运营与开发人员经常要做「消息提醒机器人」这类事：在条件满足时发送消息提醒。每次都从头写提示词，结果时好时坏；把它做成智能体 Skill，就能让智能体每次按同一套步骤执行，输出结构也更稳定。

本文以「消息提醒机器人」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: notification-bot
description: 在条件满足时发送消息提醒。当用户提到消息提醒机器人、或给出触发条件并希望得到提醒流程时使用。
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# 消息提醒机器人

## 输入
- 触发条件
- 若缺少关键信息，先列出需要补充的问题

## 步骤
1. 定义条件
2. 检查数据
3. 生成消息
4. 发送到指定渠道

## 输出
- 提醒流程
- 末尾附「需人工确认」清单（没有则写“无”）

## 约束
- 遵守网站条款与访问频率，提交类操作需人工确认。
- 结论中不确定的部分单独列出，标注「需人工确认」。
- 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/notification_bot.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 notification-bot，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（在条件满足时发送消息提醒），什么时候用（用户提到消息提醒机器人或给出触发条件时）。

反例：“一个很有用的消息提醒机器人工具”——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. 定义条件
  2. 检查数据
  3. 生成消息
  4. 发送到指定渠道

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（提醒流程）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：

  • 遵守网站条款与访问频率，提交类操作需人工确认。
  • 结论中不确定的部分单独列出，标注「需人工确认」。
  • 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/notification-bot/
├── SKILL.md
├── scripts/notification_bot.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。

什么时候用这个技能

  • 手头有触发条件，需要在较短时间内得到提醒流程
  • 同类任务每周出现多次，希望每次处理方式一致
  • 结果要交给同事或上级复核，需要统一的结构和清楚的依据
  • 新人接手这类工作，需要一个可以照着做的标准流程

反过来，如果只是偶尔做一次，或者任务高度依赖现场判断，直接和浏览器与自动化工具里的智能体对话即可，不必专门封装成技能。

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。