AI Skills 入门教程：用一个 SKILLs.md，让 AI 记住你的工作方法 - AI

每次让 AI 写周报、整理会议纪要或分析数据，都要重新解释格式、语气和步骤？

这类问题可以通过 AI Skills 解决。

Skills 可以理解为写给 AI 的一份“标准操作手册”：它把任务说明、执行规则、参考案例和所需资源整理在一个文件夹中。当用户提出相关需求时，支持 Agent Skills 的 AI 工具可以读取并执行这些规则。

简单来说：普通提示词只服务于当前对话，Skills 更适合保存可重复使用的工作流程。

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Skills 是什么？

一个 Skills 通常对应一项明确任务，例如：

根据工作记录生成周报
按固定标准审核文章
整理会议纪要并提取待办事项
检查代码中的安全问题
按品牌规范生成营销文案

官方 Agent Skills 规范将 Skills 定义为一种轻量级开放格式。最基础的 Skills 是一个文件夹，其中必须包含 Skills.md；复杂 Skills 还可以附带脚本、模板、示例和参考资料。

Skills 能解决什么问题？

1. 减少重复沟通

不需要每次都重新说明：

输出包含哪些栏目
使用什么语气
哪些内容不能出现
数据应该如何展示
最终结果采用什么格式

2. 统一输出标准

多人或多次使用同一个 Skills 时，可以尽量保持相同的结构、流程和判断标准。

3. 沉淀个人工作方法

当你发现一套提示词效果很好，可以把它整理成 Skills，而不是让它一直留在聊天记录中。

需要注意的是，Skills 并不是让 AI 获得真正的“永久记忆”。它更像一份保存在本地或项目目录中的规则文件：只有工具能够发现并加载它时，规则才会生效。

Skills 的基本目录结构

一个标准 Skills 不只是单独散落的文本文件，而是一个独立文件夹：

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weekly-report/
├── Skills.md
├── references/
│   └── report-example.md
└── templates/
    └── weekly-report-template.md

其中：

Skills.md：必需，写明名称、用途和执行规则
references/：可选，存放参考资料或优秀案例
templates/：可选，存放固定模板
scripts/：可选，存放需要执行的辅助脚本

Anthropic 和 OpenAI 的官方文档都将 Skills 描述为包含指令、资源以及可选脚本的任务能力包，而不只是一个简单提示词。

三步写出第一个 Skills

下面以“周报助手”为例。

第一步：写清楚名称和触发条件

在 Skills.md 顶部加入 YAML 元数据：

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name: weekly-report
description: 根据用户提供的本周工作记录生成中文周报。当用户要求写周报、整理本周工作，或提交一组工作记录时使用。
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至少应写清楚：

