回复语气润色 Skill 的 SKILL.md 模板与写作要点
把「回复语气润色」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(回复草稿),按什么顺序处理,交付什么(润色后回复),哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。
本文以「回复语气润色」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: tone-polish
description: 润色客服回复使其更有同理心。当用户提到回复语气润色、或给出回复草稿并希望得到润色后回复时使用。
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# 回复语气润色
## 输入
- 回复草稿
- 若缺少关键信息,先列出需要补充的问题
## 步骤
1. 识别生硬表述
2. 加入同理心
3. 保持简洁
4. 不改变承诺
## 输出
- 润色后回复
- 末尾附「需人工确认」清单(没有则写“无”)
## 约束
- 退款、赔偿等承诺必须由人工确认。
- 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 tone-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(润色客服回复使其更有同理心),什么时候用(用户提到回复语气润色或给出回复草稿时)。
反例:“一个很有用的回复语气润色工具”——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:
- 识别生硬表述
- 加入同理心
- 保持简洁
- 不改变承诺
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(润色后回复)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:
- 退款、赔偿等承诺必须由人工确认。
- 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/tone-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。
每一步要产出什么
把每一步的中间产出写清楚,智能体就不容易跳步,人也方便定位问题:
- 识别生硬表述:产出一段简短的中间结果,并注明依据来自回复草稿的哪一部分
- 加入同理心:产出一段简短的中间结果,并注明依据来自回复草稿的哪一部分
- 保持简洁:产出一段简短的中间结果,并注明依据来自回复草稿的哪一部分
- 不改变承诺:产出一段简短的中间结果,并注明依据来自回复草稿的哪一部分
最后一步之后,再把这些中间结果汇总成润色后回复。中间结果可以折叠或省略展示,但在技能指令中要求智能体“先完成再汇总”,能明显减少遗漏。
延伸阅读
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- 智能体Skills 分类:625 个技能 × 32 个角度
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。