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第 5 章 加载一个真正用得上的 Skill

理解 Skill 是什么、怎么按需加载,和 Prompt 的本质区别;学会从技能市场安装、导入 zip 技能包,以及关闭与卸载。

教程资料整理于 2026-09-21
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本章适合谁

  • 听过 Skill 但没实际用过的人
  • 经常重复输入同一类要求(风格、规范、流程)的人

开始前的准备

  • 已完成登录,能打开左侧“专家·技能·连接器”面板
  • 想一个你反复用文字向 AI 交代的要求(例如写作风格),它最适合做成你的第一个 Skill 试验

Skill 是什么

WorkBuddy 本身负责理解任务和组织执行;Skill 则是一组可复用的说明、脚本、参考资料和资源,告诉 Agent 某类任务应该怎样做、调用什么工具、交付什么格式。

Anthropic 在 2025 年 10 月正式推出 Agent Skills,2025 年 12 月将其发布为开放标准。一个最标准的 Skill 长这样:

my-skill/
├── SKILL.md
├── scripts/
│   └── check.py
├── references/
│   └── guide.md
└── assets/
    └── template.pptx

其中只有 SKILL.md 是必须的:

SKILL.md 示例
---
name: tech-article-writing
description: 用于撰写 AI 产品、模型评测和科技行业相关文章
---

收到写作任务后:

1. 先确认文章核心角度
2. 查找一手资料
3. 对核心事实交叉验证
4. 根据用户写作风格完成初稿
5. 检查禁用句式和 AI 味表达

Skill 是怎么工作的:渐进式披露

Skill 最关键的设计不是 SKILL.md,而是 Progressive Disclosure(渐进式披露)。假设你的 Agent 装了 100 个 Skill——它不会一上来把 100 个 Skill 的完整内容全部塞进上下文,那样既浪费 Token,又会让模型被大量无关指令干扰。标准做法分三层:

  1. 第一层:启动时只看名称和 description例如 pptx(处理 PowerPoint 创建、编辑、读取任务)、pdf(处理 PDF 提取、合并、编辑、填写任务)、tech-article-writing(撰写 AI 和科技行业文章)。每个 Skill 启动时只加载数十至上百 Token 的元数据。
  2. 第二层:任务匹配时才加载完整 SKILL.md当你说出“帮我写一篇 WorkBuddy 的公众号文章”,Agent 根据 description 判断 tech-article-writing 可能相关,这时才加载完整 SKILL.md。
  3. 第三层:执行中按需读取资料和脚本需要模仿写作风格才读 references/style.md;需要检查 AI 味才执行 scripts/check-ai-phrases.py。

OpenAI Codex 也采用类似机制:先向模型暴露 Skill 的名称、描述和路径,再在模型决定使用时读取完整内容。所以 Skill 解决了一个长期困扰 Agent 的问题:怎么给 Agent 很多知识和工作方法,又不把所有东西永远塞在 Prompt 里。

Skill 跟 Prompt 到底有什么区别

维度PromptSkill
核心作用描述当前任务定义一类任务怎么做
生命周期通常针对一次请求长期复用
触发方式用户主动输入Agent 自动选择或用户显式调用
载体主要是文本文件夹
内容指令、上下文、示例指令、脚本、资料、模板、资源
上下文占用通常直接进入上下文按需加载
复用经常复制粘贴原生可复用
分享Prompt 文本完整能力包
执行本身只是指令可以调用附带脚本和工具
模型参数不改变同样不改变
Prompt = 任务
Skill   = 做法

Skill 的四个作用

  1. ① 给模型补充程序性知识模型知道 SQL,但不知道“canonical user_id 在哪张表”“subscriptions 表是 append-only”“查询退款时必须排除某个状态”。Anthropic 内部使用了数百个 Skill,主要集中在 API 和内部库使用、产品验证、数据分析、业务流程自动化、代码脚手架、代码审查、CI/CD、故障 Runbook 和基础设施运维九类场景。
  2. ② 固定复杂工作流“详细调研一下 WorkBuddy”这样的 Prompt 每次都要重新思考去哪找资料、怎么验证;Skill 把“官网 → 官方公众号和发布会 → 产品文档 → 实际产品测试 → 同类产品对比 → 核心观点提炼 → 事实核验”固定下来。这叫 Encoded Preference Skill。另一类 Capability Uplift Skill 则补充模型原本做不好或不稳定的能力,例如复杂文档、PDF 和 PPT 处理。
  3. ③ 减少重复 Prompt“不要写得太 AI、长短句结合、不要过度点列、要有自己的判断、技术内容要克制、不要编造例子”——这些重复交代天然适合做成 writing-style Skill。之后 Prompt 只需“写一篇 WorkBuddy 文章”,写作习惯与流程都由 Skill 提供。
  4. ④ 把个人经验和组织经验资产化Prompt 容易散落在聊天记录、飞书文档、Notion 和个人脑子里;Skill 是文件,可以 Git 管理、版本回滚、团队共享、A/B 测试、自动评测、持续更新。

在 WorkBuddy 里找到合适的 Skill

  1. 打开技能面板点击左侧“专家·技能·连接器”。
  2. 搜索或描述需求可以从技能市场搜索,也可以用“查找技能”直接描述你的需求;SkillHub 技能市场里也能找到合适的 Skill。
  3. 安装从推荐列表直接安装。
  4. (可选)导入技能包点击“上传技能”,把下载的 zip 压缩文件加载即可。

用 Skill 解决一个真实任务

以“给文章去 AI 味”为例:找到“文章去 AI 味工具” Skill 并安装。使用时,在输入框键入 “/” 即可唤出 Skill,引用 Skill 内容后把文章给到即可。

  1. 输入 / 唤出并引用“文章去 AI 味工具”
  2. WorkBuddy 先加载 Skill 的内容
  3. 按 Skill 中的规则执行(例如去除“不是……而是……”句式、多余双引号等)
  4. 对照修改结果验收

Skill 的关闭和卸载

  1. 进入“我安装的”在全部技能中,点击“我安装的”。
  2. 关闭或删除用开关按钮关闭该 Skill;点击“···”可以选择删除或编辑该 Skill。
版本说明:功能与界面可能随更新变化
  • 资料整理于 2026-09-21,参考资料保存于 2026-09-20。
  • 以下内容尚未逐项确认,请以当前应用为准:Agent Skills 标准发布时间线;SkillHub 市场入口。

读完后,检查一下

  • 能说出 Skill 与 Prompt 的区别(Prompt = 任务,Skill = 做法)
  • 从技能市场安装了一个真实用得上的 Skill,并用它完成了一个任务
  • 知道在哪里关闭、删除或编辑已安装的 Skill

容易遇到的问题

  • 一口气装一堆 Skill 却从不整理——按需加载省 Token,但无关 Skill 仍会干扰选择
  • 把一次性的任务说明做成 Skill——Skill 适合“一类任务的做法”,不是单次任务
  • 导入来路不明的技能包——zip 里可能包含脚本,来源不明时先看内容再用

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