Skills 概念完全指南

什么是 Skills

Skills（技能）是一种用于扩展 AI 助手能力的模块化定义方式。它们本质上是预先编写好的指令集，可以让 AI 助手在特定场景下表现出特定的行为模式或执行特定类型的任务。

你可以把 Skills 想象成 AI 助手的“工具箱”或“技能包”。每个 Skill 就像一张卡片，上面写着“在这种情况下，我应该这样做”。当 AI 助手遇到匹配的场景时，它会自动调用相应的技能，从而提供更专业、更准确的帮助。

举几个具体的例子：一个“代码审查”技能可以告诉 AI 如何进行规范的代码审查，包括关注点、审查流程和反馈格式；一个“编写测试”技能可以定义单元测试的编写规范、命名约定和覆盖率要求；一个“撰写文档”技能可以指导 AI 按照项目的文档规范生成 API 文档或技术说明。

Skills 的核心价值

Skills 的出现解决了 AI 助手的几个重要问题。

首先是知识传递问题。每个团队、每个项目都有自己独特的规范和习惯，这些知识很难通过通用的提示词传达给 AI。通过 Skills，你可以把这些规范固化下来，让 AI 在需要时自动调用。简单来说，就是把团队的“隐性知识”变成 AI 可以理解的“显性规则”。

其次是一致性问题。如果没有 Skills，团队成员可能需要各自向 AI 解释项目的编码规范，导致不同的人得到不同质量的结果。而通过统一的 Skills 定义，所有团队成员使用 AI 时都能获得一致的行为输出。

第三个价值是复用性。一个设计良好的 Skill 可以在多个项目中重复使用，也可以在团队成员之间共享。这大大提高了效率，因为不需要每次都重新定义相同的规则和流程。

最后一个是专业化。通用的 AI 助手虽然能力强大，但在特定领域可能不够深入。通过 Skills，你可以为特定场景（比如数据分析、前端开发、系统运维等）定制专门的指导，让 AI 在这些领域表现得更专业。

Skills 的工作原理

理解 Skills 的工作原理有助于更好地使用它们。

每个 Skill 通常包含几个核心部分。第一是元数据，包括名称、描述、版本和兼容性信息，这些帮助 AI 和用户识别和选择合适的技能。第二是触发条件，说明在什么情况下应该使用这个技能，比如特定的命令、文件类型或任务类型。第三是指令内容，这是 Skill 的核心，定义了具体的行为规范、操作步骤和输出要求。第四是示例，提供一些具体的使用例子，帮助 AI 理解期望的行为。

当 AI 处理用户请求时，它会判断当前任务是否匹配某个 Skill 的触发条件。如果匹配，AI 会加载相应的 Skill 内容，将其融入自己的思考过程，从而提供更符合预期的回答和操作。

如何使用 Skills

使用 Skills 通常有以下几种方式。

最常见的是通过 AI 助手自动触发。当你与 AI 交流时，如果你的请求符合某个 Skill 的触发条件，AI 会自动加载并应用这个技能。比如当你请求代码审查时，如果有一个“代码审查”技能，AI 会自动调用它。

另一种方式是显式调用。你可以告诉 AI“请使用 XX 技能来完成这个任务”，AI 会加载指定的 Skill 并按照其中的规范来执行。这种方式在你知道需要哪个技能时特别有用。

还有一些系统支持通过配置文件声明需要使用的技能，这样每次对话时都会自动加载这些技能，无需每次手动指定。

Skills 的存放位置

不同的 AI 工具对 Skills 的存放位置有不同的规定，但通常遵循一些通用的模式。

项目级 Skills 存放在当前项目的特定目录中，比如 .skills/、skills/ 或 .ai/skills/ 等。这样该项目下的所有 AI 交互都能使用这些技能。

全局 Skills 存放在用户主目录下的特定位置，比如 ~/.skills/、~/.config/ai/skills/ 等。这样无论在哪个项目中使用 AI，都能访问这些通用技能。

一些工具还支持从特定的技能市场中安装社区分享的 Skills，这类似于软件包管理器，允许用户直接使用他人分享的技能，而不需要自己从头编写。

如何编写一个 Skill

编写 Skill 需要考虑几个关键要素。

首先是明确目标。你需要清楚这个 Skill 要解决什么问题，在什么场景下使用。比如一个“生成 README”技能的目标就是在用户需要为项目编写说明文档时提供帮助。

其次是定义触发条件。什么样的输入应该触发这个技能？可能是特定的关键词、文件扩展名、命令参数或任务类型。触发条件应该足够清晰，既不会遗漏应该匹配的情况，也不会错误匹配不相关的情况。

