Agent Skills 开发指南信息图封面

图 1：Agent Skills 开发指南信息图封面 - 6 字段规范、3 级加载、5 步评估闭环

你在用 AI agent 干活时，多半撞过这堵墙：模型本身很强，但一碰到你的真实业务就掉链子。

它不知道你公司的 API 怎么鉴权，不知道你那套 CSV 报表要按哪个列做聚合，也不知道某个第三方 SDK 在 v3 之后有个反向兼容的坑。

把 prompt 塞满？换一个项目就全废了。写一个 system prompt 模板？换一个 client 又得重粘一遍。

Agent Skills 想解决的就是这件事。

它既不是框架，也不是 SaaS，而是一个轻量、开放的格式规范 - 把过程性知识和项目特有的 context 打包成一个文件夹。任何兼容的 client 都能发现、披露、按需激活。

这篇文章把官方文档站（agentskills.io）和参考实现仓库 skills-ref 的源码通读了一遍，整理成一份开发指南，覆盖格式规范、开发实战、评估迭代三块。所有数字、字段、约束都来自 specification.mdx 和 skills-ref 源码，文档没写的特性这里也不会出现。

1. Skills 到底是什么：一句话定位

先把概念说清楚，免得和别的名词混淆。

Agent Skills 是一种文件夹格式：一个目录，里面放一份 SKILL.md（必需）加上任意可选的 scripts/、references/、assets/。SKILL.md 用 YAML frontmatter 描述元数据，用 Markdown 写指令。

它解决的核心问题是 README 里那句话：agent 越来越强，但做真实工作时缺少必要 context。Skills 不去增强模型能力，而是把这三类东西打包成可移植、可版本化、按需加载的资产：

领域专长：法律评审、数据分析流水线、演示文稿格式等专门知识可复现工作流：把多步任务变成一致、可审计的流程跨产品复用：一次构建，任意兼容 client 都能用

仓库许可证是 Apache 2.0（代码）/ CC-BY-4.0（文档），由 Anthropic 发起，现在作为开放标准维护。

需要划清的边界：仓库不收录社区 skill 目录（CONTRIBUTING.md 明确说明），只维护格式规范和参考实现。skills-ref 这个 Python 参考库源码里也写明了仅供演示，非生产用途。

2. 渐进式披露：整个设计的灵魂

理解 Skills 的关键不是记住字段名，而是理解渐进式披露（Progressive Disclosure）这个三阶段模型。后面所有的约束、最佳实践、运行时行为，都是从这里推导出来的。

渐进式披露三阶段示意图

图 2：渐进式披露三阶段 - Catalog → Instructions → Resources 的加载时机和 token 成本递增

层级	加载内容	时机	Token 成本
Catalog 目录	name description	会话启动时	约 50-100 tokens/skill
Instructions 指令	完整 SKILL.md 正文	skill 被激活时	推荐控制在 5000 tokens 内
Resources 资源	scripts/references/assets 中的文件	指令引用时按需读取	视内容而定

这个分层带来的直接后果是：装 20 个 skill 不会预付 20 套指令的 token。会话启动时，agent 只看到所有 skill 的 name description 加起来约一两千 token；只有被激活的那个，才会把完整 SKILL.md 读进 context；只有指令里点名要读的 references 文件，才会真的去打开。

这反过来给开发者定了三条硬规矩：

description 独自承担触发责任（第一层只看它）SKILL.md 正文要克制（一旦激活整篇进 context，建议 500 行 / 5000 token 以内）大段资料移到外部文件（按需引用，而不是全塞进 SKILL.md）

记住这三条，后面所有为什么这么写都能对上号。

3. 格式规范：从目录到字段的全约束

目录结构

一个 skill 长这样：

代码语言：markdown

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skill-name/├── SKILL.md# 必需：元数据 指令├── scripts/# 可选：可执行代码├── references/ # 可选：参考文档├── assets/ # 可选：模板、资源└── ... # 任意额外文件/目录

SKILL.md 必须叫这个名字（skills-ref 的 find_skill_md 优先匹配大写，也接受小写 skill.md）。其他目录是约定，不是强制。

SKILL.md 的组成

YAML frontmatter Markdown 正文。frontmatter 用 --- 包裹，闭合 --- 之后 trim 出来的就是正文。

代码语言：markdown

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---name: pdf-processingdescription: >Extracts text and tables from PDF files, fills PDF forms, andmerges multiple PDFs. Use when working with PDF documents orwhen the user mentions PDFs, forms, or document extraction.license: Apache-2.0compatibility: Requires Python 3.10 and the pdfplumber package.metadata:author: someoneversion: "1.0"allowed-tools: Read Write Bash---# PDF Processing这里是指令正文……

