Agent Skills：将专业开发经验转化为 AI 可复用的技能包

核心问题：如何让 AI 编码代理系统性地理解和应用行业最佳实践？

AI 编码代理正在改变软件开发的方式，但一个关键挑战始终存在：如何让这些代理不仅仅是写出能运行的代码，而是真正遵循行业最佳实践？Vercel 发布的 Agent Skills 项目提供了一个令人信服的答案——通过标准化的技能包格式，将 React 性能优化规则、Web 设计指南和部署流程等专业知识转化为 AI 可以理解和复用的模块。本文将深入探讨 Agent Skills 的设计理念、核心技术以及在实践中的应用价值。

Agent Skills 的核心概念与设计理念

Agent Skills 是什么？

Agent Skills 是一个开放格式，用于包装 AI 代理的能力。一个技能就是一个文件夹，包含指令和可选的脚本。这种格式设计旨在让不同工具能够理解相同的布局结构。
典型的技能包含三个主要组件：用于自然语言指令的 SKILL.md，用于代理可以调用以检查或修改项目的辅助命令的 scripts 目录，以及包含额外文档或示例的可选 references 目录。

核心设计原则

Agent Skills 的设计遵循几个关键原则，这些原则深刻影响了其实际使用体验。
按需加载机制是其中最重要的创新之一。技能在需要时才加载——只有技能名称和描述在启动时加载。完整的 SKILL.md 只有在代理认为技能相关时才会加载到上下文中。这种设计极大地提高了上下文使用效率。
为了最小化上下文使用，最佳实践建议将 SKILL.md 保持在 500 行以内，将详细的参考资料放入单独的文件中。使用具体的描述有助于代理准确知道何时激活技能，采用渐进式披露机制，只在需要时引用支持文件，并且优先使用脚本而非内联代码，因为脚本执行不消耗上下文。
标准化目录结构让技能可以跨多个 AI 编码工具使用。无论你使用 Claude Code、Cursor 还是 Copilot，都可以理解相同的技能格式。这种互操作性解决了工具碎片化的问题，让开发者的知识投资可以跨平台复用。
自然语言触发机制让技能的使用变得极其自然。开发者不需要学习复杂的命令或 API，只需用日常语言表达需求，例如”部署我的应用”、”检查日志”或”审核设计”，AI 代理就会根据技能描述自动选择合适的技能来完成任务。

个人反思

在我看来，Agent Skills 最大的价值在于它将个人经验和团队知识系统化了。过去，一位资深开发者的经验往往存在于个人的大脑中，或者零散地散落在文档里，很难被 AI 系统化地理解和应用。通过 Agent Skills，这些经验可以被封装成标准化、可验证、可版本控制的模块，不仅提升了 AI 辅助开发的效率，也为知识传承提供了新的途径。
更重要的是，这种开放标准的出现可能会催生一个繁荣的技能生态系统。不同团队可以共享他们的专业技能包，社区可以共同维护和改进技能，这将大大加速整个行业的能力积累。想象一下，未来可能会有专门针对性能优化、安全审查、可访问性审核等各个领域的专业技能包，开发者可以像安装软件包一样安装这些能力。

三大核心技能详解

1. React 最佳实践：40+ 条性能优化规则的系统化封装

本节核心问题：如何让 AI 代理系统性地执行 React 和 Next.js 性能优化？
react-best-practices 技能将 Vercel 工程团队的 React 和 Next.js 性能优化指南编码为结构化的规则库。它包含 40 多条规则，分为 8 个类别，按照影响程度排序。
这些规则涵盖了以下几个关键领域：

• 消除网络瀑布：这是最关键的问题类别。网络瀑布是指请求之间相互依赖导致的串行加载，严重影响页面加载性能。规则会识别出可能导致瀑布效应的代码模式，并提供改进方案。
• 包体积优化：同样属于关键级别。包括代码分割、tree shaking、避免不必要的依赖等实践。每个规则都包含具体的影响评级，关键问题优先列出。
• 服务器端性能：高优先级。涵盖数据获取策略、缓存优化、服务器组件使用等 Next.js 特有的性能考虑。
• 客户端数据获取：中高优先级。包括如何高效使用 React Query、SWR 等数据获取库，避免重复请求，合理处理加载和错误状态。
• 重渲染优化：中等优先级。涉及 React.memo、useMemo、useCallback 的正确使用，避免不必要的组件重新渲染。
• 渲染性能：中等优先级。包括虚拟化长列表、避免布局抖动、使用 CSS 变换而非属性等实践。
• JavaScript 微优化：低到中等优先级。涵盖一些代码层面的细节优化，虽然影响相对较小，但在性能敏感的场景下仍然重要。
  每个规则都包含具体的代码示例，展示反模式和修正版本。这使得代理在审查 React 组件时，能够将发现直接映射到这些规则上，提供具体、可操作的改进建议。
  应用场景示例：
  当你编写一个新组件时，可能会这样说：”Review this component for performance issues”。AI 代理会加载 react-best-practices 技能，系统性地检查代码是否违反了这 40 多条规则中的任何一条，然后生成一份详细的审查报告，指出问题所在并提供修复建议。
  例如，如果组件中有不必要的 useEffect 导致瀑布请求，技能会识别出这个问题，引用相关规则，并展示如何重构代码来消除瀑布效应。

