title: "Agent Skills: 讓 AI Agent 可以發現和使用的指令包" author: "AgentSkills.io" date: 2026-02-28 source: "https://agentskills.io/home" views: null category:

AI Agent
Agent Skills
開放標準 tags:
AgentSkills
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Anthropic
開放標準
工作流
MCP
知識封裝 status: published

Agent Skills: 讓 AI Agent 可以發現和使用的指令包

網站: AgentSkills.io
發布日期: 2026-02-28
分類: AI Agent、Agent Skills、開放標準

📝 什麼是 Agent Skills？

核心定義

Agent Skills 是由指令、腳本和資源組成的資料夾，Agent 可以發現並使用它們來更準確、更高效地完成工作。

🎯 解決的問題

Agent 的能力瓶頸

現狀：

✅ Agent 越來越強大
❌ 但常常缺乏可靠完成真實工作所需的 上下文（Context）

Skills 的解決方案

Skills 通過以下方式解決問題：

程序性知識訪問
- 讓 Agent 能夠按需載入程序性知識
特定上下文
- 公司特定上下文
- 團隊特定上下文
- 用戶特定上下文
動態擴展能力
- Agent 可以根據正在執行的任務擴展自己的能力

👥 Agent Skills 的價值主張

對技能作者（Skill Authors）

一次建構，跨多個 Agent 產品部署

優勢：

✅ 寫一次技能
✅ 在多個支援 Skills 的 Agent 產品中重複使用
✅ 避免重複開發

對相容 Agent（Compatible Agents）

支援 Skills 讓終端用戶可以立即賦予 Agent 新能力

優勢：

✅ 開箱即用（Out of the box）
✅ 用戶自主擴展
✅ 降低開發門檻

對團隊和企業（Teams and Enterprises）

將組織知識封裝在可移植、版本控制的套件中

優勢：

✅ 可移植：跨平台使用
✅ 版本控制：Git、變更追蹤
✅ 知識管理：組織知識資產化

🚀 Agent Skills 能實現什麼？

1. 領域專業知識（Domain Expertise）

將專業知識打包成可重複使用的指令

範例：

📜 法律審查流程
📊 數據分析管道
🏥 醫療診斷協議
💼 財務報表分析

2. 新能力（New Capabilities）

賦予 Agent 全新的能力

範例：

📊 創建簡報（Presentations）
🔧 建構 MCP 伺服器
📈 分析資料集
🎨 生成圖表

3. 可重複工作流（Repeatable Workflows）

將多步驟任務轉化為一致且可審計的工作流

特性：

✅ 一致性：每次執行結果相同
✅ 可審計：每一步都可追蹤
✅ 標準化：團隊遵循統一流程

範例：

🔄 CI/CD 部署流程
📝 文檔生成流程
🧪 測試執行流程

4. 互操作性（Interoperability）

在不同支援 Skills 的 Agent 產品中重複使用相同技能

價值：

✅ 一次開發，多處使用
✅ 降低遷移成本
✅ 生態系統互通

📈 採用情況（Adoption）

領先的 AI 開發工具支援

Agent Skills 已被領先的 AI 開發工具支援

已知支援的工具（根據之前的知識庫文章）：

Anthropic Claude Code
- Anthropic 是 Agent Skills 格式的原創者
Cursor
- IDE 級 AI 編碼工具
Codex CLI
- 命令列 AI 開發工具
OpenClaw
- 開源 AI Agent 框架
- 知識庫已有多篇相關文章
Hugging Face
- 知識庫收錄：Hugging Face Skills（AI 訓練模型）
Obsidian
- 知識庫收錄：Obsidian Skills（AI Agent 操作 Obsidian）
Conway Automaton
- 知識庫收錄：Conway Skills（主權 AI 技能生態）

🌐 開放開發（Open Development）

起源與演化

開發歷程：

原創者：Anthropic
釋出：作為開放標準釋出
採用：越來越多 Agent 產品採用
貢獻：標準開放給更廣泛的生態系統貢獻

開源特性

✅ 開放標準：任何人都可以實作
✅ GitHub 託管：agentskills/agentskills
✅ 社群驅動：接受生態系統貢獻
✅ 無廠商鎖定：不綁定特定平台