Frontmatter 字段约束表

下面这张表是 specification.mdx 原表的整理，每个数字都在 skills-ref/src/skills_ref/validator.py 里有对应常量：

字段	必需	约束
name	是	最长 64 字符；只能小写字母/数字/连字符；不能以连字符开头或结尾；不能连续连字符；必须与父目录名一致
description	是	最长 1024 字符，非空。描述 skill 做什么、何时使用
license	否	许可证名或指向打包的 license 文件
compatibility	否	最长 500 字符，环境要求说明
metadata	否	任意键值对，键名建议加前缀避免冲突
allowed-tools	否	空格分隔的预批准工具串（实验性，实现差异可能很大）

源码里能直接对上的几个常量：MAX_SKILL_NAME_LENGTH = 64、MAX_DESCRIPTION_LENGTH = 1024、MAX_COMPATIBILITY_LENGTH = 500，允许的字段集合是 {"name", "description", "license", "allowed-tools", "metadata", "compatibility"}。

name 校验细节

name 的校验比看上去严：

做 NFKC 归一化不能大写不能首尾连字符不能出现 -- 连续连字符字符只能是 isalnum() 或 -必须等于父目录名

spec 文档说unicode 小写字母数字，但 skills-ref 的源码用的是 Python 的 c.isalnum()，实际允许 unicode 字母（这是 i18n 的友好实现）。

合法与非法的例子（spec 原文）：

✅ 合法：pdf-processing、data-analysis、code-review❌ 非法：PDF-Processing（大写）、-pdf（首连字符）、pdf--processing（连续连字符）

description 写法对比

description 是触发 skill 的唯一信号，所以 spec 专门给了好坏对比：

好的 description 同时覆盖做什么和何时触发，差的那种只说和 X 有关，agent 没法判断该不该激活。description 优化的完整方法论放在第 7 节展开。

正文（Body）

正文格式不限。spec 推荐的章节有：分步指令、输入输出示例、常见边界情况。

关键提示 - agent 一旦激活，会把整个 SKILL.md 读进 context。所以主 SKILL.md 建议控制在 500 行内、5000 token 内，详细资料移到独立文件按需引用。

文件引用

用相对路径从 skill 根目录引用：

代码语言：markdown

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See [the reference guide](references/REFERENCE.md) for details.Run: scripts/extract.py

建议引用深度保持一层，别搞深层嵌套链。

用 skills-ref 做验证

官方参考实现 skills-ref 提供三个 CLI 命令，是开发期最常用的工具：

代码语言：bash

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# 校验 frontmatter 合法性和命名约定skills-ref validate ./my-skill# 输出 skill 属性的 JSONskills-ref read-properties ./my-skill# 生成两个 skill 的 <available_skills> XML（给 prompt 用）skills-ref to-prompt ./skill-a ./skill-b

三个命令都支持传 skill 目录或直接传 SKILL.md 文件路径，内部用 _is_skill_md_file 判断后取 parent。

也有 Python API：

代码语言：python

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from pathlib import Pathfrom skills_ref import validate, read_properties, to_prompt# 返回错误列表，空列表 = 合法problems = validate(Path("my-skill"))# 返回 SkillProperties dataclassprops = read_properties(Path("my-skill"))# 生成 <available_skills> XML，注入到 system prompt 用prompt = to_prompt([Path("skill-a"), Path("skill-b")])

注意 to_prompt 会用 html.escape 转义 name/description，location 用 find_skill_md(skill_dir) 解析后的真实路径。

4. 从零开发一个 skill

光讲规范太抽象，走一遍真实工程场景。假设要做这么个 skill：帮 agent 处理我们公司内部的一个 Markdown 文档库，按特定规则生成 API 文档。

第一步：先真实地完成一次任务

best-practices.mdx 反复在讲一件事 - 从真实专长出发，而不是让 LLM 空想。

典型的坑：打开 Claude，让它帮我写一个 API 文档生成的 skill。

得到的结果大概率是一堆模糊的通用流程 - 妥善处理错误、遵循认证最佳实践 - 而不是你公司真正需要的 API 模式、边界情况、项目约定。

正确的姿势是两种之一：

从实操任务提取：自己手动跑一遍真实的文档生成任务，记录奏效的步骤、做的纠正、输入输出格式、提供的项目特有 context从已有项目制品合成：内部文档、runbook、style guide、API 规范、schema、code review 评论、issue 跟踪、版本历史 patch、真实失败案例

