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什么是 Skill 与如何编写 Skill（初学者版）

目录​

Skill 是什么​

你可以把 Skill 理解成“可复用的能力说明书 + 执行模板”。
它通常包含：做什么、何时用、输入输出格式、步骤约束、质量标准。

对团队来说，Skill 的价值是：

  • 新同学可以快速上手
  • 任务执行风格更一致
  • 经验能沉淀而不是只在个人脑子里

Agent Skills（2025 新规范）与 MCP 的关系​

2025 年 Anthropic 推出了 Agent Skills 规范，把“Skill”从泛泛的概念变成了可分发的标准格式（Claude、Claude Code、Cursor 等已支持，本知识库里你看到的 SKILL.md 就是这种）：

  • 形式：一个文件夹 + 一个 SKILL.md（带 YAML frontmatter 的 name / description），可附带脚本、模板、参考资料。
  • 渐进式加载（progressive disclosure）：平时只把简短的 description 喂给模型；只有当任务匹配时，才加载完整 SKILL.md 和附带文件，节省上下文。
  • 本质：Skill 是“教 Agent 怎么做某类任务的说明书 + 资源包”，模型按需读取并执行。

Skill 与 MCP 的区别（高频面试点）：

  • MCP 解决“Agent 能连什么”——提供工具/数据的连接能力（见 Agent 工作流与 MCP 落地）。
  • Skill 解决“Agent 会怎么做”——提供完成任务的流程知识与方法论。
  • 二者互补：Skill 教方法、MCP 给工具。一个 Skill 里完全可以指导 Agent 去调用某些 MCP 工具。

为什么招聘会看 Skill 能力​

因为 Skill 能力反映了你是否具备“方法沉淀能力”。
会写代码只是第一层；能把做事方法写成可复用模板，才是团队级贡献。

一个 Skill 的标准结构​

Skill Name
When to use
Inputs
Outputs
Step-by-step workflow
Quality checklist
Fallback strategy

Skill 编写步骤​

  1. 明确场景：这个 Skill 解决什么重复问题
  2. 固化输入：使用前必须提供哪些信息
  3. 固化流程：按 1/2/3 步执行，避免自由发挥
  4. 定义质量标准：什么算完成，什么算失败
  5. 写兜底策略：失败后如何补救

示例：RAG 评测 Skill​

# Skill: RAG-Quality-Eval

## When to use
- 对 RAG 版本做发布前质量评估

## Inputs
- 测试问题列表（至少 30 条）
- 标注证据（gold source）

## Workflow
1. 执行检索，记录 TopK 结果
2. 执行生成，记录引用编号
3. 计算命中率与引用准确率
4. 输出失败样本分析

## Quality Checklist
- TopK 命中率 >= 0.8
- 引用准确率 >= 0.9
- 无证据拒答率 >= 0.95

常见误区​

  • 写得太抽象：只有概念没有步骤
  • 没有输入约束：导致执行结果不稳定
  • 没有质量阈值：无法判断好坏
  • 没有失败策略：一出问题就卡住