是否设计开发过 Skill,功能边界与实现方式是什么?
未标记
考查重点:触发范围与脚本、资料分工。从一项具体任务说明 Skill 的输入输出、加载过程和资源分工,再用正反任务检查触发与产物质量
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参考答案
核心回答
下面以代码审查 Skill给出一份项目答法示例。
我设计的是一个审查指定代码改动的 Skill,输入是一份 diff 和相关文件,输出是包含文件位置、触发条件和影响的问题清单。我负责把审查顺序、问题严重程度和输出规则整理成 SKILL.md,把长说明放进 references/,把可重复的格式与静态检查放进脚本。
执行时,宿主先根据技能名称与描述判断是否命中,加载正文后,Agent 再读代码、追调用链、运行必要检查并整理结论。我划定的边界是“找有依据的缺陷”,普通代码解释不触发这套审查,也不自动修改代码或提交。
一个需要处理的失败是:只有“全面审查”这类要求时,输出容易把命名偏好也当成缺陷。我将规则改成“每个问题说明发生条件、影响及代码依据”,加入真正缺陷与纯风格意见的对照例子,再用正向、隐含触发和不应触发的任务检查。评估同时看漏报、误报和工具成本,不以输出更多问题作为效果更好的依据。
从任务边界落到实现
先把输入限定为一个改动范围,例如一次提交的 diff 和相关文件;输出限定为“位置、问题、触发条件、影响”。只解释代码含义、仅格式化文档等请求不应自动进入全面审查。
可以采用这样的目录:
code-review/
├── SKILL.md
├── references/severity-guide.md
└── scripts/run_checks.py
SKILL.md 的 description 说明任务动作与输入;正文说明先理解改动目标,再追受影响的调用链,必要时运行已有检查,最后给出问题依据。严重程度的长说明放在 references/,只有判断需要时才读。脚本负责可重复检查,返回退出状态和结构化结果;模型负责判断结果是否与本次改动有关,不能把每条扫描提示都写成确定缺陷。
集成时还要让宿主扫描技能目录,并给 Agent 提供读取说明文件的工具。例如 AgentScope 的技能注册会把技能描述接入提示词,但正文文件仍需要可用的读文件或命令工具访问。目录里有文件,不等于运行时已发现它。
怎样判断设计有效
触发与任务质量分开评估:
- 明确触发:“用代码审查技能检查这次改动。”检查技能是否真正加载。
- 隐含触发:“这个改动会不会在空列表时出错?”检查是否根据任务语义命中。
- 负例:“解释这个函数的作用。”检查是否误跑整套审查。
- 产物检查:准备确有边界缺陷、没有缺陷和检查命令失败的样例,对照问题定位与依据,并记录漏报、误报、额外工具调用和耗时。
如果误触发,先收窄描述;如果已经加载却漏掉问题,检查正文决策规则、上下文和测试入口。升级模型或修改技能后,用同一组样例对照,才能判断变化来自哪里。正式团队复用时再维护版本、依赖与回滚入口,避免用户得到不同版本的隐含规则。
追问
所有内容都能写进一个大 Prompt 吗?
可以,但不同任务每次都携带全部说明,会增加上下文成本和维护冲突。Skill 的价值是独立组织、按需加载与复用;一次性要求通常留在当前提示词即可。
技能里写了“只读”是否足以限制修改?
不足以。说明约束模型行为,实际写权限仍应由工具、沙箱和宿主策略控制。审查型技能通常只需要读权限,是否允许运行脚本也应由执行环境限定。
对应教程
- 第 27 章:Skills 技能与 AI 编程工具实践:回看目录结构、渐进式加载、触发测试及代码审查示例。
参考资料
- 国内:JavaGuide:Agent Skills 是什么?和 Prompt、MCP 到底差在哪?:采用输入、触发描述与正文分工的解释,组织“从任务边界落到实现”的结构。
- 国内:Datawhale:如何写出好的 Skill:借鉴指令、参考资料与确定性脚本分工,说明脚本检查和模型判断分别负责什么。
- 国内:AgentScope:Agent Skill:以其技能注册和文件访问要求,说明文件存在与运行时可发现、可读取的区别。
- 国内:小林:MCP 和 Agent Skill 的区别是什么?:借鉴代码审查的组合场景,解释任务方法与读文件、检查等执行工具如何协作。
- 国外:Anthropic:Equipping agents for the real world with Agent Skills:采用从失败样例开始迭代的评估方法,区分触发失败与执行后结果不合格。
- 国外:LangChain:Deep Agents Skills:核对发现、读正文、读资源三个阶段,说明按需加载和宿主工具支持。
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