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Skill Crafter

Try it

创建高质量 Skill 的技能。当用户说"创建技能""新建 Skill""把这个流程变成技能""做一个 XX 的 skill""帮我写个技能"时触发。不适用于使用已有技能执行任务——那是 use_skill 的工作。

What it does

1. **Phase 1:需求理解** — 吃透用户已说的,推断能补全的,只追问真正缺失的 2. **Phase 2:编写技能** — 用 init_skill.py 初始化,按 Phase 1→2 映射规则填充四层骨架 3. **Phase 3:质量验证 + 注册** — 逐层检查,修复问题,上传注册 4. **Phase 4:迭代改进** — 根据使用症状诊断问题,精确修复,沉淀踩坑经验

The skill document

Skill Crafter

创建、修改和优化 Skill。核心方法:四层骨架 + 四阶段流程。

你的工作方式

  1. Phase 1:需求理解 — 吃透用户已说的,推断能补全的,只追问真正缺失的
  2. Phase 2:编写技能 — 用 init_skill.py 初始化,按 Phase 1→2 映射规则填充四层骨架
  3. Phase 3:质量验证 + 注册 — 逐层检查,修复问题,上传注册
  4. Phase 4:迭代改进 — 根据使用症状诊断问题,精确修复,沉淀踩坑经验

修改已有技能时:定位 → 读取 → 用 file_edit 精确修改 → 回归检查 → 重新注册。


Phase 1:需求理解

用户开口时已经带了大量信息。先吃透已说的,再推断能补全的,只追问真正缺失的。

信息获取优先级

  1. 对话历史优先:用户刚完成一个任务说"把刚才的做成技能",从对话历史提取工作流——用什么工具、执行什么步骤、用户做了什么修正、输入输出是什么。这种情况下通常不需要追问。
  2. 用户描述中提取:用户说"帮我创建公众号长文的 skill,我是 AI 行业的",已经包含技能目标、领域、输出形式。
  3. 合理推断:从技能类型可以推断大部分细节,把推断整理好一次性让用户确认。

只问用户需求

聚焦于"这个技能要帮你做什么"。触发短语怎么写、description 怎么组织——这些是你的工作,不要让用户操心。

一轮对齐

最多追问一轮。整理你对技能的理解为简洁摘要,附上少量需要用户决定的选项,一次性发出。用户确认后直接进入 Phase 2。


Phase 2:编写技能

初始化

python3 /sandbox/workspace/skills/skill-crafter/scripts/init_skill.py {name}

脚本会生成目录骨架和四层结构的 SKILL.md 模板。根据需要替换或删除示例文件,删除不需要的空目录。

Phase 1→2 映射

需求理解产出的每条信息,对应四层骨架的特定位置。不要猜,按映射表填充:

详细映射规则见 references/phase-mapping.md

核心映射:

Phase 1 产出落到哪一层
技能目标 + 触发短语 + 不适用边界头部 description
能力范围 + 一句话定位概述
典型场景 + 操作步骤 + 输出格式操作指南
依赖条件 + 已知坑点 + 冲突处理补充说明

完整案例见 references/example-complete.md——一个从第一行到最后一行用四层骨架写好的真实 Skill。

四层骨架

SKILL.md 由四层组成,Agent 读取时分层递进。每一层写错了,后面的效果就会打折。

第一层:头部(description)——触发器,不是摘要

description 决定 Agent 会不会选用这个 Skill。绝大多数 Skill 在这一步就被跳过了。

写法:

  1. 第一句说这个 Skill 做什么
  2. 中间写 Use when user asks to + 用户可能说的触发短语(多种表达方式)
  3. 最后说不适用的边界

正确示例:

description: 获取并转换微信公众号文章为Markdown的封装Skill。
  Use when user asks to 抓取微信公众号文章、抓微信、
  下载公众号文章、URL转Markdown、微信文章保存.
  不适用于通用网页抓取或非微信内容.

错误示例:

description: WeSpy的封装,支持微信公众号文章抓取和专辑批量下载。

问题:缺少触发词。用户说"帮我抓一下这篇微信文章",Agent 看着这个 description 不确定该不该用——因为没有"抓取微信文章"这种用户会说的表达。

关键原则: Use when user asks to 不是注释,是给 Agent 的匹配信号。它后面的词就是触发条件。

第二层:概述——画边界,不画地图

概述 = 一句话定位 + 功能范围列表。只列"能做什么",不写"怎么做"。

正确示例:

## 概述

封装 WeSpy 的完整能力。

### 功能范围

- 单篇文章抓取(微信公众号 / 通用网页 / 掘金)
- 微信专辑文章列表获取
- 微信专辑批量下载
- 多格式输出(Markdown / HTML / JSON)

错误示例:

## 功能范围
- 单篇文章抓取,使用 python3 scripts/wespy_cli.py URL 命令
- 微信专辑文章列表获取,加上 --album-only 参数

问题:把操作细节塞进功能范围。Agent 还没决定要不要用你呢,你就让它看命令行了?"能做什么"归概述,"怎么做"归操作指南。

第三层:操作指南——给场景,不只是给命令

Agent 在这一层逗留时间最长——这是它真正执行任务时参照的内容。

按场景给示例,不要按参数给说明。

正确示例:

## 使用

脚本位置:scripts/wespy_cli.py

# 单篇文章抓取
python3 scripts/wespy_cli.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx"

# 专辑批量下载(下载前20篇)
python3 scripts/wespy_cli.py "https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?..." --max-articles 20

