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AI探秘：Skills 我懂你！

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    noodles
    每个人的花期不同，不必在乎别人比你提前拥有

什么是 Skills

Skills 可以理解为一组可复用的“技能包”：把指令（prompt）、步骤模板、以及可选的脚本/资源（如规范文档、示例、工具说明）打包在一起，用来让模型在某类任务上表现更稳定、更专业。

在一些平台（例如 Claude 的相关能力形态）里，Skills 可能支持被检索/选择并按需注入上下文；而在通用的 API 场景中，你也可以通过“Skill 索引 + 路由选择 + 注入 system/developer 指令”来模拟同样的效果。

Skills 的工作原理

把 Skills 当成“可检索的说明书库”会更贴近工程实现。常见流程是：

  1. 建立 Skill 索引（摘要/标签）
    • 每个 Skill 提供：名称、适用场景、输入输出格式、关键限制、示例问题等（尽量短）。
  2. 模型选择（选择最相关的 Skill）
    • 根据用户任务，从索引中挑选 0～N 个相关 Skill。
  3. 按需注入（渐进加载）
    • 先注入 Skill 的精简版指令；必要时再追加更完整的模板/资源片段。
  4. 执行与校验
    • 模型根据当前上下文中“可见”的 Skill 内容完成输出；缺少关键信息时先澄清。

关键限制：模型只能依据当前上下文中可见的信息行动。Skill 没被注入，就等于“不会用”。

skills执行

Skills 的优点

  • 提升特定任务表现：为文档写作、数据分析、客服话术等提供更稳定的结构与标准，弥补通用模型的“随性发挥”。
  • 组织知识沉淀：把团队流程、最佳实践、制度规范封装成技能包，实现标准化与复用。
  • 易于定制：多数情况下用 Markdown/文本就能编写与迭代，不一定需要复杂工程。
  • 减少上下文占用：通过“索引→命中→再加载详情”的方式，只在需要时注入内容，节省 token 与成本。

Skills 编写建议（通用模板）

一个好用的 Skill 通常包含这些字段（可以写成 Markdown 文件）：

  • Skill 名称 / 角色定位
  • 目标（要解决什么问题）
  • 适用范围 / 不适用范围（避免被滥用）
  • 输入要求（需要哪些字段/上下文）
  • 输出格式（固定结构，便于复核与下游消费）
  • 规则与边界
    • 不确定就先问最少必要问题
    • 不要编造数据/列名/来源
    • 步骤要可执行、可检查（编号、检查点）
  • 示例（1～3 条）

Skills 使用（在通用 API 中模拟“技能包注入”）

下面示例演示一种最小实现：把某个 Skill 内容作为 system 指令注入，让模型按该 Skill 的规范输出。实际项目里通常会在此之前加一层“路由选择”（根据用户问题挑选合适 Skill）。

const OpenAI = require("openai");

// 示例 Skill：把用户的筛选条件转换为 Excel 可执行步骤（也可替换成你的 Skill 内容）
const excelSkill = `
你是“Excel 数据筛选助手”这个 Skill。
目标：把用户的筛选条件转换成可执行步骤（或公式 / PowerQuery 思路），并给出清晰操作路径。

规则：
1) 先复述筛选条件（避免误解）
2) 给出 Excel UI 操作步骤（筛选、数字筛选、大于...）
3) 再给一个可选方案：用公式/高级筛选/PowerQuery 的思路（不要求一定有数据表）
4) 若缺少关键信息（列名、表头行、数据范围），先提出最少必要的澄清项
5) 不要编造列名或数据；无法确定时明确说明并提问

输出格式：
- 条件确认：
- 方案A（界面操作）：
- 方案B（公式/高级筛选/PowerQuery，可选）：
- 需要你补充的信息（如有）：
`.trim();

async function runWithSkillPrompt(skillContent, userQuery) {
  const client = new OpenAI({
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  });

  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "gpt-4o-mini", // 替换为你账号可用的模型
    temperature: 0.2,
    messages: [
      { role: "system", content: skillContent },
      { role: "user", content: userQuery },
    ],
  });

  // 不同 SDK/版本返回结构可能不同；核心取 message.content
  return completion.choices?.[0]?.message?.content ?? "";
}

Skills和MCP对比

Skills（技能）

  • 面向任务/用户意图的能力封装：例如“生成周报”“报销审核”“查库存并下单”
  • 重点是：输入输出、触发方式、业务流程与体验

MCP（协议/连接层）

  • 面向接入与标准化：把外部的工具、数据源、服务用统一方式暴露给模型
  • 重点是：工具/资源描述、上下文传递、权限与调用规范

参考

What are Skills? Skills compares to prompts, Projects, MCP, and subagents