Skills使用方法

Skills

Skills 是模块化的、自包含的能力包，通过提供专门的知识、工作流和工具来扩展 AI Agent 的能力。它们就像是针对特定领域或任务的“入职指南”，将通用的 AI Agent 转变为具备专业程序性知识的专家。

Skills 能提供什么

• 专业工作流：针对特定领域的自动多步骤程序。
• 工具集成：处理特定文件格式或 API 的指令。
• 领域专业知识：公司特定的知识、架构和业务逻辑。
• 打包资源：用于复杂和重复任务的脚本、参考资料和资产。

Skills 的结构

每个 Skill 由一个必需的 SKILL.md 文件和可选的打包资源组成。Skill 应建立在工作区的/skills/ 目录下。

SKILL.md(必需)

这是 Skill 的核心定义文件。

元数据 (YAML Frontmatter):name 和 description 决定了 AI 何时会使用这个 Skill。描述需具体说明 Skill 的功能和使用场景。

示例：

• name：pdf-editor

• description：This skill should be used when users ask to modify, rotate, or extract text from PDF

• allowed-tools：# 可选，指定允许使用的工具

• disable：false # 可选，是否禁用

  PDF Editor

  To rotate a PDF...

打包资源 (可选)

• Scripts (scripts/)

用于需要确定性可靠性或被重复重写的任务的可执行代码。

用途：当代码被重复重写或需要高可靠性时。

示例：scripts/rotate_pdf.py 用于 PDF 旋转

• References (references/)

旨在根据需要加载到上下文中以辅助 AI 思考的文档和参考资料。

用途：数据库架构、API 文档、领域知识、公司政策等。

优势：保持 SKILL.md 精简，仅在 AI 确定需要时才加载。

• Assets (assets/)

不打算加载到上下文中，而是用于 AI 生成的输出中的文件。

用途：品牌资产、PPT 模板、HTML/React 样板代码等。

渐进式披露设计原则

Skills 使用三级加载系统来高效管理上下文：

1. 元数据 (Metadata)：始终在上下文中 (~100 词)。
2. Skill 主体 (SKILL.md body)：当 Skill 被触发时加载 (<5k 词)。
3. 打包资源 (Bundled resources)：按需由 AI 加载 (无限制)。

创建 Skill 的流程

1. 理解需求：明确 Skill 的使用场景和触发条件。
2. 规划资源：分析是否需要脚本、参考文档或资产模板。
3. 创建目录：在/skills/ 下创建新的 Skill 目录。
4. 编写 SKILL.md： 填写 YAML 元数据。 编写 Markdown 指令。使用指令性语言（如 "To accomplish X, do Y"）。 引用打包的资源。

最佳实践

具体明确的描述：在 description 中清楚地说明 Skill 何时应该被使用。

指令性语言：在 SKILL.md 中使用动词开头的指令，而不是第二人称。

按需加载：将长篇文档放入 references/，避免 SKILL.md 过于臃肿。

避免重复：信息应存在于 SKILL.md 或引用文件中，不要两处都有。

Skill管理

CodeBuddy 在设置页面中提供了可视化的界面来帮助你管理 Skills。

在设置管理页面中，你可以：

集中管理：查看和管理当前项目（Project Skills）和用户级别（User Skills）的所有 Skills。

导入 Skill：点击右上角的“导入 Skill”按钮，可以导入你从网络上获取的 Skills。