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。

背景（虚构）

老陈是一名开发者，每周都要做几次类型标注补全。过去靠复制粘贴提示词，结果不稳定。这次团队把它做成了技能，下面记录一次完整运行。

1. 发出请求

老陈在代码仓库与终端中输入：

这是今天的源码文件，按团队的类型标注补全流程处理一下。

2. 技能被触发

智能体根据技能描述判断任务匹配，加载「类型标注补全」的完整指令。它先运行技能自带的脚本做预处理，确保后续分析基于准确的数据。

3. 识别公共接口

这一步的产出会作为下一步的输入。智能体在“识别公共接口”时遇到一处含糊的信息，没有自行猜测，而是标注出来等待确认。

4. 从调用处推断类型

智能体完成“从调用处推断类型”，并在中间结果里注明依据，方便老陈回看。

5. 补充标注

这一步的产出会作为下一步的输入。智能体在“补充标注”时遇到一处含糊的信息，没有自行猜测，而是标注出来等待确认。

6. 运行类型检查器修正

这一步的产出会作为下一步的输入。智能体在“运行类型检查器修正”时遇到一处含糊的信息，没有自行猜测，而是标注出来等待确认。

7. 交付与复核

智能体交付带类型标注的代码与检查结果，末尾列出两条需人工确认的内容。老陈对照原始源码文件抽查关键信息，修正一处表述后采用。

复盘：这次做对了什么

  • 步骤写在技能里，没有遗漏
  • 不确定处被标出，而不是被编造
  • 遵守了「改动前确认有测试与版本控制，一次只改一类问题」
  • 风险较低，但输出仍需快速过目再使用

可以改进的地方

老陈发现智能体对团队内部术语理解不一致，于是在技能目录中加了一份术语表（reference.md），并在 SKILL.md 中写明“遇到术语先查表”。更多改法见定制指南。

准备一份好范例

在技能的参考资料里放一份你认可的带类型标注的代码与检查结果范例，往往比多写十条规则更有效。好范例应当：

  • 来自真实工作，但已去除个人信息和敏感数据
  • 体现团队习惯的结构、措辞和详略程度
  • 包含一处“需人工确认”的标注示范，让智能体学会如何表达不确定
  • 篇幅适中，不要比平时的产出长太多

范例不必多，一到两份即可；太多范例反而会让智能体机械模仿某一份的细节。

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：

  1. 识别公共接口：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自源码文件的哪一部分
  2. 从调用处推断类型：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自源码文件的哪一部分
  3. 补充标注：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自源码文件的哪一部分
  4. 运行类型检查器修正：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自源码文件的哪一部分

最后一步之后，再把这些中间结果汇总成带类型标注的代码与检查结果。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

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。