Skills 是人与 AI 协作的桥梁（在这里等于 xx.md文件）：
- 人类把领域知识、流程经验、环境约束写进 Skill, AI 读懂后去执行。 Skills 就是这座桥------人类专注定义怎么做，AI 负责真正去做。
- 让任务执行变得准确、稳定、可复用。
- Skills 以 MarkDown 文本载体存储，本身不直接执行功能。
- Skills 的核心就是：一个文件夹 + 一个 SKILL.md 文件--必需。 (也可以有其他文件夹，如 references/# 可选：参考文档, assets/# 可选：模板、资源)
for-example： - 我现在开始进行 issue #525的 GAP Analysis--差距分析, 请基于 D:/aimas/templates/1_CAP_Analysis_Template.md 模版，
走查我们的项目，以sub Agents (Dev0ps专家，全栈专家，架构师)来分折我们的GAPs,保存为 edocs/qaps/GAP_Analysis.525_metries_engine.md - 我们现在需要对 @docs/gaps/GAP_Analysis_525_metrics_engine.md 进行评审，请通过 subAgents(架构师，DevOps专家，QA)来评审，并解决评审中发现的阻塞性问题。
- xx.md 我们可以按照 本项目的业务+上下文，设置规则模板，可以有： 需求规则模板、 测试规则模板、 问题分析模板、 模板也需要ai来优化和评审，以符合自身项目要求。
# SKILL.md 基本模板:
name: your-skill-name (processing-pdf)
description: 一句话描述该 Skill 的功能和使用场景,以及什么时候 Claude 应该使用它:
当需要分析CSV 或表格数据文件时使用。 触发关键词:analyze、data、.csv、chart 等.适用于:统计分析、趋势发现、可视化展示等场景。
version: 1.0.0
# Skill 名称 (processing-pdf)
## instructions --使用指引
给 AI 的分步骤行为指引
1.加載CSV 文件(使用 pandas)。
2.检查列名、数据类型和缺失值。
3.生成描述性统计信息(均值、中位数、分布等)。
4.根据需求生成图表(折线图、柱状图、饼图等)。
5.总结关键发现并给出建议。
## Examole --示例
该 Skill 的具体使用示例
1."分析 sales.csv 的区域销售趋势"。
2."统计users.csv的用户增长情况并画图","对订单数据做异常值检测并可视化展示"。
Skill 本身不负责决定什么时候使用，真正负责决策的是 Agent。
完整的工作流程如下：
1.用户请求
2.Agent 理解需求
3.扫描所有 Skills
4.读取 description 字段
5.匹配合适的 Skill
6.执行任务并返回结果