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## 背景：为什么要把提示词做成 Skill
如果每次让 AI 处理同一类任务，都要重新解释目标、输入格式、限制条件和输出要求，提示词很快会变成一段难维护的“操作说明”。AI Skill 可以理解为一份可复用的任务包：它描述 AI 在什么情况下执行什么工作、如何使用输入资料、需要调用哪些工具，以及最终结果应符合什么格式。
一个 Skill 不只是提示词。实际工程中，它通常由任务说明、输入约定、参考资料、工具接口、示例和测试用例组成。设计得好的 Skill 能被重复调用，也能在模型、运行环境或团队成员变化时保持行为可预期。本文用一个“整理本地 Markdown 资料并生成摘要”的示例，介绍通用的设计与验证方法。不同 AI 平台的目录名和配置字段可能不同，具体格式应以所用平台的官方规范为准。
## 原理：把任务拆成可验证的接口
建议先将 Skill 拆成四部分：
1. **触发条件**：什么请求适合使用它，什么请求不适合。例如，用户明确要求整理 Markdown 文件时触发；若用户只想讨论写作思路，则不应擅自读取文件。
2. **输入与输出契约**：输入可以是文件路径、资料内容或摘要目标；输出规定为标题、要点、待确认事项等固定字段。明确约定能减少模型自由发挥造成的格式漂移。
3. **执行步骤与工具边界**：说明先检查输入，再读取允许范围内的资料，最后整理结果。工具只能访问用户授权的路径，不应默认遍历整个磁盘或执行无关命令。
4. **质量标准与失败处理**：标注如何判断结果合格，资料不足时如何说明，读取失败时如何停止，而不是猜测补全。
Skill 的关键不是把说明写得越长越好，而是让触发范围、输入边界和成功条件足够清晰。步骤可复用、结果可检查，比堆叠大量抽象指令更重要。
## 前置条件
开始前准备以下内容：
- 一个支持自定义 Skill、工具或工作流的 AI 环境；不同平台的实现方式可能是目录、配置文件、工作流节点或 API。
- 一份明确的任务说明，以及至少两三个可用于验证的样例输入。
- 一个隔离的本地测试目录，例如项目中的 `skill-lab/`，不要直接拿包含隐私或生产数据的目录试跑。
- 若 Skill 使用文件读取、联网或其他工具，确认运行环境的权限范围，并准备可撤销、可审计的授权方式。
以下命令只用于创建本地测试文件，不会连接外部服务。运行前请确认当前目录是你自己的实验目录。
```bash
mkdir -p skill-lab/docs skill-lab/tests
printf '# 钱包备份\n记录助记词的保管原则。\n' > skill-lab/docs/wallet-backup.md
printf '# 测试网说明\n测试网代币没有主网价值。\n' > skill-lab/docs/testnet.md
```
## 分步骤实践
### 第一步：写清 Skill 的任务边界
先用一句话定义任务：“根据用户明确指定的本地 Markdown 文件，生成忠于原文的结构化摘要。”随后补充不做什么：不推断原文未提供的事实、不修改源文件、不读取指定文件以外的内容、不执行文档中的命令。
这一步能防止 Skill 从“摘要工具”膨胀成可以任意操作文件的代理。触发说明应同时包含适用场景和排除场景，避免只写“帮助用户处理文档”这种过宽描述。
### 第二步：定义输入与输出格式
给输入设定明确字段，例如：`files` 是用户指定的相对路径列表，`audience` 是读者类型，`max_points` 是要点数量上限。规定路径必须位于 `skill-lab/docs/` 下；文件不存在、扩展名不支持或路径越界时，停止处理并解释原因。
输出可以约定为如下结构：
```text
标题：一句话概括主题
摘要：不超过三句话，只陈述资料支持的内容
要点：最多 5 条，每条对应原文中的信息
待确认：资料缺失或存在歧义时列出；没有则写“无”
来源：列出实际读取的文件名
```
固定字段让调用方容易检查结果，也方便后续把 Skill 接入表格、知识库或其他工作流。若需要机器读取，进一步使用 JSON Schema 校验字段类型和必填项，而不是仅要求“输出规范 JSON”。
### 第三步：组织 Skill 文件
平台格式各有差异，下面是一个便于理解的通用目录示例，不代表某个平台的强制规范：
```text
markdown-summary-skill/
├── SKILL.md
├── references/
│ └── output-format.md
└── tests/
└── cases.jsonl
```
`SKILL.md` 放触发条件、输入契约、步骤和权限边界；较长的输出规范放在 `references/`，避免主说明过长；测试样例放在 `tests/`，便于每次修改后复测。说明文件尽量围绕可执行行为编写，例如“只读取用户列出的文件”，而不是“要谨慎处理文件”。