关键：要的是项目特有材料，不是通用参考文献。

第二步：搭目录结构

代码语言：markdown

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api-doc-generator/├── SKILL.md├── scripts/│ └── validate_links.py├── references/│ ├── api-conventions.md│ └── error-codes.md└── assets/└── endpoint-template.md

第三步：写 frontmatter

代码语言：yaml

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---name: api-doc-generatordescription: >Generate API reference docs from our internal Markdown doc repository.Use this skill when the user wants to produce, update, or audit APIendpoint documentation — including when they paste a raw route handler,share a docs/ path, or mention "API doc" without specifying the format.license: Apache-2.0compatibility: Requires Python 3.10 . Runs validate_links.py with `uv run`.metadata:author: platform-teamsource-version: "2026.06"allowed-tools: Read Write Bash---

description 这里踩了几个点：祈使语气（Use this skill when...）、列具体触发场景、覆盖用户没直接点名关键词的情况（"without specifying the format"）。这几条都是 optimizing-descriptions.mdx 的原则，第 7 节会展开。

第四步：写正文

正文里塞 high-value 的内容，不塞大路货。best-practices 的判断法很直接：每段内容都问自己一遍 - 没有这条指令，agent 会搞错吗？答不会，删。

代码语言：markdown

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# API Doc Generator## 流程1. 读取目标路由处理器源文件，抽取路由路径、HTTP 方法、参数、返回类型2. 套用 assets/endpoint-template.md 的结构生成初稿3. 跑 `uv run scripts/validate_links.py <生成的文件>`，必须全部通过4. 对照 references/api-conventions.md 检查命名是否符合内部约定## Gotchas- **响应包装层**：所有成功响应都被 `ResponseWrapper` 包了一层 `{code, data, msg}`，文档里必须显示包装后的结构，不是 handler 直接 return 的对象- **deprecated 路由**：仓库里标了 `@deprecated` 的路由**不要**生成新文档，而是在已有文档顶部加一段迁移指引，指向替代路由- **错误码**：handler 抛的异常类对应到 references/error-codes.md 里的标准码，别用异常类的字符串名当 error code## 何时读哪个 reference- 路径参数命名拿不准 → 读 references/api-conventions.md 第 2 节- API 返回非 200 → 读 references/error-codes.md 找对应码

注意几个细节：

流程是显式 checklist，不是散文描述Gotchas 段塞的是项目特有的、违反合理假设的事实，不是记得写注释这种废话何时读哪个 reference 给了精确的条件触发，而不是泛泛的 see references/ for details

后面会看到，这几个细节分别对应了 best-practices 里高价值指令模式的不同套路。

第五步：跑 validate

代码语言：bash

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skills-ref validate ./api-doc-generator

没有报错就过。这一步只检查 frontmatter 合法性，覆盖不到内容质量 - 内容质量要靠第 8、9 节的评估循环。

5. 最佳实践的核心原则

best-practices.mdx 是整个文档站里密度最高的一篇，把开发期最容易踩的坑都拆开了。这里挑 4 条最核心的讲。

从真实专长出发

这条已经在第 4 节走过一遍，不重复。要点是：项目特有材料而不是通用参考资料。

用真实执行来迭代

初稿几乎都要改。best-practices 的诊断信号很具体 - 读 agent 执行 trace，不只看最终输出。

agent 浪费时间的常见原因有三类：

指令太模糊，要试好几种方法才找对指令对当前任务不适用，但 agent 还是机械执行选项太多没默认值，agent 在选项之间反复横跳

每发现一次纠正，就把纠正加进 SKILL.md（通常进 Gotchas 段）。这是 skill 进化的主要方式。

花好 context 预算

skill 一旦激活，整个 SKILL.md 进入 context window，和对话历史、system context、其他激活的 skill 抢注意力。所以加内容不是无脑加，每加一段都要算账。

