Agent Skills:AI Agent 能力扩展开放规范完全指南
posts posts 2026-04-02T17:49:04+08:00Agent Skills 是 Anthropic 主导的 AI Agent 能力扩展开放规范。内容覆盖 Skill 格式、工作原理、渐进式披露机制,以及创建、评估和部署生产级 Skill 的完整流程。技术笔记AI Agent, Anthropic, Skill 扩展, 开放规范, 渐进式披露Agent Skills:AI Agent 能力扩展开放规范完全指南
Agent Skills 解决的是工具数量增长后上下文被挤占、同一能力跨平台重写两个问题。它把"启动时全量加载工具描述"改成"按需发现并激活",Agent 启动时只承担元数据开销,未命中的 Skill 始终只占约 100 token。
学习目标
读完应该能回答这些问题:
- Agent Skills(智能体技能)解决的是哪类工具调用问题?什么时候不该用它?
- 怎么写一个符合规范的
SKILL.md,frontmatter(前置元数据)每个字段管什么? - 从零开始做一个带指令、脚本和参考资料的 Skill,需要走哪些步骤?
- discovery(发现)、activation(激活)和 progressive disclosure(渐进式披露)三个阶段是怎么串起来的?
- 在自己团队的 Agent 系统里集成 Skill 支持,要实现哪些接口?
- 团队引入 Skill 时,按什么顺序试错成本最低?
目录
- 一、为什么需要 Agent Skills
- 二、Skill 格式规范
- 三、Skill 工作原理
- 四、快速入门
- 五、skills-ref 参考库
- 六、高级用法与实践建议
- 七、开发扩展
- 八、使用场景与适用边界
- 九、FAQ
- 十、采用建议与总结
一、为什么需要 Agent Skills
Agent Skills 解决的是工具数量增长后上下文被挤占、同一能力跨平台重写两个问题。它把"启动时全量加载工具描述"改成"按需发现并激活",Agent 启动时只承担元数据开销,未命中的 Skill 始终只占约 100 token。
官网地址:https://agentskills.io 规范文档:https://agentskills.io/specification
1.1 传统工具调用的三个痛点
传统架构要求 Agent 在启动时把所有可用工具的描述加载进上下文。工具数量少时开销可控,但增长到几十个时会出现三个问题:
- 能力膨胀:Agent 启动时加载的工具描述随工具数量线性增长,每个工具描述通常占用 200-500 token(令牌)
- 上下文污染:与当前任务无关的工具描述占据上下文窗口,挤压了实际任务可用的空间
- 跨平台困难:不同 Agent 实现(Claude Code、Copilot Chat、Codex 等)各自定义工具格式,同一个能力要为每个平台重写一遍
1.2 Agent Skills 的解决思路
Agent Skills 把"能力"从启动时加载的工具描述,拆成三个阶段按需加载:
| 阶段 | 加载内容 | 触发时机 | 典型 token 开销 |
|---|---|---|---|
| 元数据 | name + description | Agent 启动时 | 每个 Skill 约 100 token |
| 指令 | SKILL.md body | 用户请求匹配 description 时 | 500-2000 token |
| 资源 | scripts/、references/、assets/ | 执行指令过程中需要时 | 按实际使用量 |
启动时只承担元数据开销,未激活的 Skill 不会把指令和资源塞进上下文。工具数量增长时,启动开销只与 Skill 总数的元数据线性相关,激活开销只与命中 Skill 数量相关,两者就此解耦。
1.3 项目生态与兼容实现
整个生态由规范文档、参考实现、官方示例库和兼容 Agent 实现四部分组成:
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Agent Skills 生态 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ Specification │ │ Official Repository │ │
│ │ (规范定义) │ │ agentskills/agentskills│ │
│ │ agentskills.io │ │ (16.3k Stars) │ │
│ └────────┬────────┘ └────────────┬────────────┘ │
│ │ │ │
│ ▼ ▼ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ skills-ref │ │ Example Skills │ │
│ │ (Python SDK) │ │ anthropics/skills │ │
│ │ 验证/读取/转换 │ │ (108.9k Stars) │ │
│ └────────┬────────┘ └────────────┬────────────┘ │
│ │ │ │
│ ▼ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 兼容的 Agent 实现 │ │
│ │ Claude Code │ Claude.ai │ OpenAI Codex │ │ │
│ │ VS Code Copilot │ 其他兼容实现 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘1.4 技术规格
下表数据采集于 2026-03-28,下文 Stars 数均以此为准:
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 规范版本 | v1.0 |
