AI助手虽强大，却常受限于泛泛而谈的通用知识。Agent Skills的出现彻底改变了这一局面——通过模块化的知识包、可执行脚本和结构化工作流，让AI瞬间变身领域专家。本文将深入剖析Skills的设计原理，手把手教你打造专属AI技能包，实现从关键词研究到SEO优化的全流程自动化。

今天我想和大家聊一个非常实用的话题——Agent Skills。

如果你正在用 Claude、Cursor 或者其他 AI 编程助手，你可能已经发现了一个问题：这些 AI 助手虽然很聪明，但在一些特定的领域，表现其实挺一般的。它可能会帮你写出能运行的代码，但总感觉少了点什么——缺乏对业务场景的深刻理解。

那怎么解决这个问题呢？答案就是 Agent Skills。

简单说，Skills 能让你给 AI 助手注入「领域知识」，把一个通用的助手，变成某个领域的专家。今天我就来给大家详细讲讲，这个 Skills 到底是什么，怎么用，以及怎么自己创建一个。

什么是 Agent Skills？

首先我们来搞清楚，Agent Skills 到底是个什么东西。

你可以把它理解成一个「知识包」，这个包里面装着特定领域的专业知识、工作流程、工具脚本，还有各种模板。

用一个公式来表示的话，就是：

Agent Skill = 领域知识 + 工作流程 + 工具脚本 + 参考模板

一个完整的 Skill 通常包含这几个部分：

• SKILL.md：这是核心说明文件，告诉 AI 这个 skill 能做什么、怎么用
• scripts 目录：放一些可执行的脚本，比如 Python 分析工具
• references 目录：存放参考资料和最佳实践文档
• assets 目录：各种模板和资源文件

为什么我们需要 Skills？

你可能会问，我直接写 prompt 不就行了吗？为什么还要搞这么复杂？

这个问题问得好。传统的 Prompt Engineering 确实有它的局限性：

第一，上下文窗口是有限的。你不可能把一个领域所有的知识都塞进一次对话里，塞不下。

第二，知识很难复用。每次开新对话，你都得重新把需求解释一遍，很累。

第三，纯文字对话没办法执行实际操作。你让 AI 分析一下文章的 SEO 得分，它只能给你一些泛泛的建议，没法真的跑个脚本给你算出具体分数。

Skills 就是用结构化的方式解决这些问题的。它把领域知识拆分成模块化的组件，提供可复用的工作流程，还集成了实际可以运行的工具脚本。

SKILL.md 文件结构详解

理解了 Skills 是什么，我们来看看它的核心文件 SKILL.md 是怎么写的。

这个文件用的是 YAML frontmatter 加 Markdown 的格式。我以一个内容创作的 Skill 为例来给大家讲解。

第一部分：Frontmatter 元数据

最上面是一段 YAML 格式的元数据，用三个横线包起来：

—

name: content-creator

description: Create SEO-optimized marketing content with consistent brand voice.

license: MIT

metadata:

version: 1.0.0

author: Alireza Rezvani

category: marketing

—

这里有几个关键字段我解释一下：

• name 就是这个 Skill 的唯一标识，建议用小写加连字符
• description 是能力描述，这个非常重要。因为 AI 会根据这个描述来判断什么时候该用这个 Skill。所以你写得越详细、关键词越丰富，匹配就越准确。

第二部分：Keywords 关键词

接下来是关键词部分：

## Keywords

content creation, blog posts, SEO, brand voice, social media

这些关键词帮助 AI 快速匹配场景。比如当用户说「帮我写一篇博客」的时候，AI 会扫描所有 Skills 的关键词，找到最匹配的那个来用。

第三部分：Quick Start 快速入门

然后是快速入门指南：

## Quick Start

#

## 写博客内容

1. 从 references 目录选择模板

2. 做关键词研究

3. 按模板结构写内容

4. 运行 SEO 优化脚本

5. 根据建议修改后发布

这部分是给 AI 的行动指南。当用户的意图很明确时，AI 可以直接按这些步骤执行，不用一步一步问你。

第四部分：Core Workflows 核心工作流

最后是核心工作流程，这是整个 Skill 最有价值的部分：

## Core Workflows

#

## 创建 SEO 优化的博客文章

1. **关键词研究**

– 找一个月搜索量在 500-5000 的主关键词

– 找 3-5 个次要关键词

2. **内容结构设计**

– 标题要包含主关键词

– 目标字数 1500-2500 字

3. **运行优化脚本**

python scripts/seo_optimizer.py blog.md “主关键词”