加 agent 缺的，省 agent 知道的

聚焦 agent 不知道的：项目约定、领域流程、不明显边界、特定工具/API。不需要解释 PDF 是什么、HTTP 怎么工作。

设计连贯单元

像设计函数：一个 skill 封装一个连贯、可组合的工作单元。

太窄 → 一个任务要加载多个 skill，开销 指令冲突太宽 → 难精确激活

spec 给的例子：查数据库 格式化结果是一个连贯单元；再加数据库管理就太宽。

中等详细度

过度全面的 skill 反而帮倒忙 - agent 难提取相关部分，可能被不适用的指令带偏。简洁分步 可运行示例胜过详尽文档。

用渐进式披露组织大型 skill

SKILL.md < 500 行 / 5000 token，只放每次都要用的核心指令。详细资料移 references/。

关键细节：告诉 agent 何时加载哪个文件。best-practices 里反复出现的一组对比 -

前者是条件触发，后者是甩锅。

校准控制力

把指令精度匹配到任务脆弱性

场景	策略
多种方法都行、任务容许变化	给 agent 自由，讲清 why 比死板规定有效
操作脆弱、一致性重要、必须按特定顺序	死板规定，写死步骤

给默认，别给菜单

多工具/多方法可行时，挑一个默认 简短提替代。别列等价选项让 agent 选。

偏好流程，而非声明

skill 应教 agent 如何处理一类问题，而不是为某个具体实例产出什么。

具体细节可以有：输出模板、绝不输出 PII 这类约束、工具特定指令。但方法要可泛化。

6. 高价值指令模式：六种好用的套路

best-practices.mdx 列了六种高价值指令模式。注意它的提醒 - 不是每个 skill 都要全用，按需挑。

高价值指令模式速查图

图 3：六种高价值指令模式速查 - Gotchas/模板/checklist/验证循环/Plan-Validate-Execute/打包脚本

Gotchas 段（陷阱清单）

不少 skill 里价值最高的就是这一段。它装的是违反合理假设的环境特有事实，不是通用建议 - 是 agent 不被告诉就会犯的具体错误的纠正。

放在 SKILL.md 里，让 agent 在遇到情境前就看到。迭代信号：你纠正 agent 一次，就把纠正加进 gotchas。

代码语言：markdown

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## Gotchas- 这个 API 在凌晨 2-4 点（UTC）有计划维护窗口，会返回 503。重试 3 次仍失败就提示用户改时间- v3 SDK 之后，`getUser(id)` 不再接受数字 ID，必须传字符串。遇到数字 ID 要先 toString()

输出格式模板

需要特定输出格式时给模板，比散文描述可靠 - agent 对具体结构模式匹配很好。

短模板内联在 SKILL.md；长模板或仅特定情形需要的，存 assets/ 按需引用。

以 API endpoint 文档模板为例，结构大致这样：

代码语言：markdown

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### {METHOD} {path}{一句话描述}#### 参数| 名称 | 类型 | 必填 | 说明 ||------|------|------|------|| id | int| 是 | 资源 ID |#### 响应{ "code": 0, "data": {...}, "msg": "ok" }

占位符（{METHOD}、{path}、{一句话描述}）保留在模板里，agent 套用时直接替换。

多步工作流 checklist

显式 checklist 帮 agent 跟踪进度、防跳步，尤其步骤有依赖或验证门时。第 4 节的 api-doc-generator 示例里就用到了。

验证循环

让 agent 在继续前验证自己的工作：do work → 跑 validator（脚本 / 参考 checklist / 自检）→ 修 → 重复直到通过。

参考文档也可以充当 "validator" - 比如让 agent 对照 references/api-conventions.md 自检。

Plan-Validate-Execute

批量或破坏性操作专用：先让 agent 在结构化格式里出中间计划 → 对照 source of truth 验证 → 才执行。

关键成分是第 3 步：一个对照真源的验证脚本，错误信息要够具体让 agent 自我纠正。这一步决定整个模式是真能拦住事故，还是只是仪式感。

打包可复用脚本

迭代时对比执行 trace，如果发现 agent 每次都独立重发明同一段逻辑（建图、解析特定格式、验证输出）→ 这是信号：写一次测试过的脚本，打包进 scripts/。

7. Description 优化：让 skill 被正确触发

description 是触发 skill 的唯一信号，写得好不好直接决定 skill 会不会被用起来。optimizing-descriptions.mdx 给了一套完整的方法论。

description 优化循环图

图 4：description 优化循环 - Train/Validation split → 评估 → 识别失败 → 修 description → 再评估

触发机制的真相

会话启动只加载 name description，任务匹配 description 才会读完整 SKILL.md。description 独自承担触发责任。

但有个容易被忽略的细节：agent 通常只对超出它自身能力的任务才查 skill。

读这个 PDF 这种一步任务，可能不会触发 PDF skill，即便 description 完美匹配。涉及陌生 API、领域流程、罕见格式的任务，才是 description 写得好能产生差异的地方。