💡 關鍵洞察

1. 知識封裝的標準化

問題：

每個 Agent 產品都有自己的知識管理方式
導致重複開發、知識孤島

Agent Skills 解決方案：

統一的格式
跨平台相容
知識可移植

2. 從「工具」到「技能」的範式轉變

傳統 AI Agent：

Agent + 工具（Tools）
工具是功能（Function Call）

Agent Skills：

Agent + 技能（Skills）
技能是知識（Instructions + Scripts + Resources）

差異：

工具：做什麼（What to do）
技能：怎麼做（How to do）+ 為什麼這樣做（Why）

3. 組織知識的資產化

傳統知識管理：

📄 文檔（靜態、難以執行）
👤 人（流動性、不穩定）

Agent Skills 知識管理：

📦 可執行的知識包
🔄 版本控制
🚀 可部署、可分享

價值：

組織知識不再依賴個人
新員工快速上手
知識可積累、可優化

4. 生態系統的互操作性

重要性：

避免廠商鎖定
降低遷移成本
促進生態系統繁榮

類比：

Agent Skills ≈ Docker（容器標準）
Agent Skills ≈ NPM/PyPI（套件管理）
Agent Skills ≈ USB（通用介面）

🔗 與其他標準的關係

MCP（Model Context Protocol）

知識庫相關文章：

DIY 龍蝦級 AI Agent 系統（使用 NanoBanana Pro MCP）

關係：

MCP：Agent 與外部系統的通信協議
Skills：Agent 內部的知識與能力封裝

互補性：

MCP 解決「怎麼連接」
Skills 解決「怎麼使用」

Agent Skills 格式規範

基本結構（根據其他知識庫文章推測）：

skill-name/
├── SKILL.md          # 技能說明文件
├── scripts/          # 可執行腳本
├── resources/        # 參考資料
└── examples/         # 使用範例

SKILL.md 內容（推測）：

技能名稱與描述
使用場景
前置條件
執行步驟
範例與最佳實踐

📚 知識庫中的 Agent Skills 實例

1. Hugging Face Skills

讓 Claude Code/Cursor 訓練 AI 模型
五大能力：模型訓練、數據集管理、模型評估、論文發布、雲端作業

2. Obsidian Skills

讓 AI Agent 操作 Obsidian
五大 Skills：markdown、bases、canvas、cli、defuddle

3. Conway Skills

為 Automaton（主權 AI）提供技能生態
節省 Token、簡化服務設定

4. Confucius Debug

AI 除錯知識庫
980+ 驗證解決方案

5. 自訂 Skills

Skill Creator（知識庫已有 skill）
設計、結構化、打包技能

🎯 實際應用場景

企業內部

場景 1：客服流程

skill: customer-support-tier1
- 檢查客戶資料
- 查詢訂單狀態
- 標準回覆模板
- 升級流程

場景 2：代碼審查

skill: code-review-checklist
- 安全性檢查清單
- 效能評估標準
- 程式碼風格指南
- 常見錯誤模式

開源社群

場景 1：文檔生成

skill: documentation-generator
- API 文檔格式
- Markdown 範本
- 範例生成
- 版本標記

場景 2：測試自動化

skill: test-automation
- 單元測試範本
- 覆蓋率檢查
- 邊界條件清單
- 測試報告格式

🚀 開始使用

下一步

✅ 訪問 AgentSkills.io 了解更多
✅ 查看 GitHub 上的規範與範例
✅ 嘗試使用支援 Skills 的 Agent 產品
✅ 貢獻自己的 Skills 到社群

🔖 標籤

#AgentSkills #AI #Agent #Anthropic #開放標準 #工作流 #MCP #知識封裝 #互操作性 #生態系統

📝 總結

Agent Skills 的革命性意義：

標準化：統一的知識封裝格式
可移植：跨平台使用
版本控制：Git 管理
互操作性：生態系統互通
知識資產化：組織知識可執行、可分享

核心價值：

讓 AI Agent 不僅能「做」，還能「知道怎麼做得更好」

未來展望：

更多 Agent 產品支援
更豐富的 Skills 生態
企業級知識管理標準

最後更新: 2026-02-28
整理者: 多多