把「标题优化」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(文章内容),按什么顺序处理,交付什么(标题候选),哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

本文介绍如何在 Claude Code Skill 上实现这个技能,包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。

这个技能做什么

项目说明
技能标题优化(title-ab)
作用为文章生成多个标题并评估
输入文章内容
输出标题候选
形态纯提示词
风险低
适用人群内容与增长人员

处理流程分四步:

  1. 提炼核心价值
  2. 生成不同结构标题
  3. 评估清晰度
  4. 避免标题党

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;风险较低,但输出仍需快速过目再使用。

在 Claude Code Skill 中是什么形态

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,判断相关时才加载全文,所以 description 写得准不准,直接决定 Skill 会不会被用上。

个人级放在 ~/.claude/skills/,项目级放在仓库的 .claude/skills/,随代码一起提交,团队成员拉取后即可使用。

示例配置

.claude/skills/title-ab/
├── SKILL.md
└── reference.md      # 可选:团队规范、模板等长资料,按需加载

SKILL.md 示例(示意):

---
name: title-ab
description: 为文章生成多个标题并评估。当用户提到标题优化、或给出文章内容并希望得到标题候选时使用。
---

# 标题优化

## 输入
- 文章内容
- 若缺少关键信息,先列出需要补充的问题

## 步骤
1. 提炼核心价值
2. 生成不同结构标题
3. 评估清晰度
4. 避免标题党

## 输出
- 标题候选
- 末尾附「需人工确认」清单(没有则写“无”)

## 约束
- 不承诺排名,不堆砌关键词,以读者价值为先。
- 信息不足时先提问,不要自行编造数据或事实。

示例里最重要的是两处:一是描述(或指令开头)要写明「什么时候用」,让智能体在内容与增长人员提出相关请求时能对上号;二是约束部分要写进「不承诺排名,不堆砌关键词,以读者价值为先」这类领域规矩,避免智能体自作主张。

安装与启用步骤

  1. 在项目根目录新建 .claude/skills/title-ab/ 文件夹
  2. 写 SKILL.md:先写 name 和 description,再写步骤、输出与约束
  3. 需要确定性处理的部分放进 scripts/ 目录,在 SKILL.md 中写明何时调用
  4. 重新启动或新开会话,用一句自然语言描述任务,观察是否自动加载
  5. 把 Skill 提交到仓库,在 README 或 AGENTS.md 中登记

实操:一次完整的运行

假设你在网站后台与搜索平台工具中发出这样的请求(虚构示例):

帮我做一下标题优化,材料是附上的文章内容。

智能体识别到任务与「标题优化」相关后,会依次提炼核心价值、生成不同结构标题、评估清晰度、避免标题党。最终交付标题候选,并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始文章内容抽查两三处关键信息,确认无误后再使用。

测试与验收

在新会话中用三种说法描述同一任务,确认 Skill 都能被触发;再用一个不相关请求确认它不会误触发。

针对这个技能,还建议额外准备:

  • 一份信息齐全的标准文章内容,检查输出是否完整
  • 一份缺少关键信息的输入,检查智能体是否先提问而不是编造
  • 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入,检查约束是否仍然有效

常见坑

  • description 写成口号(如“强大的助手”),智能体无法判断何时使用。
  • 把大量参考资料塞进 SKILL.md 正文,拖慢每次加载;长资料应拆到单独文件按需读取。
  • 只写了步骤,没写交付格式,导致每次输出的标题候选结构不同。
  • 没有给出样例,智能体对“好结果”的理解与你不一致;在参考资料里放一两份范例会明显改善。

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。