name: skill-creator description: 创建有效技能的指南。当用户想要创建新技能（或更新现有技能）以通过专业化知识、工作流程或工具集成扩展VT Code功能时，应使用此技能。 metadata: short-description: 创建或更新技能

技能创建者

此技能提供创建有效技能的指导。

关于技能

技能是模块化、自包含的包，通过提供专业化知识、工作流程和工具来扩展VT Code的功能。将它们视为特定领域或任务的“入门指南”——它们将VT Code从一个通用代理转变为配备程序化知识的专业化代理，这些知识是任何模型都无法完全掌握的。

技能提供的内容

专业化工作流程 - 针对特定领域的多步骤程序
工具集成 - 用于处理特定文件格式或API的说明
领域专业知识 - 公司特定知识、模式、业务逻辑
捆绑资源 - 用于复杂和重复任务的脚本、参考资料和资产

核心原则

简洁是关键

上下文窗口是公共资源。技能与代理所需的其他一切共享上下文窗口：系统提示、对话历史、其他技能的元数据和实际用户请求。

默认假设：代理已经非常智能。 仅添加代理尚未掌握的信息。挑战每一条信息：“代理真的需要这个解释吗？”和“这一段值得其token成本吗？”

偏好简洁的示例而非冗长的解释。

设置适当的自由度

将特异性水平与任务的脆弱性和可变性匹配：

高自由度（基于文本的说明）：当多种方法有效、决策依赖上下文或启发式指导方法时使用。

中等自由度（伪代码或带参数的脚本）：当存在首选模式、一些变化可接受或配置影响行为时使用。

低自由度（特定脚本、少量参数）：当操作脆弱且易出错、一致性至关重要或必须遵循特定序列时使用。

将代理视为探索路径：狭窄的桥梁和悬崖需要具体的护栏（低自由度），而开阔的领域允许多条路线（高自由度）。

技能的解剖结构

每个技能由必需的SKILL.md文件和可选的捆绑资源组成：

技能名称/
├── SKILL.md（必需）
│   ├── YAML前元数据（必需）
│   │   ├── name:（必需）
│   │   └── description:（必需）
│   └── Markdown说明（必需）
└── 捆绑资源（可选）
    ├── scripts/          - 可执行代码（Python/Bash等）
    ├── references/       - 旨在需要时加载到上下文中的文档
    └── assets/           - 输出中使用的文件（模板、图标、字体等）

SKILL.md（必需）

每个SKILL.md包含：

前元数据（YAML）：包含name和description字段。这是代理读取以确定何时使用技能的唯一字段，因此描述技能是什么以及何时使用它时，清晰和全面非常重要。
正文（Markdown）：使用技能的说明和指导。仅在技能触发后加载（如果有）。

捆绑资源（可选）

脚本（`scripts/`）

用于需要确定性可靠性或重复重写的任务的可执行代码（Python/Bash等）。

何时包含：当相同代码被重复重写或需要确定性可靠性时
示例：scripts/rotate_pdf.py用于PDF旋转任务
好处：token高效、确定性、可能无需加载到上下文即可执行
注意：脚本可能仍需被代理读取以进行修补或环境特定调整

参考资料（`references/`）

旨在需要时加载到上下文中的文档和参考资料，以告知代理的流程和思考。

何时包含：用于代理在工作时应参考的文档
示例：references/finance.md用于金融模式、references/mnda.md用于公司NDA模板、references/policies.md用于公司政策、references/api_docs.md用于API规范
用例：数据库模式、API文档、领域知识、公司政策、详细工作流程指南
好处：保持SKILL.md简洁，仅在代理确定需要时加载
最佳实践：如果文件大（>10k字），在SKILL.md中包含grep搜索模式
避免重复：信息应位于SKILL.md或参考资料文件中，而非两者。偏好参考资料文件以获取详细信息，除非它确实是技能的核心——这保持SKILL.md简洁，同时使信息可发现而不占用上下文窗口。仅在SKILL.md中保留基本程序说明和工作流程指导；将详细参考资料、模式和示例移至参考资料文件。

资产（`assets/`）

不旨在加载到上下文中的文件，而是在代理产生的输出中使用。

何时包含：当技能需要将在最终输出中使用的文件时
示例：assets/logo.png用于品牌资产、assets/slides.pptx用于PowerPoint模板、assets/frontend-template/用于HTML/React样板、assets/font.ttf用于排版
用例：模板、图像、图标、样板代码、字体、被复制或修改的样本文档
好处：将输出资源与文档分离，使代理能够使用文件而不加载到上下文

技能中不应包含的内容

技能应仅包含直接支持其功能的基本文件。不要创建无关的文档或辅助文件，包括：

README.md
INSTALLATION_GUIDE.md
QUICK_REFERENCE.md
CHANGELOG.md
等。

技能应仅包含AI代理执行工作所需的信息。不应包含关于创建过程的辅助上下文、设置和测试程序、用户面向文档等。创建额外的文档文件只会增加混乱和困惑。

渐进式披露设计原则

技能使用三级加载系统来高效管理上下文：

元数据（名称 + 描述） - 始终在上下文中（约100字）
SKILL.md正文 - 当技能触发时（<5k字）
捆绑资源 - 根据代理需要（无限，因为脚本可执行而不读取到上下文窗口）

