Skill 笔记

Skill 笔记

Why Skill

  • 消除重复教学成本：同样的事只需要教 AI 一次
  • 团队知识资产沉淀：个人经验变成团队能力
  • 跨项目、跨人员复用：换项目换人都能直接用
  • 自动触发：AI 识别到相关任务自动激活，不需要手动调用
  • 可版本管理：放在 Git 里，团队协作、追踪变更
  • 省 Token：渐进式加载机制，比把所有指令塞进 Prompt 省得多

Skill vs. Prompt

  • Prompt 1次加载、Skill 按需加载
  • Prompt 纯文本、Skill 目录结构（可以包含参考文档、脚本等）

Skill vs. MCP

  • Skill 本地调用、MCP 可本地可远程
  • Skill 目录结构（可以包含参考文档、脚本等）、MCP 提供Prompt/Resource/Tool服务
  • Skill 解决“AI如何完成一件事”的问题、MCP 解决“AI如何调用外部能力”的问题

目录结构

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<skill-name>/
├── SKILL.md					# 必需：Skill核心文件（YAML 元数据 + Markdown 正文）
├── scripts/                   	# 可选：可执行脚本目录（Python/Bash 等）
│   ├── <example_script.py>      	# 例如：具体的脚本
├── references/                 # 可选：参考文档目录（API 文档、数据字典等）、用于Agent理解规则（内化为知识）
│   ├── <api.md>                  	# 例如：接口文档
│   ├── <examples.md>             	# 例如：示例文档
├── assets/                    	# 可选：静态资源文件目录（模板、图片、字体等）、用于Agent直接生成输出（作为模板填充）
│   ├── <output_template.md>   		# 例如：输出模板文件
├── evals/                    	# 可选：测试目录
│   ├── <evals.json>       			# 例如：测试配置文件
├── ...                    		# 可选：其他目录或文件

安装方法

命令行安装

通过npx命令安装

通用的安装方式

[!NOTE]

通过npx命令安装的Skill存储在$HOME/.agent/skills目录下，通过软链接或复制（安装过程中可选）到其他工具的skills目录下

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# 支持通过GitHub仓库短名称、GitHub URL、指定Skill URL、GitLab URL、本地路径等形式进行安装
npx skills add vercel-labs/agent-skills

# 只安装指定 Skill
npx skills add anthropics/skills --skill pdf --skill docx -g

# 搜索 Skill
npx skills find "dev"

# 查看已安装的 Skill (通过npx安装的)
npx skills list --global

# 更新所有 Skill (通过npx安装的)
npx skills update

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通过npm命令安装

先安装仓库、再从仓库安装Skill

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# 安装Skill仓库 (如clawhub)
npm i -g clawhub
# 从仓库安装Skill (注：在哪个目录下执行该命令、则安装到该目录的skills目录下)
clawhub install "<skill>"

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从zip包导入

下载Skill zip包，解压到Skill目录下，比如 $HOME/.claude/skills

通过UI从仓库安装

比如CC Switch

[!NOTE]

通过CC Switch安装的Skill存储在$HOME/.cc-switch/skills目录下，通过软链接到Claude等CLI工具的skills目录下，以便于统一管理

通过对话/智能体安装

比如OpenClaw

卸载方法

  • 直接删除目录

  • 通过命令卸载

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    # 交互式
    npx skills remove

    # 删除指定 skill (通过npx安装的)
    npx skills remove <skill-name>

    # 删除指定 skill (通过clawhub安装的)
    clawhub uninstall <skill-name>

  • 通过插件市场卸载（如直接通过Claude Code安装的）

最佳实践

  • 判断是否要造Skill轮子：高频处理 + 有可复用流程、强模板化产出、反复要做的、没有现成的
  • Skill也要搭配能力强的大模型，同一个Skill搭配不同的大模型效果也会有所不同。

相关链接

文档

仓库

市场