5分钟AI，每天搞懂一个知识点(16) - Agent Skill

做一个有温度和有干货的技术分享作者 —— Qborfy

今天我们来学习 Agent Skill

Agent Skill 是一个可复用的知识包，它是 Anthropic 在 Claude 在内部使用的规范，由于其具备实用性，因此扩展成大部分 AI 代码 Agent 通用标准，它主要是基于文件系统的可重用资源，为 Claude 提供特定领域的专业知识：工作流程、上下文和最佳实践，可将通用代理转变为专家。与提示词（针对一次性任务的对话级指令）不同的地方是 Skill 按需加载模式，无需在多个对话中重复提供相同的指导。当 AI Agent 识别到你的任务与某个 Skill 描述相匹配时，它会自动按需加载并运用该 Skill 中的知识来帮助你，而无需你每次都重新解释整个工作流程。

通俗来讲，Skill 就像为 Agent 准备的一份份专门的“工作说明书”或“操作手册”。例如，你可以创建一个“代码审查”Skill，里面写明了团队审查代码的标准流程、注意事项和常用话术。之后，你只需对 AI Agent 说“请审查这段代码”，它就会自动调用这份说明书，像一位受过专门训练的专家一样为你服务。

是什么

核心价值：它将重复性的、复杂的工作流程（如代码审查、文档生成、数据清洗）标准化和自动化，让 AI Agent 从“通才”变成处理特定任务的“专家”，确保输出结果每次都高质量、一致。

组成部分：

my-skill/
├── SKILL.md # 核心文件：定义技能
├── scripts/
│ └── process.py # 可执行的辅助脚本
└── references/
└── guide.md # 参考文档和其他资源存放

• SKILL.md： 基础描述，里面有包含：
  • Metadata 元数据：始终加载在对话内，YAML 格式的前置元数据提供发现信息
  • Instructions 指令：触发时加载主体内容包含程序性知识：工作流程、最佳实践和指导原则
• scripts 和 references： 属于 skill 的绑定资料
  • scripts：脚本代码
  • references：参考资料，例如数据库模式、API 文档、模板或示例。

核心原理

官方解析流程图

用一个“审查这段代码“的例子来解释 Skill 运行流程：

图解说明：

1. 触发阶段：你提出一个任务，AI Agent 会将其与所有 Skill 的“描述”字段进行匹配。
2. 加载阶段：匹配成功后，AI Agent 不会一次性读取所有信息，而是先加载核心指令（SKILL.md），这是一种高效的“渐进式加载”。
3. 执行阶段：AI Agent 按照说明书中的步骤工作，必要时会调用 scripts/目录下的 Python 或其他脚本完成具体操作（如运行一个代码分析工具），而不仅仅是生成文本。
4. 输出阶段：最终 AI Agent 会交付一个符合预设标准的高质量结果。

怎么做

Claude 官方给出建议,好的 Skill 描述应简洁明了、结构清晰，并经过实际应用测试，主要由以下几点原则：

• 简洁是关键
• 设定适当的自由度，把 AI Agent 想象成一个探索路径的机器人，可以指定一定方向，但是不要限制死走哪条路
• 完整的测试，需要在对应 AI 模型进行完整测试

案例 1：智能代码审查 Skill

这是一个非常实用的场景，可以为团队建立统一的代码质量标准。

技能目标：当 AI Agent 接收到“请审查此代码”的指令时，自动激活并执行一套预设的审查清单。

Skill 实现要点：

• SKILL.md的描述：

---
name: code-review-helper
description: "针对Python与JavaScript代码进行审查，重点检查安全反模式、性能瓶颈和代码风格一致性。当用户提出'代码审查'、'review'或'check'时触发。"
---
# 智能代码审查

## 功能概述
本Skill为Claude Code提供自动化代码审查能力，当用户提出代码审查相关请求时自动激活。基于智能代码分析技术，结合传统静态分析工具与AI语义理解，实现对Python和JavaScript代码的全面审查[1,5](@ref)。

## 触发条件
- **主要触发词**: "代码审查"、"review this code"、"check code"、"analyze code"
- **支持语言**: Python, JavaScript/TypeScript
- **自动检测**: 当用户提交代码片段并包含审查请求时自动激活

xxxxxxxx


## Python审查命令

pylint {file_path} --output-format=json
flake8 {file_path} --config=.flake8


## JavaScript审查命令

eslint {file_path} --format=json

• scripts/code_review.py

#!/usr/bin/env python3
"""
代码审查自动化脚本
支持Python和JavaScript代码的自动审查
"""
xxx

最终文件目录如下：

code-review-helper/
├── SKILL.md
├── scripts/
│   └── code_review.py

最终把文件放入对应 AI Agent 的 Skill 目录下即可。

使用工作流和反馈循环

把复杂的逻辑拆分一个个步骤工作流，参考如下：

## PDF表单填写流程
复制此清单并在完成后勾选项目：

任务进度：
- [ ] 第1步：分析表单（运行analyze_form.py）
- [ ] 第2步：创建字段映射（编辑fields.json）
- [ ] 第3步：验证映射（运行validate_fields.py）
- [ ] 第4步：填写表单（运行fill_form.py）
- [ ] 第5步：验证输出（运行verify_output.py）

结合反馈循环从而提升输出质量：运行验证器 → 修复错误 → 重复，具体如下：

## 内容审查流程

1. 按照STYLE_GUIDE.md中的指南撰写内容
2. 对照检查清单进行审查：
   - 检查术语一致性
   - 确认示例符合标准格式
   - 确认所有必需部分均已包含
3. 如发现问题：
   - 标注每个问题并注明具体部分参考
   - 修改内容
   - 再次审查检查清单
4. 仅当所有要求均满足时继续
5. 最终确定并保存文档

总结

1. 它不是“超级提示词”：Skill 和单纯的提示词关键区别在于脚本执行能力。Skill 能让 Claude“动手”运行代码（如：执行一个 Python 脚本处理数据），而不仅仅是“动口”生成代码建议。
2. 触发取决于“描述”：一个 Skill 能否被激活，90%取决于SKILL.md文件顶部 YAML Frontmatter 中的description字段。描述必须清晰地说明“做什么”和“何时触发”。
3. 三种技能位置，作用不同：
   • 个人技能 (~/.claude/skills/)：对所有项目有效，适合通用工具（如通用文件处理）。
   • 项目技能 (./.claude/skills/)：仅针对当前项目，可纳入 Git 管理，适合团队规范（如项目特定的组件生成）。
   • 插件技能：通过插件安装，功能通常更强大、更专业。
4. 避免“技能肥胖症”：一个 Skill 应只做一件事并把它做好。不要把“从登录到注销”的整个流程塞进一个 Skill。应拆分为“用户注册”、“密码重置”等多个小技能，Claude 可以自动组合使用。

与 MCP 的区别

• MCP：
  • 是基于规则的，需要人工编写规则
  • 不支持脚本执行
  • 不支持反馈循环
  • 不支持自动化测试
• Agent Skill：
  • 是基于文件的，不需要人工编写规则
  • 支持脚本执行
  • 支持反馈循环
  • 支持自动化测试

在 Anthropic 官方解释中，MCP 是连接大模型与世界的桥梁，而 Agent Skill 是大模型操作的世界的手。

参考资料

• Claude Skill 官方文档
• Clade Skill 最佳实战

赏

谢谢你请我吃糖果

支付宝

微信

• 本文作者： Qborfy
• 本文链接： https://www.qborfy.com/ailearn/daily/16.html
• 版权声明： 本博客所有文章除特别声明外，均采用 MIT 许可协议。转载请注明出处！