【AI Agent | 第七篇】Skill的使用：将经验沉淀成可复用工作流

前言
此文是我近期学习Agent中关于Skill使用的一点心得，结合AI整理总结而来，分享给大家。一是为了记录，二是用于日后的回顾，三也是希望能给其他初学者带来一点点帮助。

[1. 为什么我会开始关注 Skill？](#1. 为什么我会开始关注 Skill？)
[2. Skill 到底解决了什么问题？](#2. Skill 到底解决了什么问题？)
[3. 从写博客这个例子理解 Skill 的价值](#3. 从写博客这个例子理解 Skill 的价值)
[4. 一个 Skill 通常包含哪些内容？](#4. 一个 Skill 通常包含哪些内容？)
[5. Skill 使用时会加载哪些上下文？](#5. Skill 使用时会加载哪些上下文？)
[6. 写 Skill 时我踩到的几个细节](#6. 写 Skill 时我踩到的几个细节)
[7. 什么样的工作流适合沉淀成 Skill？](#7. 什么样的工作流适合沉淀成 Skill？)
[8. 总结](#8. 总结)

1. 为什么我会开始关注 Skill？

最近在学习 Agent 项目时，我遇到了一个很实际的问题：AI 确实能帮我写文章、整理笔记、解释代码，但每次都要重复告诉它我的习惯。

比如我让 AI 帮我写 CSDN 博客时，会反复强调这些要求：

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1. 要写成 CSDN 可发布的 Markdown。
2. 要保留固定的前言。
3. 要保留固定的飞书结尾。
4. 代码示例最好优先用 Java，其次 Python。
5. 文章要适合初学者。
6. 不要机械套固定标题。
7. 输出文件要放到 C:\Users\52412\Desktop\blog。
8. 不要一上来就写全文，要先给标题和子标题，确认后再写。

如果每次都手动说一遍，这件事就很低效。

于是我开始思考一个问题：

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能不能把这些固定要求沉淀下来，让 Agent 下次自动按这个流程做？

这就是 Skill 的价值。

在我这次实践里，最后沉淀出了两个博客相关的 Skill：

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blog-csdn-from-chat
  从已有对话、学习笔记、草稿中整理成 CSDN 博客。

blog-csdn-from-title
  从一个标题、主题或一句话扩展成 CSDN 博客。

它们解决的不是"AI 会不会写文章"的问题，而是：

text 复制代码

AI 能不能按照我的固定风格、固定流程、固定目录来写文章。

2. Skill 到底解决了什么问题？

很多人第一次听到 Skill，可能会把它理解成：

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Skill = 一段更长的提示词

这个理解有一部分对，但不完整。

更准确地说：

text 复制代码

Skill = 给 Agent 使用的一套专项工作流说明。

它不仅告诉 Agent "要做什么"，还告诉 Agent：

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1. 什么情况下应该使用这个 Skill。
2. 这个任务应该分几步做。
3. 输出格式应该是什么样。
4. 有哪些模板和检查清单可以复用。
5. 哪些事情不能做，比如泄露 API Key。

普通提示词更像一次性命令：

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帮我写一篇关于 Skill 的博客。

Skill 更像一份长期可复用的工作规范：

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以后遇到"从主题写 CSDN 技术博客"的任务：
先给标题和子标题让我确认；
确认后再写全文；
默认放到指定目录；
代码优先 Java；
保留固定前言和结尾。

所以，Skill 真正解决的是重复沟通成本。

它把人的经验和偏好，变成 Agent 能复用的流程。

3. 从写博客这个例子理解 Skill 的价值

这次我和 AI 的对话，其实就是一个很典型的 Skill 形成过程。

一开始，我只是让 AI 根据一次技术讨论写博客。

后来我发现，单纯"写出来"还不够，还要满足这些要求：

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1. 文章要符合 CSDN 的 Markdown 习惯。
2. 前言要保留我的固定表达。
3. 结尾要保留飞书链接和点赞收藏引导。
4. 正文标题不能死套模板。
5. 如果从主题写文章，要优先使用 Java 代码。
6. 输出文件不能乱放，要统一放到桌面 blog 文件夹。
7. 写之前要先给我主题和子标题，我确认后再写。

这些规则越聊越多，如果只靠临时提示词，后面很容易漏掉。

于是就可以把它沉淀成 Skill。

比如 blog-csdn-from-title 的核心目标可以概括成：

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用户给一个标题、主题或一句话，
Agent 先生成文章主题、角度、子标题和代码计划，
用户确认后，
再写成 CSDN 可发布的 Markdown 文件。

这个流程沉淀下来之后，下次我只需要说：

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用 blog-csdn-from-title 写一篇关于 Redis 过期删除的文章。

Agent 就知道应该先给我大纲，而不是直接写全文。

这就是 Skill 的实际价值：

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把一次沟通中反复修正出来的经验，变成下次可以直接复用的流程。

4. 一个 Skill 通常包含哪些内容？

一个 Skill 通常不是单个文件，而是一个小目录。

比如：

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blog-csdn-from-title/
├── SKILL.md
├── agents/
│   └── openai.yaml
└── references/
    ├── csdn-title-article-template.md
    └── review-checklist.md

其中最核心的是 SKILL.md。

它通常包含：

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1. name
   Skill 的名字。

2. description
   告诉 Agent 什么时候应该使用这个 Skill。

3. workflow
   具体执行流程。

4. rules
   输出格式、代码偏好、安全要求等。

5. references
   需要时可以读取的模板和检查清单。

一个简化版 SKILL.md 可以像这样：

markdown 复制代码

---
name: blog-csdn-from-title
description: Expand a user-provided title, topic, one-sentence idea, or rough outline into a CSDN-ready Chinese technical blog.
---

# Blog CSDN From Title

## Workflow

1. 先根据主题生成文章标题、角度和子标题。
2. 等用户确认后再写全文。
3. 代码优先使用 Java，其次 Python。
4. 默认保存到 C:\Users\52412\Desktop\blog。
5. 写完后检查 Markdown、代码和隐私信息。

这里最值得注意的是 description。

因为 Skill 没有被正式使用之前，系统通常不会把完整 SKILL.md 都加载进上下文，只会根据 name 和 description 判断是否要触发。

所以 description 不能写得太随便。

比如这样就太模糊：

yaml 复制代码

description: Write blogs.