| 主仓库 Stars | 16,306 |
| 示例库 Stars | 108,862 |
| Forks | 959(主仓库)/ 12,170(示例库) |
| 贡献者 | 35 人(主仓库) |
| 最新提交 | 2026-03-28 |
| 许可证 | Apache-2.0 |
| 主要语言 | Python 99.1%, Shell 0.9% |
二、Skill 格式规范
2.1 目录结构
一个 Skill 就是一个文件夹,至少包含一个 SKILL.md 文件:
skill-name/
├── SKILL.md # 必需:元数据 + 指令
├── scripts/ # 可选:可执行脚本
├── references/ # 可选:参考资料文档
├── assets/ # 可选:静态资源(模板、图片、数据文件)
└── ... # 任意其他文件或目录命名约束:
- Skill 目录名必须与
SKILL.md中的name字段完全一致 - 只能包含小写字母(a-z)、数字(0-9)和连字符(-)
- 不能以连字符开头或结尾
- 不能包含连续两个连字符(
--)
命名约束有两层考虑:目录名要直接作为文件系统路径,全小写加连字符可以避免 macOS/Windows 大小写敏感差异;name 字段会被 Agent 用作唯一标识,禁止连续连字符可以防止与 --flag 形式的命令行参数混淆。
2.2 SKILL.md 格式
SKILL.md 采用 YAML frontmatter(前置元数据)加 Markdown body(正文)的混合格式。frontmatter 可被标准 YAML 解析器(PyYAML、ruamel.yaml 等)直接读取,Agent 在 discovery 阶段只解析 frontmatter 就能拿到元数据,不必扫整个 body;Markdown body 可以直接作为指令喂给 LLM,不需要二次转换。
---
name: pdf-processing
description: 提取 PDF 文本和表格、填写表单、合并文件。当处理 PDF 文档或用户提到 PDF、表单、文档提取时使用。
license: Apache-2.0
compatibility: 需要 Python 3.10+ 和 pdfplumber 库
metadata:
author: example-org
version: "1.0"
allowed-tools: Bash(python:*) Read
---
# PDF 处理 Skill
[你的指令内容...]2.3 Frontmatter 字段详解
| 字段 | 必需 | 约束条件 |
|---|---|---|
name | 是 | 最多 64 字符,仅小写字母、数字、连字符 |
description | 是 | 最多 1024 字符,描述 Skill 功能和激活时机 |
license | 否 | 许可证名称或对打包许可证文件的引用 |
compatibility | 否 | 最多 500 字符,说明环境要求 |
metadata | 否 | 任意键值对,用于额外元数据 |
allowed-tools | 否 | 空格分隔的预批准工具列表(实验性) |
name 限 64 字符,是为了在 discovery 阶段做索引时控制单条记录大小;description 限 1024 字符,因为它会在启动时全量加载进上下文,过长反而吃掉渐进式披露省下来的空间;compatibility 限 500 字符,它只在激活后才会被读取,但仍要避免被当作指令注入。
name 字段规则
# 合法示例
name: pdf-processing
name: data-analysis
name: code-review
# 非法示例
name: PDF-Processing # 不能大写
name: -pdf # 不能以连字符开头
name: pdf--processing # 不能有连续连字符description 字段实践建议
# 优秀描述:包含功能 + 激活时机 + 关键词
description: 提取 PDF 文本和表格、填写表单、合并多个 PDF。当处理 PDF 文档、填写表单或文档提取时使用。
# 差劲描述:信息不足
description: Helps with PDFs.2.4 Body 内容
Markdown body 包含 Agent 激活 Skill 时执行的指令,没有格式限制。建议包含以下部分:
- 逐步指令:清晰的操作步骤
- 输入输出示例:具体的使用案例
- 边界情况处理:错误处理和特殊情况
## 使用步骤
1. 安装依赖:`pip install pdfplumber`
2. 使用 `pdfplumber.extract_text()` 提取文本
3. 使用 `pdfplumber.extract_tables()` 提取表格
## 示例
**输入**:`path/to/document.pdf`
**输出**:`{"text": "...", "tables": [...]}`
## 注意事项
- 扫描版 PDF 需要先 OCR
- 加密 PDF 需要先解密三、Skill 工作原理
Skill 的运行可以拆成三个相对独立的机制:discovery 负责建索引、activation 负责匹配并加载指令、progressive disclosure 负责按需加载资源。三者触发时机不同、token 开销不同、失败时的影响面也不同。
3.1 渐进式披露
Agent Skills 用 progressive disclosure(渐进式披露)控制上下文开销:把内容分成三个阶段按需加载。
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 渐进式披露流程 │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 阶段 1:元数据(每个 Skill 约 100 tokens) │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ name + description │ │
