Skills 设计
Skills 是渐进式知识披露的核心机制——不是把所有知识塞给 Agent，而是按需加载。好的 Skill 像乐高积木，坏的是一次性脚本。 前置 → 02-核心架构 | 企业案例 → 05-企业实战案例 | 工具链 → 06-工具链与生态
🧠 我的心智模型
Skills 是什么：
(例：Skills 是 Agent 的"技能证书"——不是知识本身，而是知道什么时候用什么知识、怎么用) ✍️ 你的理解：
渐进式披露：
(例：像大学选课——入学只看目录，选了课才看教材，上了课才做实验) ✍️ 你的理解：
Skill 设计的三层：
(例：触发条件 → 执行流程 → 验证标准，缺一层都不完整) ✍️ 你的理解：
🎯 核心问题
- Skills 解决的核心问题是什么？为什么不把所有规则写在一个 AGENTS.md 里？
- 好的 Skill 和坏的 Skill 有什么区别？举一个你见过的好的 Skill 设计
- Google 开源的 skills 仓库为什么能拿 23000+ star？它的设计有什么特别之处？
- 货拉拉的 Agent Skills 实践，对后端团队有什么启发？
📝 我的理解
Skill 设计原则
✍️
实战中的 Skills
✍️
⚡ 我的实战
✍️ 我自己做过什么、踩过什么坑。
🔒 关书自测
- Skill 的标准格式（SKILL.md）包含哪些必要字段？
- Google 五种 Skill 设计模式分别是什么？各举一个使用场景
- Skill-Creator 的 8 步 TDD 流程是什么？
- 为什么说 Skills 是"上下文腐烂"的解决方案？
🎤 费曼输出
1 句话版本:✍️ 3 分钟版本:✍️ 信心:_/10 最可能翻车的地方:✍️
参考资料
Skills 设计规范
- Agent Skill规范、构建与设计模式 ⭐⭐⭐ — Skill 规范标准（Anthropic SKILL.md 格式）+ 三层渐进式加载 + Skill-Creator 工程化（8步TDD流程）+ Google 五种设计模式（Tool Wrapper/Generator/Reviewer/Inversion/Pipeline）
Google 五种 Skill 设计模式
| 模式 | 描述 | 适用场景 | |------|------|---------| | Tool Wrapper | 封装外部工具调用 | API 集成、数据库操作 | | Generator | 生成代码/文档 | 脚手架、API 生成 | | Reviewer | 审查和验证 | 代码审查、质量检查 | | Inversion | 反转控制流 | 让 Agent 自己决定流程 | | Pipeline | 串联多个步骤 | 复杂工作流、CI/CD |
核心文章
- Skills 的最正确用法，是将整个 Github 压缩成你自己的超级技能库
- 研发场景十大热门 Skills 推荐
- Agent Skill 设计指南：三层架构 + 五步法打造可复用 AI 能力包
- 我是如何用 Skill Creator，把一个真实项目拆成一整套 Agent Skills 的（MVP 实战）
- Agent Skills 在货拉拉 AI 应用尝试
- 日志诊断 Skill：用 AI + MCP 一键解决BUG — MCP + Skill 结合做 Bug 排查自动化
- 我们花了两天时间，终于造出了能自我进化的 Skills 管理器
- 打造高可靠 AI 助手：Skill 编排、Workflow 设计与 Spec Coding 的深度实践
- 谷歌开源神级 Skill 仓库，23000+ Star — Google 官方 skills 仓库（13 个 Skills，兼容 Claude Code/Cursor/Gemini CLI），Skill 协议事实标准
Claude Code Skills 配置
- Claude Code必装神器：一键把 CLAUDE.md 做到95分
- 刚刚，Anthropic 首次公开：Claude Skills 的完整思考！
- 春节加餐：Anthropic 首个公开的 Skills 构建指南来了！
高级玩法
- Superpowers 入门快速指南
- Superpowers + gstack 搭配实战 ⭐⭐⭐ — Superpowers 管"怎么写好代码"，gstack 管"做成什么样、怎么上线"，5 个关键交接点
- 多 AI 协同 + SDD 编程实践：一个 AI 全流程交付实录