写好 description 的四条原则

用祈使语气：Use this skill when... 而非 This skill does...。agent 在决定是否行动，告诉它何时行动聚焦用户意图，非实现：描述用户想达成什么，不是 skill 内部机制倾向 "pushy"：明确列出适用 context，包括用户没直接点名的情形（even if they don't explicitly mention 'CSV' or 'analysis.'）保持简洁：几句到一小段。硬上限 1024 字符

触发 eval 设计

光有原则不够，要有可测量的 eval。需要一套 query 集 - 真实用户 prompt，标注是否应触发。约 20 条起步：8-10 条该触发 8-10 条不该触发。

should-trigger 的变化轴：措辞（正式 / 随意 / 有错别字）、显式度（直接点名领域 vs 描述需求不点名）、详细度、复杂度。

最有价值的 should-trigger 是：skill 能帮但单看 query 不明显的。

最有价值的 should-not-trigger 是 near-miss：共享关键词/概念但实际要的不同的。

CSV skill 的强负例对比：

❌ 弱负例：Write a fibonacci function（太明显无关）✅ 强负例：I need to update the formulas in my Excel budget spreadsheet（共享 "spreadsheet" 关键词，但要 Excel 编辑，非 CSV 分析）

真实性提示：真实 prompt 含路径、个人 context、具体细节、随意语言、缩写、错别字。别造得太干净。

测试触发的工程做法

每条 query 用 agent 跑，观察是否调用 skill。模型非确定性 → 每条跑多次（3 次是合理起步），算触发率。

阈值用 0.5：

should-trigger 触发率 > 0.5 算过should-not-trigger < 0.5 算过

20 query × 3 次 = 60 次调用，必须脚本化，手跑会疯。

防 overfitting：train / validation split

Train 约 60%：用来识别失败、指导改进Validation 约 40%：搁置，只查改进是否泛化两集都按比例混正负例

只用 train 的失败指导修改，无论手改还是让 LLM 提议。validation 是最终裁判。

优化循环

按这个顺序走：

在 train validation 上评估当前 description在 train 上识别失败修 description：should-trigger 失败 → 太窄，拓宽范围 / 加 contextshould-not-trigger 假触发 → 太宽，加特异性 / 划清边界别加失败 query 的具体关键词（那是 overfit），找它代表的一般类别几轮卡住 → 试结构性不同思路，而非渐进微调检查不超 1024 字符（优化中容易膨胀）重复 1-3 直到 train 全过或停止改进按 validation 通过率选最优迭代（最优未必是最后一个，早期可能更泛化）

经验值：5 轮通常够。anthropics/skills 仓库里的 skill-creator skill 能自动化这个循环。

改造前后对比

optimizing-descriptions.mdx 给的官方示例：

代码语言：yaml

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# Beforedescription: Process CSV files.# Afterdescription: >Analyze CSV and tabular data files — compute summary statistics,add derived columns, generate charts, and clean messy data. Use thisskill when the user has a CSV, TSV, or Excel file and wants toexplore, transform, or visualize the data, even if they don'texplicitly mention "CSV" or "analysis."

改造后覆盖了：做什么（多个具体动作）、何时触发（明确的文件类型 意图）、pushy 表述（"even if they don't explicitly mention"）。

8. 输出质量评估：用 eval 量化 skill 的价值

description 优化解决是否被激活的问题，这一节解决激活后输出好不好。evaluating-skills.mdx 给了一套完整的质量评估方法论。

测试用例三要素

prompt：真实用户消息expected_output：人类可读的成功描述（不是确切字符串，是描述）input files（可选）

存 evals/evals.json。

写好 prompt 的提示：

从 2-3 个起步，别过度投入变化措辞、详细度、正式度覆盖边界（畸形输入、异常请求、指令歧义）用真实 context（路径、列名、个人背景）

with / without 对比模式

每个用例跑两次：with skill vs without skill（或旧版本），得基线。

工作区结构（每个完整循环一个 iteration-N/，每个用例有 with_skill/ 和 without_skill/ 子目录，含 outputs/、timing.json、grading.json，汇总到 benchmark.json）。