│ │ 启动时加载,用于快速匹配和过滤 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ 阶段 2:指令(推荐 < 5000 tokens) │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ SKILL.md body │ │
│ │ 激活时加载,完整执行指令 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ 阶段 3:资源(按需加载) │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ scripts/、references/、assets/ │ │
│ │ 仅当执行到相关部分时才加载 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘三个阶段的边界是"什么时候读、读多少"。阶段 1 是固定开销,与任务无关;阶段 2 是命中开销,只与激活的 Skill 数相关;阶段 3 是执行开销,只与实际用到的资源相关。做 token 预算时可以分别估这三层,某一层出问题也能单独定位。
3.2 Discovery 机制
当 Agent 启动时,会执行 discovery(发现)阶段:
- 扫描 Skill 目录:默认扫描
.agents/skills/ - 读取元数据:仅读取
name和description字段 - 构建索引:将所有 Skill 的元数据加入可用 Skill 列表
- 等待激活:仅保存索引,不加载完整内容
# 默认 Skill 目录结构
project/
├── .agents/
│ └── skills/ # 默认扫描此目录
│ ├── roll-dice/
│ │ └── SKILL.md
│ ├── pdf-processing/
│ │ └── SKILL.md
│ └── ...discovery 阶段只读 frontmatter,不解析 body,单 Skill 开销因此能压到约 100 token。如果 discovery 阶段失败(比如 SKILL.md 缺失或 frontmatter 解析错误),该 Skill 不会进入索引,后续 activation 阶段也不会命中它。
3.3 Activation 机制
当用户请求触发某个 Skill 时,进入 activation(激活)阶段:
- 匹配判断:Agent 将用户请求与所有 Skill 的
description匹配 - 加载指令:将匹配的 Skill 的完整
SKILL.md加载到上下文 - 执行指令:Agent 按照指令执行任务
- 按需加载资源:执行过程中需要时,再加载
scripts/、references/等
activation 阶段会把整个 SKILL.md body 读进上下文,body 长度直接决定单次激活的 token 开销。规范推荐 body 控制在 5000 token 以内,超过这个值时把详细参考拆到 references/,让 body 只保留执行路径。
3.4 任务流案例:一次完整的 Skill 调用
以 VS Code + GitHub Copilot 为例,假设 .agents/skills/ 下有 10 个 Skill。用户在 Copilot Chat 中输入 Roll a d20,调用过程分三步:
阶段 1:启动时的 discovery(一次性开销)
Agent 启动时扫描 .agents/skills/,读取 10 个 Skill 的 name + description。假设每个 Skill 的元数据约 100 token,这一阶段固定消耗约 1000 token,与后续任务无关。
阶段 2:用户请求触发 activation
用户输入 Roll a d20 后,Agent 把请求与 10 个 Skill 的 description 做匹配。roll-dice 的 description 中包含 “roll dice”、“d20” 等关键词,匹配命中。Agent 加载 roll-dice/SKILL.md 的完整 body,这部分约 500 token。
阶段 3:执行指令,按需加载资源
roll-dice 的指令是执行 echo $((RANDOM % 20 + 1)),不需要加载 scripts/ 或 references/。如果换成 pdf-processing,Agent 会在执行到"调用 pdfplumber.extract_text()“时才加载 scripts/extract_text.py——指令中明确引用了某个文件,Agent 才会把该文件内容读入上下文。
token 消耗对比
| 加载方式 | 启动时 | 用户请求时 | 资源加载时 | 总计 |
|---|---|---|---|---|
| 传统工具调用(10 个工具) | 约 5000 token | 0 | 0 | 约 5000 token |
| Agent Skills(10 个 Skill,激活 1 个) | 约 1000 token | 约 500 token | 按需 | 约 1500 token 起 |
传统工具调用在启动时就把 10 个工具的完整描述塞进上下文;Agent Skills 只在用户请求匹配到具体 Skill 时才加载它的指令,未命中的 9 个 Skill 始终只占用元数据开销。Skill 数量增长到 50 个时,传统方式启动时就要消耗约 25000 token,Agent Skills 仍只消耗约 5000 token 的元数据开销。
# 1. 用户在 Copilot Chat 中输入
/Roll a d20
# 2. Copilot 发现 roll-dice skill 的 description 匹配
"Roll dice using a random number generator..."
