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： 1. 原創者：Anthropic 2. 釋出：作為開放標準釋出 3. 採用：越來越多 Agent 產品採用 4. 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