作为一个长期深度使用 AI Skills 的开发者，我发现很多人对 Skill 的理解停留在"能用"的层面——写出来的 Skill 在某些场景下有效，但在面对复杂、多变的真实需求时就开始失效。这背后的根本问题不在于 AI 本身，而在于我们对 Skill 的设计与工程化方法论的理解不足。

本文整合了 Anthropic 官方最佳实践与实际应用经验，系统阐述如何从"凭感觉写 Skill"升级到"按工程标准构建 Skill"。

这不仅是提升开发效率的问题，更是建立可维护、可迭代、可信赖的 AI 能力体系的必经之路。

一、什么是 Skill？三个核心要素

在开始之前，需要对 Skill 有一个准确的定义：

Skill 是一份清晰、严谨、可执行的指令文档，用于明确告诉模型：

• When（什么条件下）：何时应该触发这个 Skill
• How（按照哪些步骤）：具体如何执行的流程和规则
• What（产出什么结果）：预期的输出形式和质量标准

与其他概念不同，Skill 强调的是稳定性、可复用性和工程化维护，而不是临时性、探索性的交互。

二、三个常见认知误区

误区一：Skill 等同于一段 Prompt

这是最普遍的混淆。Prompt 是临时性、即兴的对话指令，而 Skill 是一个长期复用的能力模块。两者在设计目标和工程要求上完全不同：

误区二：Skill 是写给人看的文档

Skill 的目标是下达指令，而非解释原理。SKILL.md 文件的内容应该使用模型可以解析的结构化语言，而不是自然段落。重点在于：

• 使用明确的约束条件，而非模糊的背景描述
• 提供结构化的输入/输出定义，而非散落的示例
• 定义何时拒绝执行（失败条件），而非只说明如何成功

误区三：Skill 越复杂越强大

恰恰相反。复杂度与 Skill 的能力强度无直接相关性。反而：

• 推理成本高：模型需要在每次触发时理解复杂逻辑，消耗更多推理资源
• 命中率低：包含过多分支条件的 Skill，模型更容易在非预期场景下误触发
• 上下文浪费：加载一个超大 Skill 会挤占其他任务的上下文窗口

最佳实践是：职责单一、边界清晰的 Skill 更容易被正确触发且稳定执行。

三、高命中率、高稳定性 Skill 的五大设计标准

标准 1：精准的元数据

Skill 的 name 和 description 是模型的"发现入口"。元数据的质量直接影响触发准确率：

• 名称需要行为动词化：不要用"文本处理"，改为"提取邮件地址"
• 描述需要明确场景：说清楚"什么情况下适用""什么情况下不适用"
• 避免歧义词汇：如"优化""改进"等主观词汇容易导致误触发

标准 2：明确的失败条件

一个成熟的 Skill 应该明确定义何时不应该被执行：

• 输入数据格式不符合预期时
• 任务超出职责边界时
• 依赖的外部条件（如文件、API）不可用时

标准 3：结构化的输入/输出定义

避免模糊的自然语言描述，使用 JSON 或表格明确定义：

**Input:**
- file_path (string, required): 源文件路径
- encoding (string, optional): 文件编码，默认 UTF-8
- max_lines (number, optional): 最多读取行数，默认无限制

**Output:**
- status (string): "success" | "error"
- data (array): 提取的数据条目
- error_details (object): 仅在 status="error" 时返回

标准 4：关键的示例与对照

提供成功与失败的对照示例，帮助模型对齐行为预期：

• 成功用例：什么输入会产出什么输出
• 失败用例：什么输入会被拒绝执行，以及原因
• 边界用例：在边界条件下的行为

标准 5：指导方式的自由度分级

根据任务的复杂度和容错要求，合理控制约束强度：

四、Skill 构建与迭代的五步工程化流程

Skill 的开发是以失败为起点、评测为牵引的持续迭代过程。核心理念是：评测不是事后验证，而是设计的前提。

Step 1：建立无 Skill 基线，识别真实问题

在编写任何 Skill 之前，直接让模型执行目标任务，作为对照组。重点记录：

• 模型在哪些情况下表现不稳定或结果不可复现
• 哪些输入会引发歧义、误解或走偏
• 模型是否在错误的时机尝试"主动帮忙"

