「埋点方案」是产品经理与项目经理的高频任务。它的输入通常是功能说明，期望得到的是埋点方案。这类有固定流程、又需要一点判断力的工作，很适合封装成智能体 Skill。

本文以「埋点方案」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: metrics-plan
description: 为功能设计数据埋点方案。当用户提到埋点方案、或给出功能说明并希望得到埋点方案时使用。
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# 埋点方案

## 输入
- 功能说明
- 若缺少关键信息，先列出需要补充的问题

## 步骤
1. 确定分析问题
2. 定义事件
3. 定义属性
4. 写验证方法

## 输出
- 埋点方案
- 末尾附「需人工确认」清单（没有则写“无”）

## 约束
- 优先级与对外承诺需要团队确认。
- 信息不足时先提问，不要自行编造数据或事实。

第一段：name

name 用小写字母和连字符，例如 metrics-plan，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（为功能设计数据埋点方案），什么时候用（用户提到埋点方案或给出功能说明时）。

反例：“一个很有用的埋点方案工具”——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. 确定分析问题
  2. 定义事件
  3. 定义属性
  4. 写验证方法

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（埋点方案）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：

  • 优先级与对外承诺需要团队确认。
  • 信息不足时先提问，不要自行编造数据或事实。

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。

目录结构

.claude/skills/metrics-plan/
├── SKILL.md
└── 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。

准备一份好范例

在技能的参考资料里放一份你认可的埋点方案范例，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。