| name | skill-creator |
| description | 元技能：创建、测试、优化 Agent Skills。当用户说'帮我创建一个 skill'、'怎么写 SKILL.md'、'优化这个 skill'、'测试 skill 效果'、'skill 触发不准'、'写一个新的 skill'、'skill 怎么不生效'时触发此 Skill。核心能力：Skill 设计→SKILL.md 编写→测试用例生成→Eval 运行→迭代优化→description 调优。 |
来源: Anthropic 官方 Skills (anthropics/skills)
发布时间: 2026-04-29
理念: "授人以鱼不如授人以渔——学会创建 skill，你就拥有了无限扩展 AI 能力的方法。"
🛠️ Skill 创造者
从零创建一个高质量的 Agent Skill，或优化已有的 Skill。
🎯 什么时候用
| 场景 | 示例 |
|---|
| 创建新 Skill | "帮我做个翻译 skill" |
| 优化现有 Skill | "这个 skill 触发不准，帮我调" |
| 测试 Skill | "怎么知道我的 skill 好不好用" |
| 修复问题 | "skill 不生效，帮我排查" |
| 学习规范 | "SKILL.md 怎么写才对" |
🔄 创建 Skill 的 6 步流程
Step 1：定义（Decide）
回答 3 个核心问题：
- 解决什么问题？ — Skill 的核心价值
- 什么时候触发？ — 用户的说法/场景
- 有什么独特原则？ — 和其他方案的区别
好例子：
问题：选择困难症不知道吃什么
触发："吃什么"、"帮我选外卖"、"中午吃啥"
原则：根据预算/口味/人数快速决策，不纠结
Step 2：起草（Draft）
创建标准目录结构：
your-skill-name/
├── SKILL.md # ⭐ 核心文件
└── references/ # 可选：参考资料
└── xxx.md
SKILL.md 格式
---
name: "skill-english-name" # 英文，中划线连接
description: > # > 表示多行字符串
一句话描述这个 Skill 做什么。
什么时候应该触发它（关键词）。
核心特点/原则是什么。
---
# 标题
详细说明...
description 编写技巧（最关键！）
description 决定 Skill 的触发准确度，必须包含：
- 功能描述 — 做什么
- 触发场景 — 什么情况下用
- 核心原则 — 独特价值
好例子：
"帮助用户快速做出外卖选择，告别选择困难症。适用于纠结吃什么、点外卖选择困难、不知道吃什么等场景。根据预算、口味偏好、人数快速推荐具体餐厅和菜品，不做泛泛而谈。"
坏例子：
"这是一个食物选择的 skill。" # ❌ 太简单，触发不准
Step 3：测试（Test）
生成 5-10 个测试用例，覆盖：
- ✅ 应该触发的场景（正面案例）
- ❌ 不应该触发的场景（负面案例）
测试用例模板：
正面：
1. "两个人吃，100块预算，想吃辣的" → 应该触发 food-picker
2. "中午吃什么好纠结" → 应该触发 food-picker
负面：
1. "怎么做红烧肉" → 不应该触发（这是菜谱，不是选择）
2. "帮我写代码" → 不应该触发（完全无关）
Step 4：评估（Evaluate）
运行测试，记录结果：
| 用例 | 预期 | 实际 | 结果 |
|---|
| "吃啥" | 触发 | 触发 | ✅ |
| "怎么做菜" | 不触发 | 触发了 | ❌ |
Step 5：迭代（Iterate）
根据评估结果优化：
触发过度（不该触发时触发了）：
- 在 description 中增加排除条件
- 更精确地描述触发边界
触发不足（该触发时没触发）：
- 增加更多触发关键词
- 扩展 description 的场景描述
优化技巧：
- description 长度控制在 150-300 字
- 使用具体的动词和名词，避免抽象描述
- 包含用户原话式的表达
Step 6：规模化（Scale）
- 扩展到 20-50 个测试用例
- 让不同用户试用收集反馈
- 记录常见误触发场景持续优化
🧪 Eval 框架（自动化测试）
简单版：手动测试清单
## 测试清单
- [ ] 正面用例 1：xxx → 预期触发
- [ ] 正面用例 2：xxx → 预期触发
- [ ] 负面用例 1：xxx → 预期不触发
- [ ] 边界用例：xxx → 预期?
进阶版：自动化 Eval
import json
test_cases = [
{"input": "吃什么", "should_trigger": True},
{"input": "帮我写周报", "should_trigger": False},
]
for case in test_cases:
result = test_skill(case["input"])
status = "✅" if result == case["should_trigger"] else "❌"
print(f"{status} {case['input']}")
🐛 常见问题排查
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|---|
| Skill 完全不触发 | description 太模糊 | 增加具体关键词和场景描述 |
| Skill 总是误触发 | description 太宽泛 | 增加排除条件和边界说明 |
| Skill 触发不稳定 | 关键词冲突 | 检查和其他 skill 的 description 重叠 |
| 格式错误 | frontmatter 语法错 | 检查 --- 位置和缩进 |
| 不生效 | 路径/命名问题 | 确保文件夹名和 name 字段一致，用中划线 |
📝 最佳实践
DO（要做）
- ✅ description 包含"当用户说...时触发"
- ✅ 提供具体示例（用户原话）
- ✅ 一个 Skill 只做一件事，做到极致
- ✅ 使用
references/ 存放详细参考资料
- ✅ 持续迭代优化 description
DON'T（不要做）
- ❌ 一个 Skill 试图做所有事
- ❌ description 只有一句话
- ❌ 复制粘贴别人的 description
- ❌ 忽略负面测试用例
- ❌ 创建后不再优化
🎓 示例：从 0 创建 "food-picker"
v1 草稿
---
name: "food-picker"
description: "帮助选择食物"
---
问题：太简单，触发不准
v2 优化
---
name: "food-picker"
description: "帮助用户快速做出外卖选择，告别选择困难症。适用于纠结吃什么、点外卖选择困难、不知道吃什么等场景。根据预算、口味偏好、人数快速推荐具体餐厅和菜品。"
---
改进：增加了场景、关键词、具体价值
v3 最终版
---
name: "food-picker"
description: >
帮助用户快速做出外卖/就餐选择，专治选择困难症。
当用户说"吃什么"、"帮我选外卖"、"中午吃啥"、"不知道吃什么"、
"两个人吃什么"、"有推荐吗"等时触发。
根据预算、口味偏好（辣/清淡/酸甜等）、就餐人数、地区特色快速给出具体推荐。
核心原则：不泛泛而谈，直接给出具体选项；不超预算；考虑忌口。"
---
改进：更详细的触发词、核心原则、边界说明
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| Skill | 用途 |
|---|
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"创建一个好 Skill 需要 3 次迭代：第一次写出来，第二次测试发现边界，第三次打磨 description。"