工作流程把专家知识编码成了可重复的步骤，确保 AI 每次执行任务时都能遵循最佳实践。

脚本工具的作用

一个强大的 Skill 不仅仅有文档，还包含可以真正运行的工具。

比如这个内容创作 Skill 里有个 brand_voice_analyzer.py 脚本，它能分析一篇文章的品牌声音特征。

它会告诉你：

• 文章的可读性得分是多少
• 语气是正式还是轻松
• 给出改进建议

这些脚本在设计时有几个原则：

第一，要支持命令行调用，这样 AI 可以直接运行

第二，输出格式要灵活，最好同时支持 JSON 和纯文本

第三，尽量用标准库，不要有太多依赖

如何创建自己的 Skill

好，说到这里，你可能想问：我怎么创建自己的 Skill 呢？

其实不难，分四步走：

第一步：想清楚做什么

问问自己：

• 我经常重复做哪些工作？
• 这些工作有没有固定的步骤？
• 有没有一些最佳实践可以总结成规则？

第二步：设计目录结构

一个标准的 Skill 目录长这样：

my-skill/

├── SKILL.md # 核心说明文件，必须有

├── scripts/ # 工具脚本

├── references/ # 参考资料

└── assets/ # 模板资源

第三步：写 SKILL.md

可以从模板开始写，主要包括：

• 最上面的 YAML 元数据
• Keywords 关键词
• Quick Start 快速入门
• Core Workflows 核心工作流
• 脚本使用说明

第四步：开发工具脚本

如果你的工作流需要一些自动化操作，就要写配套的脚本。记得让脚本支持命令行参数，方便 AI 调用。

实际使用场景

讲了这么多，我们来看看实际用起来是什么效果。

假设你已经安装了内容创作的 Skill，当你对 AI 说：「帮我优化这篇博客的 SEO」

AI 会自动匹配到这个 Skill，然后告诉你：

「好的，我将按照以下步骤进行优化：

第一步，分析当前内容的关键词密度

第二步，检查标题和 H2 标签结构

第三步，运行 SEO 优化脚本

现在正在执行分析…

分析结果：

SEO 评分：72 分

建议：关键词密度需要从 0.5% 提升到 1-2%」

你看，整个过程非常流畅，AI 知道该做什么，怎么做，而且还能给出具体的量化结果。

高级玩法

最后分享几个高级技巧：

第一，组合多个 Skills

一个项目可以安装多个 Skills，它们会协同工作。比如你同时装了内容创作、SEO 分析和社交媒体发布三个 Skills，AI 会根据你的任务自动选择合适的组合。

第二，自定义继承

你可以基于现有的 Skill 创建定制版本，只覆盖你想改的部分。比如在内容创作 Skill 的基础上，加上你们公司特定的品牌声音要求。

第三，集成到 CI/CD

Skill 里的脚本可以集成到你的自动化流程里。比如每次提交文章时自动跑一遍 SEO 检查，达标了才能合并。

总结

Agent Skills 代表了 AI 辅助开发的一个重要演进方向——从「通用对话」到「领域专家」。

核心要点有四个：

1. 模块化设计：SKILL.md 加上脚本、参考资料和模板
2. 知识编码：把专家经验转化成可执行的工作流
3. 工具增强：脚本让 AI 具备实际执行能力
4. 可复用性：一次创建，到处使用

无论你是想提升自己的工作效率，还是为团队构建标准化流程，Agent Skills 都是值得掌握的技术方向。