每轮从干净 context 开始 - 有 subagent 能力的用 subagent（天然隔离），没有就用独立 session。

捕获 timing：记录 token 与时长。skill 大幅提质量但 token 翻倍，和既好又省，是完全不同的权衡，要分开判断。

写 assertion

先看首轮输出再写 assertion - 往往不知道好长什么样，直到看过。

好 assertion 的标准：可程序验证、具体可观察、可计数。

弱 assertion 的两种典型：太模糊（输出是好的）、太脆（要求确切短语）。

非一切都需要 assertion - 风格、视觉、感觉对这种难以分解成 pass/fail，留人工 review。

评分（Grading）

每条 assertion 对实际输出评 PASS/FAIL 具体证据（引用 / 参考输出，不是只说意见）。

最简：把输出 assertion 给 LLM 评。可代码验证的（合法 JSON、行数、文件存在）用脚本 - 机械检查脚本比 LLM 判断更可靠。

两条评分原则：

PASS 必须有具体证据，不给 benefit of the doubt。有 "Summary" 标题但只有一句模糊话 → FAIL（标签在，实质不在）同时复查 assertion 本身：太易（总过）/ 太难（总不过）/ 不可验证 → 都要修

盲比较作为补充：两版本输出给 LLM judge 不标来源，自定 rubric 打整体质量分。

benchmark.json 汇总

代码语言：json

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{"run_summary": {"with_skill":{ "pass_rate": {"mean": 0.83, "stddev": 0.06} },"without_skill": { "pass_rate": {"mean": 0.33, "stddev": 0.10} },"delta": { "pass_rate": 0.50, "time_seconds": 13.0, "tokens": 1700 }}}

delta 告诉你 skill 的代价（更多时间/token）和收益（更高 pass rate）。这两条放一起看才完整。

四种分析模式

拿到结果后按这四类排查：

删 / 换两配置都总过的 assertion - 不反映 skill 价值查两配置都总不过的 - assertion 坏 / 用例太难 / 检查错对象重点研究 with 过 without 不过的 - skill 在哪增值、为什么结果跨 run 不一致 → 高 stddev → 可能 eval flaky 或指令歧义，加示例 / 具体指导

别忘了查时间/token 异常值，读执行 transcript 找瓶颈。

人工 review

人工捕捉 assertion 没覆盖的问题。每用例存 feedback.json，要具体可执行 - 缺轴标签是好反馈，看起来差是无用反馈。

迭代循环

三个信号源：

失败 assertion（具体缺口）人工反馈（更广质量问题）执行 transcript（why 出错）

把三者 当前 SKILL.md 给 LLM 提议修改，原则四条：

从反馈泛化（skill 用于很多 prompt，不只测试用例）保持精简（更少更好的指令常胜过详尽规则）解释 why（reasoning-based > rigid directives）打包重复工作（每次都重发明 → 进 scripts/）

循环：给信号 SKILL.md → LLM 提议 → 人审应用 → 新 iteration → 评分 → 人审 → 重复。满意 / 反馈持续空 / 停止改进时停。

9. 脚本工程实践：让脚本配得上 agent

skill 里经常会带脚本。using-scripts.mdx 把脚本使用分成了三档：一次性命令、引用 scripts、自包含脚本 - 外加一节专门讲为 agentic 使用设计的硬性要求。

一次性命令：能用现成的就别造

现有包直接做你需要时，在 SKILL.md 直接引用，无需 scripts/。多个生态有运行时自动解析依赖的工具：

工具	生态	备注
uvx	Python (uv)	缓存激进，重复跑近即时；需单独装
pipx	Python	成熟替代；OS 包管理器可用性更广
npx	npm	随 Node.js；下载运行缓存；pkg@version 锁版本
bunx	Bun	npx 替代；仅 Bun 环境
deno run	Deno	npm:/jsr: specifier；权限 flag 必需
go run	Go	内置于 go；@version/@latest

一次性命令的工程提示：

锁版本（npx [email protected]）让行为随时间稳定在 SKILL.md 声明前置条件（如 需 Node.js 18 ），运行时级用 compatibility frontmatter复杂命令移进 scripts/，测试过的脚本更可靠

引用 scripts

相对路径从 skill 根目录。在 SKILL.md 列出可用 scripts，然后在工作流里指示 agent 运行 - 别让 agent 自己猜有哪些脚本可用。

自包含脚本：内联依赖声明

不想强迫用户预装依赖的话，用自包含脚本，把依赖声明内联进文件本身：

语言	内联依赖机制	运行
Python	PEP 723（# /// 块内 TOML）	uv run script.py（推荐）/ pipx run
Deno	npm:/jsr: import	deno run
Bun	import 路径锁版本，无 node_modules 时自动装	bun run
Ruby	bundler/inline 的 gemfile do	ruby script.rb

