自动化合规边界 Skill 的 SKILL.md 模板与写作要点
「自动化合规边界」是运营与开发人员的高频任务。它的输入通常是自动化需求,期望得到的是合规说明。这类有固定流程、又需要一点判断力的工作,很适合封装成智能体 Skill。
本文以「自动化合规边界」为例,逐段讲解 SKILL.md 的写法。SKILL.md 是 Claude Agent Skills 采用的格式:YAML 头 + Markdown 正文,其结构思路也适用于其他平台的规则文件与指令。
完整示例
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name: captcha-respect
description: 为自动化任务梳理合规边界。当用户提到自动化合规边界、或给出自动化需求并希望得到合规说明时使用。
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# 自动化合规边界
## 输入
- 自动化需求
- 若缺少关键信息,先列出需要补充的问题
## 步骤
1. 检查服务条款
2. 识别禁止行为
3. 设计人工介入点
4. 记录授权
## 输出
- 合规说明
- 末尾附「需人工确认」清单(没有则写“无”)
## 约束
- 遵守网站条款与访问频率,提交类操作需人工确认。
- 信息不足时先提问,不要自行编造数据或事实。
第一段:name
name 用小写字母和连字符,例如 captcha-respect,与文件夹名保持一致,方便检索和引用。不要用空格、中文或版本号。
第二段:description(最关键)
智能体平时只看得到 description,靠它判断要不要加载技能。好的 description 同时回答两件事:做什么(为自动化任务梳理合规边界),什么时候用(用户提到自动化合规边界或给出自动化需求时)。
反例:“一个很有用的自动化合规边界工具”——没有触发条件,智能体很难对上号。
第三段:输入与步骤
输入写清楚需要什么材料,并要求缺信息时先提问。步骤用编号列表,每步一个动作:
- 检查服务条款
- 识别禁止行为
- 设计人工介入点
- 记录授权
步骤是给智能体的执行顺序,不是给人看的说明书,越具体越好。
第四段:输出
写明交付物(合规说明)以及固定结构。建议统一附上“需人工确认”清单,让复核的人知道看哪里。
第五段:约束
约束写的是不能做什么、遇到什么情况要停下:
- 遵守网站条款与访问频率,提交类操作需人工确认。
- 信息不足时先提问,不要自行编造数据或事实。
渐进式加载:把长资料拆出去
团队规范、长模板、术语表不要塞进 SKILL.md 正文,放到同目录的 reference.md 等文件中,在正文里写“需要时阅读 reference.md”。这样平时加载很轻,需要时再读取细节。
目录结构
.claude/skills/captcha-respect/
├── SKILL.md
└── reference.md # 可选:团队规范、模板等长资料,按需加载
写完之后
用三种不同说法描述任务,看技能是否都能被触发;再用一个无关请求确认不会误触发。之后参考测试用例与效果评估持续改进。
什么时候用这个技能
- 手头有自动化需求,需要在较短时间内得到合规说明
- 同类任务每周出现多次,希望每次处理方式一致
- 结果要交给同事或上级复核,需要统一的结构和清楚的依据
- 新人接手这类工作,需要一个可以照着做的标准流程
反过来,如果只是偶尔做一次,或者任务高度依赖现场判断,直接和浏览器与自动化工具里的智能体对话即可,不必专门封装成技能。
延伸阅读
- 自动化合规边界 · Claude Code Skill 版
- 自动化合规边界 · OpenAI Agents SDK 版
- 自动化合规边界 · 文心智能体平台 版
- 下载文件整理 · SKILL.md 写法
- 价格追踪 · SKILL.md 写法
- 智能体Skills 分类:625 个技能 × 32 个角度
说明:文中的配置、代码与目录结构均为示意,用于说明思路;各平台的入口、字段名与能力会更新,落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构,不代表真实案例。