然后是编写核心指令。这是 Skill 的主体部分，需要清晰、具体地描述期望的行为。避免模糊的表述，比如“写得好一点”，而应该给出具体的标准，比如“每个函数必须有 JSDoc 注释，注释必须包含参数说明和返回值说明”。

提供示例也很重要。AI 善于从示例中学习，提供典型的输入输出示例可以帮助 AI 更好地理解你的意图。

最后是设置边界。说明这个 Skill 适用于什么场景，不适用于什么场景，避免 AI 在不适当的情况下使用这个技能。

Skill 的典型结构

一个典型的 Skill 文件通常包含以下结构。

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name: skill-name
description: 技能的具体描述，说明它的用途和使用场景
version: 1.0.0
tags: [标签1, 标签2]
---

# 技能名称

## 简介
简要介绍这个技能是什么、做什么。

## 触发条件
在什么情况下应该使用这个技能。

## 行为规范
具体的行为要求和操作步骤。

## 示例
一些使用示例。

## 注意事项
需要特别注意的事项或限制。

常见的使用场景

Skills 在实际工作中有非常广泛的应用场景。

代码生成领域可以定义各种编程语言的代码风格、命名规范、注释要求等。比如一个“React 组件”技能可以规定组件的编写格式、Props 的定义方式、样式应该如何组织等。

代码审查场景可以定义审查标准、检查项、反馈格式等。比如规定必须检查安全性、性能、可访问性等方面，并给出具体的审查清单。

文档生成场景可以定义各种文档的模板、结构、风格等。比如 API 文档必须有参数说明、返回值说明、示例代码等。

测试编写场景可以定义测试文件的组织方式、命名规范、覆盖率要求等。

重构指导场景可以提供常见的重构模式和最佳实践，指导 AI 进行安全的代码改进。

问题排查场景可以提供常见错误的排查步骤、调试技巧、日志分析方法等。

部署运维场景可以定义部署流程、环境配置、监控指标等。

Skills 与其他概念的区别

了解 Skills 与相关概念的区别有助于更好地理解它的定位。

Skills 与系统提示词（System Prompt）不同。系统提示词是在每次对话开始时就会加载的全局设置，而 Skills 是按需加载的模块。这使得 Skills 更加灵活，不会一次性给 AI 太多不相关的信息。

Skills 与插件（Plugins）不同。插件通常包含可执行的代码或与外部系统的集成能力，而 Skills 主要是一组指令和规则。简单来说，插件扩展的是 AI 的“能力”，而 Skills 扩展的是 AI 的“知识”。

Skills 与工作流（Workflows）不同。工作流通常定义的是多步骤的自动化流程，而 Skills 更像是指导 AI 行为的“手册”。一个工作流可能包含多个技能，但技能本身更专注于特定场景的指导。

如何管理 Skills

随着使用的 Skills 越来越多，有效管理它们变得很重要。

保持组织清晰。按照功能或领域对 Skills 进行分类，比如分为“代码质量类”、“文档类”、“测试类”等。每个分类使用独立的文件夹，便于查找和维护。

定期更新维护。随着项目的发展和经验的积累，及时更新 Skills 中的规则和建议，删除不再适用的内容。

版本控制。将 Skills 纳入版本控制，这样可以追踪修改历史，也方便在团队中共享。

文档化。对于复杂的 Skills，编写使用文档说明它的设计意图、适用场景和使用注意事项，方便团队成员理解和正确使用。

如何选择合适的 Skills

选择合适的 Skills 需要考虑几个因素。

匹配度是最重要的。确保 Skills 描述的场景与你的实际需求相符，不要期望一个技能解决所有问题。

质量优先。一个设计良好的 Skill 胜过十个粗糙的 Skill。在采用新 Skill 之前，花时间检查它的质量。

兼容性。确认 Skills 与你使用的 AI 工具兼容，不同工具的 Skills 格式可能有所不同。

社区评价。如果是使用他人分享的 Skills，查看其他用户的评价和反馈，了解它的实际效果。

总结

Skills 是一个强大的概念，它让 AI 助手能够更好地适应特定团队和项目的需求。通过定义清晰的指令集，Skills 帮助 AI 在特定场景下提供更专业、更一致、更高质量的输出。

掌握 Skills 的使用和编写方法，可以显著提升你与 AI 助手的协作效率，让 AI 真正成为团队中得力的专业助手，而不是一个什么都会但什么都不精的通用工具。

无论你是个人开发者还是团队成员，都值得花时间了解和实践 Skills，找到适合自己工作方式的技能组合。