一个可复用的 Agent Skill 应该包含哪些内容？说明、输入、步骤和边界怎么写？
面试里问到 Agent Skill 的设计规范，本质在考你两件事：Agent 怎么找到正确的 Skill、Skill 怎么给 Agent 合适的指令。这不光是背概念，得真正理解 Skill 的结构和加载机制，才能写出可复用的 Skill。
Skill 是什么——像个「工具使用说明书」
一个 Skill 本质上是一个目录，里面装着一堆相关的东西。
最核心的是 SKILL.md 这个文件，它由两部分组成：
- YAML Frontmatter：放在文件顶头的元数据，比如 name、description、examples
- Markdown Body：指令正文，就是告诉 Agent 怎么执行这个任务
除了 SKILL.md，通常还会有配套的目录：
scripts/：放代码脚本references/：放参考资料assets/：放图片、模板这类资源
整个结构就像你买电器附带的「快速上手指南」——告诉你这个工具是干嘛的、怎么用、有啥注意事项。
description 是灵魂——写得不好，Agent 根本不会用它
description 太重要了，它是 Agent 匹配 Skill 的唯一依据。上限 1024 字符，不能超过。
一个好的 description 要包含三点：
1. 触发词——什么情况下该用这个 Skill？
2. 排除条件——什么情况下不该用？
3. 领域关键词——让 Agent 精准识别
Anthropic 官方有个建议：写主动一点。因为 Claude 本身有「触发不够」的倾向，你得明确告诉它「遇到这类问题就用我」。
比如你写一个「代码审查 Skill」，不能光写「代码审查」，得写清楚触发场景、适用范围。
这就像写搜索引擎的关键词广告，既要让目标用户搜到，还得过滤掉不该看到的人。
渐进式披露——别一次性把内容全塞给 Agent
这是 Skill 设计里最关键的决策。
渐进式披露的意思是：Skill 内容不是一次性全给 Agent，而是分三个层级加载。
Level 1（Metadata）：所有 Skills 一起加载，只加载 name + description。这是最轻量的，Agent 根据这些决定用哪个 Skill。
Level 2（Instructions）：某个 Skill 被激活时，加载完整 SKILL.md 正文。这是主体内容。
Level 3（Resources）：指令中引用 scripts/、references/、assets/ 时，按需加载。比如你在正文里写「请参考 scripts/deploy.sh」，这时候才加载那个脚本。
类比一下，就像点外卖：先看菜单分类（Level 1），再点进某个菜看详情（Level 2），最后看食材来源（Level 3）。你不会一开始就把所有信息砸给用户。
有个实操建议：超过 300 行就该考虑拆分了。不是硬性规定，但超过这个量，Agent 的上下文负担会变重。
14 个设计模式——根据场景灵活选用
Skill 设计有 14 个成熟模式，分成五大类。
发现与选择
- 激活元数据模式：让 name 和 description 精准表达 Skill 的能力
- 排除条款模式：这比正向触发更重要。明确告诉 Agent「什么情况下不要用我」，能大幅减少误触发
上下文经济
- 上下文预算模式：选一个说法就一直用，别来回换词，增加 token 消耗
- 渐进式披露模式：刚讲过，不再赘述
指令校准
- 控制调优模式：决定用文本指令（开放型）、伪代码（灵活流程）还是精确脚本（高风险操作）
- 解释原因模式：MUST、ALWAYS 这类词容易让 Agent 过度遵循，有反效果，该重构就重构
工作流控制
- 执行清单模式：超过三步的任务，用清单模式让 Agent 按顺序执行
- 自纠正循环模式：设置重试上限，避免 Agent 在错误方向上死循环
可执行代码
- 实用工具包模式：提供可直接调用的代码片段
- 自主校准模式：allowed-tools 是预批准，不是硬限制。Agent 觉得有必要，可以申请额外的工具
这 14 个模式不是都要用上，而是根据任务类型选合适的工具。就像工具箱，不需要每次都全带上，捡有用的拿。
面试怎么答
基础版（能过的回答）：
一个可复用的 Agent Skill 包含 SKILL.md 和配套资源。SKILL.md 由 YAML Frontmatter 和 Markdown Body 组成。description 是 Agent 匹配 Skill 的唯一依据，要包含触发词、排除条件和领域关键词。内容采用渐进式披露：Level 1 加载 name + description，Level 2 加载完整指令，Level 3 按需加载资源。常用设计模式包括排除条款、执行清单、解释原因等，根据场景选用。
加分版（让面试官眼前一亮）：
description 和 examples 加起来最多 1536 字符，要注意精简。超过 300 行就该拆分 Skill，避免上下文爆炸。严格指令的代价是把失败方式从「做错」变成「做不了」，所以要根据任务自由度选择指令形式：开放型任务用文本指令，高风险操作用精确脚本，中间用伪代码。allowed-tools 本质是「预批准」而非「硬限制」，Agent 仍有自主决策空间。
一句话总结
Agent Skill 的核心是让 Agent 精准找到 合适的 Skill，并恰到好处地获取指令——description 决定找不找得到，设计模式决定给得恰不恰当。
