| name | generating-skill-definitions |
| description | 根据用户需求起草或迭代符合 Agent Skills 规范的 SKILL.md（含 name/description/正文结构）。适用于用户说「做一个 skill」「生成 skill」「把流程固化成 skill」「评审 skill 是否合格」「skill 怎么写」等场景。中英混合描述均可；输出默认中文说明 + 可复制粘贴的 YAML 与 Markdown 正文。 |
生成与迭代 Skill 定义
本 skill 将 Datawhale agent-skills-with-anthropic 教程 中的实践要点，整理为可执行的生成流程。目标是：产出的 skill 易触发、易维护、token 友好。
与 Tools / MCP / Subagents 的分工（先对齐预期）
- Skills：封装可重复的工作流与领域知识（本 skill 专注于此）。
- Tools：底层能力（读写文件、执行命令等）；skill 不替代工具，而是教 agent 何时、如何用工具完成流程。
- MCP：连接外部系统与数据；skill 可说明「在拿到 MCP 数据后如何加工」，但连接本身由 MCP 承担。
- Subagents：并行子任务、隔离上下文；skill 适合描述主流程；需要并行时再由编排层拆分子代理。
生成前：用 5 个问题收敛范围（必做）
在写任何 SKILL.md 之前，先确认（信息不足则追问用户）：
- 单一职责：这个 skill 只做一件事还是多件事？若多件事，应拆成多个 skill。
- 触发场景：用户通常怎么说才会需要它？列出 关键词/短语（写入
description）。
- 输入：用户会提供什么（文本、路径、日志、代码、表格）？
- 输出：固定结构是什么（标题、表格、检查清单）？
- 自由度：任务是否脆弱、必须严格按脚本顺序？（决定高/中/低自由度，见下）
YAML 元数据规则（与 Cursor / Agent Skills 一致）
name
- 小写字母、数字、连字符；建议动名词（动词 +
-ing），如 analyzing-time-series、generating-practice-questions。
- 与文件夹名一致；尽量短；避免含糊的
helper、utils。
description（最关键）
好 description 必须同时包含：
- 做什么（能力）
- 何时用（触发场景 + 关键词）
- 如有必要：输入/输出/使用条件的简短提示
长度注意：常见上限约 1024 字符（以你当前环境文档为准）。
技巧：把「用户会说的词」写进 description，可显著提高触发率。
可选字段（按需）
license、compatibility、metadata 等按规范添加；不要为凑字段而写。
正文结构（建议默认骨架）
- Instructions：分步、可执行；复杂流程用编号步骤。
- Input：支持的格式与提取要点（若适用）。
- Output Format：固定模板（Markdown 代码块给出可复制模板）。
- Examples：至少 1 个「输入片段 → 期望输出结构」。
- Constraints：禁止编造、不确定项单独列出、术语表（若领域强约束）。
- 渐进式披露：
SKILL.md 保持精简（建议 ≤500 行）；长规范放 references/，只从 SKILL.md 做一级链接。
可选目录（按需创建）
| 目录 | 用途 |
|---|
scripts/ | 需确定性、重复执行的代码；在 SKILL.md 中写明是执行还是仅阅读；脚本需依赖说明与错误信息。 |
references/ | 长文档、API、政策；单文件保持主题单一；超过约 100 行建议在文件顶部加目录。 |
assets/ | 输出模板、图片、schema、样例数据等静态资源。 |
自由度等级（写入正文，便于维护）
| 等级 | 何时用 | 写法 |
|---|
| 高 | 多种合法路径、强依赖上下文 | 原则 + 检查清单 |
| 中 | 有首选模式、允许变体 | 伪代码 / 模式 + 注意点 |
| 低 | 顺序敏感、易错、需一致结果 | 明确脚本与固定步骤 |
交付物格式（本 skill 的输出约定）
当用户要求「生成 skill」时，默认输出三部分：
- 设计摘要：一句话职责、触发词、为何不分拆/要分拆。
- 目录建议：是否只需
SKILL.md，或需要 references/ / scripts/ / assets/。
- 完整可粘贴内容：从
--- 开始的 frontmatter + Markdown 正文。
生成后自检清单（必跑）
参考来源