2. Web 设计指南：100+ 条 UI/UX 审核规则的全面覆盖

本节核心问题：如何让 AI 代理自动进行全面的界面设计和用户体验审核？
web-design-guidelines 技能专注于用户界面和用户体验质量。它包含 100 多条规则，跨越 10 个主要类别，涵盖了现代 Web 应用界面设计的方方面面。
这些类别包括：

• 可访问性：这是最重要的类别之一。规则会检查是否缺少 ARIA 属性、表单控件的标签关联是否正确、语义 HTML 的使用是否恰当等。这些问题在手动审查中很容易被遗漏。
• 焦点状态：确保所有交互元素都有可见的焦点指示器，使用 focus-visible 模式，支持键盘导航等。这对键盘用户和屏幕阅读器用户至关重要。
• 表单：包括自动完成属性的设置、验证逻辑的实现、错误处理和反馈的展示等。良好的表单体验直接影响用户的成功完成率。
• 动画：检查是否尊重用户的减少动画偏好设置，使用合成器友好的变换属性，避免导致性能问题的动画实现。
• 排版：包括使用弯引号、正确的省略号处理、表格数字的 tabular-nums 设置等细节。这些细节虽然小，但对专业外观很重要。
• 图片：确保所有图片都有尺寸属性（防止布局偏移）、适当的懒加载、alt 文本等。图片优化是页面性能的重要组成部分。
• 性能：涵盖虚拟化长列表、避免布局抖动、预连接关键资源等实践。
• 导航与状态：确保 URL 反映应用状态，支持深度链接，提供良好的导航体验。
• 深色模式与主题：正确使用 color-scheme，设置 theme-color meta 标签，确保主题切换流畅。
• 触摸与交互：使用 touch-action 属性，避免点击高亮，优化触摸交互体验。
• 本地化与国际化：使用 Intl.DateTimeFormat 和 Intl.NumberFormat 等 API 处理日期和数字格式。
  应用场景示例：
  当你说”Review my UI”或”Check accessibility”时，AI 代理会使用这个技能进行全面的界面审核。例如，它可能会发现某个按钮缺少合适的 ARIA 标签，某个表单字段没有正确的 autocomplete 属性，或者某个动画没有考虑 prefers-reduced-motion 媒体查询。
  这种系统化的审核能够发现许多人工审查容易忽略的问题，确保你的应用符合现代 Web 标准和最佳实践，提升所有用户的体验。

3. Vercel 可声明部署：一键发布与所有权转移

本节核心问题：如何让 AI 代理自动化部署流程并支持无缝的所有权转移？
vercel-deploy-claimable 技能将代理审查循环与部署连接起来。它可以将当前项目打包成 tarball，基于 package.json 自动检测框架，并在 Vercel 上创建部署。
这个技能的几个关键特性特别值得关注：
自动框架检测：脚本可以识别 40 多种框架，包括 Next.js、Vite、Astro 等主流框架，同时也支持静态 HTML 站点。这种智能检测消除了手动配置的需要。
双 URL 返回：技能返回两个 URL。一个是已部署站点的预览 URL，另一个是声明 URL。声明 URL 允许用户或团队将部署附加到他们自己的 Vercel 账户，而无需共享原始环境的凭据。这是一个非常巧妙的设计，解决了在协作环境中部署的安全性和所有权问题。
自动排除优化：上传时会自动排除 node_modules 和 .git 目录，减少上传体积并加快部署速度。
工作流程：

1. 将项目打包成 tarball
2. 检测框架
3. 上传到部署服务
4. 返回预览 URL 和声明 URL
   应用场景示例：
   当你完成开发后，只需说”Deploy my app”或”Deploy this to production”，AI 代理就会执行部署脚本。几秒钟后，你会看到类似这样的输出：

Deployment successful!
Preview URL: https://skill-deploy-abc123.vercel.app
Claim URL:   https://vercel.com/claim-deployment?code=...