# 3. 激活 Skill,加载完整 SKILL.md(约 500 token)
# 4. 执行技能指令
# Agent 执行:echo $((RANDOM % 20 + 1))
# 返回:15四、快速入门
4.1 环境准备
前置条件:
- VS Code
- GitHub Copilot 扩展(或其他兼容 Agent)
安装命令:
# 克隆 skills-ref 库
git clone https://github.com/agentskills/agentskills.git
cd agentskills/skills-ref
# 使用 uv 安装(推荐)
uv pip install skills-ref
# 或使用 pip
pip install skills-ref4.2 创建第一个 Skill
目标:创建一个投骰子的 Skill
步骤 1:创建 Skill 目录
mkdir -p .agents/skills/roll-dice步骤 2:编写 SKILL.md
---
name: roll-dice
description: 使用随机数生成器投骰子。当被问到投骰子(d6、d20 等)、
roll dice 或生成随机骰子点数时使用。
---
# 投骰子指令
## 使用方法
投掷任意面数的骰子,使用以下命令生成 1 到指定面数之间的随机数:
### Bash(Linux/macOS)
```bash
echo $((RANDOM % <sides> + 1))
```
### PowerShell(Windows)
```powershell
Get-Random -Minimum 1 -Maximum (<sides> + 1)
```
## 参数说明
- `<sides>`:骰子的面数
- d6:`<sides>` = 6
- d20:`<sides>` = 20
- d100:`<sides>` = 100
## 示例
**请求**:"Roll a d20"
**命令**:`echo $((RANDOM % 20 + 1))`
**结果**:返回 1-20 之间的随机整数4.3 验证 Skill
# 使用 skills-ref 验证 Skill 格式
skills-ref validate .agents/skills/roll-dice如果验证失败,常见原因包括:name 字段包含大写字母或下划线、description 超过 1024 字符、SKILL.md 缺少必需字段。根据错误提示修正后重新验证。
4.4 在 Agent 中使用
- 打开 VS Code,进入 Copilot Chat
- 选择 Agent 模式
- 输入
/skills确认 Skill 已注册 - 输入 “Roll a d20”
- Agent 自动激活
roll-diceSkill 并执行
五、skills-ref 参考库
5.1 简介
skills-ref 是 Agent Skills 官方提供的 Python 参考库,提供:
- Skill 验证:检查 SKILL.md 格式是否符合规范
- 属性读取:提取 Skill 的 frontmatter 字段
- Prompt 生成:将 Skill 转换为适合 LLM 的 prompt(提示词)格式
GitHub:https://github.com/agentskills/agentskills/tree/main/skills-ref
5.2 CLI 命令
# 验证 Skill 格式
skills-ref validate ./my-skill
# 读取 Skill 属性
skills-ref read-properties ./my-skill
# 生成 prompt
skills-ref to-prompt ./my-skill5.3 API 设计模式说明
skills-ref 的 CLI 命令对应三类内部操作:验证、属性读取和 prompt 生成。如果需要在 Python 代码中调用这些能力,建议直接查阅 skills-ref 官方文档 确认当前的 API 签名,包的导入路径和函数签名可能随版本变化。
从 CLI 命令推断,Python API 大致遵循以下设计模式:
| CLI 命令 | 对应的内部职责 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
validate | 检查 SKILL.md 格式 | Skill 目录路径 | 验证结果(是否通过 + 错误列表) |
read-properties | 解析 frontmatter | Skill 目录路径 | 包含 name、description 等字段的对象 |
to-prompt | 拼装 LLM 可用的 prompt | Skill 目录路径 | 格式化的 prompt 字符串 |
实际函数名、参数和返回类型以官方文档为准。在生产环境使用时,建议先用 skills-ref validate 等 CLI 命令做集成,等 API 稳定后再迁移到 Python 调用。
六、高级用法与实践建议
6.1 脚本集成
Skill 可以包含可执行脚本。脚本要做到:
- 自包含,或者在注释里写清依赖怎么装
- 报错信息能直接指向失败原因,包含失败文件、行号和具体参数
- 对缺文件、缺参数、缺依赖这类常见边界情况给出可读的提示
目录结构:
git-analysis/
├── SKILL.md
└── scripts/
└── analyze.py # 可执行的分析脚本SKILL.md 示例:
---
name: git-analysis
description: 分析 Git 仓库的提交历史、贡献者统计和代码变更。
---
## 使用分析脚本
运行 `scripts/analyze.py` 进行深度分析,输出 JSON 格式的统计结果:
```bash
python scripts/analyze.py --repo ./ --format json
```
脚本会返回包含 `total_commits`、`contributors`、`top_contributors` 字段的 JSON。输出格式(JSON):
{
"total_commits": 1234,
"contributors": 42,
"top_contributors": [
{"name": "alice", "commits": 320},
{"name": "bob", "commits": 215},
{"name": "carol", "commits": 180}
]
}6.2 参考资料分离
大型 Skill 应把详细参考文档分离到 references/ 目录。SKILL.md body 在激活时会被全量读入上下文,把 API 全文写进 body 会直接吃掉几千 token;references/ 只在指令显式引用时才加载,未引用的部分不占上下文。
pdf-processing/
├── SKILL.md
├── scripts/
│ ├── extract_text.py
│ └── extract_tables.py
└── references/
├── API_REFERENCE.md # 详细的 API 文档