name：Skills 的名称
description：它能做什么，以及什么时候应该使用

description 不要只写“处理文档”或“提高效率”，否则 AI 很难判断什么时候需要调用它。

第二步：把要求改成可执行规则

不要只写：

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写得专业一点。
内容简洁一些。

这种描述过于主观，不同模型可能有不同理解。

可以改成：

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# 周报生成规则

收到用户的工作记录后，按以下顺序处理：

1. 将内容分为：
   - 本周完成
   - 进行中
   - 下周计划

2. 每条内容优先保留：
   - 项目名称
   - 完成数量
   - 当前进度
   - 产生的结果
   - 后续动作

3. 不得虚构用户未提供的数据。

4. 没有具体数字时，保留原始事实，并注明“未提供量化数据”。

5. 删除“积极推进”“持续赋能”“圆满完成”等空泛表达。

6. 每条控制在两句话以内。

7. 最后增加一段不超过80字的本周总结。

这些规则能够直接执行，也更容易检查结果是否合格。

第三步：提供输入与输出示例

示例能帮助 AI 理解你真正想要的效果。

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# 示例

## 输入

- 完成用户调研
- 修复了几个登录页面的问题
- 数据看板还在调整
- 下周准备上线新活动

## 输出

### 本周完成

1. 完成用户调研，共收集326份有效问卷，并整理出15条核心反馈。
2. 修复登录页面3个影响用户使用的问题，登录功能已通过测试。

### 进行中

1. 数据看板重构已完成约60%，预计下周完成剩余图表和筛选功能。

### 下周计划

1. 完成数据看板重构并提交测试。
2. 上线新用户活动，持续跟踪访问量和注册转化率。

### 本周总结

本周重点完成用户调研和登录功能修复，数据看板重构按计划推进，下周将进入功能上线和数据验证阶段。

示例越接近真实工作场景，输出通常越稳定。

可直接复制的完整 Skills.md

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name: weekly-report
description: 根据用户提供的工作记录生成结构清晰的中文周报。当用户要求写周报、总结本周工作或发送零散工作记录时使用。
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# 周报助手

## 目标

将用户提供的零散工作记录整理为可以直接发送的中文周报。

## 执行步骤

1. 阅读全部工作记录。
2. 合并重复事项。
3. 按“本周完成、进行中、下周计划”分类。
4. 保留项目名称、数量、进度、结果和下一步动作。
5. 生成结构清晰的 Markdown 周报。

## 输出结构

### 本周完成

列出已经完成并产生结果的事项。

### 进行中

列出尚未完成的任务，并说明当前进度和下一步动作。

### 下周计划

列出下周需要执行的具体任务。

### 本周总结

使用不超过80字总结本周重点、进展和风险。

## 写作规则

- 使用平实、清晰的中文。
- 每条内容不超过两句话。
- 优先使用具体数字、进度和结果。
- 不使用“积极推进”“持续赋能”“圆满完成”等空泛表达。
- 不得编造用户没有提供的信息。
- 信息不足时，保留原意并注明缺少的数据。
- 默认使用 Markdown 格式。

## 示例

输入：

- 完成客户调研
- 修复登录页面问题
- 看板还在调整
- 下周上线活动

输出：

### 本周完成

1. 完成客户调研，并整理主要需求和反馈。
2. 完成登录页面问题修复，相关功能已恢复正常。

### 进行中

1. 数据看板仍在调整，下一步将完善图表和筛选功能。

### 下周计划

1. 完成数据看板调整并提交测试。
2. 上线新活动并跟踪用户参与数据。

### 本周总结

本周完成客户调研和登录问题修复，数据看板正在推进，下周重点为活动上线和数据验证。

新手常见的三个错误

触发条件太模糊

错误写法：

1

用于处理工作。

推荐写法：

1

当用户要求生成周报，或提交本周工作记录时使用。

规则只有形容词

错误写法：

1

写得专业、简洁、有深度。

推荐写法：

1

正文不超过500字，每条不超过两句话，每项至少保留一个结果或进度信息。

一个 Skills 承担太多任务

不建议把“写周报、做PPT、分析数据、发送邮件”全部放进同一个 Skills。

更合理的方式是拆成多个独立 Skills：

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meeting-notes/
data-analysis/
email-reply/

一个 Skills 只解决一类明确问题，通常更容易触发，也更方便维护。

使用第三方 Skills 前要注意什么？

不要看到 GitHub 上的 Skills 就直接安装。

第三方 Skills 可能附带脚本、命令或外部资源。使用前至少检查：

Skills.md 要求 AI 执行哪些操作
是否包含 scripts/ 等可执行文件
是否会读取环境变量、密钥或私人文件
是否要求上传数据到外部服务
GitHub 仓库是否持续维护

研究已经指出，Agent Skills 生态存在指令注入、恶意脚本和供应链风险，因此第三方 Skills 应当像第三方代码一样审查，而不是只把它当作文档。

去哪里找现成的 Skills？

可以从以下官方项目开始：

建议先阅读官方示例，再根据自己的工作流程修改。不要直接复制一个功能复杂的 Skills，然后期待它完全符合自己的需求。

总结

写 Skills 的关键，不是堆积大量提示词，而是把一项任务说明清楚：

什么时候使用
按什么步骤执行
必须遵守哪些规则
最终输出什么格式
什么样的结果才算合格

第一次可以从最常用、最重复的一项任务开始，例如周报、会议纪要或文章审核。先完成一个简单可用的版本，再根据实际输出逐步补充规则和示例。