把「类型标注补全」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（源码文件），按什么顺序处理，交付什么（带类型标注的代码与检查结果），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

单个技能解决一个环节，把几个技能串起来，才能覆盖一整段工作。本文示范「类型标注补全」与三个相关技能的组合。

组合方案

顺序技能作用交给下一步的东西
1错误处理审查检查吞异常、裸 except、缺少重试与日志的位置问题位置与修复建议
2类型标注补全为 Python 或 JavaScript 代码逐步补充类型标注并通过类型检查带类型标注的代码与检查结果
3文案国际化提取把界面中的硬编码文案提取到多语言资源文件资源文件与替换后的代码
4测试数据工厂为测试生成结构合理、可复现的假数据工厂数据工厂代码

交接格式是关键

技能之间靠“上一步的输出就是下一步的输入”衔接。建议约定：

  • 每个技能的输出都带固定标题，便于下一个技能定位内容
  • 不确定项统一放在“需人工确认”小节，后续技能不得把它当作确定事实
  • 「类型标注补全」接收的是源码文件，如果上一步给的格式不同，先做一次转换

怎么编排

有三种常见方式：

  1. 人工串联：每一步结束后由人确认，再触发下一个技能，最稳妥
  2. 编排指令：写一个总技能，列出调用顺序与交接要求，由智能体依次执行
  3. 工作流平台：在 Dify、扣子、n8n 等平台中把每个技能做成节点，用条件分支处理异常

编排指令示例（示意）

# 组合流程：错误处理审查 → 类型标注补全 → 文案国际化提取 → 测试数据工厂
1. 调用 error-handling-audit，保存输出为 step1
2. 以 step1 为输入调用 type-annotation，保存为 step2
3. 以 step2 为输入调用 i18n-extract
4. 调用 test-data-factory 做收尾
- 任一步出现“需人工确认”时暂停，等待用户回复后再继续

注意事项

  • 链条越长，错误越容易被放大，关键节点要有人看
  • 风险较低，但输出仍需快速过目再使用
  • 每个技能单独测试通过后再组合

相关技能

什么时候用这个技能

  • 手头有源码文件，需要在较短时间内得到带类型标注的代码与检查结果
  • 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，直接和代码仓库与终端里的智能体对话即可，不必专门封装成技能。

交付物结构示例

建议把带类型标注的代码与检查结果固定成下面的结构（示意），方便复核与归档：

## 结论
一句话说明最重要的发现或结果

## 主要内容
- 识别公共接口：……
- 从调用处推断类型：……
- 补充标注：……
- 运行类型检查器修正：……

## 依据
- 引用输入中的具体位置或数据

## 需人工确认
- ……（没有则写“无”）

结构固定之后，复核的人只要先看“结论”和“需人工确认”两部分，就能快速判断结果能否使用。

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。