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第 5 章 WorkBuddy加载一个真正用得上的 Skill

Skill 是什么

WorkBuddy 本身负责理解任务和组织执行;Skill 则是一组可复用的说明、脚本、参考资料和资源,告诉 Agent 某类任务应该怎样做、调用什么工具、交付什么格式。

Anthropic 在 2025 年 10 月正式推出 Agent Skills,2025 年 12 月将其发布为开放标准。

一个最标准的 Skill,大概长这样:

Plain
my-skill/
├── SKILL.md
├── scripts/
│   └── check.py
├── references/
│   └── guide.md
└── assets/
    └── template.pptx

其中只有 SKILL.md 是必须的。

Markdown
---
name: tech-article-writing
description: 用于撰写 AI 产品、模型评测和科技行业相关文章
---

收到写作任务后:

1. 先确认文章核心角度
2. 查找一手资料
3. 对核心事实交叉验证
4. 根据用户写作风格完成初稿
5. 检查禁用句式和 AI 味表达

还可以带上:

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references/style.md

Skill 是怎么工作的

Skill 最关键的设计,其实不是 SKILL.md,而是 Progressive Disclosure,渐进式披露。

假设你的 Agent 装了 100 个 Skill。

它不会一上来把 100 个 Skill 的完整内容全部塞进上下文。这样不仅浪费 Token,还会让模型被大量无关指令干扰。

标准做法分三层。

第一层,Agent 启动时只看所有 Skill 的名称和 description。

比如:

Plain
pptx
处理 PowerPoint 创建、编辑、读取任务

pdf
处理 PDF 提取、合并、编辑、填写任务

tech-article-writing
撰写 AI 和科技行业文章

第二层,当用户说:

Plain
帮我写一篇 WorkBuddy 的公众号文章

Agent 根据 description 判断 tech-article-writing 可能相关,这时才加载完整的 SKILL.md

第三层,执行过程中发现需要模仿你的写作风格,才继续读取:

Plain
references/style.md

需要检查 AI 味,才执行:

Plain
scripts/check-ai-phrases.py

标准规范建议,所有 Skill 启动时只加载数十至上百Token的元数据,Skill 激活后再加载完整说明,其他资料和脚本继续按需读取。OpenAI Codex 也采用类似机制,先向模型暴露 Skill 的名称、描述和路径,再在模型决定使用时读取完整内容。

所以 Skill 解决了一个长期困扰 Agent 的问题:

怎么给 Agent 很多知识和工作方法,又不把所有东西永远塞在 Prompt 里。

Skill 跟 Prompt 到底有什么区别

这是最核心的问题。

配套对照表:本节在飞书原文中包含一张“Prompt 与 Skill”的对照表。当前离线版本保留了表格入口;如有访问权限,可打开飞书源表

最简单的理解是:

Plain
Prompt = 任务
Skill = 做法

Skill 有哪些作用

**第一个作用,是给模型补充程序性知识。**大模型往往知道大量知识,但未必知道你的事情具体应该怎么做,比如它知道 SQL,但它不知道你公司的:

Plain
canonical user_id 在哪张表
subscriptions 表是 append-only
查询退款时必须排除某个状态
Grafana 对应 dashboard ID 是多少

这些知识非常适合做 Skill,Anthropic 在内部使用了数百个 Skill,最终发现主要集中在 API 和内部库使用、产品验证、数据分析、业务流程自动化、代码脚手架、代码审查、CI/CD、故障 Runbook 和基础设施运维九类场景。

**第二个作用,是固定复杂工作流,**比如做一次行业调研。

普通 Prompt 可能是:

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详细调研一下 WorkBuddy

模型每一次都会重新思考:

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去哪里找资料
先查什么
怎么验证
跟谁对比
输出什么结构

Skill 可以把流程固定下来:

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1. 官方网站
2. 官方公众号和发布会
3. 产品文档
4. 实际产品测试
5. 同类产品对比
6. 核心观点提炼
7. 事实核验

这种能力称为 Encoded Preference Skill。模型本来能完成每一个单独步骤,但 Skill 把这些步骤按照团队或个人的工作方式组织起来。

另一类是 Capability Uplift Skill,给模型补充它原本做不好或不稳定的能力,例如复杂文档、PDF 和 PPT 处理。

第三个作用,是减少重复 Prompt。

你现在跟 AI 合作,其实有大量内容是在重复说,比如你经常告诉我:

Plain
不要写得太 AI
长短句结合
不要过度点列
要有自己的判断
技术内容要克制
不要编造例子

这些其实已经天然适合做成一个 writing-style Skill。

以后你的 Prompt 只需要:

Plain
写一篇 WorkBuddy 文章

写作习惯、资料标准、禁用表达、文章流程,都由 Skill 提供。

第四个作用,是把个人经验和组织经验资产化。

传统 Prompt 最大的问题是容易散落在:

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聊天记录
飞书文档
Notion
个人脑子里

Skill 是文件,所以它可以:

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Git 管理
版本回滚
团队共享
A/B 测试
自动评测
持续更新

这件事情很关键。

WorkBuddy里找到合适的Skill

打开左侧“专家·技能·连接器”,可以从技能市场搜索,也可以用“查找技能”描述需求。

也可以在SkillHub技能市场里找到合适的Skill

除了从推荐列表里直接安装,还可以导入自己下载的技能

比如你在网上看到一个好用的技能包,下载下来是一个 zip 压缩文件,操作流程是这样的:点击"上传技能",把 zip 文件加载即可

使用Skill解决一个任务

比如,你让AI写了一篇文章,需要去除AI味,你可以找到“文章去AI味工具 ”Skill,安装之后,使用时,直接 “/” 可以换出。

你只需要引用Skill内容,把文章给到即可,

WorkBuddy 会先加载skill的内容,

根据skill中的规则,来执行,比如要去除不是而是、双引号等内容,

修改之后,可以得到结果,确实去除了AI味。

Skill的关闭和卸载

从全部技能中,点击我安装的

按钮关闭(则关闭该Skill)

点击“···”,可以选择删除或编辑该Skill

以真实任务为主线的 WorkBuddy 社区实战读本