├── FORMATS.md # 支持的 PDF 格式
└── EXAMPLES.md # 更多示例在 SKILL.md 中引用:
## 详细 API
请参阅 [API 参考文档](references/API_REFERENCE.md) 获取完整的函数签名。
## 示例
更多示例请查看 [示例集](references/EXAMPLES.md)。6.3 资源管理
assets/ 目录用于存储静态资源:
document-generator/
├── SKILL.md
└── assets/
├── templates/ # 文档模板
│ ├── report.md
│ └── memo.md
├── images/ # 示例图片
│ └── flowchart.png
└── data/ # 数据文件
└── config.json6.4 条件兼容性
使用 compatibility 字段声明环境要求:
---
name: docker-deployment
description: 自动化 Docker 容器部署。当需要构建镜像、部署容器或管理 Docker 环境时使用。
compatibility: 需要 Docker daemon 运行、docker 和 docker-compose 命令可用
---6.5 Skill 描述优化
description 是 Agent 决定是否激活 Skill 的唯一依据,写不好就会出现"该激活时不激活"或"不该激活时误激活”。三条经验:
把触发关键词写进去
# 包含多种触发方式
description: 提取 PDF 文本和表格、填写 PDF 表单、合并多个 PDF。
当用户提到 PDF、表单、文档提取、文本提取时激活。
# 缺少触发词
description: 提取文档内容。说清激活时机
# 清晰说明使用场景
description: 当需要创建符合公司品牌规范的文档(报告、备忘录、邮件)时使用。
包含公司徽标、配色方案、字体要求。
# 模糊不清
description: 帮助创建文档。控制长度,用主动语态
description 应控制在 1024 字符以内,用主动语态:
# 简洁主动
description: 验证 API 响应是否符合 OpenAPI 规范。当需要测试 API、
验证 JSON 响应或检查 REST 端点时使用。
# 冗长被动
description: 这个 Skill 可以被用来进行 API 相关的验证工作,
它将会检查输入的 JSON 数据是否...6.6 指令编写规范
保持 SKILL.md 在 500 行以内
# 精简指令(< 500 行)
## 核心功能
[2-3 句话概括]
## 使用方法
1. 步骤 1
2. 步骤 2
## 示例
[2-3 个典型案例]
## 注意事项
[关键边界情况]
# 冗长指令
[将详细参考全部写入 SKILL.md]分离详细参考文档
# SKILL.md - 仅保留摘要
## 功能
计算并验证国际标准书号(ISBN-10 和 ISBN-13)。
## 使用
1. 使用 `scripts/validate_isbn.py <isbn>`
2. 脚本返回验证结果
## 示例
- `python scripts/validate_isbn.py 0-306-40615-2` → 有效
## 详细参考
见 `references/isbn_standard.md`6.7 评估与迭代
评估维度:
| 维度 | 指标 | 评估方法 |
|---|---|---|
| 激活准确率 | 相关请求中 Skill 被正确激活的比例 | 日志分析 |
| 完成率 | 激活后任务成功完成的比例 | 用户反馈 |
| 上下文效率 | 平均使用的 token 数量 | 埋点统计 |
| 错误率 | 执行过程中的错误频率 | 监控告警 |
迭代流程:
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ 编写 │───▶│ 测试 │───▶│ 评估 │───▶│ 发布 │
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
初步实现 单元测试 A/B 测试 版本发布
集成测试 用户反馈 监控迭代七、开发扩展
7.1 创建兼容 Agent
开发 AI Agent 系统时,按以下步骤添加 Skill 支持:
步骤 1:实现 Discovery
import re
from pathlib import Path
from typing import Dict, List
def parse_frontmatter(content: str) -> Dict[str, str]:
"""从 SKILL.md 文本中解析 YAML frontmatter。
只做最简单的 key: value 提取,不处理多行字符串和嵌套结构。
生产环境建议改用 PyYAML 或 python-frontmatter 库。
"""
match = re.match(r"^---\n(.*?)\n---", content, re.DOTALL)
if not match:
return {}
frontmatter: Dict[str, str] = {}
for line in match.group(1).splitlines():
if ":" in line:
key, _, value = line.partition(":")
frontmatter[key.strip()] = value.strip()
return frontmatter
def discover_skills(skills_dir: Path) -> List[Dict[str, str]]:
"""扫描目录中的所有 Skill,返回元数据索引。
Args:
skills_dir: 存放 Skill 子目录的路径,通常是 .agents/skills/。
Returns:
包含 name、description、path 三项的字典列表。
"""
skills: List[Dict[str, str]] = []
for skill_path in skills_dir.iterdir():
if not skill_path.is_dir():
continue
skill_md = skill_path / "SKILL.md"
if not skill_md.exists():
continue
frontmatter = parse_frontmatter(skill_md.read_text(encoding="utf-8"))
skills.append({
"name": frontmatter.get("name", ""),
"description": frontmatter.get("description", ""),
"path": str(skill_path),
})
return skills步骤 2:实现 Activation
def activate_skill(skill_path: Path) -> str:
"""加载完整 SKILL.md 内容到上下文。"""