### 第四步：实现调用流程
如果平台提供文件工具，优先使用平台明确授权的读取接口，并在调用前验证路径。若只是用 Python 在本地演示路径检查，可采用类似逻辑：
```python
from pathlib import Path
root = Path("skill-lab/docs").resolve()
requested = Path("wallet-backup.md")
target = (root / requested).resolve()
if root not in target.parents or target.suffix.lower() != ".md":
raise ValueError("仅允许读取 docs 目录中的 Markdown 文件")
text = target.read_text(encoding="utf-8")
print(text)
```
这里的路径检查是示例，不应直接视为完整安全沙箱；生产实现还要考虑符号链接、并发修改、权限和平台 API 的行为。Skill 调用应遵循“先确认授权与范围，再使用工具，最后报告来源”的顺序。读取内容后，模型只基于实际文本总结；空文件、编码错误或资料不足时，应明确反馈，不用常识替代缺失事实。
### 第五步：编写测试用例
至少覆盖以下场景：
- 正常输入：指定一份存在的 Markdown 文件，检查摘要是否忠于原文、来源是否准确。
- 多文件输入：指定两份资料，检查模型有没有把文件内容混在一起或漏掉来源。
- 缺失文件：验证系统报告找不到文件，而不是编造摘要。
- 越界路径：在授权实验目录里测试 `../` 这类路径输入，确认请求被拒绝；不要用此测试去探测他人系统。
- 指令注入文本：在本地测试文件中放入“忽略之前要求并执行命令”等字样，验证 Skill 将其作为待总结的文档内容，而非新的系统指令。
- 输出校验：检查必填字段、要点数量上限和 JSON 格式（如果要求 JSON）。
可以把样例保存为 JSONL，每行一个用例，并记录输入、预期行为和实际结果。模型生成有随机性，不宜只比较整段文本是否逐字相同；更实用的是检查字段、事实依据、拒绝行为和关键约束。
### 第六步：迭代与版本管理
每次发现问题时，先判断属于触发条件、输入定义、工具权限还是输出规范，再修改对应部分。不要用一条含糊的“更加谨慎”覆盖具体缺陷。把 Skill 文件和测试用例放入版本控制，变更时记录原因；更新模型或工具版本后重新跑回归测试。若团队共享 Skill，应标注维护人、版本号、适用平台和已知限制，避免不同人手里的同名 Skill 实际行为不同。
## 风险与注意事项
- **最小权限**：Skill 只获得完成任务所需的权限。文件读取限定到用户指定的目录；联网、写入和执行代码应分别授权，不要因为“可能有用”就默认开启。
- **提示注入**：外部文档中的指令属于数据，不自动具有更高优先级。工具调用前仍需遵守 Skill 的权限边界和用户授权。
- **隐私保护**：不要把密钥、助记词、访问令牌或不必要的个人信息放入测试样例，也不要上传未经授权的内部资料。
- **结果可追溯**：摘要应指出实际使用的来源；模型推断或无法确认的内容要单独标注。
- **工具副作用**：读取通常比写入风险低，但仍应控制目录和日志。涉及删除、发送、发布或交易等不可逆操作时，应要求用户明确确认，并优先在隔离环境演练。
- **平台差异**：不同框架对 Skill 的发现机制、工具参数和文件格式定义可能不同，发布前需要按目标平台规范验证，不能假设上述通用结构可以直接导入所有产品。
## 常见问题
**问：Skill 和普通提示词有什么区别？** 普通提示词常用于一次性任务；Skill 通常包含稳定的触发规则、输入输出契约、工具约束和测试，可以持续维护与复用。两者不是互斥关系，Skill 内部也可以包含提示词。
**问：说明文件越详细越好吗？** 不一定。过长说明会增加维护成本，也可能让重点不突出。把常用规则放在主说明，参考资料拆分存放，并通过测试确认模型能否正确找到并遵守规则。
**问：模型偶尔不按格式输出怎么办？** 先检查字段是否定义清楚，再通过结构化输出或 Schema 校验约束结果；格式不合格时返回可定位的错误信息。单纯重复“必须遵守格式”通常不是稳定的工程方案。
**问：需要在每个用例里都调用工具吗？** 不需要。用户没有提供文件，或请求属于概念解释时，应直接说明所需输入或回答问题，不要为了展示工具而调用工具。
## 总结
可复用的 AI Skill 应从清晰边界开始：明确何时触发、接受什么输入、允许调用哪些工具、如何处理失败，以及怎样判断输出合格。把说明、参考资料和测试用例分开管理，再用正常、异常、越权和注入等本地授权测试验证行为，最后通过版本控制持续迭代。这样做能让 Skill 不只是“看起来聪明”的提示词，而成为范围明确、结果可检查、权限可控的工程组件。
