Issue 分诊 Skill 如何与其他技能协作：交接格式与顺序
如果你在Git 仓库与代码托管平台里反复做Issue 分诊，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。
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「Issue 分诊」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 | Issue 模板设计 | 为仓库设计缺陷与需求模板 | 模板文件 |
| 2 | Issue 分诊 | 为新 issue 打标签、判断优先级并请求缺失信息 | 分诊结果 |
| 3 | 忽略规则生成 | 根据技术栈生成 .gitignore | .gitignore 文件 |
| 4 | 依赖升级助手 | 按变更日志评估依赖升级影响，分批升级并跑测试 | 升级计划、改动与测试结果 |
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
- 「Issue 分诊」接收的是issue 内容，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：
- 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
- 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
- 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：Issue 模板设计 → Issue 分诊 → 忽略规则生成 → 依赖升级助手
1. 调用 issue-template，保存输出为 step1
2. 以 step1 为输入调用 issue-triage，保存为 step2
3. 以 step2 为输入调用 gitignore-builder
4. 调用 dependency-upgrade 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「Issue 分诊」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：
- OpenAI Agents SDK：OpenAI Agents SDK 是一个轻量的智能体开发框架。详见OpenAI Agents SDK 版
- GPTs：GPTs 是在 ChatGPT 中创建的定制版助手。详见GPTs 版
- Gemini CLI：Gemini CLI 会读取项目中的 GEMINI.md 作为长期上下文。详见Gemini CLI 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 |
|---|---|---|
| 判断类型 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 检查复现信息 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 建议标签与优先级 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 起草回复 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处，确认无误 |
| 最终交付 | 整理分诊结果 | 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
- Issue 分诊 · Claude Code Skill 版
- Issue 分诊 · GitHub Copilot 指令与提示文件 版
- Issue 分诊 · OpenAI Agents SDK 版
- 提交历史摘要 · 组合用法
- 评审清单定制 · 组合用法
- 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。