能包”，它将完成特定任务所需的领域知识、操作流程、工具调用方式及最佳实践全部封装其中，让 AI 面对对应需求时，能像领域专家一样自主高效执行。

一个完整的 Skill 通常以文件夹形式存在，核心包含三大组件：

组件	核心作用
SKILL.md	用自然语言明确技能的使用场景、操作步骤、注意事项等上下文信息
Script 脚本	Agent 可直接执行的具体代码（如.py、.js 文件）
Reference 引用	支撑技能运行的参考文档、模板、关联文件等资源

如果把 Agent 比作具备潜力的大脑，Skills 就像是一套套可复用的 “武功秘籍”，让 Agent 从 “样样略懂” 的通才，升级为 “术业专攻” 的专家。

二、Skill 工作原理：智能加载与执行的底层逻辑

1. 沙盒环境与渐进式加载

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Skills 运行在独立的沙盒环境中，支持大模型访问文件系统和执行 bash 命令，Agent 通过命令行读取文件、执行脚本完成任务。为平衡效果与效率，Skill 采用三层分级加载机制：

加载级别	加载时机	Token 消耗	核心内容
L1：元数据	Agent 启动时	约 100 Token / 技能	YAML 格式的名称、描述（技能 “名片”）
L2：说明文档	技能被触发时	低于 5000 Token	SKILL.md 中的工作流程、操作指南、示例
L3：资源文件	按需加载	几乎无限制	可执行脚本、配置文件、API 文档等

这种 “按需取用” 的设计，既避免了上下文冗余，又能保证技能执行的深度。

2. 智能调用四步流程

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Agent 对 Skill 的调用过程，就像专业助理处理工作的全流程：

• 意图匹配：Agent 先解析用户需求，快速扫描所有 Skill 的元数据，找到最匹配的技能；
• 读取指南：加载匹配技能的 SKILL.md 文件，掌握详细执行步骤和注意事项；
• 按需执行：根据指南调用对应脚本、工具或参考资料，逐步推进任务；
• 反馈结果：完成任务后汇报成果，遇到问题时及时向用户询问。

三、Skills 与易混淆概念的核心区别

为了更清晰理解 Skills 的价值，我们通过 “厨房场景” 对比它与快捷指令（Command）、原子工具（MCP）的差异：

概念	类比场景	核心特点	适用场景
快捷指令（Command）	微波炉 “爆米花” 按钮	用户主动触发、固定单一功能	快速复用模板 Prompt
原子工具（MCP）	厨房中的刀具、烤箱	通用基础工具，需组合使用	链接外部系统获取信息
Skills	完整的 “法式焗蜗牛” 菜谱	模型自动匹配、集成流程与经验	复杂场景的端到端执行

此外，Skills 与规则（Rules）、Agent 智能体、记忆（Memory）也存在明显区别：

• 规则（Rules）：与项目强绑定，无动态适配能力，需手动维护；
• Agent 智能体：多搭配 Prompt 和工具使用，适用于专用型场景；
• 记忆（Memory）：从对话中提炼上下文，可手动迁移为规则或 Skills。

四、打造优质 Skills：从 “能用” 到 “好用” 的关键原则

1. 优质 Skill 的四大评判标准

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评判维度	优质 Skill 特征	劣质 Skill 特征
单一职责	专注解决一个具体问题（如仅做数据查询）	试图包揽多任务（查询 + 图表 + 邮件）
描述清晰度	自然语言表述，明确输入输出（如 “根据城市和日期查天气”）	术语堆砌、描述模糊（如 “数据处理工具”）
参数设计	参数精简、命名语义化，配示例说明	参数繁杂、命名混乱（如 arg1、p2）
可组合性	输出可作为其他 Skill 的输入，支持流程拼接	功能封闭，难以与其他技能联动

2. 编写优质 Skill 的五大技巧

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• 原子性设计：坚持 “一事一能”，让每个 Skill 成为可复用的 “积木”；
• 示例化说明：用具体输入输出示例替代复杂解释，降低模型理解成本；
• 结构化指令：明确角色定位（如 “资深市场分析师”）、拆分执行步骤、划定禁忌边界；
• 标准化接口：像设计 API 一样定义输入参数和输出格式（如固定 JSON/Markdown）；
• 迭代优化：记录使用中的 “坏案例”，持续补充规则和反例，让 Skill 不断进化。