skill_md = skill_path / "SKILL.md"
return skill_md.read_text(encoding="utf-8")步骤 3:实现渐进式加载
def load_skill_resources(skill_path: Path, resource_path: str) -> str:
"""按需加载 Skill 内的脚本或参考文档。
Args:
skill_path: Skill 根目录。
resource_path: 相对于 Skill 根目录的文件路径,如 scripts/extract.py。
Returns:
文件文本内容;文件不存在时返回空字符串。
"""
full_path = skill_path / resource_path
if full_path.exists():
return full_path.read_text(encoding="utf-8")
return ""7.2 工具预批准机制
allowed-tools 字段允许 Skill 定义可使用的预批准工具:
---
name: git-workflow
description: 执行标准 Git 工作流程。用于提交代码、创建分支、合并请求等。
allowed-tools: Bash(git:*) Bash(gh:*) Read
---
# Git 工作流 Skill
## 创建分支并提交
1. 使用 `gh auth` 验证 GitHub CLI
2. 执行 `git checkout -b feature/new-feature`
3. 执行 `git add . && git commit -m "feat: add new feature"`7.3 Skill 市场集成
发布 Skill 到市场的标准流程:
- 创建独立仓库:
my-skill/格式 - 添加 LICENSE:明确许可证
- 编写 README:说明用途和使用方法
- 提交到市场:通过 GitHub PR 或社区提名
八、使用场景与适用边界
8.1 何时该把能力做成 Skill
满足以下任一条件时,把能力做成 Skill 比写进系统提示词更合适:
- 按需加载:不是每次对话都会用到,避免常驻上下文。例如 PDF 处理、Git 工作流、合同审查。
- 有明确触发关键词:description 能写出具体的激活条件,而非泛泛的"辅助开发"。
- 需要附带脚本或参考资料:Skill 的
scripts/、references/、assets/结构适合承载多文件资源。 - 跨项目复用:Skill 是独立文件夹,放进不同项目的
.agents/skills/就能直接用。 - 需要版本管理和团队共享:作为独立 Git 仓库或子模块,便于版本控制和分发。
8.2 何时直接写系统提示词更合适
满足以下任一条件时,写进系统提示词比做成 Skill 更合适:
- 全局基础行为:例如输出语言偏好、代码风格约束、回复格式要求,每次对话都要生效。
- 指令很短且无附带资源:几行就能说清,没有脚本和参考资料。
- 每次对话都会用到:做成 Skill 反而多一层 activation 开销。
- 项目特定的临时指令:只服务于当前项目,不需要复用。
8.3 典型场景示例
企业内部工具
场景:为团队创建统一的代码审查 Skill
---
name: enterprise-code-review
description: 按照公司安全规范进行代码审查。检查 SQL 注入、XSS、
敏感信息暴露等安全问题。当需要进行代码审查、
安全扫描或合规检查时激活。
compatibility: 需要 SonarQube CLI 和公司安全规则库
metadata:
team: security
tier: critical
---
# 企业代码审查 Skill
## 安全检查清单
- [ ] SQL 注入防护
- [ ] XSS 输出编码
- [ ] 敏感信息加密存储
- [ ] API 限流实现领域专家助手
场景:创建法律文档分析 Skill
---
name: contract-analysis
description: 分析商业合同条款,识别风险点。用于审阅采购合同、
服务协议、劳动合同等。当用户提到合同审查、
法律风险或条款分析时激活。
---
# 合同分析 Skill
## 风险识别
### 高风险条款
1. 无限责任条款
2. 竞业禁止过宽
3. 违约金不成比例
### 红旗标志
- "乙方自愿放弃一切诉讼权利"
- "甲方有权随时解除合同"自动化工作流
场景:CI/CD 流水线 Skill
---
name: ci-pipeline-debug
description: 诊断和修复 CI/CD 流水线问题。用于 GitHub Actions、
GitLab CI 或 Jenkins 构建失败排查。当构建失败、
流水线报错或部署问题时激活。
allowed-tools: Bash(git:*) Bash(docker:*) Read
---
# CI/CD 调试 Skill
## 诊断流程
1. 读取 `.github/workflows/*.yml`
2. 分析错误日志
3. 定位问题步骤
4. 提供修复建议九、FAQ
Q1:Skill 和普通的系统提示词有什么区别?
主要区别在于加载时机和复用方式:
| 特性 | 系统提示词 | Agent Skills |
|---|---|---|
| 加载时机 | 固定加载 | 按需激活 |
| 上下文影响 | 全局占用 | 局部加载 |
| 复用性 | 平台锁定 | 开放格式 |
| 版本管理 | 需修改代码 | 通过增删 Skill 文件管理 |
Q2:一个 Agent 可以同时激活多个 Skill 吗?
可以,但建议控制并发激活的 Skill 数量以优化上下文使用。通常:
- 简单任务:1 个 Skill
- 复杂任务:2-3 个相关 Skill
- 避免:5 个以上 Skill 同时激活(上下文膨胀)
Q3:Skill 的 token 开销是多少?
各阶段开销:
| 阶段 | 平均 token | 触发时机 |
|---|---|---|
| 元数据 | 约 100 | 每次启动 |
| 指令 | 500-2000 | 每次激活 |
| 资源 | 按需 | 执行中 |
Q4:如何处理 Skill 之间的冲突?
如果两个 Skill 的 description 都能匹配同一个请求,可以通过以下方式处理:
- 细化 description:在 description 中明确各自的使用范围,减少重叠
- 互斥标识:在 metadata 中添加
conflicts-with字段 - Agent 决策:让 Agent 根据上下文选择更合适的 Skill
Q5:可以使用哪些脚本语言?
取决于 Agent 实现。常见支持:
- Bash/PowerShell:系统命令
- Python:通用脚本
- JavaScript/Node:Web 相关任务
- Go:高性能工具
Q6:Skill 可以访问网络吗?
取决于具体实现和 compatibility 设置。
# 声明网络需求
compatibility: 需要互联网访问,用于调用外部 APIQ7:Skill 执行失败时如何排查?
