Agent Skill 制作手册 01：入门篇

Thu, 28 May 2026 00:00:00 +0000

Agent Skill 制作手册是一个系列教程。这是第一篇。

什么是 skill

很多程序员问，Agent Skill 是什么？我敢说，Agent Skill 是你们学习编程以来能学到的最简单的技术之一。

skill 是怎么发展出来的

就像跟人一起工作一样。你有一个新入职的同事，就算他技术再好，也总要先看一些你们公司的 how to 文档，才能开始做事。人们发现，跟 LLM 工作也有同样的模式。你让 LLM 直接做事情，那多半会做出一件偏离你预期的漂亮事，这就很尴尬了。

然后就有人发现，如果先在提示词里面加上做事情的步骤，LLM 就做得好。所以大家就一直给 LLM 喂 how to 手册。

但是 LLM 的上下文有限啊，而且你每次塞这么多上下文，你的钱包先爆了。于是人们又想，其实我们自己工作的时候也记不住 how to 的内容。我们大概记得有那么个 how to 教了我做这件事情，但具体内容不记得了。没关系啊，我们到时候再去 wiki 看看不就得了。那我们也可以让 LLM 只记住这个 how to 是做什么的，具体需要的时候再看呗。于是我们可以把每一个 how to 的描述喂给 LLM，LLM 看描述就知道，需要做事情的时候要找哪个 how to 了。

到这里，我们已经可以推导出一个简单的、给 LLM 量身定做的 how to 了。它只有两个重要属性：name 和 description，剩下的就是正文了。每次加载只加载 name 和 description，LLM 自己会判断是否需要读取这个 how to 的正文。

这就是 skill。其实这个东西叫什么不重要，它可以叫 howto、guide、manual 都可以，但是大家觉得 skill 这个名字够短、好记，还自解释，就用它了。可能在别的平行宇宙里，它叫 guide。

skill 是哪家的？

这种 SKILL.md 形态的 Agent Skill，最早是 Anthropic 系统公开推广的；但 skill 这个词和"让 AI 学技能"的思想并不属于某家公司。OpenAI、OpenClaw、Hermes Agent 都有自己实现的 skill。这只是一个概念，各家有各家自己的实现，这些实现在细节上有些区别，但都是指同一个事情。

怎么写 skill

skill 通用规范

各家的 skill 规范的共同点是：skill 是一个文件夹。结构是：

my-skill/
 SKILL.md # 必须：元数据 + 指令
 scripts/ # 可选：可执行脚本
 references/ # 可选：文档、说明、规范

而其中的 scripts、references 都不是必须的，只是大家习惯的一种最佳实践而已。最重要的是 SKILL.md。有的 skill 只有这一个文件，而这个文件的结构也很简单。

一个最小的 SKILL.md，在元数据层面只需要 name 和 description。正文可以很短，但最好写清楚 agent 被触发后到底要做什么。

---
name: skill的名字
description: 解释这个skill是干嘛的，什么时候应该被触发，什么时候不应该被触发等
---

当你的 skill 比较复杂，需要一些结构化的数据和逻辑的时候，就可以考虑建立 scripts 文件夹，然后在里面写代码。当你的 skill 引用的文档比较多，你怕把上下文给撑爆了，就可以把大部分文档移到 references 里面。

写一个 skill

来动手写一个 skill 吧。我保证这是你看到的最短的教程。这个 skill 会在你说三次 Hello 的时候回复三个 World。新建 SKILL.md，并在里面写：

---
name: hello-world
description: 当用户说三次"Hello"（例如"Hello Hello Hello"）时，回复三次"World"："World World World"。
---

# Hello World

当用户的消息中包含恰好三个"Hello"时，只回复：

World World World

不说其他任何内容，只有这三个字。

然后安装到你的 AI agent 里面。你问我怎么安装？这都什么年代了，你问你自己的 AI agent 怎么安装，它自会告诉你的。

安装好后就试试吧。

skill 规范

Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes Agent 它们都对 skill 有自己的一些细节上的规范，我就不在此赘述。不过有几点我觉得有必要提。

Skill 防触发机制

基本上，是否触发 Skill 是看 LLM 自己决定的。这其实带来另外一个问题，就是 skill 经常被误触发，或者不被触发。对此各家都有各自的措施。

禁止自动触发，但允许手动触发
- Claude / OpenClaw: disable-model-invocation: true
- Codex: agents/openai.yaml 里的 allow_implicit_invocation: false
彻底禁用 skill
- Codex: [[skills.config]] enabled = false
- OpenClaw: skills.entries.<skillKey>.enabled = false

从这里可以看出，skill 的优点在于自由，但缺点也是自由。有时候你想触发，却触发不了；不想触发，它却一直被触发。不过在之后的教程中我会介绍一些范式来解决这个问题。

Skill 的分类

在 skill 慢慢被越来越多的人使用后，skill 也开始出现一些分类方式。

skill 和 command

在 OpenClaw 和 Claude 桌面版中，skill 是可以用斜杠（/）调用的。区别在于，在 Claude 桌面版中，你安装了 Skill 后，按 / + <skill名> 就可以触发 skill；而在 OpenClaw 中，你是通过设置 user-invocable: true 来让这个 skill 可以用斜杠触发的。

在 OpenClaw 里，一部分 skill 可以被暴露成 slash command。command 是调用方式，不一定是独立分类。这就引发了一个有趣的思考：当你建立一个新 skill 的时候，你可以思考一下，你这个 skill 是一个普通的 skill，还是一个 command。毕竟在手机上找到斜杠，并不像在电脑上这样容易。有些生活类的 skill，你可以依赖 LLM 去猜测；而有些需要精确被触发的，就可以用斜杠。

工作流式和应用式

你会发现，有些 skill 仅仅只是定义了一件事情该怎么做，而有些 skill 更像是一个你自己定义的 app。定义了该怎么做的，可以被称为工作流式。

比如你让 LLM 帮你归纳一下会议纪要。这样的 skill 就只需要 SKILL.md 就够了。如果流程比较复杂，那就把流程抽取到 references 里面。
如果是应用式的，比如你要做一个购物清单，你需要比较复杂的逻辑和比较规范的数据存储。你就需要将某些逻辑抽取出来写成 scripts。但是 scripts 不是越多越好，只有需要确定性行为或外部工具时才用 scripts。

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