沉淀重复工作流程
当周期性任务的真实输入、人工方法和可接受结果已经清楚时,可以将其整理成 Skill。把成熟流程写成可复用指令,再用有代表性的用户请求检查效果,确认 Agent 能够在原始对话之外理解并复现这套方法。
使用 Anthropic 的 Skill Creator,将重复任务整理成可复用的 Skill,并通过示例持续改进。明确触发条件、输入与交付物,编写指令和测试请求,再结合运行结果与反馈修订流程,检查描述是否能帮助 Agent 在合适的任务中调用。
从周期性方法或表现不稳定的 Skill 出发,让任务检查真实样例、指令缺口与激活边界。预期结果是可审阅的修订和评估方案,而不是仅生成一个文件就认定方法已经能够复用。
请求可预览和复制,不会从此处自动发送。
参考来源: Skill Creator https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/skill-creator/SKILL.md 先阅读原始说明并核对当前环境与依赖。需要安装或连接新工具时,先提出方案。 我的任务: 帮我把每周客户反馈总结整理成 Skill。先确定输入和输出,编写指令草稿,再提出测试请求,暂时不要开始评估运行。 期望交付: 指令草稿、明确的输入输出,以及有代表性的评估请求。
Skill Creator 是 Anthropic 用于编写与评估 Agent Skills 的流程指引。它先澄清任务、触发条件、输入和预期交付物,再编写草稿与代表性测试请求,并借助附带脚本查看运行结果、比较表现,根据反馈持续修订。它适合沉淀重复工作,也适合改进调用不稳定或执行结果不一致的已有 Skill。原始评估流程面向 Claude 执行环境,相关工具需要单独具备。本页描述的是 Anthropic 的实现;OpenAI 和其他发布者也有同名内容,应按来源区分。
沉淀周期性方法、改进不稳定指令和校准触发条件,需要处理不同问题。了解 Skill Creator 如何使用真实请求与运行样例,分别检查复用内容、执行效果及激活边界。
当周期性任务的真实输入、人工方法和可接受结果已经清楚时,可以将其整理成 Skill。把成熟流程写成可复用指令,再用有代表性的用户请求检查效果,确认 Agent 能够在原始对话之外理解并复现这套方法。
Skill 表现不稳定时,将成功与失败记录放在同一套验收规则下比较,查找缺失步骤、模糊要求和样例未覆盖的情况。针对具体原因修订指令后,重新运行原有样例,让效果变化能够对应到这次准备解决的问题。
Skill 描述需要匹配真实请求,也要排除内容接近却不属于其职责的任务。对照实际用户表达整理正反触发样例,收紧容易产生歧义的措辞。清楚的激活边界能够让 Skill 在合适的工作中出现,减少仅因话题相关而误触发。
比较两版 Skill 时,应使用同一组代表请求,而不是分别挑选不同演示。保持预期行为与评估标准一致,检查各版本在哪些位置成功、失败或不必要地激活。依据结果选择有证据的修改,把未解决情况保留给下一轮,不默认更新的措辞就一定更好。
Skill 是否可复用,需要由真实请求中的表现证明。将指令草稿与代表任务对照,根据评估定位执行或激活问题,再调整内容与触发描述,而不是以文件生成作为结束。
说明流程、输入与预期交付物,提供成功示例和草稿必须遵守的要求。
编写指令与代表性测试请求,使用来源支持的评估工具查看草稿的实际表现。
比较反馈与测试输出,修订不清楚的部分,重跑相关用例,并核对描述仍然符合流程。
查看其他 Skill 指南,并在使用前核对原始来源。