如果每次让 AI 处理同一类任务，都要重新解释目标、输入格式、限制条件和输出要求，提示词很快会变成一段难维护的“操作说明”。AI Skill 可以理解为一份可复用的任务包：它描述 AI 在什么情况下执行什么工作、如何使用输入资料、需要调用哪些工具，以及最终结果应符合什么格式。
一个 Skill 不只是提示词。实际工程中，它通常由任务说明、输入约定、参考资料、工具接口、示例和测试用例组成。设计得好的 Skill 能被重复调用，也能在模型、运行环境或团队成员变化时保持行为可预期。本文用一个“整理本地 Markdown 资料并生成摘要”的示例，介绍通用的设计与验证方法。不同 AI 平台的目录名和配置字段可能不同，具体格式应以所用平台的官方规范为准。
## 原理：把任务拆成可验证的接口
建议先将 Skill 拆成四部分：
1. **触发条件**：什么请求适合使用它，什么请求不适合。例如，用户明确要求整理 Markdown 文件时触发；若用户只想讨论写作思路，则不应擅自读取文件。
2. **输入与输出契约**：输入可以是文件路径、资料内容或摘要目标；输出规定为标题、要点、待确认事项等固定字段。明确约定能减少模型自由发挥造成的格式漂移。
3. **执行步骤与工具边界**：说明先检查输入，再读取允许范围内的资料，最后整理结果。工具只能访问用户授权的路径，不应默认遍历整个磁盘或执行无关命令。
4. **质量标准与失败处理**：标注如何判断结果合格，资料不足时如何说明，读取失败时如何停止，而不是猜测补全。
Skill 的关键不是把说明写得越长越好，而是让触发范围、输入边界和成功条件足够清晰。步骤可复用、结果可检查，比堆叠大量抽象指令更重要。
## 前置条件
开始前准备以下内容：
- 一个支持自定义 Skill、工具或工作流的 AI 环境；不同平台的实现方式可能是目录、配置文件、工作流节点或 API。
- 一份明确的任务说明，以及至少两三个可用于验证的样例输入。
- 一个隔离的本地测试目录，例如项目中的 `skill-lab/`，不要直接拿包含隐私或生产数据的目录试跑。
- 若 Skill 使用文件读取、联网或其他工具，确认运行环境的权限范围，并准备可撤销、可审计的授权方式。
以下命令只用于创建本地测试文件，不会连接外部服务。运行前请确认当前目录是你自己的实验目录。
```bash
mkdir -p skill-lab/docs skill-lab/tests
printf '# 钱包备份\n记录助记词的保管原则。\n' > skill-lab/docs/wallet-backup.md
printf '# 测试网说明\n测试网代币没有主网价值。\n' > skill-lab/docs/testnet.md
```
## 分步骤实践
### 第一步：写清 Skill 的任务边界
先用一句话定义任务：“根据用户明确指定的本地 Markdown 文件，生成忠于原文的结构化摘要。”随后补充不做什么：不推断原文未提供的事实、不修改源文件、不读取指定文件以外的内容、不执行文档中的命令。
这一步能防止 Skill 从“摘要工具”膨胀成可以任意操作文件的代理。触发说明应同时包含适用场景和排除场景，避免只写“帮助用户处理文档”这种过宽描述。
### 第二步：定义输入与输出格式
给输入设定明确字段，例如：`files` 是用户指定的相对路径列表，`audience` 是读者类型，`max_points` 是要点数量上限。规定路径必须位于 `skill-lab/docs/` 下；文件不存在、扩展名不支持或路径越界时，停止处理并解释原因。
输出可以约定为如下结构：
```text
标题：一句话概括主题
摘要：不超过三句话，只陈述资料支持的内容
要点：最多 5 条，每条对应原文中的信息
待确认：资料缺失或存在歧义时列出；没有则写“无”
来源：列出实际读取的文件名
```
固定字段让调用方容易检查结果，也方便后续把 Skill 接入表格、知识库或其他工作流。若需要机器读取，进一步使用 JSON Schema 校验字段类型和必填项，而不是仅要求“输出规范 JSON”。
### 第三步：组织 Skill 文件
平台格式各有差异，下面是一个便于理解的通用目录示例，不代表某个平台的强制规范：
```text
markdown-summary-skill/
├── SKILL.md
├── references/
│ └── output-format.md
└── tests/
└── cases.jsonl
```
`SKILL.md` 放触发条件、输入契约、步骤和权限边界；较长的输出规范放在 `references/`，避免主说明过长；测试样例放在 `tests/`，便于每次修改后复测。说明文件尽量围绕可执行行为编写，例如“只读取用户列出的文件”，而不是“要谨慎处理文件”。