常见排查路径:
- 验证格式:先运行
skills-ref validate ./my-skill确认 SKILL.md 格式正确 - 检查 description:确认 description 中包含足够的触发关键词
- 查看 Agent 日志:检查 Skill 是否被 discovery 阶段正确扫描到
- 测试脚本独立执行:如果 Skill 调用了
scripts/下的脚本,先在终端中独立运行该脚本,确认脚本本身没有问题 - 检查 compatibility:确认运行环境满足
compatibility字段声明的依赖
练习题
练习一:创建一个文件备份 Skill(入门)
目标:创建一个能在本地自动备份指定文件的 Skill。
步骤:
- 创建
.agents/skills/backup-file目录 - 编写
SKILL.md,包含name、description、license字段 - 在
scripts/下写备份脚本,接受源路径和目标路径两个参数 - 用
skills-ref validate验证格式 - 在 Agent 中测试激活
验收标准:
description中包含"备份文件"“增量备份"等触发关键词- 脚本能处理"文件不存在"“目标目录不存在"两种边界情况
- 激活后 Agent 能正确执行备份并记录备份时间
参考答案
SKILL.md 核心字段:
name: backup-file
description: 备份指定文件到目标目录,支持增量备份。
当用户提到备份文件、保存副本、同步文档时使用。
license: MIT评分要点:
name全小写、无连续连字符(1 分)description包含触发关键词(1 分)- 脚本处理"文件不存在"边界(1 分)
- 用
skills-ref validate验证通过(1 分) - Agent 激活测试能正确执行(1 分)
练习二:把团队高频操作用 Skill 封装(进阶)
选一个你的团队每周至少执行 3 次的操作用 Skill 封装:
- 发布前检查清单
- 数据库迁移脚本
- 日志排查快捷命令
完成以下任务:
- 写出这个操作的「触发关键词表」(
description字段用) - 判断哪些资源该放进
scripts/,哪些该放进references/ - 写一个 50 行以内的
SKILL.mdbody,只保留执行路径 - 找一个同事,让他不看
SKILL.md原文,只通过 Agent 对话来完成这个操作——记录他卡在哪一步
信号:如果同事卡在"不知道该说什么才能触发”,说明 description 缺少触发关键词;如果卡在"激活了但执行不对”,说明指令不够精确。
练习三:在已有 Agent 系统里评估 Skill 迁移收益(高阶)
如果你团队的 Agent 系统目前把所有工具描述在启动时全量加载,按以下步骤评估迁移到 Skill 的收益:
- 统计当前启动时加载的工具描述总 token 数
- 估算日常对话中实际命中的工具比例(例如 10 个工具里平均用 2 个)
- 按 Skill 渐进式披露的三阶段模型,计算迁移后的 token 节省量
- 列出迁移成本:需要改的几个接口、需要转换的几个工具描述
决策规则:如果启动时 token 开销超过 3000 且日常命中率低于 40%,迁移通常有正 ROI。
自测题
读完本文后,先自己想 30 秒再展开答案:
1. Skill 的 `name` 字段和目录名必须完全一致,这条规则解决了哪两个问题?
第一,目录名作为文件系统路径,全小写加连字符可以避免 macOS/Windows 大小写敏感差异导致的跨平台问题;第二,name 会被 Agent 用作唯一标识,禁止连续连字符(--)可以防止与命令行参数(如 --flag)混淆。
2. 渐进式披露的三阶段分别解决什么开销问题?
阶段 1(元数据)解决「启动开销」——Agent 启动时只扫 name + description,每个 Skill 约 100 token;阶段 2(指令)解决「命中开销」——只加载被用户请求匹配的 Skill 的完整 SKILL.md;阶段 3(资源)解决「执行开销」——只在指令显式引用时才读 scripts/、references/、assets/ 里的文件。
3. 什么时候该把能力做成 Skill,什么时候直接写进系统提示词?
做成 Skill:不是每次对话都用得到、有明确触发关键词、需要附带脚本或参考资料、需要跨项目复用、需要版本管理。写进系统提示词:全局基础行为(如输出语言偏好)、指令很短且无附带资源、每次对话都会用到、只服务于当前项目的临时指令。
4. `description` 字段写得好不好,直接影响什么指标?
直接影响「激活准确率」——相关请求中 Skill 被正确激活的比例。写得好:description 包含功能描述 + 触发时机 + 关键词,Agent 能准确匹配;写得差:只写"帮助处理文档"这种模糊描述,会导致该激活时不激活、不该激活时误激活。
5. 如果 `SKILL.md` 的 body 超过 5000 token,规范推荐怎么处理?
把详细参考文档拆到 references/ 目录,让 SKILL.md body 只保留执行路径和摘要。references/ 里的文件只在指令显式引用时才加载,未引用的部分不占上下文。body 控制在 5000 token 以内,激活时的上下文开销更可控。
Skill 快速参考卡
最小 SKILL.md
---
name: my-skill
description: 功能描述。触发时机。关键词。
license: MIT
compatibility: 需要 Python 3.10+
---
# 技能名
## 使用步骤
1. ...
