Pan-Wisdom Creator（泛智技能创建指南） — 泛智技能创建指南（Pan-Wisdom Creator）

Pan-Wisdom Creator（泛智技能创建指南）

本文编写原则：基于中文基础字符词汇，充分利用中文信息压缩比，尽可能降低理解难度。关键英文术语保留并附中文解释，不做无意义的纯英文信息堆砌。

一、什么是 Skill（技能） Skill（技能）是一份 "说明书"，教 AI 完成某类专门任务。好比"入职手册"——AI 本来什么都会点，有了 Skill 就知道"这活具体怎么做、用什么、注意什么"。Skill 能干这几件事： 能做什么：举例专业化流程、多步骤操作、工具整合、领域知识、打包资源 专业化流程：多步骤操作，如查日历 → 发会议邀请 → 写会议记录 工具整合：教 AI 怎么用某个 API 或文件格式 领域知识：公司内部的数据结构、业务逻辑 打包资源：附上脚本、模板、参考资料 Skill 的结构： skill-名称/ + SKILL.md ← 必需。核心说明文档 + 可选资源/ - scripts/ ← 脚本（Python/Bash 等可执行代码） - references/ ← 参考资料（需时才加载到上下文） - assets/ ← 输出用的文件（模板、图标、字体等）

二、核心原则 原则1：短而无歧义为妙。上下文窗口是公共资源（和提示词、对话历史共享）。AI 已经够聪明了——只加它不知道的。 原则2：控自由度。越具体越不会错：自由度、适合、写法 高（给方向）：多种做法都行，文字描述 中（定模式）：有通用做法，伪代码/参数脚本 低（定死）：容易出错、顺序不能乱，写死的脚本 原则3：渐进加载 Skill。三层加载： 第1层（常驻）→ name + description（~100字） 第2层（触发后）→ SKILL.md 正文（<5000字） 第3层（按需）→ 参考文件/脚本（不占上下文）

三、六步创建 Skill 第1步：搞清楚"这个技能要干啥"。跳过条件：已经知道这个技能具体怎么用了。在写正文之前，先用 6 个问题 把边界切清楚。 第2步：想好"需要哪些脚本/参考/模板"。对着第1步想好的功能，逐个分析。 第3步：运行脚本自动生成骨架。跳过条件：技能已经存在，只需要修改/打包。 基本用法：scripts/init_skill.py 技能名称 --path 输出目录 第4步：写正文 + 补充资源。关键提醒：这个技能是给"另一个 AI"用的，不是给人看的。 先做资源（scripts / references / assets） 再写 SKILL.md 头部（frontmatter） 第5步：打包。打包（自动验证 + 生成 .skill 文件） scripts/package_skill.py skills/你的技能名称 第6步：迭代改进。核心循环：实际用一次 → 发现卡在哪 → 改 SKILL.md 或资源 → 再试

四、5 种设计模式 模式1：Tool Wrapper（工具包装器）。项、内容、解决、更像、场景、写法 解决：AI 不懂某个库/框架/规范 更像：按需加载的领域手册 场景：FastAPI、Terraform、Pandas 等 模式2：Generator（生成器）。项、内容、解决、更像、写法 解决：每次输出结构都不稳定（报告、PR、周报） 更像：带模板的填空流程 模式3：Reviewer（审查器）。项、内容、解决、更像、写法 解决：审查标准混在提示词里，难复用 更像：可替换的评分清单 模式4：Inversion（倒置模式）。项、内容、解决、更像、写法 解决：AI 没问清需求就开始生成 更像：需求访谈器 模式5：Pipeline（流水线）。项、内容、解决、更像、写法 解决：复杂任务容易跳步骤 * 更像：带检查点的工作流

五、进阶技巧 长时间操作处理：scripts/long_running.py 技能名称 --timeout 超时时间

注意：本译文仅为原文的中文翻译，可能存在一些细微的差异或错误，请以原文为准。