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。

背景（虚构）

小林是一名开发团队，每周都要做几次Issue 分诊。过去靠复制粘贴提示词，结果不稳定。这次团队把它做成了技能，下面记录一次完整运行。

1. 发出请求

小林在Git 仓库与代码托管平台中输入：

帮我做一下Issue 分诊，材料是附上的issue 内容。

2. 技能被触发

智能体根据技能描述判断任务匹配，加载「Issue 分诊」的完整指令。它不需要外部工具，直接按指令处理。

3. 判断类型

智能体完成“判断类型”，并在中间结果里注明依据，方便小林回看。

4. 检查复现信息

这一步的产出会作为下一步的输入。智能体在“检查复现信息”时遇到一处含糊的信息，没有自行猜测，而是标注出来等待确认。

5. 建议标签与优先级

“建议标签与优先级”是最容易出错的环节，技能里专门写了要求，所以智能体给出了清楚的结果与理由。

6. 起草回复

智能体完成“起草回复”，并在中间结果里注明依据，方便小林回看。

7. 交付与复核

智能体交付分诊结果，末尾列出两条需人工确认的内容。小林对照原始issue 内容抽查关键信息，修正一处表述后采用。

复盘：这次做对了什么

  • 步骤写在技能里，没有遗漏
  • 不确定处被标出，而不是被编造
  • 遵守了「改写历史、删除分支类操作只给建议，不直接执行」
  • 风险较低，但输出仍需快速过目再使用

可以改进的地方

小林发现智能体对团队内部术语理解不一致，于是在技能目录中加了一份术语表（reference.md），并在 SKILL.md 中写明“遇到术语先查表”。更多改法见定制指南。

领域注意事项

「Issue 分诊」属于Git 与协作领域，使用者多是开发团队，工作环境通常是Git 仓库与代码托管平台。这个领域最重要的一条底线是：改写历史、删除分支类操作只给建议，不直接执行。

建议把这条底线原样写进技能的约束部分，而不是指望智能体自己意识到。同时，在团队内部明确：智能体给出的分诊结果只是初稿或建议，最终由谁签字确认、出了问题由谁负责。

常见变体

同一个技能可以按使用场景派生出几个变体：

  • 简版：只保留核心步骤（判断类型、起草回复），适合快速过一遍
  • 详版：每一步都写出理由与依据，适合交给他人复核或留档
  • 批量版：一次处理多份issue 内容，输出汇总表，适合定期集中处理

变体之间共享同一套约束，只在步骤详略和输出格式上有差异。可以在一个技能里用参数区分，也可以拆成几个名称明确的技能。

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。