为AI智能体创建技能：机制、最佳实践及转化为插件

作者是rpa-skills代码库的开发者，他详细阐述了如何以正确的方式为AI智能体创建技能。技能并非单个Markdown文件，而是一个包含必备SKILL.md文件的文件夹，该文件包含YAML头部（名称、描述）和指令正文，以及可选的references/、scripts/、assets/目录和README.md文件。渐进式披露原则只将技能描述加载到系统中；正文在激活时才被拉取，因此正文应保持在500行以内，而将繁重的内容移至references/目录。在描述字段中，明确说明用途和触发条件至关重要，应避免使用像“MUST”这样的通用词汇，以防模型随意激活技能。作者强调了技能与规则之间的区别：规则（带有alwaysApply: true）始终处于激活状态，适用于代码风格或错误处理；而技能更适合多步骤流程（如部署、BDD、缺陷分析）。技能描述和正文应使用英文编写，因为分词的原因：西里尔字母平均占用的token数是拉丁字母的两倍，这样可以节省上下文。文中还提供了来自Anthropic的实践建议：自由度（关键任务要严格限制，创意任务要开放）、确定性操作应移至脚本、必须包含常见错误（Gotchas）部分、名称使用动名词形式（例如processing-pdfs）、避免过度多样化——最好提供一个主要解决方案和一个备选方案。要测试技能，可以运行一个具有干净上下文的子代理，并检查技能是否自动激活、在何处出错以及结果是否符合预期。建议至少在不同任务和不同模型上运行三次，包括那些严格遵循指令的小模型。要上架市场的技能会打包为插件——一个包含plugin.json清单（对于Claude Code放在.claude-plugin/，对于Codex放在.codex-plugin/）的文件夹，指定元数据，名称与SKILL.md中的名称匹配，版本同步。插件还可以包含斜杠命令、子代理、钩子和MCP服务器。