渐进式披露模式

保持SKILL.md正文基本且少于500行，以最小化上下文膨胀。当接近此限制时，将内容拆分为单独的文件。将内容拆分到其他文件时，非常重要从SKILL.md中引用它们并清晰描述何时阅读它们，以确保技能读者知道它们存在以及何时使用它们。

关键原则：当技能支持多个变体、框架或选项时，仅在SKILL.md中保留核心工作流程和选择指导。将变体特定细节（模式、示例、配置）移至单独的参考资料文件。

模式1：带参考资料的高级指南

# PDF处理

## 快速开始

使用pdfplumber提取文本：
[代码示例]

## 高级功能

-   **表单填写**：参见[FORMS.md](FORMS.md)以获取完整指南
-   **API参考**：参见[REFERENCE.md](REFERENCE.md)以获取所有方法
-   **示例**：参见[EXAMPLES.md](EXAMPLES.md)以获取常见模式

代理仅在需要时加载FORMS.md、REFERENCE.md或EXAMPLES.md。

模式2：领域特定组织

对于具有多个领域的技能，按领域组织内容以避免加载无关上下文：

bigquery-skill/
├── SKILL.md（概述和导航）
└── reference/
    ├── finance.md（收入、账单指标）
    ├── sales.md（机会、管道）
    ├── product.md（API使用、功能）
    └── marketing.md（活动、归因）

当用户询问销售指标时，代理仅读取sales.md。

类似地，对于支持多个框架或变体的技能，按变体组织：

cloud-deploy/
├── SKILL.md（工作流程 + 提供商选择）
└── references/
    ├── aws.md（AWS部署模式）
    ├── gcp.md（GCP部署模式）
    └── azure.md（Azure部署模式）

当用户选择AWS时，代理仅读取aws.md。

模式3：条件性细节

显示基本内容，链接到高级内容：

# DOCX处理

## 创建文档

使用docx-js创建新文档。参见[DOCX-JS.md](DOCX-JS.md)。

## 编辑文档

对于简单编辑，直接修改XML。

**对于跟踪更改**：参见[REDLINING.md](REDLINING.md)
**对于OOXML细节**：参见[OOXML.md](OOXML.md)

代理仅在用户需要这些功能时读取REDLINING.md或OOXML.md。

重要指南：

避免深层嵌套参考资料 - 保持参考资料从SKILL.md一级深度。所有参考资料文件应从SKILL.md直接链接。
结构化较长参考资料文件 - 对于超过100行的文件，在顶部包含目录，以便代理预览时可以查看完整范围。

技能创建过程

技能创建涉及这些步骤：

通过具体示例理解技能
规划可重用技能内容（脚本、参考资料、资产）
初始化技能（运行init_skill.py）
编辑技能（实现资源和编写SKILL.md）
打包技能（运行package_skill.py）
基于实际使用迭代

按顺序遵循这些步骤，仅当有明确原因不适用时才跳过。

技能命名

仅使用小写字母、数字和连字符；将用户提供的标题规范化为连字符形式（例如，“Plan Mode” -> plan-mode）。
生成名称时，生成一个少于64个字符（字母、数字、连字符）的名称。
偏好短小、动词引导的短语来描述操作。
在工具命名空间化时，当它提高清晰度或触发时（例如，gh-address-comments、linear-address-issue）。
将技能文件夹命名为与技能名称完全相同。

步骤1：通过具体示例理解技能

仅在技能的用法模式已清晰理解时才跳过此步骤。即使在处理现有技能时，它仍具有价值。

要创建有效技能，清晰理解技能将如何使用的具体示例。这种理解可以来自直接用户示例或生成并经用户反馈验证的示例。

例如，当构建图像编辑器技能时，相关问题包括：

“图像编辑器技能应支持什么功能？编辑、旋转，还有其他吗？”
“你能给出一些此技能将如何使用的示例吗？”
“我可以想象用户要求‘从这张图片中移除红眼’或‘旋转这张图片’。还有其他你想象此技能被使用的方式吗？”
“用户说什么应该触发此技能？”

为了避免让用户不知所措，避免在单个消息中问太多问题。从最重要的问题开始，并根据需要跟进以获得更好的效果。

当对技能应支持的功能有清晰感觉时，结束此步骤。

步骤2：规划可重用技能内容

要将具体示例转化为有效技能，分析每个示例：

考虑如何从头开始执行示例
识别在执行这些工作流程重复时，哪些脚本、参考资料和资产会有帮助

示例：当构建pdf-editor技能以处理查询如“帮助我旋转此PDF”时，分析显示：

旋转PDF需要每次重写相同代码
一个scripts/rotate_pdf.py脚本将有助于存储在技能中

示例：当设计frontend-webapp-builder技能以处理查询如“为我构建一个待办事项应用”或“为我构建一个跟踪步数的仪表板”时，分析显示：

编写前端webapp需要每次相同的样板HTML/React
一个assets/hello-world/模板包含样板HTML/React项目文件将有助于存储在技能中

