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从零开始Agent Skills:创建最佳实践指南

从零开始Agent Skills:创建最佳实践指南

热心网友 时间:2026-05-31
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第五章:Skill 创建最佳实践 谈到 Skill 的创建,许多人首先想到的是直接交给 AI 自动生成。然而实践证明,这种做法往往行不通。AI 生成的 Skill 通常内容空洞,看似面面俱到,实则缺乏实质指导价值。 5 1 从真实经验出发 ❌ 常见误区 不少人的第一反应是让 AI 直接生成一个 Sk

第五章:Skill 创建最佳实践

谈到 Skill 的创建,许多人首先想到的是直接交给 AI 自动生成。然而实践证明,这种做法往往行不通。AI 生成的 Skill 通常内容空洞,看似面面俱到,实则缺乏实质指导价值。

5.1 从真实经验出发

❌ 常见误区

不少人的第一反应是让 AI 直接生成一个 Skill,但这通常效果不好:

从零开始理解 Agent Skills:Skill 创建最佳实践

# ❌ 让 AI 凭空生成的 Skill 往往很空洞## 错误处理Handle errors appropriately. ← 太笼统,没有实际价值## 认证Follow best practices for authentication.← AI 什么都没说

✅ 正确方法

方法一:从实际工作中提取

  1. 在与 AI Agent 协作完成某个真实任务时,记录以下内容:

    • ✅ 哪些步骤有效
    • ? 你做了哪些修正
    • ? 输入/输出格式是什么
    • ? 你提供了哪些 Agent 不知道的上下文
  2. 将这些经验提炼成 Skill

方法二:从项目文档综合提炼

好的素材来源:

graph LRA["好的素材来源"] --> B["内部文档和 Runbook"]A --> C["API 规范和 Schema"]A --> D["代码审查评论"]A --> E["版本控制历史"]A --> F["故障案例和修复记录"]style A fill:#4CAF50,color:#fff

5.2 通过实际执行来优化

第一版 Skill 几乎总是需要改进。正确的做法是:

graph LRA["编写初版 Skill"] --> B["用真实任务测试"]B --> C["观察 Agent 行为"]C --> D["发现问题"]D --> E["改进 Skill"]E --> Bstyle A fill:#4CAF50,color:#fffstyle B fill:#2196F3,color:#fffstyle E fill:#FF9800,color:#fff

关注什么?

  • ? Agent 是否在做无用功?→ 指令可能太模糊
  • ? Agent 是否忽略了某些指令?→ 指令可能太长或不够清晰
  • ? Agent 是否选错了方法?→ 需要更明确的默认选项

5.3 高效利用上下文

当 Skill 被激活时,它的全部内容都会占用 Agent 的上下文窗口。每一个 token 都在与对话历史和其他活跃 Skill 竞争注意力。

原则一:只添加 Agent 不知道的内容

## 提取 PDF 文本PDF(可移植文档格式)是一种常见的文件格式,包含文本、图像和其他内容。要从 PDF 中提取文本,你需要使用一个库。推荐使用 pdfplumber,因为它能处理大部分情况。## 提取 PDF 文本使用 pdfplumber 提取文本。对于扫描件,改用 pdf2image + pytesseract。```pythonimport pdfplumberwith pdfplumber.open("file.pdf") as pdf:text = pdf.pages[0].extract_text()```

原则二:设计合理的粒度

graph TBsubgraph "❌ 太窄"A1["Skill: 读取 PDF 第一页"]A2["Skill: 读取 PDF 所有页"]A3["Skill: 合并两个 PDF"]A4["→ 一个任务需要加载多个 Skill"]endsubgraph "❌ 太宽"B1["Skill: 所有文件操作
(PDF + Word + Excel + 图片 + ...)"]B2["→ 难以精准触发"]endsubgraph "✅ 合适"C1["Skill: PDF 处理
(提取 + 填表 + 合并)"]C2["→ 一个连贯的功能单元"]endstyle A4 fill:#F44336,color:#fffstyle B2 fill:#F44336,color:#fffstyle C2 fill:#4CAF50,color:#fff

原则三:大内容使用渐进式披露

# SKILL.md(核心指令,< 500 行)## 工作流程1. 分析表单2. 填写字段3. 验证结果## 详细参考- 如果 API 返回非 200 状态码,请阅读 `references/api-errors.md`- 完整的字段映射规则请参考 `references/field-mapping.md`

5.4 控制的精细度

不同的任务需要不同程度的控制:

灵活的指令(Agent 有自由度)

## 代码审查流程1. 检查数据库查询是否存在 SQL 注入(使用参数化查询)2. 验证每个 API 端点的认证检查3. 查找并发代码中的竞态条件4. 确认错误消息不泄露内部细节

严格的指令(必须精确执行)

