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Skill语法完全手册:从入门到精通让AI100%按你的规则执行

2026年4月22日

Skill语法完全手册:从入门到精通让AI100%按你的规则执行

AI工具调用次次错?流程教了八百遍还是忘?Skill就是你的终极解决方案!Skill是符合AgentSkills规范的可执行技能包,本质上是给AI代理用的标准化操作SOP。把流程固化成Skill,AI自动就能按标准流程执行,成功率100%。


什么是Skill?

Skill是符合AgentSkills规范的可执行技能包,本质上是给AI代理用的标准化操作SOP。

不用你每次都一步步告诉AI:先搜资料、再写文件、最后发消息。把流程固化成Skill,AI自动就能按标准流程执行。

目前所有主流AI开发平台(OpenClaw、Claude Desktop、Cursor等)都已经支持Skill语法,一次编写,多平台运行。

核心设计理念:渐进式披露(Progressive Disclosure)——元数据常驻上下文,SKILL.md按需加载,脚本和引用文件只在需要时调用,高效管理有限的上下文窗口资源。


Skill文件结构与生效范围

一个标准Skill就是一个独立文件夹,核心是SKILL.md文件,采用YAML Frontmatter + Markdown内容的双层结构:

yaml
---
name: skill-name
description: 技能的详细描述,AI据此判断是否触发
allowed-tools: Read, Grep, Bash
model: sonnet
---

# 技能标题
这里是技能的指令内容,Markdown格式...

完整目录结构

skill-name/
├── SKILL.md          # 核心文件,必须有
├── reference.md      # 可选:参考文档
├── examples.md       # 可选:示例集合
└── scripts/          # 可选:自定义脚本
    └── run.py

生效范围与优先级

位置类型路径适用范围
Enterprise企业托管路径组织内所有成员
Personal~/.claude/skills/{skill-name}/当前用户所有项目
Project.claude/skills/{skill-name}/当前代码库,可提交Git共享团队
Plugin{plugin}/skills/{skill-name}/安装了该插件的用户

YAML Frontmatter元数据语法

必填字段

字段语法示例说明
namename: mysql-nl2sql技能名称,仅限小写字母、数字和连字符,最大64字符
descriptiondescription: 当用户询问数据库、数据分析时自动触发技能用途描述,AI匹配意图的关键依据,最大1024字符

编写技巧:description要写得"pushy"一些,明确列出触发场景的关键词,因为AI倾向于"欠触发"而非"过触发"。

可选字段

字段语法示例说明
allowed-toolsallowed-tools: Read, Bash(python:*)技能激活后允许AI无需询问直接使用的工具列表
modelmodel: sonnet指定执行此技能时使用的模型
disableddisabled: true暂时禁用该技能,不删除文件

allowed-tools常用值

工具说明
Read读取文件
Write写入文件
Edit编辑文件
Bash执行命令,可限制范围如Bash(python:*)
Grep搜索文件内容
Glob搜索文件名

Markdown指令语法

标题层级

markdown
# 技能名称
## 步骤一:准备工作
### 1.1 检查环境

条件判断

markdown
如果用户要求生成报告:
  - 先读取数据文件
  - 再按模板格式输出

如果用户要求发送邮件:
  - 先草拟邮件内容
  - 等待用户确认后发送

变量引用

markdown
用户提到的文件:$FILE_PATH
当前日期:$CURRENT_DATE

步骤序列

markdown
1. 读取用户指定的文件
2. 分析文件内容,提取关键信息
3. 按照输出模板整理结果
4. 将结果写入指定位置

输出格式定义

markdown
输出格式:
- 标题:[生成的报告标题]
- 摘要:[100字以内摘要]
- 正文:[分段输出]
- 结论:[总结性陈述]

渐进式披露:管理上下文资源

三层加载机制

层级何时加载内容
元数据每次会话name + description,极少量token
SKILL.md触发时完整指令流程
引用文件需要时reference.md、examples.md、scripts/

为什么这样设计

  • 元数据常驻:让AI知道"有这个能力可用"
  • SKILL.md按需:只在触发时加载,节省上下文
  • 引用文件更懒:只在执行过程中需要时才读取

示例

my-skill/
├── SKILL.md           # 核心流程,触发时加载
├── reference.md       # API文档,执行时按需读取
├── examples.md        # 示例,生成时按需参考
└── scripts/
    └── validate.py    # 验证脚本,检查时才执行

实战:写一个完整的Skill

示例:代码审查Skill

yaml
---
name: review-code
description: 当用户要求代码审查、review代码、检查代码质量时自动触发
allowed-tools: Read, Grep, Bash(git:*)
---

# 代码审查

## 步骤

1. 用Bash执行`git diff`获取当前改动
2. 分析改动涉及的文件和模块
3. 检查以下方面:
   - 代码风格是否一致
   - 是否有明显的逻辑错误
   - 是否有安全风险
   - 测试覆盖是否充分
4. 按风险等级输出审查结果

## 输出格式

### 高风险
- [文件:行号] 问题描述

### 中风险
- [文件:行号] 问题描述

### 建议
- 改进建议

## 注意事项

- 不要审查自动生成的代码
- 不要审查第三方库的代码
- 不确定的地方标注"待确认"

最佳实践

实践说明
description写具体明确触发场景和关键词
步骤不超7步太长AI容易遗漏
明确输出格式AI才知道最终交付什么
引用文件拆分大段内容放到reference.md
关键操作加约束allowed-tools限制工具范围
测试后上线先小范围验证再推广

总结

要点说明
Skill本质给AI用的标准化操作SOP
核心文件SKILL.md = YAML Frontmatter + Markdown
必填字段name + description
设计理念渐进式披露,高效管理上下文
跨平台一次编写,OpenClaw/Claude/Cursor都能用

一句话:Skill让AI从"你告诉它怎么做"变成"它自己知道怎么做"——流程标准化,执行100%。

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