skill-writer

本 Skill 帮助你创建结构良好、符合最佳实践和验证要求的 Agent Skills,适用于 CodeBuddy、Cursor 等支持 Skill 系统的 IDE。

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Skill Writer

本 Skill 帮助你创建结构良好、符合最佳实践和验证要求的 Agent Skills,适用于 CodeBuddy、Cursor 等支持 Skill 系统的 IDE。

触发条件

当用户需要:

  • 创建新的 Agent Skill

  • 编写或更新 SKILL.md 文件

  • 设计 skill 结构和 frontmatter

  • 排查 skill 发现问题

  • 将现有提示词或工作流转换为 Skills

指引

第一步:确定 Skill 范围

首先,理解 Skill 应该做什么:

询问澄清问题:

  • 这个 Skill 应该提供什么具体能力?

  • 什么时候应该使用这个 Skill?

  • 它需要什么工具或资源?

  • 是个人使用还是团队共享?

保持聚焦:一个 Skill = 一个能力

  • 好的:「PDF 表单填写」、「Excel 数据分析」、「流水线模板管理」

  • 太宽泛:「文档处理」、「数据工具」

第二步:选择 Skill 位置

确定在哪里创建 Skill:

项目级 Skills(.codebuddy/skills/ 或 .cursor/skills/ ):

  • 团队工作流和约定

  • 项目特定的专业知识

  • 共享工具(提交到 git)

  • 推荐用于团队协作项目

用户级 Skills(~/.codebuddy/skills/ 或 ~/.cursor/skills/ ):

  • 个人工作流和偏好

  • 实验性 Skills

  • 个人生产力工具

注意: 不同 IDE 使用不同的目录名:

  • CodeBuddy: .codebuddy/ 或 ~/.codebuddy/

  • Cursor: .cursor/ 或 ~/.cursor/

  • 其他 IDE 可能使用不同的目录结构

第三步:创建 Skill 结构

创建目录和文件:

项目级(推荐)- CodeBuddy

mkdir -p .codebuddy/skills/skill-name

项目级(推荐)- Cursor

mkdir -p .cursor/skills/skill-name

用户级 - CodeBuddy

mkdir -p ~/.codebuddy/skills/skill-name

用户级 - Cursor

mkdir -p ~/.cursor/skills/skill-name

基本结构:

skill-name/ ├── SKILL.md # 必需 - 主文件 ├── reference/ # 可选 - 参考文档目录 │ ├── api-docs.md │ └── examples.md ├── scripts/ # 可选 - 辅助脚本 │ └── helper.py └── config.json # 可选 - 配置文件

第四步:编写 SKILL.md frontmatter

创建包含必需字段的 YAML frontmatter:


name: skill-name description: 简要描述这个 Skill 做什么以及何时使用它

字段要求:

name:

  • 仅允许小写字母、数字、连字符

  • 最多 64 个字符

  • 必须与目录名匹配

  • 好的:pdf-processor 、git-commit-helper 、pipeline-manager

  • 不好的:PDF_Processor 、Git Commits!

description:

  • 最多 1024 个字符

  • 同时包含「做什么」和「何时使用」

  • 使用用户可能会说的具体触发词

  • 提及文件类型、操作和上下文

第五步:编写有效的描述

描述对于 AI 助手发现你的 Skill 至关重要。

公式:[做什么] + [何时使用] + [关键触发词]

示例:

✅ 好的:

description: 管理蓝盾流水线的构建操作,包括查询构建历史、获取启动参数、查看构建状态、启动构建。当用户提及流水线、构建、部署、CI/CD、蓝盾或需要触发构建任务时使用。

✅ 好的:

description: 后端微服务开发规范,包括目录结构、分层架构、依赖注入、配置管理。当用户进行后端开发、创建新服务、编写 API 时使用。

❌ 太模糊:

description: 帮助处理文档 description: 用于数据分析

技巧:

  • 包含具体文件扩展名(.pdf、.xlsx、.json)

  • 提及常见用户短语(「分析」、「提取」、「生成」、「创建」)

  • 列出具体操作(而非泛泛的动词)

  • 添加上下文线索(「当用户...时使用」)

第六步:组织 Skill 内容

使用清晰的 Markdown 结构:

Skill 名称

简要概述这个 Skill 做什么。

触发条件

明确说明何时应该使用这个 Skill。

核心概念

解释关键术语和概念。

常用工作流

工作流 1:xxx

步骤 1:xxx 步骤 2:xxx 步骤 3:xxx

快速示例

展示具体的使用示例。

最佳实践

  • 要遵循的关键约定
  • 要避免的常见陷阱

工具参考

如有额外文档,链接到 reference/ 目录:

第七步:添加支持文件(可选)

为渐进式披露创建额外文件:

reference/ 目录:详细 API 文档、高级选项 scripts/ 目录:辅助脚本和工具 config.json:配置数据(如常用流水线列表)

从 SKILL.md 引用它们:

