Infinite Research Loop — 无限研究循环

技能创建者 本技能提供创建有效技能的指导。 关于技能 技能是模块化、自包含的包，它们通过提供专门的知识、工作流程和工具来扩展Manus的功能。可以将它们视为特定领域或任务的“入门指南”——它们将Manus从通用代理转变为专用代理，后者具备程序化知识，这是任何模型都无法完全具备的。 技能提供什么 专用工作流程 - 特定领域的多步骤程序 工具集成 - 使用特定文件格式或API的说明 领域专业知识 - 公司特定的知识、模式、业务逻辑 捆绑资源 - 复杂和重复任务的脚本、参考资料和资产 核心原则 简洁是关键 上下文窗口是一个公共资源。技能与其他一切Manus需要的东西共享上下文窗口：系统提示、对话历史、其他技能的元数据和实际用户请求。 默认假设：Manus已经非常智能。只添加Manus没有的上下文。 挑战每一条信息：“Manus真的需要这个解释？”和“这个段落是否证明了其令牌成本？” 更喜欢简洁的例子而不是冗长的解释。 设置适当的自由度 将具体程度与任务的脆弱性和可变性相匹配： 高自由度（基于文本的说明）：当多种方法有效、决策取决于上下文或启发式指导方法时使用。 中等自由度（带参数的伪代码或脚本）：当存在首选模式、允许某些变化或配置影响行为时使用。 低自由度（特定脚本、少量参数）：当操作容易出错、一致性至关重要或必须遵循特定顺序时使用。 可以将Manus视为探索一条路径：一座狭窄的桥梁需要特定的护栏（低自由度），而一个开阔的场地允许许多路线（高自由度）。 技能解剖 每个技能由必需的SKILL.md文件和可选的捆绑资源组成： skill-name/ ├── SKILL.md（必需） │ ├── YAML前置元数据（必需） │ │ ├── 名称：（必需） │ │ └── 描述：（必需） │ └── Markdown说明（必需） └── 捆绑资源（可选） ├── 脚本/ - 可执行代码（Python/Bash/etc.） ├── 参考资料/ - 需要加载到上下文的文档 └── 模板/ - 用于输出的文件（模板、图标、字体等） SKILL.md（必需） 每个SKILL.md由： 前置元数据（YAML）：包含名称和描述字段。这些是Manus读取以确定何时使用技能的唯一字段，因此在描述技能是什么以及何时使用它时必须清晰和全面。 正文（Markdown）：使用技能的说明和指导。仅在技能触发后加载（如果有的话）。 捆绑资源（可选） 脚本/ - 用于重复或确定性任务的可执行代码（例如rotate_pdf.py）。令牌高效，可以在不加载到上下文的情况下运行。 参考资料/ - 需要加载的文档（模式、API文档、策略）。保持SKILL.md精简。对于大文件（>10k字），在SKILL.md中包含grep模式。 模板/ - 未加载到上下文的输出资产（徽标、字体、样板代码）。避免重复：信息存在于SKILL.md或参考资料中，但不能同时存在于两者中。 不要包含：README.md、CHANGELOG.md或其他辅助文档。技能是为AI代理设计的，而不是为用户设计的。 渐进披露 三级加载系统： 元数据 - 始终在上下文中（~100字） SKILL.md正文 - 当技能触发时（<500行） 捆绑资源 - 按需加载 保持SKILL.md在500行以下。当将内容拆分到参考文件中时，明确描述何时阅读它们。 核心原则：将核心工作流程保留在SKILL.md中，将特定变体的详细信息移到参考文件中。 多领域技能的示例结构： bigquery-skill/ ├── SKILL.md（概述+导航） └── 参考资料/ ├── 财务.md ├── 销售.md └── 产品.md Manus仅在需要时加载相关的参考文件。 技能创建流程 技能创建涉及以下步骤： 了解技能的具体示例 规划可重用的技能内容（脚本、参考资料、模板） 初始化技能（运行init_skill.py） 编辑技能（实现资源并编写SKILL.md） 交付技能（通过notify_user发送SKILL.md路径） 根据实际使用情况迭代 按照顺序遵循这些步骤，只有在有明确的理由时才跳过。 步骤1：了解技能的具体示例 仅当技能的使用模式已经明确时才跳过此步骤。 收集技能将如何使用的具体示例。 提出诸如“此技能应支持哪些功能？”和“可以提供使用示例吗？”之类的问题。 避免同时提出太多问题。