## 示例
...渐进式披露:三阶段 token 开销
| 阶段 | 加载内容 | 典型 token |
|---|---|---|
| 元数据 | name + description | ~100 / Skill |
| 指令 | SKILL.md body | 500-2000 |
| 资源 | scripts/ / references/ | 按需 |
description 写作三问
- 功能:这个 Skill 能做什么?
- 时机:用户说什么会激活它?
- 关键词:哪些术语应该命中?
常见 discovery 失败原因
SKILL.md文件不存在- YAML frontmatter 格式错误(缺少
---或字段格式不对) name包含大写字母或非法字符
进阶路径
读完本文后,按以下顺序深入:
- 跑通一个官方 Skill:从 anthropics/skills 挑一个高频场景的 Skill 放进
.agents/skills/,确认你选用的 Agent 能正确 discovery 和 activation - 封装一个团队高频操作:识别团队内部重复执行 3 次/周以上的流程,按本文的 Skill 格式规范做成 Skill
- 接入 Skill 发现机制:如果团队现有 Agent 系统是全量加载工具描述,评估迁移到 Skill 渐进式披露的 ROI
- 读
skills-ref源码:理解validate、read-properties、to-prompt三个命令的内部实现,为团队定制 Skill 校验规则做准备 - 关注 Agent Skills 社区:Discord 社区 的
#show-and-tell频道有团队实践案例,规范版本更新会先在 Discord 公告
十、采用建议与总结
采用顺序
如果团队准备引入 Skill,建议按这个顺序推进,每步验证通过再进入下一步:
- 先跑通官方 Skill:从 anthropics/skills 挑 1-2 个高频场景的 Skill 放进
.agents/skills/,确认团队选用的 Agent(Claude Code、Copilot Chat、Codex 等)能正确 discovery 和 activation。这一步只验证机制可用,不写新 Skill。 - 再封装团队高频操作:识别团队内部重复执行的流程(发布前检查、数据库迁移、日志排查),先做 2-3 个高质量 Skill 作为模板,再让其他成员按模板补齐。
- 最后封装领域专家知识:安全合规、合同条款、领域规范这类需要专家参与的能力放到最后,采用"专家提供内容 + 工程师整理格式"的协作模式。
适用边界
Skill 适合承载按需加载、有明确触发词、需要附带脚本或参考资料、需要跨项目复用的能力;每次对话都要生效的全局基础行为、几行就能说清的指令、只服务于当前项目的临时指令,写进系统提示词更合适。详细判断标准见 8.1 和 8.2 节。
关键事实
- Agent Skills 把工具加载从"启动时全量塞进上下文"改成"按需激活",工具数量增长后上下文不会被无关描述挤占
- 渐进式披露分三阶段:启动时只读元数据,请求匹配时才加载指令,执行过程中按需读取
scripts/、references/、assets/ - 同一个 Skill 文件夹可以在 Claude Code、Copilot Chat、Codex 等兼容实现里直接用,不需要为每个平台重写
- 新增能力在
.agents/skills/下加文件夹即可,不用改 Agent 本身的代码
生态现状
- 官方库:agentskills/agentskills(16.3k Stars,数据采集于 2026-03-28,后续可能变化)
- 示例库:anthropics/skills(108.9k Stars,数据采集于 2026-03-28)
- 社区:Discord 服务器 + GitHub Discussions
- 文档:agentskills.io(Mintlify 托管)
参与贡献
# 克隆官方仓库
git clone https://github.com/agentskills/agentskills.git
# 创建新 Skill
cd skills-ref/skills/
mkdir my-new-skill
cd my-new-skill
touch SKILL.md
# 提交 PR
git checkout -b feature/my-new-skill
git add .
git commit -m "feat: add my-new-skill"
git push origin feature/my-new-skill相关链接
文档版本:2026-04-02 | 规范版本:v1.0 | 来源:agentskills/agentskills
资料口径说明
- 规范版本:本文基于 Agent Skills 开放规范 v1.0(2026-04-02)。规范可能随版本更新变化,实际开发时请参考最新版规范文档。
- 工具兼容性:文中提到的 Claude Code、Cursor、OpenClaw 等工具对 Skill 的支持方式可能随版本变化。实际使用时请参考各工具的官方文档。
- 目录结构:文中提到的
.agents/skills/目录为默认扫描路径,不同工具的默认路径可能不同。 - 代码示例:文中的 Python 代码示例为示意代码,实际实现可能需要根据具体需求调整。
- 适用范围:本文的 Skill 设计规范主要适用于支持 SKILL.md 的 AI IDE。其他 AI 工具可能需要不同的配置方式。
- 原文来源:本文基于 agentskills/agentskills 开源项目。如需引用,请注明项目链接。
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主要优化点:
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<details>格式(含5道题) ✅ - 确认"练习"章节已存在 ✅
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