示例：当构建big-query技能以处理查询如“今天有多少用户登录？”时，分析显示：

查询BigQuery需要每次重新发现表模式和关系
一个references/schema.md文件记录表模式将有助于存储在技能中

要建立技能内容，分析每个具体示例以创建要包含的可重用资源列表：脚本、参考资料和资产。

步骤3：初始化技能

此时，是时候实际创建技能了。

仅在要开发的技能已存在，并且需要迭代或打包时才跳过此步骤。在这种情况下，继续下一步。

当从头创建新技能时，始终运行init_skill.py脚本。该脚本方便地生成一个新的模板技能目录，自动包含技能所需的一切，使技能创建过程更高效和可靠。

用法：

scripts/init_skill.py <技能名称> --path <输出目录> [--resources scripts,references,assets] [--examples]

示例：

scripts/init_skill.py my-skill --path skills/public
scripts/init_skill.py my-skill --path skills/public --resources scripts,references
scripts/init_skill.py my-skill --path skills/public --resources scripts --examples

该脚本：

在指定路径创建技能目录
生成一个带有正确前元数据和TODO占位符的SKILL.md模板
可选地基于--resources创建资源目录
可选地当设置--examples时添加示例文件

初始化后，根据需要自定义SKILL.md并添加资源。如果使用了--examples，替换或删除占位符文件。

步骤4：编辑技能

当编辑（新生成或现有）技能时，记住技能是为另一个代理实例使用而创建的。包括对另一个代理实例执行这些任务更有效有益的且非显而易见的信息。考虑哪些程序化知识、领域特定细节或可重用资产将帮助另一个代理实例更有效地执行这些任务。

学习已证明的设计模式

基于技能需求，参考这些有帮助的指南：

多步骤流程：参见references/workflows.md以获取顺序工作流程和条件逻辑
特定输出格式或质量标准：参见references/output-patterns.md以获取模板和示例模式

这些文件包含有效技能设计的已建立最佳实践。

从可重用技能内容开始

要开始实现，从上面识别的可重用资源开始：scripts/、references/和assets/文件。注意，此步骤可能需要用户输入。例如，当实现brand-guidelines技能时，用户可能需要提供品牌资产或模板存储在assets/中，或文档存储在references/中。

添加的脚本必须通过实际运行测试，以确保没有错误且输出符合预期。如果有很多类似脚本，仅需测试代表性样本以确保它们都有效，同时平衡完成时间。

如果使用了--examples，删除技能不需要的任何占位符文件。仅创建实际需要的资源目录。

更新SKILL.md

写作指南：始终使用命令式/不定式形式。

前元数据

使用name和description编写YAML前元数据：

name：技能名称
description：这是技能的主要触发机制，帮助代理理解何时使用技能。
- 包括技能做什么以及何时使用它的具体触发/上下文。
- 包括所有“何时使用”信息在这里 - 不在正文中。正文仅在触发后加载，所以正文中的“何时使用此技能”部分对代理无帮助。
- 示例描述docx技能：“全面的文档创建、编辑和分析，支持跟踪更改、评论、格式保留和文本提取。当代理需要处理专业文档（.docx文件）时使用： (1) 创建新文档， (2) 修改或编辑内容， (3) 处理跟踪更改， (4) 添加评论，或任何其他文档任务”

不要在YAML前元数据中包含任何其他字段。

正文

编写使用技能及其捆绑资源的说明。

步骤5：打包技能

一旦技能开发完成，必须打包成可分发的.skill文件，与用户共享。打包过程首先自动验证技能以确保满足所有要求：

scripts/package_skill.py <路径/到/技能文件夹>

可选输出目录指定：

scripts/package_skill.py <路径/到/技能文件夹> ./dist

打包脚本将：

验证技能自动，检查：
- YAML前元数据格式和必需字段
- 技能命名约定和目录结构
- 描述完整性和质量
- 文件组织和资源引用
打包技能如果验证通过，创建一个以技能命名的.skill文件（例如，my-skill.skill），包括所有文件并保持适当目录结构以进行分发。.skill文件是一个具有.skill扩展名的zip文件。

如果验证失败，脚本将报告错误并退出而不创建包。修复任何验证错误并再次运行打包命令。

步骤6：迭代

测试技能后，用户可能请求改进。通常这在使用技能后立即发生，带有技能如何执行的新鲜上下文。

迭代工作流程：

在真实任务上使用技能
注意挣扎或低效
识别SKILL.md或捆绑资源应如何更新
实施更改并再次测试