这些失败点本质上就是Skill 需要解决的真实能力缺口，也是后续评测用例的来源。

Step 2：以"失败优先"为原则，定义评测用例

明确核心问题后，优先编写评测用例，而非直接开发 Skill。评测是约束，Skill 是实现。

推荐做法：

• 针对已识别的问题，设计 3–5 个具体、可复现的评测用例
• 每个用例明确 "通过 / 失败"的判定标准
• 优先覆盖模型最易误用 Skill 的场景（负向用例）

示例：若发现模型在提取邮箱地址时经常漏掉特殊格式，则需要专门的用例来验证这些边界场景。

Step 3：编写最小化 Skill，明确最短成功路径

在评测已经存在的前提下，开始编写 Skill。此阶段只编写刚好能通过当前评测的最小规则集合：

• 明确失败条件：将评测中识别的失败场景写入 Skill，作为第一层防护
• 定义最短成功路径：最简单、最核心的执行流程
• 保持职责单一：单个 Skill 仅解决一个明确问题

这个阶段的 Skill 是评测结果的直接产物，而非凭经验预判的方案。避免过度工程化。

Step 4：补充边界条件与结构化示例

当最短成功路径稳定通过评测后，逐步扩展 Skill 的适用范围：

• 补充更多边界场景及对应的行为约束
• 明确输入（Input）、输出（Output）的结构化定义
• 补充关键的输入、输出示例

核心原则：所有新增规则，均需对应新增或已有评测用例，避免在无评测支撑的情况下将 Skill 复杂化。

Step 5：评测回归与持续迭代

Skill 的迭代需始终与评测结果强绑定：

• 新增评测用例 → 推动 Skill 的增量修改
• 任意修改 Skill → 必须通过已有评测的回归验证
• 若评测未通过 → 优先简化 Skill，而非盲目叠加新规则

通过持续对比"无 Skill 基线"与"当前 Skill + 评测"的表现，验证该 Skill 是否真正提升了执行成功率与稳定性。

Step 6：结合真实使用路径进行校准

评测仅能覆盖已知问题。在真实场景中使用时，持续观察：

• 模型是否在非预期场景下误触发 Skill？
• 执行时是否遗漏关键参考文件或上下文？
• 是否反复读取某一段内容，形成隐性依赖？

这些信号需作为新的评测输入，重新进入 Step 2，形成Skill 迭代的闭环。

五、让 Skill 可维护与可拓展的信息架构

渐进式披露原则

SKILL.md 应当作为入口和导航，而不是一个包罗万象的大文件。详细的参考资料、示例、脚本应拆分成独立文件。

最佳实践：

• 保持 SKILL.md 简洁：主体内容尽量控制在 500 行以内，只包含必要信息
• 避免深度嵌套：所有引用文件最好直接由 SKILL.md 链接，保持一层引用深度
• 为长文件添加目录：超过 100 行的参考文件，在顶部添加 Table of Contents

渐进式目录演化示例

一个 Skill 的目录可以随着功能扩展逐步演化：

初期阶段：
├── SKILL.md

中期扩展：
├── SKILL.md                 # 核心定义
├── reference.md             # 详细参考
└── examples.json            # 输入输出示例

成熟阶段：
├── SKILL.md
├── reference/
│   ├── api-reference.md
│   ├── workflow.md
│   └── advanced-features.md
├── examples/
│   ├── success-cases.json
│   └── edge-cases.json
└── scripts/
    ├── validate.sh
    └── dependency-check.sh

六、工作流与反馈闭环的构建

对于包含多个步骤的复杂任务，仅提供最终目标是不够的。必须显式定义工作流（Workflow）和检查清单（Checklist）。

分析类任务的工作流示例

## 技术方案评估工作流

在开始执行前复制以下清单，并在每一步完成后显式标记状态。

- [ ] Step 1：明确业务目标与技术约束（性能、成本、时限）
- [ ] Step 2：列出所有可行的技术方案
- [ ] Step 3：从复杂度、可维护性、风险角度逐一评估
- [ ] Step 4：对关键差异点进行对比分析
      (反馈闭环) 若发现关键信息不足，应返回 Step 2 或 Step 3
- [ ] Step 5：给出结论性建议
      (反馈闭环) 若结论无法支撑约束，重新审视 Step 1

代码类任务的工作流示例

## 依赖版本升级工作流

- [ ] Step 1（Plan）：
  - 识别需要升级的依赖及当前版本
  - 阅读目标版本的 Release Notes 与 Breaking Changes
  
- [ ] Step 2（Plan）：
  - 更新依赖配置文件
  - 标注可能受影响的模块
  
- [ ] Step 3（Validate）：
  - 执行依赖冲突检查（dependency_check.sh）
  - (反馈闭环) 若校验失败，回退到 Step 2
  
