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Agent Skills 用可复用技能包扩展智能体能力 · DeepLearning.AI × Anthropic 04 · 创建自定义 Skill
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description(极短) SKILL.md 正文 reference / 脚本 / 模板 ← 决定是否触发 ← 大致怎么做 ← 需要时才加载
渐进式披露:先读简介,决定用了再读正文,需要细节才加载资源

04 · 创建自定义 Skill

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目标

从零写一个自己的 Skill,掌握 SKILL.md 格式 + 渐进式披露这两个核心。

第一步:建文件夹

my-report-skill/
├── SKILL.md
├── reference.md        # 细节,按需加载
└── templates/
    └── weekly.md       # 周报模板

第二步:写 SKILL.md

---
name: weekly-report
description: 按公司规范生成周报。当用户说"写周报""周总结""本周汇报"时使用。
  会套用 templates/weekly.md 模板,输出包含进展/风险/下周计划三段。
---

# 周报生成

## 何时使用
- 用户要写周报 / 周总结 / 本周汇报

## 工作流
1. 收集:本周完成项、进行中、风险、下周计划
2. 套用 templates/weekly.md 的结构
3. 文风:简洁、动词开头、量化结果
4. 输出后自检:三段是否齐全、有没有空话

## 资源
- 模板:templates/weekly.md
- 详细文风规范与示例:见 reference.md

核心机制:渐进式披露(Progressive Disclosure)

智能体先只读 description(一两句),判断要不要用;决定用了,才读 SKILL.md 正文;需要更多细节时,才去读 reference.md / 模板。

第 1 层:description(始终可见,极短)   ← 决定"要不要触发"
   ↓ 触发后
第 2 层:SKILL.md 正文(何时用 + 步骤)   ← 决定"大致怎么做"
   ↓ 需要时
第 3 层:reference.md / 脚本 / 模板        ← 加载"具体细节"

好处:上下文不被一次性塞满——你可以写很厚的参考资料,但只有真正用到时才加载。

写好 Skill 的要点

  1. description 是触发开关:写清「什么场景该用我」+ 关键词,写不好就不会被触发。
  2. SKILL.md 保持精简:高层步骤 + 指向细节,别把整本手册塞进来。
  3. 细节下沉:长 API、长示例放 reference.md;模板放 templates/
  4. 确定性步骤写成脚本:能用脚本保证的(解析、生成、校验),别让模型每次现编。
  5. 加自检清单:让智能体做完自己核对,提高稳定性。

第三步:放对位置

本节实操


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