## 数据库迁移严格按以下命令执行:```bashpython scripts/migrate.py --verify --backup```不要修改命令或添加额外参数。

提供默认方案,而非菜单

你可以使用 pypdf、pdfplumber、PyMuPDF 或 pdf2image...使用 pdfplumber 提取文本:```pythonimport pdfplumber```对于需要 OCR 的扫描 PDF,改用 pdf2image + pytesseract。

5.5 实用的内容模式

模式一:"注意事项"(Gotchas)

这往往是 Skill 中价值最高的部分——记录那些 Agent 不可能知道的项目特定事实:

## 注意事项- `users` 表使用软删除。查询时必须加 `WHERE deleted_at IS NULL`,否则结果会包含已停用的账户。- 用户 ID 在数据库中是 `user_id`,在认证服务中是 `uid`,在计费 API 中是 `accountId`——三者指同一个值。- `/health` 端点只要 Web 服务器在运行就返回 200,即使数据库连接已断开。要检查完整的服务健康状态,请使用 `/ready`

模式二:输出模板

当需要特定格式的输出时,提供模板比文字描述更有效:

## 报告结构使用此模板,根据具体分析调整各节内容:```markdown# [分析标题]## 摘要[一段话概述关键发现]## 主要发现- 发现 1(附支持数据)- 发现 2(附支持数据)## 建议1. 具体可操作的建议2. 具体可操作的建议```

模式三:检查清单

帮助 Agent 跟踪多步骤工作流的进度:

## 表单处理流程进度清单:- [ ] 步骤 1:分析表单(运行 `scripts/analyze_form.py`- [ ] 步骤 2:创建字段映射(编辑 `fields.json`- [ ] 步骤 3:验证映射(运行 `scripts/validate_fields.py`- [ ] 步骤 4:填写表单(运行 `scripts/fill_form.py`- [ ] 步骤 5:验证输出(运行 `scripts/verify_output.py`

模式四:自我验证循环

让 Agent 在继续下一步之前验证自己的工作:

## 编辑工作流1. 进行编辑2. 运行验证:`python scripts/validate.py output/`3. 如果验证失败: - 查看错误消息 - 修复问题 - 再次运行验证4. 只有在验证通过后才继续下一步

模式五:先计划再执行

对于批量或破坏性操作特别有用:

## PDF 表单填写1. 提取表单字段:`python scripts/analyze_form.py input.pdf``form_fields.json`2. 创建 `field_values.json`,将每个字段名映射到目标值3. 验证:`python scripts/validate_fields.py form_fields.json field_values.json`4. 如果验证失败,修改 `field_values.json` 并重新验证5. 填写表单:`python scripts/fill_form.py input.pdf field_values.json output.pdf`

5.6 编写好的 description

description 决定了 Skill 何时被触发,是成功的关键:

# ❌ 差的描述description: Process CSV files.# ✅ 好的描述description: >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."

描述优化要点

graph TBA["好的 description"] --> B["明确说做什么
(统计、图表、清洗...)"]A --> C["说明触发条件
(当用户有 CSV 文件时...)"]A --> D["涵盖隐含场景
(即使没提到 CSV...)"]A --> E["保持简洁
(≤ 1024 字符)"]style A fill:#4CAF50,color:#fff

5.7 最佳实践清单

## 创建 Skill 时的检查清单### 内容质量- [ ] 基于真实经验或项目文档,而非泛泛而谈- [ ] 经过实际执行测试和迭代改进- [ ] 只包含 Agent 不知道的信息- [ ] SKILL.md 不超过 500 行### 结构设计- [ ] 粒度合适——既不太宽也不太窄- [ ] 详细内容拆分到 references/ 目录- [ ] 文件引用使用相对路径### 指令质量- [ ] 灵活任务给自由度,脆弱操作给精确指令- [ ] 提供默认方案而非选择菜单- [ ] 包含"注意事项"部分- [ ] 多步骤使用检查清单或验证循环### 元数据- [ ] name 符合 kebab-case 规则- [ ] name 与目录名匹配- [ ] description 明确描述做什么和何时用- [ ] 使用 skills-ref validate 通过验证

5.8 本章小结

最佳实践要点
从真实经验出发不要让 AI 凭空生成,要用真实项目知识
迭代改进测试 → 观察 → 修改 → 再测试
高效利用上下文只写 Agent 不知道的,保持简洁
控制精细度灵活任务给自由,脆弱操作给精确指令
实用模式注意事项、模板、检查清单、验证循环
好的描述明确做什么 + 何时触发 + 隐含场景
来源:https://juejin.cn/post/7622896507863613482

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