代码告诉计算机“功能怎么运行”文档告诉人“系统怎么使用”Skill 告诉 AI Agent“这类工作应该怎么专业地完成”。Skill 是什么在 AI Agent 里Skill技能是一套可复用的专业操作说明。它通常告诉 AI什么情况下使用这个技能。应该按什么步骤完成任务。可以运行哪些脚本或工具。有哪些安全限制。如何检查结果。匹配不匹配用户提出任务AI Agent匹配 Skill 描述读取 SKILL.md按照专业步骤执行验证结果普通推理和代码分析可以把它理解成Skill 给 AI 使用的专业 SOP 操作手册 安全规则。它不是模型训练也不是传统的 Python 函数更不是自动获得的新智力。它主要是把团队经验整理成 AI 能发现、读取和遵守的标准流程。Skill 长什么样每个 Skill 的入口通常是一个 SKILL.md--- name: runner-deployment description: 什么时候应该使用这个技能 --- # Runner Deployment 1. 构建 Runner 镜像 2. 推送到 ACR 3. 使用实验参数创建 Pod 4. 检查运行结果Skill 目录SKILL.md名称、触发条件、操作流程可选脚本Python / PowerShell / Shell可选模板和示例可选测试和评估数据其中最关键的是 YAML 头部name技能名称。description技能做什么以及什么时候触发。AI 一般先根据description判断是否相关相关时才读取完整内容避免每次都把所有操作手册加载进上下文。这个仓库有 Skill 吗有目前共找到 9 个 SKILL.md分成两套。de仓库.github/skillsCopilot 仓库级技能de/.de/skillsde 内部技能5 个4 个Copilot 仓库级 Skill位于 skills当前有 5 个Skill用途SKILL.md构建、部署和测试 Runner 镜像与 PodSKILL.md在本地验证 EV2 部署产物SKILL.md修复容器扫描发现的安全漏洞SKILL.md协作编写设计文档、提案和技术规格SKILL.md创建、改进和评估其他 Skill例如你说“怎样在 AKS 上测试我这个分支的 Runner 镜像”AI 会匹配runner-deployment仓库和工具runner-deployment SkillCopilot用户仓库和工具runner-deployment SkillCopilot用户测试自定义 Runner 分支读取 SKILL.md构建镜像、设置实验参数、检查 Pod按步骤操作构建与验证结果汇报结果de 内部 Skill位于 skills当前有 4 个Skill用途SKILL.md触发或重新运行 ADO PR PipelineSKILL.md下载 ADO Wiki 页面和图片SKILL.md下载、列出和搜索 ADO Pipeline 日志SKILL.md更新 MSN Visual Parity 测试基线这套 Skill 更偏向de Runner 在执行真实任务时使用的业务能力而 skills 更偏向Copilot 在维护这个仓库时使用的工程流程。仓库开发者.github/skills工程维护能力de 用户.de/skills任务执行能力de 仓库ADO / Wiki / Pipeline为什么不直接写进一个大 Prompt设计优点缺点所有规则放入总 Prompt始终可见内容巨大、浪费上下文、规则容易互相干扰每次让 AI 自己猜步骤灵活容易漏步骤团队经验无法沉淀使用 Skill按需加载、可复用、可版本管理需要维护准确的触发描述所以 Skill 的核心价值是团队经验 ↓ 标准化 SKILL.md ↓ AI 按任务加载 ↓ 稳定执行并验证需要注意Skill 并不会因为目录存在就一定自动运行。宿主 Agent 必须支持 Skill 发现并且用户请求要与description匹配。描述越准确触发通常越可靠。
代码告诉计算机“功能怎么运行”文档告诉人“系统怎么使用”Skill 告诉 AI Agent“这类工作应该怎么专业地完成”。Skill 是什么在 AI Agent 里Skill技能是一套可复用的专业操作说明。它通常告诉 AI什么情况下使用这个技能。应该按什么步骤完成任务。可以运行哪些脚本或工具。有哪些安全限制。如何检查结果。匹配不匹配用户提出任务AI Agent匹配 Skill 描述读取 SKILL.md按照专业步骤执行验证结果普通推理和代码分析可以把它理解成Skill 给 AI 使用的专业 SOP 操作手册 安全规则。它不是模型训练也不是传统的 Python 函数更不是自动获得的新智力。它主要是把团队经验整理成 AI 能发现、读取和遵守的标准流程。Skill 长什么样每个 Skill 的入口通常是一个 SKILL.md--- name: runner-deployment description: 什么时候应该使用这个技能 --- # Runner Deployment 1. 构建 Runner 镜像 2. 推送到 ACR 3. 使用实验参数创建 Pod 4. 检查运行结果Skill 目录SKILL.md名称、触发条件、操作流程可选脚本Python / PowerShell / Shell可选模板和示例可选测试和评估数据其中最关键的是 YAML 头部name技能名称。description技能做什么以及什么时候触发。AI 一般先根据description判断是否相关相关时才读取完整内容避免每次都把所有操作手册加载进上下文。这个仓库有 Skill 吗有目前共找到 9 个 SKILL.md分成两套。de仓库.github/skillsCopilot 仓库级技能de/.de/skillsde 内部技能5 个4 个Copilot 仓库级 Skill位于 skills当前有 5 个Skill用途SKILL.md构建、部署和测试 Runner 镜像与 PodSKILL.md在本地验证 EV2 部署产物SKILL.md修复容器扫描发现的安全漏洞SKILL.md协作编写设计文档、提案和技术规格SKILL.md创建、改进和评估其他 Skill例如你说“怎样在 AKS 上测试我这个分支的 Runner 镜像”AI 会匹配runner-deployment仓库和工具runner-deployment SkillCopilot用户仓库和工具runner-deployment SkillCopilot用户测试自定义 Runner 分支读取 SKILL.md构建镜像、设置实验参数、检查 Pod按步骤操作构建与验证结果汇报结果de 内部 Skill位于 skills当前有 4 个Skill用途SKILL.md触发或重新运行 ADO PR PipelineSKILL.md下载 ADO Wiki 页面和图片SKILL.md下载、列出和搜索 ADO Pipeline 日志SKILL.md更新 MSN Visual Parity 测试基线这套 Skill 更偏向de Runner 在执行真实任务时使用的业务能力而 skills 更偏向Copilot 在维护这个仓库时使用的工程流程。仓库开发者.github/skills工程维护能力de 用户.de/skills任务执行能力de 仓库ADO / Wiki / Pipeline为什么不直接写进一个大 Prompt设计优点缺点所有规则放入总 Prompt始终可见内容巨大、浪费上下文、规则容易互相干扰每次让 AI 自己猜步骤灵活容易漏步骤团队经验无法沉淀使用 Skill按需加载、可复用、可版本管理需要维护准确的触发描述所以 Skill 的核心价值是团队经验 ↓ 标准化 SKILL.md ↓ AI 按任务加载 ↓ 稳定执行并验证需要注意Skill 并不会因为目录存在就一定自动运行。宿主 Agent 必须支持 Skill 发现并且用户请求要与description匹配。描述越准确触发通常越可靠。
