如何写一个Skill

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简单来说，如果说我们上次聊的 MCP 是给 AI 提供了“手脚”，让它能调用外部工具，那么 Skill 就是给 AI 提供了一份“岗位说明书”或“SOP（标准作业程序）”，教会它如何像一位经验丰富的专家一样，稳定、可靠地完成一整项复杂任务。

🤔 什么是 Skill？它和 MCP 有什么区别？

一个 Skill 就是一个能力封装包。它将完成特定工作所需的指令、流程、知识文档、代码脚本甚至是固定的素材（如图片），以固定的文件夹结构组织在一起。

为了让你更清晰地理解，我把 Skill 和 MCP 的不同点整理成了一个表格：

特性	Agent Skill	MCP (Model Context Protocol)
核心定位	流程与知识封装：教AI“如何做好一件事”。	功能与连接：为AI提供“能做什么事”的工具。
内容构成	Markdown指令、流程文档、代码脚本、图片等资源。	服务端程序、API接口定义、工具函数。
加载机制	渐进式加载：先加载元信息“目录”，需要时才加载完整指令，节省Token。	启动时加载：客户端启动时，通常会一次性加载所有可用的工具定义。
优势	轻量、灵活、可复用，能封装非常复杂的业务逻辑和经验。	标准化、实时性，能无缝接入各种外部服务（如数据库、搜索引擎）。
典型场景	代码审查、周报生成、遵循特定品牌规范进行设计、数据库迁移流程。	查询天气、发送邮件、操作本地文件、调用第三方API。

一句话总结：Skill 定义“流程”（HOW），MCP 提供“功能”（WHAT），两者协同工作，让 AI 不仅能想，还能做，并且做得规范。

🛠️ 最小可跑 Skill 实战：一个“文件搜索助手”

理论说了这么多，我们来动手写一个最小的、可运行的 Skill。它的功能很简单：在项目里帮你根据文件名关键词搜索文件。

一个最基本的 Skill 只需要一个文件夹和一个核心文件 SKILL.md。

1. 创建项目结构

在你的项目（比如一个叫 my-project 的文件夹）里，创建一个 skills 文件夹，然后在里面为你的新 Skill 创建一个子文件夹，比如叫 file-searcher。最终结构如下：

my-project/
├── skills/
│   └── file-searcher/
│       └── SKILL.md
└── ... (你的其他项目文件)

2. 编写核心文件 `SKILL.md`

用你喜欢的代码编辑器创建 SKILL.md 文件，并写入以下内容：

---
name: "file_searcher"
description: "在当前项目按文件名关键词搜索文件；当你需要找文件但不确定完整路径，或用户说“搜索/查找名字包含 xxx 的文件”时调用。"
---

# 文件搜索助手使用指南

当你接到一个“搜索文件”的任务时，请严格遵循以下流程：

## 第一步：理解用户需求

明确用户想要搜索的文件名关键词（keyword）。关键词可以是完整的文件名，也可以是文件名的一部分。

## 第二步：执行搜索

1. **确定搜索范围**：搜索范围限定在当前项目的根目录下。
2. **使用搜索命令**：在项目的根目录下，打开终端并执行以下命令来查找文件：

   find . -iname '_<keyword>_' -type f 2>/dev/null

3. **解释命令**：
   - `find .`: 从当前目录（项目根目录）开始搜索。
   - `-iname '*<keyword>*'`: 查找文件名中包含 `<keyword>` 的文件，且不区分大小写。两边的通配符 `*` 用于匹配包含该词的文件名。
   - `-type f`: 只查找文件，不包括文件夹。
   - `2>/dev/null`: 将错误信息（如无权限访问的文件夹）丢弃，让输出更干净。

## 第三步：整理并返回结果

1. **执行命令**：运行上面构造好的命令。
2. **处理结果**：
   - 如果命令输出了一串文件路径，请将这些路径以清晰的列表形式返回给用户。
   - 如果命令没有任何输出，说明没有找到匹配的文件，请友好地告知用户“未找到包含关键词 '[keyword]' 的文件”。
3. **注意**：你的任务到此结束。不需要对找到的文件内容做任何解读或操作，除非用户再次提出新的请求。

这就是一个完整的、最小可运行的 Skill！它包含了：

元信息 (--- 包裹的部分)：包括技能名称 (name) 和描述 (description)，这是 AI 判断何时使用该技能的“目录”。
指令定义 (# 文件搜索助手使用指南 之后的部分)：用自然语言详细描述了 AI 在调用此技能时，应该遵循的步骤、使用的命令以及如何返回结果。

🚀 Skill 是怎么被调用的？

Skill 的调用方式非常灵活，主要有两种：

隐式调用（AI 自动判断）：这是 Skill 最强大的地方。当你向 AI 提问时，它会根据对话内容和你项目中安装的所有 Skill 的 name 和 description，自动决策是否需要调用某个 Skill。例如，如果你问：“帮我找一个关于 api 的文件，我不记得放哪了。” AI 读到 file_searcher 这个技能的描述是“根据文件名关键词搜索文件”，它就会判断出这个场景下应该使用该技能，然后主动去加载 SKILL.md 里的完整指令来执行。
显式调用（用户指定）：你也可以在提问时，明确要求 AI 使用某个 Skill。例如：“使用 file_searcher 技能，帮我查找项目中所有包含 README 的文件。”

如何让 AI 发现你的 Skill？ 这取决于你使用的 AI 客户端（如 Claude Code、Cursor 等）：

项目级安装：大多数客户端（如 Claude Code）会默认扫描项目根目录下的 skills 文件夹。所以只要我们把 file-searcher 文件夹放在 my-project/skills/ 下，在这个项目里与 AI 对话时，它就能自动发现。
用户级安装（全局）：一些工具也支持将 Skill 安装在全局目录下（如 ~/.claude/skills/），这样在任何项目中都可以使用。

💡 如何验证你的 Skill 是否工作？

确保你的 AI 客户端支持 Skill：目前 Claude Code、支持 OpenSkills 协议的编辑器（如 Cursor、Windsurf 通过插件）等都支持。
在项目目录下启动 AI 客户端。
尝试提问：“帮我搜索一下项目里名字包含 test 的文件。”
观察 AI 的思考过程：如果配置成功，你会在 AI 的回复中看到它“决定”使用 file_searcher 技能，然后“执行” find 命令，最后“返回”搜索结果。

这个最小的 file_searcher 示例已经展示了 Skill 的核心价值：用文档定义流程，让 AI 自动执行

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如何写一个Skill ​

🤔 什么是 Skill？它和 MCP 有什么区别？ ​

🛠️ 最小可跑 Skill 实战：一个“文件搜索助手” ​

1. 创建项目结构 ​

2. 编写核心文件 SKILL.md ​

🚀 Skill 是怎么被调用的？ ​

💡 如何验证你的 Skill 是否工作？ ​