在AI的背景下，"skill"是什么，您如何为您的工作流程构建一个？

Question

Accepted Answer

一个**skill**为AI agent打包一个可复用的、按需执行的工作流：针对重复性任务的**说明**（何时执行及如何执行），加上agent仅在任务相关时才加载的**可选脚本或资源**。这就是每次都重新解释一个过程和只教一次之间的区别。

## skill是什么

```text
SKILL = a self-contained folder the agent can pull in on demand:
  SKILL.md   → metadata + instructions (the TRIGGER + the STEPS)
  scripts/   → optional helper scripts the agent runs (e.g. a linter, a generator)
  resources/ → optional templates, examples, reference files
→ loaded ONLY when relevant → keeps the base context small, the workflow repeatable
```

The payoff是**渐进式披露**：agent从简短描述中知道skill*存在*，仅在出现匹配任务时才拉入完整说明和脚本——这样数十个skill就不会使每次对话臃肿。

## 构建一个

A skill有三个部分：**触发器**（何时）、**步骤**（如何）和任何**辅助脚本**（工具）。保持专注和可组合性——做好一件事，而不是大杂烩。

```markdown
---
name: changelog-entry
description: Add a CHANGELOG entry. Use when finishing a user-facing change.
---
# Add a changelog entry

## Steps
1. Read the latest commits since the last release tag.
2. Categorize each as Added / Changed / Fixed.
3. Prepend a dated section to CHANGELOG.md under [Unreleased].
4. Run `scripts/validate.sh` to check the format.
```

`description`是**触发器**——它告诉agent何时使用这个skill。编号列表是**步骤**，`validate.sh`是一个**辅助脚本**，强制执行正确性，使agent无需从头推理格式。因为skill小而专用，它能与其他skill很好地组合（例如，一个独立的"release" skill可以调用它）。

## 为什么这很重要

Skills将agent从一个您需要不断重新指导的通用助手转变为一个了解*您的*重复过程的助手。通过将触发器、步骤和脚本打包成专注的、可组合的单元，仅在需要时加载，您可以一次编码机构知识并可靠地重复使用——在重复性任务上获得一致的结果，无需重新解释，也无需为每个请求支付每个工作流的上下文成本。