把「简历优化」交给智能体，难点不在模型能力，而在流程是否说清楚：输入是什么（简历），按什么顺序处理，交付什么（优化稿），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

本文以「简历优化」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: resume-polish
description: 优化个人简历的表达。当用户提到简历优化、或给出简历并希望得到优化稿时使用。
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# 简历优化

## 输入
- 简历
- 若缺少关键信息，先列出需要补充的问题

## 步骤
1. 量化成果
2. 突出相关经历
3. 精简表达
4. 检查格式

## 输出
- 优化稿
- 末尾附「需人工确认」清单（没有则写“无”）

## 约束
- 健康、财务等重要决定请咨询专业人士。
- 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 resume-polish，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（优化个人简历的表达），什么时候用（用户提到简历优化或给出简历时）。

反例：“一个很有用的简历优化工具”——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. 量化成果
  2. 突出相关经历
  3. 精简表达
  4. 检查格式

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（优化稿）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：

  • 健康、财务等重要决定请咨询专业人士。
  • 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/resume-polish/
├── 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。

平台选择建议

同一个「简历优化」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：

  • LangChain / LangGraph 工具：LangChain 用 @tool 装饰器把函数变成工具。详见LangChain / LangGraph 工具 版
  • 腾讯元器：腾讯元器是腾讯推出的智能体创作平台。详见腾讯元器 版
  • Claude Code Skill：Claude Code 的 Agent Skills 以文件夹为单位：一个 SKILL.md（YAML 头写 name 与 description）加上可选的脚本和参考资料。智能体平时只看到 description。详见Claude Code Skill 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。

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。