Agent Skills

Agent Skills 可以理解成“给 Agent 安装可复用能力包”的机制。它把一类任务的方法沉淀成目录，里面放规则、脚本和参考资料，让 Agent 在遇到相似任务时不必每次都从零推理。

这套格式最早由 Anthropic 对外发布并产品化，随后以开放标准形式推进，GitHub Copilot、Codex 等生态也逐步兼容同类结构。

组成结构

最小可用单元是 SKILL.md，其余目录按需添加：

my-skill/
├─ SKILL.md
├─ scripts/
├─ references/
├─ assets/
└─ agents/
   └─ openai.yaml

在 OpenAI Codex Skills 文档 和 Agent Skills 规范 里，这几个点很关键：

• SKILL.md 至少要有 name 和 description；
• description 是触发边界，不是装饰文本；
• 触发后再加载完整说明，资源文件按需读取；
• 结构拆分越清楚，技能越容易跨工具迁移。

Skills 与 Context7

Context7 是以 MCP Server 提供“最新文档检索与注入”。它解决的是“查什么文档”，Agent Skills 解决的是“按什么流程做事”。

放在同一个项目里，职责差异通常是：

• Skills：流程、规则、脚本、组织经验；
• Context7：外部库文档的实时检索与补全；
• MCP：Context7 这类外部能力的接入协议层。

只用 Skills，容易出现流程正确但 API 过期；只用 Context7，容易出现文档新但执行无约束。两者组合更稳。

示例

npx skills

skills CLI 是 Node.js 生态里的命令行工具。

# 从 GitHub 安装一个技能集合
npx skills add vercel-labs/agent-skills

# 指定安装到某类 agent
npx skills add vercel-labs/agent-skills --agent codex

# 从本地目录安装
npx skills add ./my-local-skills

目前很多 IDE 也直接集成了 Skills 管理的功能，一般存储在用户的 ~/.agents/skills 目录。

skill-creator

skill-creator 是 Codex 里最常用的创建入口，适合从零创建新 skill。

$ skill-creator

进入后通常会让你明确技能名、触发描述、是否需要脚本目录、要不要参考文档目录。

• 先定技能边界，例如 log-archive 只做日志归档与清单输出；
• 把触发条件写进 description，避免写成过泛的“处理文件”；
• 把稳定动作放进 scripts/，例如 scripts/archive_logs.py；
• 把背景资料放进 references/，不要把长文档全塞到 SKILL.md。

一个精简 SKILL.md 可以是：

---
name: log-archive
description: 归档项目日志并输出清单，适用于日志压缩、按日期分桶、校验结果生成。
---

接收日志目录和归档目录。
检查目录存在性并统计文件数。
按日期分桶压缩日志并输出文件名、大小、校验和。
失败时返回错误原因和可重试建议。