详细用法请参阅 reference/api-docs.md

运行辅助脚本: ```bash python scripts/helper.py input.txt ```

第八步:验证 Skill

检查以下要求:

✅ 文件结构:

  • SKILL.md 存在于正确位置

  • 目录名与 frontmatter 中的 name 匹配

✅ YAML frontmatter:

  • 第一行是 ---

  • 内容前有闭合的 ---

  • 有效的 YAML(无制表符,正确缩进)

  • name 遵循命名规则

  • description 具体且少于 1024 字符

✅ 内容质量:

  • 为 AI 助手提供清晰的指令

  • 提供具体示例

  • 处理边缘情况

  • 列出依赖项(如有)

✅ 测试:

  • 描述与用户问题匹配

  • Skill 在相关查询时激活

  • 指令清晰可操作

第九步:测试 Skill

重启 IDE(如正在运行)以加载 Skill

提出相关问题,匹配描述:

帮我管理流水线构建

验证激活:AI 助手应自动使用该 Skill

检查行为:确认 AI 助手正确遵循指令

第十步:调试(如需要)

如果 AI 助手没有使用 Skill:

使描述更具体:

  • 添加触发词

  • 包含文件类型

  • 提及常见用户短语

检查文件位置:

CodeBuddy

ls .codebuddy/skills/skill-name/SKILL.md ls ~/.codebuddy/skills/skill-name/SKILL.md

Cursor

ls .cursor/skills/skill-name/SKILL.md ls ~/.cursor/skills/skill-name/SKILL.md

验证 YAML:

cat SKILL.md | head -n 10

常见模式

开发规范类 Skill


name: backend-development description: 后端微服务开发规范,包括目录结构、分层架构、依赖注入。当用户进行后端开发、创建新服务时使用。

后端微服务开发

触发条件

当用户需要创建新服务、编写后端代码、设计 API 时使用。

目录结构

``` service-name/ ├── api/ ├── biz/ └── boot/ ```

最佳实践

  1. 遵循分层架构
  2. 使用依赖注入
  3. 编写单元测试

工具集成类 Skill


name: pipeline-manager description: 管理蓝盾流水线的构建操作。当用户提及流水线、构建、部署、CI/CD 时使用。

流水线管理

通过 MCP 工具管理流水线。

核心概念

  • projectId:项目英文名
  • pipelineId:流水线 ID

常用工作流

启动构建

``` 步骤 1:获取启动参数 步骤 2:向用户确认 步骤 3:启动构建 ```

多文件渐进式披露 Skill


name: api-designer description: 设计 REST API,遵循最佳实践。当用户创建 API 端点、设计路由或规划 API 架构时使用。

API 设计器

快速入门:参阅 reference/examples.md

详细参考:参阅 reference/api-docs.md

指引

  1. 收集需求
  2. 设计端点
  3. 使用 OpenAPI 规范文档化
  4. 根据最佳实践审查

Skill 作者最佳实践

  • 一个 Skill,一个目的:不要创建超大 Skill

  • 具体的描述:包含用户会说的触发词

  • 清晰的指令:为 AI 助手编写,而非人类

  • 具体的示例:展示真实代码,而非伪代码

  • 列出依赖:在描述中提及所需包

  • 与团队测试:验证激活和清晰度

  • 版本控制:在内容中记录变更

  • 渐进式披露:将高级细节放在单独文件中

验证清单

完成 Skill 前,验证:

  • 名称是小写、仅连字符、最多 64 字符

  • 描述具体且少于 1024 字符

  • 描述包含「什么」和「何时」

  • YAML frontmatter 有效

  • 指令是分步的

  • 示例具体且现实

  • 依赖项已记录

  • 文件路径使用正斜杠

  • Skill 在相关查询时激活

  • AI 助手正确遵循指令

故障排除

Skill 不激活:

  • 使描述更具体,添加触发词

  • 在描述中包含文件类型和操作

  • 添加「当用户...时使用」子句

多个 Skill 冲突:

  • 使描述更加不同

  • 使用不同的触发词

  • 缩小每个 Skill 的范围

Skill 有错误:

  • 检查 YAML 语法(无制表符,正确缩进)

  • 验证文件路径(使用正斜杠)

  • 确保脚本有执行权限

  • 列出所有依赖项

示例参考

查看项目中现有的 Skills 作为参考:

  • 简单单文件 Skill:git-commit-specification

  • 带工具集成的 Skill:managing-devops-pipeline

  • 多文件 Skill:process-module-architecture 系列

输出格式

创建 Skill 时,我将:

  • 询问关于范围和需求的澄清问题

  • 建议 Skill 名称和位置

  • 创建带有正确 frontmatter 的 SKILL.md 文件

  • 包含清晰的指令和示例

  • 根据需要添加支持文件

  • 提供测试说明

  • 根据所有要求进行验证

结果将是一个完整、可用的 Skill,遵循所有最佳实践和验证规则。

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