更好的写法是：

yaml 复制代码

description: Expand a user-provided title, topic, one-sentence idea, or rough outline into a CSDN-ready Chinese technical blog with beginner-friendly explanations and concise key code examples.

一句话总结：

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description 决定 Skill 能不能被正确触发。
SKILL.md 决定 Skill 被触发后怎么执行。

5. Skill 使用时会加载哪些上下文？

Skill 不是一上来就把所有内容都塞给 Agent。

更合理的方式是分层加载。

可以理解成三层：

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第一层：未触发时
  只暴露 name + description。

第二层：触发后
  加载 SKILL.md 正文。

第三层：需要时
  再读取 references、scripts、assets 等资源。

比如我创建的博客 Skill 里有两个 reference 文件：

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references/
├── csdn-title-article-template.md
└── review-checklist.md

这些文件不会每次都自动加载。

只有当 Agent 需要文章模板或发布检查清单时，才会读取它们。

这样设计有两个好处：

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1. 节省上下文空间。
2. 避免不相关资料干扰当前任务。

这也提醒我们，写 Skill 时要注意分层：

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常用触发信息：放在 description。
核心流程：放在 SKILL.md。
详细模板：放在 references。
可执行脚本：放在 scripts。
输出素材：放在 assets。

不要把所有东西都堆进 SKILL.md。

6. 写 Skill 时我踩到的几个细节

第一个细节：Skill 名字要准确。

我一开始把名字写成了：

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blog-cndn-from-chat

后来发现应该是：

text 复制代码

blog-csdn-from-chat

名字一旦写错，不只是显示不好看，后续触发时也容易混乱。

第二个细节：模板不能写得太死。

一开始模板里有类似这样的固定标题：

markdown 复制代码

## 背景问题
## 核心概念
## 代码示例
## 常见误区

看起来很完整，但问题是：每篇文章都会被带偏成同一种结构。

后来我把规则改成：

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根据文章主题生成自然的小标题。
模板只是结构参考，不是固定大纲。

第三个细节：输出目录也应该沉淀。

如果不写清楚，Agent 可能会把文章输出到当前项目目录，也可能直接发在聊天里。

所以我把默认输出目录固定成：

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C:\Users\52412\Desktop\blog

第四个细节：写之前先确认大纲。

一开始 Agent 可能会直接写全文。

但写博客时，标题和子标题一旦方向错了，整篇文章都会偏。

所以我后来把流程改成两阶段：

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第一阶段：
  只给主题、文章角度、子标题、代码示例计划。

第二阶段：
  用户确认后，再写全文并保存文件。

这个规则非常实用。

第五个细节：安全规则必须写进去。

因为写文章时可能参考真实项目、真实配置、真实截图，所以 Skill 里应该明确写：

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不要输出真实 API Key。
不要暴露 token。
不要暴露私有路径、账号、业务空间 ID。

这些细节虽然不复杂，但非常重要。

7. 什么样的工作流适合沉淀成 Skill？

不是所有任务都适合写成 Skill。

我现在的理解是：如果一件事具备下面几个特点，就很适合沉淀成 Skill。

第一，它会重复出现。

比如：

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写 CSDN 博客
整理学习笔记
代码审查
生成发布说明
分析报错日志
创建项目模板

第二，它有固定偏好。

比如：

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代码优先 Java
文章要有固定前言
文件要保存到固定目录
先给大纲，确认后再写

第三，它有固定质量标准。

比如：

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不能泄露密钥
代码要短
标题不能太泛
目录要和正文一致
Markdown 要能正常预览

第四，它需要参考模板或资料。

比如：

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文章模板
检查清单
接口文档
公司规范
项目结构说明

如果一件事只是偶尔做一次，用普通提示词就够了。

但如果你发现自己总是在反复补充同样的要求，那就说明它可能适合变成 Skill。

用一句话判断：

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凡是需要反复解释"我希望你按这个流程做"的任务，都值得考虑写成 Skill。

8. 总结

通过这次实践，我对 Agent 中的 Skill 有了更具体的理解。

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1. Skill 不是简单的提示词合集，而是一套可复用工作流。
2. Skill 可以把个人偏好、模板、输出目录和质量标准固定下来。
3. description 决定 Skill 是否容易被正确触发。
4. SKILL.md 应该写核心流程，详细模板适合放到 references。
5. 好的 Skill 应该先明确边界，不要什么任务都管。
6. 对写博客这类重复任务来说，Skill 非常适合沉淀流程。

如果用一句话总结：

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Skill 的意义，是把一次次和 AI 沟通出来的经验，变成下一次可以直接复用的能力。

这也是我这次最大的感受：

当你不再只是让 AI 完成一次任务，而是让它记住一套做事方式时，Agent 才真正开始变得像一个"长期协作的助手"。

上述内容也同步在我的飞书，欢迎访问

https://my.feishu.cn/wiki/QLauws6lWif1pnkhB8IcAvkhncc?from=from_copylink

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