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4个让AI Agent变强的Skills:搜索、创建、设计、调试全流程

2026年4月24日

4个让AI Agent变强的Skills:搜索、创建、设计、调试全流程

四个Skill形成完整闭环:发现→创建→设计→调试。Vercel帮你找Skill,Anthropic教你写Skill,Brainstorming强制先设计再动手,Debugging禁止乱修只治本。

1. Vercel官方的Skills搜索神器

Skills这么多,怎么找到适合自己的?

Vercel官方出了个find-skills,专门解决这个问题。它本质上是一个Skills包管理器,通过npx skills命令就能用。

核心用法:

bash
# 搜索Skills,支持交互式搜索
npx skills find [关键词]

# 安装Skill
npx skills add <>

# 检查更新
npx skills check

# 一键更新所有已安装的Skills
npx skills update

比如你想找React性能优化相关的Skill,直接运行npx skills find react performance,它会列出所有相关的Skills,还会给你安装命令和文档链接。

官方还做了一个Skills搜索网站skills.sh,可以在线浏览所有的Skills。

对于经常用AI Agent干活的人来说,这个工具能帮你快速发现和安装各种能力扩展,省得到处找。

开源地址https://github.com/vercel-labs/skills/blob/main/skills/find-skills/SKILL.md

2. Anthropic官方的Skill创建指南

如果你想自己写一个Skill,这个官方指南是必看的。

Anthropic作为Claude的出品方,他们出的skill-creator可以说是权威教程。

Skill目录结构:

skill-name/
├── SKILL.md        # 核心文件,YAML元数据 + Markdown指令
├── scripts/        # 可执行脚本
├── references/     # 参考文档
└── assets/         # 模板、图片等资源文件

几个关键设计原则:

原则说明
渐进式加载Skill分三层加载:元数据(约100词)→ SKILL.md主体(<5k词)→ 按需加载引用文件。这样设计是为了省上下文窗口
自由度匹配任务越脆弱,指令越具体;任务越灵活,指令越宽松。就像走钢丝需要护栏,在广场上可以随便走
不要多余文件Skill不需要README.md、安装指南、更新日志这些,它只需要AI干活要用的信息

整个指南非常实用,从理解需求、规划内容、初始化、编写到打包发布,每个步骤都有详细说明。想认真做Skill的话,这个值得好好读一遍。

开源地址https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/skill-creator/SKILL.md

3. 强制设计的Brainstorming Skill

这个Skill有点意思,它强制你在动手写代码之前先做设计。

它的核心理念是:任何项目,不管多简单,都必须先经过设计讨论,获得你认可后才能开始实现。

整个过程分几步:

  1. 了解上下文:看文件、文档、最近提交
  2. 问清问题:搞明白目的、约束和成功标准
  3. 提出方案:2-3个方案,说明优缺点,给出推荐理由
  4. 呈现设计:按模块逐步展示,每个模块确认没问题再往下走
  5. 保存文档:设计通过后,写一份设计文档保存到docs/plans/目录

硬性规定:在用户批准设计之前,禁止调用任何实现类Skill,禁止写代码,禁止搭建项目。

听起来有点繁琐,但实际上能避免很多返工。很多时候我们觉得简单的项目,做着做着就发现各种问题,还不如一开始就把事情想清楚。

开源地址https://github.com/obra/superpowers/blob/main/skills/brainstorming/SKILL.md

4. 系统化调试的Debugging Skill

这个Skill是给AI用的调试方法论,核心原则就一句话:没有找到根本原因之前,禁止尝试任何修复。

调试过程分四个阶段:

阶段一:根因调查

仔细读错误信息,可靠地复现问题,检查最近的改动。如果是多组件系统,还要在每个组件边界加诊断日志,搞清楚数据在哪儿断的。

阶段二:模式分析

找类似的工作代码,对比差异,理解依赖关系。不要想当然地觉得某些差异不相关。

阶段三:假设和测试

提出单一假设,用最小改动去测试。一次只改一个变量,不要一次性修多个问题。如果不对,回到阶段一重新分析。

阶段四:实现

先写失败的测试用例,然后修复根因,最后验证修复有效。如果连续3次修复都失败,停下来质疑架构设计。

效果对比:

方法时间
系统化调试15-30分钟
随机修复2-3小时

这个方法论的好处是避免乱猜乱试,减少改出一个Bug引出两个新Bug的情况。

开源地址https://github.com/obra/superpowers/blob/main/skills/systematic-debugging/SKILL.md

四个Skill形成完整闭环

Skill作用解决什么问题
find-skills搜索发现Skills太多,找不到适合的
skill-creator创建指南想自己写Skill,不知道怎么下手
brainstorming强制设计没想清楚就动手,返工成本高
debugging系统化调试乱修乱试,改一个出两个

发现→创建→设计→调试,四个Skill覆盖了Agent开发的完整流程。

如果你正在用Claude Code或其他Agent工具,这四个Skill值得挨个试一遍。

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