五、热门 Skills 资源推荐

1. Claude 官方核心 Skills

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Skills 名称	核心功能	适用场景
algorithmic-art	用 p5.js 创建生成艺术	代码生成艺术作品、粒子系统
document-Skills 系列	处理 docx/pdf/pptx/xlsx 文件	文档创建、编辑、数据分析
frontend-design	开发高质量前端界面	Web 组件、页面设计（避免 AI 同质化）
mcp-builder	指导创建 MCP 服务器	Python/Node.js 环境的外部服务交互
Skills-creator	开发新的 Claude Skills	扩展 Agent 自定义能力
webapp-testing	Web 应用自动化测试	前端功能验证、UI 调试

2. 社区优质资源

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• 最佳实践集合：Awesome Claude Skills（GitHub 多个仓库）
• 技能分发市场：Skillsmp（支持中文）
• 文档转技能工具：Skills_Seekers（GitHub）
• 学术创作专用：claude-scientific-writer（GitHub）
• 设计类技能：ui-Skills、ui-ux-pro-max-Skills

六、TRAE 中快速使用 Skills：实操指南

TRAE 提供三种创建 Skill 的方式，满足不同使用场景：

1. 方式一：设置页面直接创建

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快捷键 Cmd+/Ctrl + 打开设置面板；

找到 “规则技能” 选项，点击 “创建”；

填写 Skill 名称、描述和核心指令（如 “git-committer：分析代码变更生成规范 commit 信息”）；

点击 “确认” 即可完成创建。

2. 方式二：解析 SKILL.md 文件

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在项目目录下新建.trae/Skills/xxx 文件夹；

放入包含 YAML 元数据的 SKILL.md 及相关脚本；

重启或刷新 Agent，系统自动识别加载。

3. 方式三：对话中直接创建

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利用 TRAE 内置的 Skills-creator 技能，直接用自然语言要求创建：例：“帮我创建一个 git 提交技能，先分析变更内容，再生成符合规范的 commit 信息”，Agent 会自动完成目录结构和文件编写。

4. Skill 使用示例

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加载技能后，用自然语言描述需求即可触发：

输入 "设计科技感登录页面"→触发 frontend-design 技能；

输入 "提取 PDF 中的所有表格"→触发 document-Skills/pdf 技能；

输入 "将技术文档转为飞书文档"→触发 feishu-doc-writing 技能。

5. 实践场景：Spec Coding 工作流搭建

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通过多角色 Skill 组合，实现从需求到代码的标准化交付：

角色 Skill	核心职责	交付物
requirement-analyst（需求分析师）	澄清模糊需求、定义边界	REQUIREMENT.md
system-architect（技术架构师）	技术选型、模块设计	DESIGN.md
task-planner（任务规划师）	拆解原子任务、规划顺序	TODO.md
spec-coder（规范执行者）	按文档编码、自我验证	高质量代码

搭配 feishu-doc-writing 技能实现协作闭环，用户通过飞书评论提建议，Agent 自动优化文档。

七、常见问题解答

1. 为什么我的 Skills 不生效？

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核心原因是元数据中的描述（Description）不够清晰。Agent 通过描述判断何时调用技能，建议用大白话明确 Skills（技能）用途和触发场景，避免模糊表述。

2. 大模型对 Skills 使用效果有影响吗？

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有影响但侧重不同：强大的模型能更精准匹配技能、规划执行顺序（策略层面）；而 Skill 本身决定任务执行的基础质量和稳定性（执行层面）。

3. Skills 有哪些不擅长的场景？

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• 高度创造性任务（如写诗、原创品牌设计）；
• 实时动态决策场景（如金融交易）；
• 简单知识问答或开放式闲聊。

4. 可以修改社区 Skills 适配自身需求吗？

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完全可以！大多数社区 Skill 支持 Fork 后二次开发，建议以通用技能为模板，根据业务需求调整逻辑和参数，助力生态共建。

八、结语：让 Agent 成为真正的 “行动派”

Skills 的出现，彻底改变了 Agent"只会说不会做" 的困境。它通过结构化封装领域知识、动态加载机制和可组合设计，让 AI 从 “对话助手” 进化为 “可信赖的执行者”。其核心价值不仅在于解决了规则失效、执行失控等实际痛点，更通过丰富的官方与社区资源，降低了普通用户的使用门槛。

未来，随着模型能力的提升和 Skill 生态的完善，跨领域、高复用的技能将不断涌现。不妨从今天开始，将你的专业经验封装成第一个 Skill，让 AI 成为延伸个人价值的强大助力，共同迎接高效协作的智能时代。

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