技术定义

Agent Skills是一种轻量级的开放格式，用于通过专业知识和工作流扩展AI Agent的能力。核心是一个包含了skill.md文件的文件夹，如果只有skill.md文件也是可以的；这个文件夹包含了包含了元数据和技能描述（这两项必须要有），以及脚本、参考资料、模板和其他资源等。
整个技能包的结构如下：

my-skill/
├── SKILL.md          # 必填: 元数据(name、description) + 技能描述
├── scripts/          # 可选: 可执行的代码脚本
├── references/       # 可选: 参考文档
├── assets/           # 可选: 模板、资源文件
└── ...               

怎么理解这个玩意儿呢？

如果将AI Agent比作刚出厂的新手机（仅具备基础对话能力），那么Agent Skill就是它的“专属 APP”。从前面的技术定义来看，它是为完成特定任务而具备的能力集合，本质是将专业知识、操作流程、工具调用方式与质量标准封装为可复用的能力模块。

核心特征

• 结构化：分层、分类、分步骤，条理清晰，不是散乱的文字
• 可执行：包含具体的操作指引，而非空泛理论
• 可复用：一次配置，多次使用，持续生效
• 按需加载：采用“渐进式披露”设计，仅加载名称和描述，匹配任务时才加载完整指令，大幅节省上下文资源

看到这里，你可能会觉得skill似乎又像个prompt，又具备一定的执行能力，又似乎自带了memory（资料），这里我们列举一下它们之间的差别

skill的运行机制

skill采用“渐进式披露”设计，整个执行机制分为3步：

1. 发现：Agent 启动时仅加载所有 Skill 的名称和描述，判断何时可能适用
2. 激活：当任务与某 Skill 描述匹配时，将完整 SKILL.md 指令纳入上下文
3. 执行：Agent 按指令操作，按需加载文件或执行捆绑代码