如果你在课件、题库与学习平台里反复做记忆卡片，可以考虑把经验沉淀为一个 Skill：写清触发条件、步骤、输出格式和边界，让智能体代劳重复部分，人只负责把关。

本文以「记忆卡片」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: flashcards
description: 把学习资料转为问答记忆卡片。当用户提到记忆卡片、或给出学习资料并希望得到卡片集时使用。
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# 记忆卡片

## 输入
- 学习资料
- 若缺少关键信息，先列出需要补充的问题

## 步骤
1. 提取知识点
2. 写问答
3. 控制每卡一个点
4. 导出格式

## 输出
- 卡片集
- 末尾附「需人工确认」清单（没有则写“无”）

## 约束
- 面向未成年人的内容需要额外审核。
- 信息不足时先提问，不要自行编造数据或事实。
- 脚本只在当前项目目录内运行，运行失败时报告错误原文，不要猜测结果。

## 脚本
- 需要解析或批量处理时运行 `python scripts/flashcards.py <路径>`，读取其输出后再总结

第一段：name

name 用小写字母和连字符，例如 flashcards，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（把学习资料转为问答记忆卡片），什么时候用（用户提到记忆卡片或给出学习资料时）。

反例：“一个很有用的记忆卡片工具”——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：

  1. 提取知识点
  2. 写问答
  3. 控制每卡一个点
  4. 导出格式

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（卡片集）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：

  • 面向未成年人的内容需要额外审核。
  • 信息不足时先提问，不要自行编造数据或事实。
  • 脚本只在当前项目目录内运行，运行失败时报告错误原文，不要猜测结果。

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。需要确定性处理的部分（解析、统计、校验）写成脚本放在 scripts/ 下，正文中说明调用方式。

目录结构

.claude/skills/flashcards/
├── SKILL.md
├── scripts/flashcards.py
└── 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。

平台选择建议

同一个「记忆卡片」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：

  • 文心智能体平台：文心智能体平台是百度推出的智能体创建与分发平台。详见文心智能体平台 版
  • AGENTS.md：AGENTS.md 是放在仓库根目录、写给编码智能体看的说明文件。详见AGENTS.md 版
  • MCP 服务：MCP（模型上下文协议）是一个开放协议。详见MCP 服务 版

这个技能需要运行本地脚本（解析文件、调用命令行工具等），要求运行环境允许执行代码，可据此排除不支持相应能力的平台。

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。