Python 的 PEP 723 长这样：

代码语言：python

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# /// script# requires-python = ">=3.10"# dependencies = [# "requests>=2.31",# "rich>=13",# ]# ///import requestsfrom rich import print# 脚本正文……

用 uv run script.py 跑，uv 会按 # /// 块声明临时建环境、装依赖、执行，零配置。

为 agentic 使用设计脚本：硬性要求

这一节是 using-scripts.mdx 里最值钱的部分。agent 读 stdout/stderr 决定下一步，脚本的设计选择直接决定它是否好被 agent 用。

避免交互式提示（硬性要求）

agent 在非交互 shell 运行，无法应答 TTY、密码、确认。脚本里出现交互提示会无限挂起。所有输入走 flag / env / stdin。

代码语言：bash

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# ❌ 坏：脚本挂起等输入environment = input("Select environment: ")# ✅ 好：缺失就给具体错误# Error: --env is required. Options: development, staging, production.# Usage: deploy.py --env ENV [--dry-run]

用 --help 记录用法

agent 了解脚本接口的主要方式就是 --help。它要含：简述、flags、示例。保持简洁 - 输出会进 context。

写有用错误信息

agent 收到错误，信息直接塑造下一次尝试。不透明的 Error: invalid input 浪费一轮。

好错误信息要说三件事：出了什么错、期望什么、该试什么。

用结构化输出

偏好 JSON / CSV / TSV 而非自由文本。可被 agent 和标准工具（jq/cut/awk）消费，便于管道组合。

数据与诊断分离：结构化数据 → stdout；进度 / 警告 / 诊断 → stderr。这样 agent 解析 stdout 拿干净数据，需要调试时再看 stderr。

其他几条

幂等性：agent 可能重试，create if not exists 比 create and fail on duplicate 安全输入约束：用 enum / 闭集拒歧义输入dry-run 支持：破坏性操作给 --dry-run有意义的退出码：不同失败类型不同码，记进 --help安全默认：破坏性操作要显式确认 flag可预测输出大小：许多 harness 会自动截断超阈值（10-30K 字符）的工具输出。大输出默认给摘要 / 合理上限，支持 --offset 翻页；或要求 --output flag 指定文件 / - 显式 opt-in stdout

10. 运行时怎么工作：开发者需要知道的部分

完整客户端实现指南在 adding-skills-support.mdx，那篇是给想给自家 agent 加 skills 支持的团队看的。作为 skill 开发者，不需要全部细节，但有几个点会影响你怎么写 skill，单独拿出来说一下。

运行时 5 步骨架图

图 5：运行时 5 步骨架 - 发现 → 解析 → 披露 → 激活 → 管理

运行时分 5 步骨架：发现（Discovery）→ 解析（Parsing）→ 披露（Disclosure）→ 激活（Activation）→ 管理（Management）。

发现：skills 放在哪里

客户端扫多个 scope（project 级、user 级，可选 org 级、内置）。每个 scope 内扫客户端专属目录 .agents/skills/ 跨客户端约定：

Scope	路径
Project	<project>/.<your-client>/skills/、<project>/.agents/skills/
User	~/.<your-client>/skills/、~/.agents/skills/

.agents/skills/ 是跨客户端共享的事实约定 - spec 不规定 skill 目录在哪，只规定里面装什么。

部分实现也扫 .claude/skills/（项目级 用户级）以兼容现有 skill。其他可能的位置：祖先目录到 git root（monorepo 用）、XDG、用户配置路径。

命名冲突的通用约定：项目级覆盖用户级。所以同一个 name，project 里的版本会赢过 user 里的版本。

信任考量：项目级 skill 来自当前仓库，可能不可信（刚 clone 的开源项目）。有些客户端会设信任门 - 只加载用户标记可信的项目级 skill。

解析：畸形 YAML 的容错

客户端解析 SKILL.md 时，常见的畸形是未加引号值含冒号。规范的做法是兜底：包引号或转 YAML block scalar 后重试。

宽松验证策略：警告但不阻塞加载 -

name 不匹配目录名 → warn 加载name 超 64 → warn 加载description 缺 / 空 → 跳过（披露必需）YAML 完全不可解析 → 跳过

所以你的 skill 即使有小毛病也能跑，但别指望靠这个偷懒 - 不同客户端容错程度不一样。

披露：catalog 是什么样子

客户端构建 skill 目录（name description 可选 location），结构化格式皆可。skills-ref 的 to_prompt 输出长这样：