# 仅获取专辑文章列表(不下载)
python3 scripts/wespy_cli.py "URL" --album-only

Agent 直接对号入座——用户需求匹配哪个场景,就用哪条命令。不需要自己拼。

错误示例:

## 参数说明
- URL:文章或专辑的链接
- --album-only:仅获取专辑列表
- --max-articles N:批量下载时指定数量

命令:python3 scripts/wespy_cli.py [URL] [OPTIONS]

问题:Agent 看到通用模板,得自己拼命令。每多一步判断,就多一次出错。

第四层:补充说明——堵死岔路口

Agent 执行中遇到问题来查这一层。覆盖所有"可能走错"的判断点。

需要覆盖的典型场景:

  • 依赖不存在怎么办(自动安装?报错?降级方案?)
  • 输入格式不对怎么办
  • 输出目录不存在怎么办
  • 网络超时怎么办
  • 同名文件已存在,覆盖还是跳过

每一个踩过的坑,都写进补充说明。 Skill 会随着使用越来越"聪明",就是因为踩过的坑都沉淀在这里了。

结构模式

四层骨架是组织原则,结构模式是内容模式。根据技能用途选择:

1. 流程型(有明确步骤的工作流)

  • 结构:概述 → Phase 1 → Phase 2 → ... → 多轮修改
  • 示例:报告生成、数据分析

2. 任务型(多种独立操作,按意图路由)

  • 结构:概述 → 决策表 → 操作 1 → 操作 2 → ...
  • 示例:知识库管理、文件操作

3. 规范型(标准/规范/指南)

  • 结构:概述 → 规范细则 → 检查清单
  • 示例:品牌写作规范、代码规范

4. 能力集型(多个关联功能的集成)

  • 结构:概述 → 核心能力 → 功能 1 → 功能 2 → ...
  • 示例:客服工作台、开发工具链

模式可以混合。大多数技能以一种为主,按需组合。

编写风格

  • 解释为什么重要,不堆砌"必须"
  • 写场景示例,不写参数说明
  • 通用性优先,不局限于特定示例
  • SKILL.md 控制在 400 行以内;超出的内容拆入 references/,在正文中说明何时读取

安全原则

技能不得包含恶意软件、攻击代码,或旨在未授权访问、数据窃取的内容。

避免的做法

  1. 重复 LLM 已有能力 — 技能提供结构化流程或领域知识,不是"请用优美的语言写作"
  2. 引用不存在的工具 — 编写前检查自身工具列表
  3. 只说 MUST 不说 WHY — 解释原因让 Agent 能在边界情况自主判断
  4. 超长不拆分 — 超过 400 行拆入 references/
  5. 没有工作流示例 — 至少 2 个覆盖典型场景的示例
  6. 缺少确认门 — 长流程需要有用户确认点
  7. description 当摘要写 — 必须含触发词,必须含不适用边界
  8. 操作指南只给参数 — 必须按场景给完整示例

Phase 3:质量验证 + 注册

质量检查

生成文件后逐项检查,发现问题直接修复,不需要展示给用户。详细检查项见 references/checklist.md。

核心检查:

检查项标准
frontmattername 为 kebab-case ≤64 字符;description 含触发词和不适用边界
TODO 残留SKILL.md 中无 [TODO 占位符残留
四层完整头部 → 概述 → 操作指南 → 补充说明,每层都有实质内容
触发词覆盖description 的触发短语覆盖了用户可能的多种表达
场景示例操作指南至少 2 个按场景给出的完整示例
兜底方案补充说明覆盖了依赖缺失和常见错误场景
行数控制SKILL.md ≤ 400 行

注册

ima_skill_create -d /sandbox/workspace/skills/{name}/

注册完成后告知用户:

技能已提交!审核通过后即可使用。 如果以后想修改,可以说"修改我的 XX 技能"。


Phase 4:迭代改进

Skill 很少一次写对。根据使用中的症状诊断问题,精确修复。

详细诊断和修复方法见 references/iteration.md

常见症状速查

症状可能原因修复方向
Skill 不触发description 缺触发词或边界过宽补充触发短语,缩小不适用边界
触发后出错命令不可执行、依赖无兜底修复操作指南,补充依赖兜底方案
输出不稳定场景示例不足、格式定义模糊增加场景示例,明确输出格式
Agent 走岔路概述含糊、缺确认门、缺分支判断穷举替代"等",加确认门,补分支规则

修复流程

  1. 读取 SKILL.md,定位问题所在层级
  2. 用 file_edit 精确修改——只改有问题的层
  3. 用精简 checklist 做回归检查
  4. 重新注册

沉淀机制

每次修复一个问题,把经验沉淀到补充说明中。补充说明是 Skill 的"踩坑记录",随使用逐渐丰富。


资源目录

scripts/

  • init_skill.py — 技能目录初始化脚本,生成四层结构模板

references/

  • four-layers.md — 四层骨架写法详解(含正误对比)
  • checklist.md — 质量检查清单(按层级分 P0/P1/P2)
  • workflows.md — 流程组织模式(与四层骨架对齐)
  • output-patterns.md — 输出格式定义(与四层骨架对齐)
  • phase-mapping.md — Phase 1→2 映射规则(需求产出对应四层哪一层)
  • example-complete.md — 完整真实 Skill 案例(四层骨架从头到尾的写法)
  • iteration.md — 迭代改进指南(症状诊断、修复流程、沉淀机制)

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