- [ ] Step 4（Execute）：
  - 安装新版本依赖
  - 运行完整测试集
  
- [ ] Step 5（Validate）：
  - 检查核心功能是否受影响
  - (反馈闭环) 若出现回归，回滚升级

七、可执行脚本的加固原则

当 Skill 依赖可执行脚本时，脚本的健壮性应始终优先于代码的巧妙性。模型只感知输入与输出，一旦脚本行为不可预测，模型就只能猜测。

原则 1：显式处理错误，而不是让模型猜

脚本应覆盖常见错误场景，并将技术异常转化为可理解的输出：

❌ 错误做法：
if [ ! -f "$CONFIG_FILE" ]; then
  exit 1  # 模型无法理解失败原因
fi

✓ 正确做法：
if [ ! -f "$CONFIG_FILE" ]; then
  echo "ERROR: Config file not found: $CONFIG_FILE"
  echo "HINT: Run init-config.sh to generate default config"
  exit 1
fi

原则 2：输出自解释的日志与验证结果

脚本的输出本身就是模型的"上下文"。成功和失败路径都需要明确输出：

✓ 构建环境检查脚本输出示例：

CHECK FAILED: Node.js version mismatch
- Required: >= 18.0.0
- Detected: 16.14.0

VALID OPTIONS:
1. Upgrade Node.js to a supported version
2. Switch to a compatible build image

原则 3：避免魔法数字，让参数"有来由"

脚本中的常量应该有语义化名称和来源说明：

# ✓ 正确做法：说明设计依据
TIMEOUT_SECONDS=30  # Wait up to 30s (service startup usually completes within 10–20s)

# 或在输出中体现：
INFO: Waiting for service to become healthy (timeout: 30s)

八、巧妙使用 AI 来创建和迭代 Skill

Skill 的创建不必完全手工，可以充分利用 AI 的优势：你负责定义问题和验收，AI 负责反复试错和总结规律。

阶段一：初次创建（从具体任务中抽象）

1. 让 AI 直接执行真实任务

提供完整目标与上下文，让 AI 自行尝试完成任务。过程中的追问、走偏和修正，本质上就是一次"隐式评测"。

2. 引导 AI 进行结构化复盘

任务完成后，要求 AI 从以下维度复盘：

• 成功执行任务的完整步骤
• 任务执行过程中的不确定性与失败点
• 可抽象的固定流程与判断逻辑
• 该流程的适用场景与不适用场景

3. 基于复盘生成 Skill 初稿

要求 AI 按 Skill 规范生成 SKILL.md：

• 触发条件（When）
• 如何执行（How）
• 输出结果（What）
• 预设失败策略

4. 人工快速评审并入库

只需关注边界是否合理、步骤是否可执行，其余交由 AI 完成。

阶段二：持续迭代（从使用反馈中优化）

当 Skill 在使用中暴露新问题时：

1. 对齐偏差来源

引导 AI 分析问题源自 When / What / How 中的哪一部分。

2. 直接修改 Skill 并验证回归

• 更新 SKILL.md
• 确保本次迭代未破坏原有的"黄金路径"
• 确保新发现的错误场景已被覆盖

九、常见反模式快速参考

以下列出在 Skill 开发中容易踩坑的反模式及其改进方向：

总结

从"能用"升级到"会用" Skill，核心在于理解一个转变：从凭感觉和经验写 Skill，转变为按工程标准、评测驱动来构建 Skill。

这个转变涉及几个关键认知：

• Skill 不是 Prompt——它是长期复用、需要精心维护的能力模块
• 评测优先于实现——先定义什么是失败，再设计如何成功
• 简单优于复杂——单一职责、清晰边界的 Skill 更稳定、更易维护
• 可维护性是长期投资——渐进式披露、结构化设计能减少未来的认知成本
• AI 是你的工程助手——充分利用 AI 在试错和总结中的优势，人负责定义和验收

掌握这套方法论后，你不仅能写出更稳定、更可靠的 Skill，还能显著提升 AI 开发的整体效能。在不断的实践和迭代中，Skill 会逐渐演变为你团队的核心资产——一套可信赖、易扩展的 AI 能力库。

开始的方式很简单：选择一个你正在反复使用的 Skill 想法，按照"建立基线 → 定义评测 → 最小化实现 → 迭代优化"的流程走一遍，你会很快体会到这套方法的价值。