代码语言：xml

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<available_skills><skill><name>pdf-processing</name><description>...</description><location>/home/user/.agents/skills/pdf-processing/SKILL.md</location></skill></available_skills>

每 skill 约 50-100 token。这就解释了第 2 节那张表里会话启动约 50-100 tokens/skill是怎么来的。

过滤行为：用户禁用 / 权限拒绝 / disable-model-invocation flag 的 skill 会从目录完全隐藏，而不是列出后在激活时阻塞。

无 skill 时：省略目录和行为指令，别显空 <available_skills/> - 会迷惑模型。

激活：两条路径

模型驱动激活（主流）：多数实现靠模型自身判断，不做 harness 侧关键词匹配。两种模式：

File-read 激活：模型用标准文件读工具读 catalog 给的 SKILL.md 路径。最简，模型有文件访问即可专用工具激活：注册 activate_skill 工具，吃 skill 名返回内容。模型不能直接读文件时必需，能读时也有用 - 可以控制返回内容（剥 / 留 frontmatter）、用结构化标签包内容、列 bundled 资源、强制权限、跟踪激活供分析

用户显式激活：用户应能直接激活 skill，不等模型决定。最常见形式是 slash 命令或 mention 语法（/skill-name、$skill-name），harness 拦截、查表、注入。

管理：context 压缩是个隐藏陷阱

这一步对开发者最重要的一点是 - 防 context 压缩伤 skill。

agent 截断 / 摘要旧消息时，应该豁免 skill 内容。skill 指令是持久行为指导，会话中途丢失会无声降级 - 模型继续操作但没了专门指令，无任何可见错误。

常见做法：把 skill 工具输出标 protected 让剪枝算法跳过；用结构化标签识别并在压缩时保留。

这就解释了为什么 SKILL.md 要克制 - 越长越容易在边缘 case 被压缩算法误伤。

其他两条管理要点：

去重激活：跟踪当前会话已激活的 skill，重复激活时跳过重注入子 agent 委托（高级，部分客户端支持）：skill 不注入主对话，而在独立子 agent 会话跑，子 agent 收指令、执行、返回摘要。适合 workflow 复杂到值得专一会话的 skill

11. 把开发、评估、迭代串起来

回头看一下，一个成熟 skill 的生命周期其实是三个嵌套的循环：

触发循环（description）

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设计 description → 跑触发 eval（20 query × 3 次）→ 用 train 失败指导修改 → 用 validation 选最优迭代

质量循环（SKILL.md 正文 scripts）

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跑 with/without eval → 失败 assertion 人工反馈 执行 transcript→ 给 LLM 提议修改 → 人审应用 → 新 iteration → 评分

实战循环（真实任务）

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对真实任务跑 → 读执行 trace → 纠正 → 加进 gotchas 或调整流程

三个循环不是线性的，会相互喂信号。

比如 description 触发率上不去，可能是正文太长被压缩；质量循环里某条 assertion 总不过，可能是流程缺一步；实战里反复纠正同一类错误，那就是 gotchas 该补条目了。

把这三个循环跑顺，skill 才会越用越准。

总结

最后给几条写作时反复用到的判断标准，做个收尾：

关于格式 - 记住三个数字：64 / 1024 / 500（name / description / compatibility 的字符上限），以及 SKILL.md 的 500 行 / 5000 token 软上限。这些数字背后都是渐进式披露的 token 经济学。

关于内容 - 每段都问一遍没有这条 agent 会搞错吗。从真实专长出发，不从 LLM 空想出发。Gotchas 段几乎总是高价值区。

关于评估 - 没有 eval 的 skill 是盲盒。description 用触发率 eval，正文用 with/without 对比 eval，真实任务用执行 trace。三套信号缺一不可。

关于生态 - Agent Skills 的 spec 还在演进，CONTRIBUTING.md 写明的原则是：加东西易、删东西难；每个新特性都给所有实现者增加复杂度；存疑时宁缺勿滥。所以读官方文档永远是第一手资料 - 这篇文章里的所有数字和约束，都建议对照 agentskills.io 上的 specification.mdx 复核一遍，特别是当你看到本文的日期（2026-06-30）之后又有更新时。

写 skill 这件事，本质上是把你脑子里那些没法言传的隐性经验，一条条翻译成 agent 能照着执行的显性指令。工具链现成、规范开放，剩下的就是反复打磨了。

好啦，谢谢你观看我的文章，如果喜欢可以点赞转发给需要的朋友，我们下一期再见！敬请期待！