更多的是在工程上的革新，而不是功能上的革新。

Agent Skills 規(guī)范是 Anthropic 在 Claude Code 落地的標(biāo)準(zhǔn)化概念（2025-10），目前作為跨平臺開放標(biāo)準(zhǔn)（2025-12）。

• 可遷移：通用標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，適配不同 Agent。
• 抽象化：解決需要為每個專用領(lǐng)域微調(diào)對應(yīng)模型的問題，將專業(yè)技能抽象為可被提取到外部的腳手架能力，適配當(dāng)前多模態(tài) LLM 的發(fā)展趨勢 （MCP、Skill）。
• 可預(yù)測：支持可重復(fù)的工作流程，提供清晰的任務(wù)和指令，讓 Agent 流程規(guī)范化建設(shè)。
• 可組合：多個 Skill 之間可以組合成工作流完成復(fù)雜任務(wù)。
• 漸進式披露：在開始時只會加載 SKILL.md 名稱（name）和描述（description）到上下文中，只有當(dāng)名稱和描述符合 AI 調(diào)用需求時，才會去讀取 SKILL.md 主體內(nèi)容進行分析。
• 按需加載：外部資源時按需加載；腳本執(zhí)行時在獨立上下文中執(zhí)行，不會引入額外內(nèi)容污染上下文。

最佳實踐

Skill 標(biāo)準(zhǔn)會逐步演進，所以下面的內(nèi)容可能會過期。

目前感覺各家編程助手對 Skills 的理解規(guī)范都不一致，這里是參考了 Claude Code 的教程規(guī)范。

在 .claude/skills 或 .cursor/skills目錄下聲明文件。

SKILL.md 元信息（Front Formatter）

名稱（name）：

• 最大 64 個字符。
• 只包含小寫字符、數(shù)字、連字符（hyphens）。
• 不要把連字符作為開始和結(jié)束符號。
• 必須匹配目錄名稱。
• 使用動名詞形式（gerund form，即 ing 結(jié)尾）。

描述（description）：

• 最大 1024 字符且非空。
• 描述能做什么（what）、什么時候使用（when）。
• 包含關(guān)鍵詞，幫助編程助手理解能處理的相關(guān)任務(wù)。

其他 Front Formatter（適配中）：

• 版權(quán)文件（license）：提供版權(quán)名稱（MIT、BSD 等）或描述版權(quán)信息的文件。
• 兼容性（compatibility）：最大 500 字符，描述環(huán)境要求。
• 元數(shù)據(jù)（metadata）：任意鍵值對信息。
• 允許內(nèi)置工具（allowed-tools）：通過分隔符列出的允許使用的內(nèi)置工具（如 BASH、WRITE、READ）。

SKILL.md 主體內(nèi)容

格式：無固定格式要求，根據(jù)自己需要編寫（Markdown）。

推薦編寫內(nèi)容：

• 執(zhí)行步驟：Step1、Step2，步驟盡量切割清晰。（步驟）。
• 輸入輸出格式，或給出輸入輸出示例（樣例）。
• 常見邊界條件和情況（Common edge cases，約束條件）。

內(nèi)容結(jié)構(gòu)：

• 內(nèi)容盡量精簡：建議 500 字符以內(nèi)；具體細(xì)節(jié)放到單獨 Markdown 文件中，SKILL.md 只展示基礎(chǔ)信息、鏈接與領(lǐng)域相關(guān)內(nèi)容（domain-specific content）。
• 單層引用：存在多層級引用時，SKILL.md 只保留一級文檔的引用；二級由一級文檔內(nèi)部引入，不寫在 SKILL.md 中。

# 這里是文檔引用層級，不是目錄結(jié)構(gòu)

SKILL.md          # 核心文件：記錄技能清單
├─ JS.md          # SKILL.md 引用（一級）
│  └─ ES6.md      # JS.md 引用（二級）
└─ React.md       # SKILL.md 引用（一級）
   └─ Hooks.md    # React.md 引用（二級）

• 保持 SKILL.md 簡潔（clear and concise）、術(shù)語一致性（consistent terminology）。
• 所有系統(tǒng)下文件路徑均使用正斜杠（forward slashes）。
• 保證執(zhí)行步驟盡量可預(yù)測，即用戶輸入信息可以得到想要的輸出結(jié)構(gòu)。

內(nèi)容主題

自由度考量

• 高自由度（High freedom）：基于文本的通用指令，多種實現(xiàn)方法均有效。
• 中自由度（Medium freedom）：指令包含可自定義的偽代碼、代碼示例或代碼模式；存在推薦模式，但允許一定變體。
• 低自由度（Low freedom）：指令指向特定腳本，須遵循固定執(zhí)行順序。

復(fù)雜度考量

• 文檔切分、步驟切分，保證流程清晰。
• 保留技能單一整潔，通過工作流模式來構(gòu)建整體業(yè)務(wù)。

目錄

在 skills 下面有三個固定的目錄組成（感覺目前只是規(guī)范，沒有特別要求）

• script（需執(zhí)行的腳本）：
  • 腳本結(jié)構(gòu)整潔，依賴樹清晰，可以在腳本開頭添加注釋信息。
  • 執(zhí)行異常時，給出有用的錯誤輸出。
• references（可閱讀的文檔引用）：
  • 盡量引入個人文檔，文檔內(nèi)可以包含可參考的其他文檔。
  • 單份文檔超過 100 行時，可在文件開頭編寫目錄，便于 AI 快速獲取相關(guān)信息，也可以在開頭添加概覽，便于 AI 快速理解文檔的作用。
• assets（資源文件）：
  • 模板：文檔模板、配置模板，通過參數(shù)與注釋補充使用說明。
  • 圖片：logo、各類圖片資源。
  • 數(shù)據(jù)集：參數(shù)、數(shù)據(jù)表等。

.claude/skills/my-task-agent/
├── SKILL.md                 # 技能的身份標(biāo)簽（Meta & Trigger）
├── scripts/                 # 可執(zhí)行邏輯 - 按需執(zhí)行
│   ├── main.py             
│   └── helper.sh           
├── assets/                  # 可使用資源 - 按需加載
│   ├── config_template.yaml 
│   ├── logo.png             
│   └── prompt_snippet.txt   
└── references/              # 可參考的文檔 - 局部 RAG 按需讀取
    └── style_guide.md       # 代碼或文案風(fēng)格參考

測試

skill 創(chuàng)建好之后，需要通過不斷測試來進行迭代和完善

測試模板內(nèi)容：與日常寫測試一樣，測試其可預(yù)測性。

• input：輸入。
• output：輸出。
• files：測試數(shù)據(jù)集，可以指定文件路徑，或者 prompt 測試集。
• expected behavior：期望達(dá)到的行為。

MCP 與 Agent Skills 的區(qū)別

• MCP 與 Agent Skills 均用于拓展 Agent 能力。
• MCP：向 Agent 提供數(shù)據(jù)。
• Agent Skills：指導(dǎo) Agent 如何處理數(shù)據(jù)。

對于 Agent Skills，可結(jié)合 MCP、SubAgent 與其他 Skill 構(gòu)建完善的工作流。

總結(jié)

Agent Skills：

• 將過去拆解的流程和資源集成到統(tǒng)一的規(guī)范技能中
• 通過按需加載形式解決上下文污染和上下文過長的問題
• 提供標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，將專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)容抽象為單一的技能流程
• 使執(zhí)行流程變得可預(yù)測，符合我們?nèi)粘ｉ_發(fā)的輸入輸出需求

參考內(nèi)容

Agent Skills with Anthropic - DeepLearning.AI