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前言

Github：https://github.com/HealerJean

博客：http://blog.healerjean.com

一、AI Skill 开发基础认知

1、什么是 AI Skill

1）定义与核心价值

  • AI Skill 本质上是一个结构化的“提示词工程包”。它将零散的指令、参考文档和可执行脚本封装在一起，使 AI 能够稳定、重复地执行特定任务。
  • 核心价值在于“确定性”：通过规范化的文件结构，让 AI 在面对复杂需求时，能够像调用函数一样精准地调用预设的技能，而非每次都重新“即兴创作”。
  • 类比：想象你刚买了一台新手机，出厂时只能打电话发短信（这是 AI 的基础能力）。但当你安装了微信、抖音、王者荣耀（这些就是 Skill）之后，它就能聊天、刷视频、打游戏了。
    • AI Skill 就是给 AI 装的“App”或者“插件”。没装 Skill 的 AI 是个通用的聊天机器人，装了 Skill 的 AI 就变成了专业的“打工人”，比如“专业写代码的程序员”或者“专门做 PPT 的设计师”。

3）适用场景

  • 标准化文档生成（如：周报生成器、技术文档模板）。
  • 复杂数据处理（如：Excel 格式清洗、JSON 转 CSV）。
  • 特定角色模拟（如：资深代码审查员、小红书文案写手）。

2、Skill 的核心文件结构

一个 Skill 本质上就是一个文件夹，里面装着让 AI 干活所需的所有东西。

1）必需文件：SKILL.md

  • 这是技能的“大脑”，包含元数据（YAML Frontmatter）和核心指令（Markdown 正文）。
    • 元数据（身份证）：在文件最顶部，用 --- 包裹的部分。包含名字和描述，AI 靠这个判断“这事儿归不归我管”。
    • 指令正文（操作手册）：告诉 AI 具体怎么一步步执行任务，包括输入要求、处理步骤、输出格式。
  • AI 在触发技能时，会第一时间读取此文件以明确任务目标。

2）可选辅助文件

  • scripts/：存放 Python 或 Shell 脚本，用于执行确定性高的代码逻辑（如文件读写、API 调用）。
  • references/：存放大型参考文档（如品牌规范手册、API 文档），供 AI 按需读取（RAG 模式）。
  • assets/：存放静态资源，如图片模板或固定格式的文本块。

二、核心配置文件 SKILL.md 详解

1、YAML 元数据编写

1）基础字段说明

  • name：技能的名字，用英文小写，中间用横杠连接（如 excel-cleaner）。
  • description：这是重中之重！决定了 AI 何时会自动调用该技能。描述需包含关键词和触发场景，甚至可以写得具有“侵略性”（例如：“当用户提到清洗数据时，务必使用本技能”）

2）编写示例

场景：我们要开发一个名为 smart-shopper 的 Skill。它的功能是：当用户发送一个商品链接（淘宝或京东）时，AI 能自动提取商品信息，去全网寻找同款低价，并生成比价报告，甚至辅助下单。

---
name: smart-shopper
description: |
  当用户提供电商商品链接（淘宝/京东/拼多多）或商品名称时触发。
  核心能力：全网比价、历史价格查询、优惠券自动检索、生成购买建议。
  适用于想要“薅羊毛”或进行理性消费的用户。
compatibility: Python 3.9+, requests, beautifulsoup4
---

2、Markdown 指令正文编写

1）指令编写的“三段论”

  • 输入要求：明确告诉 AI，用户需要提供什么（比如文件名、具体需求）。
  • 执行步骤：把任务拆解成 1、2、3 步。
  • 输出规范：规定结果长什么样，文件名叫什么。

2）编写示例

# 全网比价与购物决策助手

## 目标
帮助用户以最低成本获取心仪商品，杜绝买贵，提供理性的购买决策支持。

## 工作流程
1. **信息提取**：
   - 分析用户输入。如果是链接，调用 `scripts/parse_url.py` 提取商品标题、当前价格、店铺名称。
   - 如果是商品名，直接进行下一步。
2. **全网搜索**：
   - 使用 `web-search` 技能或调用 `scripts/search_engine.py`，在淘宝、京东、拼多多三个平台搜索同款。
   - 筛选条件：销量>100，好评率>95%。
3. **价格比对与决策**：
   - 将各平台价格统一换算为“最终到手价”（扣除优惠券、满减）。
   - 计算差价百分比。
4. **输出报告**：
   - 以 Markdown 表格形式展示比价结果。
   - 给出明确的购买建议（例如：“建议去拼多多购买，比当前链接便宜 35 元”）。

## 输出规范
- 必须包含商品缩略图（如有）。
- 价格必须精确到小数点后两位。
- 如果检测到历史低价低于当前所有平台价格，必须发出“建议等待”的预警。

3、编写配套脚本（Scripts）

目标：为了让 AI 能真正“看懂”网页，我们需要写一个简单的 Python 脚本。

文件名：scripts/parse_url.py

import sys
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_product_info(url):
    # 模拟浏览器请求头，防止被反爬虫拦截
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0...'}
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # 提取标题和价格（这里仅为示例逻辑，实际需针对具体平台解析）
        title = soup.find('h1').text.strip()
        price = soup.find('span', class_='price').text.strip()
        
        return {"title": title, "price": price, "status": "success"}
    except Exception as e:
        return {"status": "error", "message": str(e)}

if __name__ == "__main__":
    url = sys.argv
    print(get_product_info(url))

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