### 第四步：实现调用流程
如果平台提供文件工具，优先使用平台明确授权的读取接口，并在调用前验证路径。若只是用 Python 在本地演示路径检查，可采用类似逻辑：
```python
from pathlib import Path
root = Path("skill-lab/docs").resolve()
requested = Path("wallet-backup.md")
target = (root / requested).resolve()
if root not in target.parents or target.suffix.lower() != ".md":
raise ValueError("仅允许读取 docs 目录中的 Markdown 文件")
text = target.read_text(encoding="utf-8")
print(text)
```
这里的路径检查是示例，不应直接视为完整安全沙箱；生产实现还要考虑符号链接、并发修改、权限和平台 API 的行为。Skill 调用应遵循“先确认授权与范围，再使用工具，最后报告来源”的顺序。读取内容后，模型只基于实际文本总结；空文件、编码错误或资料不足时，应明确反馈，不用常识替代缺失事实。
### 第五步：编写测试用例
至少覆盖以下场景：
- 正常输入：指定一份存在的 Markdown 文件，检查摘要是否忠于原文、来源是否准确。
- 多文件输入：指定两份资料，检查模型有没有把文件内容混在一起或漏掉来源。
- 缺失文件：验证系统报告找不到文件，而不是编造摘要。
- 越界路径：在授权实验目录里测试 `../` 这类路径输入，确认请求被拒绝；不要用此测试去探测他人系统。
- 指令注入文本：在本地测试文件中放入“忽略之前要求并执行命令”等字样，验证 Skill 将其作为待总结的文档内容，而非新的系统指令。
- 输出校验：检查必填字段、要点数量上限和 JSON 格式（如果要求 JSON）。
可以把样例保存为 JSONL，每行一个用例，并记录输入、预期行为和实际结果。模型生成有随机性，不宜只比较整段文本是否逐字相同；更实用的是检查字段、事实依据、拒绝行为和关键约束。
### 第六步：迭代与版本管理
每次发现问题时，先判断属于触发条件、输入定义、工具权限还是输出规范，再修改对应部分。不要用一条含糊的“更加谨慎”覆盖具体缺陷。把 Skill 文件和测试用例放入版本控制，变更时记录原因；更新模型或工具版本后重新跑回归测试。若团队共享 Skill，应标注维护人、版本号、适用平台和已知限制，避免不同人手里的同名 Skill 实际行为不同。
## 风险与注意事项
- **最小权限**：Skill 只获得完成任务所需的权限。文件读取限定到用户指定的目录；联网、写入和执行代码应分别授权，不要因为“可能有用”就默认开启。
- **提示注入**：外部文档中的指令属于数据，不自动具有更高优先级。工具调用前仍需遵守 Skill 的权限边界和用户授权。
- **隐私保护**：不要把密钥、助记词、访问令牌或不必要的个人信息放入测试样例，也不要上传未经授权的内部资料。
- **结果可追溯**：摘要应指出实际使用的来源；模型推断或无法确认的内容要单独标注。
- **工具副作用**：读取通常比写入风险低，但仍应控制目录和日志。涉及删除、发送、发布或交易等不可逆操作时，应要求用户明确确认，并优先在隔离环境演练。
- **平台差异**：不同框架对 Skill 的发现机制、工具参数和文件格式定义可能不同，发布前需要按目标平台规范验证，不能假设上述通用结构可以直接导入所有产品。
## 常见问题
**问：Skill 和普通提示词有什么区别？** 普通提示词常用于一次性任务；Skill 通常包含稳定的触发规则、输入输出契约、工具约束和测试，可以持续维护与复用。两者不是互斥关系，Skill 内部也可以包含提示词。
**问：说明文件越详细越好吗？** 不一定。过长说明会增加维护成本，也可能让重点不突出。把常用规则放在主说明，参考资料拆分存放，并通过测试确认模型能否正确找到并遵守规则。
**问：模型偶尔不按格式输出怎么办？** 先检查字段是否定义清楚，再通过结构化输出或 Schema 校验约束结果；格式不合格时返回可定位的错误信息。单纯重复“必须遵守格式”通常不是稳定的工程方案。
**问：需要在每个用例里都调用工具吗？** 不需要。用户没有提供文件，或请求属于概念解释时，应直接说明所需输入或回答问题，不要为了展示工具而调用工具。
## 总结
可复用的 AI Skill 应从清晰边界开始：明确何时触发、接受什么输入、允许调用哪些工具、如何处理失败，以及怎样判断输出合格。把说明、参考资料和测试用例分开管理，再用正常、异常、越权和注入等本地授权测试验证行为，最后通过版本控制持续迭代。这样做能让 Skill 不只是“看起来聪明”的提示词，而成为范围明确、结果可检查、权限可控的工程组件。