如何使用 Agent Skills

Agent Skills 是使用 LLM 最有效的方法之一。它能以可复用的方式，为要完成的任务提供合适的上下文。

最棒的是？

各家公司正在为你编写这些技能，你只需在工作流程中使用它们。本指南将介绍如何利用这些技能，开发真正可用的功能。

什么是 Skills？

“Skill” 是一个包含特定任务操作说明 Markdown 文件的文件夹。主技能文件必须命名为 SKILL.md，只要 frontmatter 包含名称和描述字段，文件内容可以自由定义。（还有其他可选的 frontmatter 字段，可在此查看。）

这个文件夹中还可以包含其他信息，供 SKILL.md 文件引用，但只会在适当时加载到上下文中。这些信息应存放在以下文件夹：

1. scripts/ - 智能体 可运行的可执行代码。
2. references/ - 需要时可作为补充文档的更多 Markdown 文件。
3. assets/ - 智能体可使用的静态资源。

Skills 有何特别之处？

使用 AI 时，最大的问题之一是上下文膨胀。上下文膨胀是指向 AI 提供了过多上下文（即信息），导致它难以完成任务。

想象一下，你只给初级开发者一项特定功能的准确文档，没有任何无关内容。阅读后，他们实现该功能的成功率会很高。

再想象一下，让这位初级开发者阅读所有文档，然后从其中一小部分内容中实现特定功能，成功率就会低得多。

LLM 的表现也是如此。

早期方法，例如 MCP，尝试通过向模型加载大量结构化上下文来解决这一问题。虽然比完全没有上下文效果更好，但仍难以稳定完成任务。

Skills 则不同。

默认情况下，只有 frontmatter 中的名称和描述会被加载到上下文窗口。这几乎不占用上下文，却能让 LLM 了解有哪些可用技能。当系统判断某个 Skill 有用时，便会将 SKILL.md 加载到上下文窗口。之后，只有在必要时，才会加载 scripts/、references/ 和 assets/ 文件夹中的其他文件。

那么，如何使用这些 Skills？

skills.sh

具体存储位置取决于所用的 LLM 界面。下载后可保存到相应应用的目录中。例如：

再次强调，Skills 只是包含文件的文件夹，因此复制粘贴到这些目录即可正常使用。

另一种选择是使用 skills.sh。

这是由 Vercel 构建的 Agent Skills 目录，可根据使用频率发现 Skills。还可以使用他们开发的 CLI 工具，将这些技能添加到项目或全局用户配置中。

为此，请运行命令 npx skills add <owner/repo>，它会引导你完成整个流程。这个命令本质上就是复制粘贴，但速度更快。

使用 Skills

安装完成后（通过 skills.sh 或复制粘贴），使用起来非常简单。无论使用哪个编辑器，它都应该自动在认为有帮助时使用相应技能。理论上，只要将 Skill 放到正确位置，就不用再操心了。

但是，截至本文撰写时，它并不总能在恰当的时机使用 Skills。因此，如果你知道某个时刻应该使用某项 Skill，就直接告诉 LLM。

例如，我安装了 ElevenLabs 的语音转文本技能。如果想让 Claude 使用它，可以发送以下提示词：

它一次就完成了下面这个应用。

当然，这个 UI 还有很大的改进空间，但 ElevenLabs 的核心逻辑正确且运行正常。只用了一句话。

强烈建议在项目中使用 Agent Skills。它能为 LLM 提供完成特定任务所需的上下文，这些内容由最初构建工具的团队精心整理。

如果项目中使用 ElevenLabs，请通过以下命令安装我们的技能：

npx skills add elevenlabs/skills