开发团队经常要做「贡献指南」这类事:为开源项目编写贡献指南。每次都从头写提示词,结果时好时坏;把它做成智能体 Skill,就能让智能体每次按同一套步骤执行,输出结构也更稳定。

单个技能解决一个环节,把几个技能串起来,才能覆盖一整段工作。本文示范「贡献指南」与三个相关技能的组合。

组合方案

顺序技能作用交给下一步的东西
1提交历史摘要总结一段时间内的仓库变化变更摘要
2贡献指南为开源项目编写贡献指南CONTRIBUTING 文档
3评审清单定制为团队定制代码评审清单评审清单
4代码讲解为新人逐层讲解一个模块:职责、数据流、关键函数分层讲解文档

交接格式是关键

技能之间靠“上一步的输出就是下一步的输入”衔接。建议约定:

  • 每个技能的输出都带固定标题,便于下一个技能定位内容
  • 不确定项统一放在“需人工确认”小节,后续技能不得把它当作确定事实
  • 「贡献指南」接收的是仓库与流程,如果上一步给的格式不同,先做一次转换

怎么编排

有三种常见方式:

  1. 人工串联:每一步结束后由人确认,再触发下一个技能,最稳妥
  2. 编排指令:写一个总技能,列出调用顺序与交接要求,由智能体依次执行
  3. 工作流平台:在 Dify、扣子、n8n 等平台中把每个技能做成节点,用条件分支处理异常

编排指令示例(示意)

# 组合流程:提交历史摘要 → 贡献指南 → 评审清单定制 → 代码讲解
1. 调用 git-history-summary,保存输出为 step1
2. 以 step1 为输入调用 contributing-guide,保存为 step2
3. 以 step2 为输入调用 review-checklist
4. 调用 code-explainer 做收尾
- 任一步出现“需人工确认”时暂停,等待用户回复后再继续

注意事项

  • 链条越长,错误越容易被放大,关键节点要有人看
  • 风险较低,但输出仍需快速过目再使用
  • 每个技能单独测试通过后再组合

相关技能

平台选择建议

同一个「贡献指南」技能可以落在不同平台上,选择时主要看你在哪里工作、要不要执行代码、要不要接外部系统:

  • MCP 服务:MCP(模型上下文协议)是一个开放协议。详见MCP 服务 版
  • n8n AI Agent:n8n 是可自托管的工作流自动化工具。详见n8n AI Agent 版
  • Cursor Rules:Cursor 用项目规则(Project Rules)给智能体注入长期指令。详见Cursor Rules 版

这个技能纯指令型,不需要额外脚本或外部连接,复制到大多数平台都能用,可据此排除不支持相应能力的平台。

智能体与人的分工

技能不是把工作全部交出去,而是把重复、机械的部分交给智能体,人把住判断和责任:

步骤智能体负责人负责
说明开发环境按指令完成并给出依据抽查关键处,确认无误
写分支与提交规范按指令完成并给出依据抽查关键处,确认无误
说明评审流程按指令完成并给出依据抽查关键处,确认无误
附行为准则链接按指令完成并给出依据抽查关键处,确认无误
最终交付整理CONTRIBUTING 文档决定是否采用、是否对外

风险较低,但输出仍需快速过目再使用。

延伸阅读

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。