你可以点击预览 URL 查看部署的站点，然后将声明 URL 发送给团队成员，他们可以轻松地将部署转移到自己的 Vercel 账户下继续管理。
这种工作流程大大简化了部署过程，特别是对于原型开发、演示分享或协作开发场景，消除了配置 CI/CD 管道的复杂性。

Agent Skills 的技术实现与使用方法

技能的文件结构与命名规范

本节核心问题：如何按照 Agent Skills 规范创建和组织技能文件？
创建一个新技能需要遵循特定的目录结构和命名约定，这是确保技能能够被正确识别和使用的前提。
标准目录结构：

skills/
  {skill-name}/           # kebab-case 目录名
    SKILL.md              # 必需：技能定义
    scripts/              # 必需：可执行脚本
      {script-name}.sh    # Bash 脚本（首选）
  {skill-name}.zip        # 必需：用于分发的打包文件

命名约定：

• 技能目录使用 kebab-case，例如 vercel-deploy、log-monitor
• SKILL.md 始终大写，始终是这个确切的文件名
• 脚本使用 kebab-case.sh，例如 deploy.sh、fetch-logs.sh
• Zip 文件必须与目录名完全匹配：{skill-name}.zip
  这种一致的命名约定让技能生态系统保持整洁和可预测，便于工具自动发现和处理技能。

SKILL.md 的格式规范

本节核心问题：如何编写符合 Agent Skills 规范的技能描述文档？
SKILL.md 文件是技能的核心，它定义了技能的行为和使用方式。一个标准的 SKILL.md 遵循以下格式：

---
name: {skill-name}
description: {一句话描述何时使用此技能。包括触发短语如"Deploy my app"、"Check logs"等。}
---
# {技能标题}
{技能功能的简要描述。}
## How It Works
{编号列表解释技能的工作流程}
## Usage
```bash
bash /mnt/skills/user/{skill-name}/scripts/{script}.sh [args]

Arguments:

• arg1 – 描述（默认为 X）
  Examples:
  {展示 2-3 种常见使用模式}

Output

{展示用户将看到的示例输出}

Present Results to User

{模板：Claude 应该如何向用户展示结果}

Troubleshooting

{常见问题和解决方案，特别是网络/权限错误}

**关键设计要点**：
- 描述必须具体且包含触发短语，这帮助代理准确识别何时使用该技能
- 工作流程的编号列表让技能的执行逻辑清晰透明
- 参数说明和示例确保技能使用的正确性
- 输出示例让用户知道预期结果
- 展示模板定义了 AI 应该如何格式化结果
- 故障排除部分处理常见的技术问题
`react-best-practices` 技能还将其单个规则文件编译成一个 `AGENTS.md` 文件。这个文件针对代理进行了优化，将规则聚合到一个文档中，可以在代码审查或重构期间作为知识源加载。这消除了每个项目的临时提示工程需求。
### 脚本编写要求与最佳实践
**本节核心问题：如何编写符合 Agent Skills 规范的可执行脚本？**
脚本是技能的实际执行部分，需要遵循特定的编写规范以确保可靠性。
**脚本要求**：
- 使用 `#!/bin/bash` shebang
- 使用 `set -e` 实现快速失败行为
- 将状态消息写入 stderr：`echo "Message" >&2`
- 将机器可读输出写入 stdout
- 为临时文件包含清理陷阱
- 将脚本路径引用为 `/mnt/skills/user/{skill-name}/scripts/{script}.sh`
**输出规范**：
将面向用户的消息和机器可读的输出分离是一个重要的设计决策。消息发送到 stderr 而不是 stdout，这样可以将脚本输出与其他数据流区分开，便于代理正确处理结果。
**快速失败**：
`set -e` 确保脚本在任何命令失败时立即退出，而不是继续执行可能导致错误的后续命令。这提高了脚本的可靠性。
**清理**：
清理陷阱确保即使在脚本中途失败的情况下，临时文件也会被清理，避免占用磁盘空间或导致后续运行的冲突。
### 创建和分发技能包
**本节核心问题：如何将技能打包并分发给其他用户？**
创建或更新技能后，需要将其打包成 zip 文件以便分发：
```bash
cd skills
zip -r {skill-name}.zip {skill-name}/

这个简单的命令将技能目录及其所有内容打包成一个 zip 文件，可以轻松分享或发布到包仓库。
对于终端用户，提供了两种安装方法：
Claude Code 安装：

cp -r skills/{skill-name} ~/.claude/skills/

claude.ai 安装：
将技能添加到项目知识库，或将 SKILL.md 内容粘贴到对话中。
如果技能需要网络访问，指导用户在 claude.ai/settings/capabilities 添加所需的域名。

