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一、skill

在前面的文章中分析了什么是Skill。简单的理解它是为Agent提供标准化、程序化的控制。看上去它可能是一系列的md文件（它们形成了文件夹），但实际上它包含了三个重要的方面即元数据（用于对Skill的自身的描述）、指令（标准化的作业流程）和资源（应用的其它资源）。

二、如何调用Skill

无论一项技术如何先进，其最终的目的只是为了解决问题。如果这个技术无法解决实际的问题，那么它就没有存在的意义了。但在实际的应用中，往往会出现，Skill是用的，但是有些开发者自己写的Skill却没有被调用。这其实就脱离了开发者的最初的目的。那么如何才会调用自己写的skill呢？
这就要明白skill的渐进式披露即agent不是一下子把所有的skill都加载一遍的。首先Agent只会从目录索引中查找名字和描述来进行匹配，如果描述的不好，智能体就不会去调用相关的skill。因此就需要把skill的description写好，特别需要注意的是，要想写提示词一样明白，它是针对AI的而不是针对用户的。其次Agent中对描述的处理是有长度限制的，超过一定长度会自动截断。所以要在指定的范围内把相关的描述说清楚。最后要把相关涉及到skill目录的加载，包括各种工具、脚本等。需要在skill的脚本中将相关的位置描述清楚。

三、如何编写Skill

这里的编写skill不是说告诉大家怎么写文档，是要说明什么样的情况才适合于编写成skill。在Anthropic的相关博客中，给出重点的应用场景：

  1. 库和API的的应用
    固定的库或API的调用，不需要每次再重复在上下文中声明

  2. 对项目整体进行验证
    写一些单元测试等的验证工作，不需要开发者自行处理

  3. 数据查询分析
    对指定内容的查询并将分析结果反馈

  4. 业务流程的自动化
    流程化的东西是最适合skill的，它可以使用一条命令处理完成

  5. 代码的模板和框架
    代码模板的意义就在于skill的可复用，这和实际的场景的应用类似

  6. 代码的Review和Aduit
    引入AI自行进行代码质量的控制，也是skill的重要应用场景

  7. CI/CD集成部署
    流程化的东西，只不过是Agent统一调度即可不再需要人为参与

  8. Runbook故障排除
    对故障的排除，也可以引入固定的处理模板机制

  9. 基础设施的运维
    常见的运维在以前可以使用脚本来完成，这对于skill来说正是擅长的

其实还有不少的场景也可以引入skill，但可能局限性比较强，这里就不再一一说明。在实际编写skill时，需要注意的是不要把重复的低级的简单的东西反复写入skill。要限制skill的边界，尽量提供显式的Agent无法自行推断的相关逻辑。

四、高级应用

对于skill的应用过程中，其实还有一些高级的用法。这也是Anthropic提供的方法：

  1. 让skill保持状态
    在前面提到过，大模型啥的都是无状态的。调用一次后下一次又得重来，所以要想连续的应用，就需要skill有记忆，也就是要保存相关的数据进行持久化。即主动的将相关的数据信息写入到skill的配置或相关文件中去，实现数据的状态保存

  2. 让skill调用脚本
    skill是个标准化流程，是模板，所以它的优势不在于实现某个功能而处理功能的流程和结构。所以可以把实现功能的脚本放到skill的脚本调用中，让它发挥更大的优势。比如定时删除数据库中的数据就可以写成一个脚本来调用

  3. 让skill可以Hook
    钩子的优势大家都明白，它可以在用户需要的时刻激发设置的处理行为。它是一种后处理机制，是一种强制性的保证。它在skill被激活时才可以使用，在会话结束后就会消失。它的应用场景太多了，如为了保证安全阻止一些危险的命令

skill的应用就和其自身的渐时式披露一样，也不会是一下子在应用中铺开，它需要一个时间，甚至一个很长的时间来普及。甚至有可能在未来被更先进的机制给替代，所以不必为此有什么负担。

五、总结

其实对于很多Agent的应用开发者来说，借鉴官方或大牛们的方式是最简单的方法。不需要过多的自行编写和处理skill。要防止为了编写skill为去编写skill，因为它会比编码时的这种思想破坏力更大。关键是，这玩意它是要钱的。与诸君共勉！