如果你在服务器、容器与部署流水线里反复做K8s 清单审查，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）

小林是一名运维，每周都要做几次K8s 清单审查。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

小林在服务器、容器与部署流水线中输入：

帮我做一下K8s 清单审查，材料是附上的YAML 清单。

2. 技能被触发

智能体根据技能描述判断任务匹配，加载「K8s 清单审查」的完整指令。它不需要外部工具，直接按指令处理。

3. 检查资源请求与限制

“检查资源请求与限制”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。

4. 检查探针

智能体完成“检查探针”，并在中间结果里注明依据，方便小林回看。

5. 检查安全上下文

智能体完成“检查安全上下文”，并在中间结果里注明依据，方便小林回看。

6. 输出修正片段

智能体完成“输出修正片段”，并在中间结果里注明依据，方便小林回看。

7. 交付与复核

智能体交付问题清单与修正建议，末尾列出两条需人工确认的内容。小林对照原始YAML 清单抽查关键信息，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「变更类命令先在测试环境演练，并准备好回滚」
  • 属于中等风险：结果会影响业务判断，建议在输出前设置人工审核点

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。

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
检查资源请求与限制按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
检查探针按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
检查安全上下文按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
输出修正片段按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
最终交付整理问题清单与修正建议决定是否采用、是否对外

属于中等风险：结果会影响业务判断，建议在输出前设置人工审核点。

准备一份好范例

在技能的参考资料里放一份你认可的问题清单与修正建议范例，往往比多写十条规则更有效。好范例应当：

  • 来自真实工作，但已去除个人信息和敏感数据
  • 体现团队习惯的结构、措辞和详略程度
  • 包含一处“需人工确认”的标注示范，让智能体学会如何表达不确定
  • 篇幅适中，不要比平时的产出长太多

范例不必多，一到两份即可；太多范例反而会让智能体机械模仿某一份的细节。

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。