如何使用 Agent Skills
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Agent Skills 是使用 LLM 最有效的方法之一。它能以可重复的方式，为要完成的任务提供合适的上下文。
最棒的是？
各家公司都在为你编写这些技能，你只需在 workflow 中使用它们。本指南将介绍如何利用这些技能，编写真正可用的功能。
什么是技能？
“技能”是一个包含 Markdown 文件的文件夹，用于说明如何完成特定任务。主技能文件必须命名为 SKILL.md，文件内容可以自行定义，只要 frontmatter 包含名称和描述字段即可。（还有其他可选的 frontmatter 字段，可在此查看。）
建议主 SKILL.md 文件不超过 500 行。
此文件夹中还可以包含其他信息，供 SKILL.md 文件引用，但仅在适当时载入上下文。这些信息应存放在以下文件夹中：
- scripts/ - 智能体可运行的可执行代码。智能体 可运行的可执行代码。
- references/ - 需要时可作为补充文档使用的更多 Markdown 文件。
- assets/ - 智能体可使用的静态资源。
技能有什么特别之处？
使用 AI 时，最大的问题之一是上下文膨胀。上下文膨胀是指提供给 AI 的上下文（即信息）过多，导致它难以完成任务。
想象一下，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。读完后，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，然后从文档中的一小部分实现特定功能。成功率会低得多。
LLM 的行为也是如此。
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个问题。虽然比完全没有上下文更好，但仍难以稳定完成任务。
技能则不同。
默认情况下，只有 frontmatter 中的名称和描述会载入上下文窗口。这几乎不占用上下文，却能让 LLM 知道有哪些可用技能。判断某项技能有用时，便会将 SKILL.md 载入上下文窗口。之后，仅在必要时才会载入 scripts/、references/ 和 assets/ 文件夹中的其他文件。
那么，该如何使用这些技能？
skills.sh
根据所用的 LLM 界面，可以下载并存放到对应应用的合适位置。例如：
再次强调，技能只是包含文件的文件夹，因此将它们复制粘贴到这些目录中即可正常运行。
另一种方式是使用 skills.sh。
这是 Vercel 创建的 Agent Skills 目录，可按使用频率发现技能。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目录中。
为此，运行命令 npx skills add <owner/repo>，它会引导你完成整个流程。这条命令本质上就是复制粘贴，但速度更快。
使用技能
安装完成后（通过 skills.sh 或复制粘贴），使用起来非常简单。无论使用哪种编辑器，它都应自动在认为有帮助时使用相应技能。理论上，将技能放到正确位置后，就无需再操心了。
但是，在撰写本文时，它并不总能在恰当的时机使用技能。因此，如果知道某个时刻应该使用某项技能，就告诉 LLM。
例如，我安装了 ElevenLabs 的语音转文字技能。如果想让 Claude 使用它，可以发送以下提示词：
使用 语音转文字 技能，在此项目中实现一个简单示例。使用以下音频：https://storage.googleapis.com/eleven-public-cdn/audio/marketing/nicole.mp3。
它一次就完成了下面这个应用。
当然，这个 UI 还有很大改进空间，但 ElevenLabs 的核心逻辑是可靠且可用的。只用一句话就实现了。
强烈建议在项目中使用 Agent Skills。它能为 LLM 提供针对特定任务的合适上下文，这些内容由最初创建工具的人精心整理。
如果在项目中使用 ElevenLabs，可通过以下命令安装我们的技能：
