skill-designer

name	skill-designer
description	教你怎么设计高质量 SKILL.md 内容的 skill。当用户要创建新 skill 时自动触发。

Agent Skill Designer

一个教你怎么设计高质量SKILL.md内容的skill。当用户要创建新skill时自动触发。

核心概念

SKILL.md的格式已经标准化了，但内容设计才是难点。同样的skill，用不同模式组织，效果天差地别。

5种设计模式：

模式	核心作用	何时用
Tool Wrapper	让AI临时变成某个库的专家	传递框架/库的规范和使用惯例
Generator	按固定模板生成结构化文档	生成固定格式的输出物
Reviewer	按检查清单评分/审查	评审、审计、打分
Inversion	AI先问你，再决定怎么做	需求不明确、需要引导
Pipeline	强制按步骤执行，有检查点	复杂任务、不能跳过步骤

第一步：判断用哪种模式

回答3个问题，快速定位：

Q1: 这个skill是要产生一个固定的文档/代码结构吗？

• 是 → Generator
• 否 ↓

Q2: 这个skill需要先收集用户信息才能工作吗？

• 是 → Inversion
• 否 ↓

Q3: 这个skill需要分步骤执行、不能跳过吗？

• 是 → Pipeline
• 否 ↓

Q4: 这个skill是让AI"学习"某个库的用法吗？

• 是 → Tool Wrapper
• 否 ↓

兜底: Reviewer（默认模式）

第二步：按模式写SKILL.md

Pattern 1: Tool Wrapper

适用场景：让AI在遇到特定技术栈时，自动加载最佳实践

核心结构：

## 核心规范
读取 'references/conventions.md' 获取完整规范

## 写作时
1. 加载规范文件
2. 严格遵守每一条规则
3. 为所有函数签名添加类型注解

## 审查时
1. 加载规范文件
2. 对照检查每一条
3. 对每个违规，引用具体规则并给出修复建议

关键点：

• 规范文件独立存放（references/）
• 只在真正需要时才加载（渐进式披露）
• 规则要具体、可执行

Pattern 2: Generator

适用场景：生成结构一致的文件（报告、文档、代码模板）

核心结构：

## 工作流程

Step 1: 加载样式指南
读取 'references/style-guide.md'

Step 2: 加载输出模板
读取 'assets/output-template.md'

Step 3: 询问缺失信息
向用户收集模板中缺失的变量：
- 主题是什么？
- 关键数据点？
- 目标读者？

Step 4: 填充模板
严格按照样式指南的规则填充每个section

Step 5: 输出
返回完整的Markdown文档

关键点：

• 模板和样式指南独立（assets/ + references/）
• 必须向用户收集缺失变量
• 输出格式固定，不可自定义

Pattern 3: Reviewer

适用场景：代码审查、质量审计、安全检查

核心结构：

## 审查协议

Step 1: 加载检查清单
读取 'references/review-checklist.md'

Step 2: 理解代码
先读懂代码的目的，再开始批评

Step 3: 逐项检查
对每个违规项：
- 记录位置（行号或大概位置）
- 分类 severity：error / warning / info
- 解释为什么是问题
- 给出具体修复代码

Step 4: 输出结构化报告
- Summary：代码做什么、总体评价
- Findings：按 severity 分组
- Score：1-10分，简短理由
- Top 3 Recommendations：最有价值的改进

关键点：

• 检查清单独立（可替换）
• 按 severity 分组输出
• 每个问题要解释"为什么"而不只是"是什么"

Pattern 4: Inversion

适用场景：需求不明确、需要AI引导用户思考

核心结构：

## 采访式交互

你是主持人。**不要**在收集完所有信息前开始构建。

### Phase 1 — 问题发现（一次问一个，等回答）

Q1: 这个项目为用户解决什么问题？
Q2: 主要用户是谁？技术水平如何？
Q3: 预期规模？（日活、数据量、请求量）

### Phase 2 — 技术约束（仅在Phase 1完成后再问）

Q4: 部署环境是什么？
Q5: 技术栈有什么偏好或限制？
Q6: 有什么硬性要求？（延迟、可用性、合规、预算）

### Phase 3 — 整合（仅在所有问题回答后才执行）

1. 加载输出格式模板
2. 用收集的信息填充每个section
3. 呈现完整方案
4. 询问："这个方案准确吗？有什么要改的？"
5. 根据反馈迭代，直到用户确认

关键点：

• 必须显式声明"Do NOT start building until..."
• 严格按phase顺序，一次只问一个问题
• 所有问题回答完才能进入合成阶段

Pattern 5: Pipeline

适用场景：复杂任务，必须按顺序执行、中间有检查点

核心结构：

## 执行流程（不可跳过步骤）

### Step 1 — 解析 & 盘点
分析代码，提取所有公开的类、函数、常量
列出清单，询问："这是你想文档化的完整API吗？"

### Step 2 — 生成文档字符串（Gate: 必须用户确认后才能进入Step 3）
对每个缺少文档的函数：
- 加载 'references/docstring-style.md'
- 按规范生成文档字符串
- 展示给用户审批

### Step 3 — 组装文档
加载 'assets/api-doc-template.md'
将所有类、函数、文档字符串编译成完整API参考文档

### Step 4 — 质量检查
对照 'references/quality-checklist.md' 检查：
- 每个公开符号都有文档
- 每个参数都有类型和描述
- 每个函数至少一个使用示例
修复问题后再呈现最终文档

关键点：

• 显式的Gate条件（如"必须用户确认后才能进入Step 3"）
• 每步失败则整个pipeline停止
• 可以在Pipeline里嵌套Reviewer（自检）

第三步：组合模式

这些模式不是互斥的，可以组合：

组合方式	适用场景
Pipeline + Reviewer	Pipeline末尾加自检步骤
Generator + Inversion	先收集变量，再填充模板
Tool Wrapper + Reviewer	学习规范后进行审查

快速参考

我想要...              → 用什么模式
─────────────────────────────────────
让AI学习某框架规范    → Tool Wrapper
生成固定格式的文档    → Generator
代码审查/质量审计     → Reviewer
先问需求再行动        → Inversion
强制按步骤执行        → Pipeline

常见错误

错误1: 把所有规则直接塞进SKILL.md

# ❌ 错误 - 规则太多，AI记不住
## 规则1: xxx
## 规则2: xxx
## 规则3: xxx
...（50条规则）

# ✅ 正确 - 外部引用，按需加载
## 规则
读取 'references/coding-conventions.md' 获取完整规则列表

错误2: 模式选择错误

• 需要生成结构化文档，却用了Reviewer
• 需要引导需求，却直接开始写代码

错误3: 缺少Gate条件

• Pipeline没有检查点，AI跳步
• Inversion没有"Do NOT start"声明，AI直接开始构建

参考资源

详细示例和ADK代码参考：

• references/tool-wrapper-example.md - FastAPI专家skill示例
• references/generator-example.md - 技术报告生成器示例
• references/reviewer-example.md - 代码审查员示例
• references/inversion-example.md - 项目规划师示例
• references/pipeline-example.md - 文档流水线示例
• references/decision-tree.md - 模式选择决策树