把「评审清单定制」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（团队规范），按什么顺序处理，交付什么（评审清单），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

本文以「评审清单定制」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: review-checklist
description: 为团队定制代码评审清单。当用户提到评审清单定制、或给出团队规范并希望得到评审清单时使用。
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# 评审清单定制

## 输入
- 团队规范
- 若缺少关键信息，先列出需要补充的问题

## 步骤
1. 收集常见问题
2. 按安全、性能、可读性分组
3. 写检查点
4. 附示例

## 输出
- 评审清单
- 末尾附「需人工确认」清单（没有则写“无”）

## 约束
- 改写历史、删除分支类操作只给建议，不直接执行。
- 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 review-checklist，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（为团队定制代码评审清单），什么时候用（用户提到评审清单定制或给出团队规范时）。

反例：“一个很有用的评审清单定制工具”——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. 收集常见问题
  2. 按安全、性能、可读性分组
  3. 写检查点
  4. 附示例

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（评审清单）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：

  • 改写历史、删除分支类操作只给建议，不直接执行。
  • 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/review-checklist/
├── 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。

什么时候用这个技能

  • 手头有团队规范，需要在较短时间内得到评审清单
  • 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Git 仓库与代码托管平台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。