安装技能的完整流程

本节核心问题：如何在 AI 编码代理环境中安装和使用技能？
技能可以通过命令行安装。启动公告中突出了一个简单的路径：

npx skills i vercel-labs/agent-skills

这个命令获取 agent-skills 仓库并将其准备为技能包。
Vercel 和周围生态系统还提供了一个 add-skill CLI，专门用于将技能连接到特定的代理。典型的流程如下：

npx add-skill vercel-labs/agent-skills

add-skill 通过检查配置目录来扫描已安装的编码代理。例如，Claude Code 使用 .claude 目录，Cursor 使用 .cursor 和 home 文件夹下的一个目录。CLI 然后将选择的技能安装到每个工具的正确 skills 文件夹中。
可以在非交互模式下调用 add-skill 来精确控制安装的内容。例如，可以只为 Claude Code 在全局级别安装 React 技能：

npx add-skill vercel-labs/agent-skills --skill react-best-practices -g -a claude-code -y

也可以在安装前列出可用技能：

npx add-skill vercel-labs/agent-skills --list

安装后，技能位于代理特定目录中，如 ~/.claude/skills 或 .cursor/skills。代理发现这些技能，读取 SKILL.md，然后能够将相关的用户请求路由到正确的技能。
实际使用流程：
部署后，用户通过自然语言交互。例如，”Review this component for React performance issues”或”Check this page for accessibility problems”。代理检查已安装的技能，并在适当时使用 react-best-practices 或 web-design-guidelines。
这种无缝的集成让技能的使用感觉像是 AI 代理的扩展能力，而不是一个独立的工具或命令。

实际应用场景与价值分析

场景一：代码审查中的性能优化

本节核心问题：Agent Skills 如何提升代码审查的效率和质量？
在一个典型的开发工作流程中，代码审查是一个耗时但至关重要的环节。传统上，这需要经验丰富的开发者手动检查代码，查找性能问题、可访问性违规和其他质量问题。这个过程不仅耗时，而且容易遗漏问题，特别是对于不太常见的规则。
使用 react-best-practices 技能，这个过程可以大大加速并变得更加系统化。
工作流程示例：

1. 开发者完成一个新组件的开发
2. 开发者对 AI 代理说：”Review this React component for performance issues”
3. 代理识别请求与 react-best-practices 技能相关
4. 技能加载 40 多条性能规则
5. 代理逐条检查代码，对照每条规则
6. 生成详细的审查报告，指出所有违规并提供具体修复建议
7. 开发者根据建议进行修改
   价值分析：
   这个过程带来的价值是多方面的。首先，审查的速度大大提升——AI 可以在几秒钟内完成人类需要几分钟甚至更长时间才能完成的检查。其次，审查的质量更加一致——不会因为审查者的疲劳、疏忽或知识缺口而遗漏问题。第三，审查的结果更加具体——每条规则都包含反模式和修正版本的代码示例，让开发者清楚地知道如何修复问题。
   反思：
   我认为这种系统化的审查方法特别有价值，因为它将隐性的知识显性化了。资深开发者通过多年的经验积累下来的性能优化直觉，现在被编码成明确的、可验证的规则。这不仅帮助当前的开发者，也为团队成员的学习提供了宝贵的资源。新开发者可以通过这些规则快速学习最佳实践，而不需要通过试错来慢慢积累经验。

场景二：全面的 UI/UX 质量审核

本节核心问题：如何确保界面设计符合 100 多条 Web 设计最佳实践？
现代 Web 应用的用户期望很高，他们期待流畅的交互、清晰的可访问性、优美的动画和一致的设计语言。确保这些期望得到满足需要广泛的跨领域知识。
web-design-guidelines 技能提供了全面的 UI 和 UX 审核能力，涵盖 100 多条规则。
实际应用案例：
假设你正在开发一个电商网站的产品详情页面。在发布前，你说：”Audit this page for UX issues”。
AI 代理使用 web-design-guidelines 技能进行系统化检查，可能会发现：

• 产品图片缺少 alt 文本，影响屏幕阅读器用户
• 添加到购物车的按钮没有可见的焦点状态，键盘用户不知道如何操作
• 页面上的动画没有考虑用户的减少动画偏好，可能导致晕动症用户不适
• 价格的数字没有使用 tabular-nums，导致数字变化时布局跳动
• 表单字段缺少适当的 autocomplete 属性，影响自动填充体验
• 深色模式下的颜色对比度不符合可访问性标准
  这些问题中的一些可能在手动审查中被发现，但其他的很容易被忽略，特别是那些针对特定用户群体（如屏幕阅读器用户或偏好减少动画的用户）的问题。
  价值分析：
  这种全面的审核确保了应用对所有用户都是友好的，而不仅仅是”平均水平”的用户。它提高了应用的可访问性、可用性和整体质量，这可能直接转化为更高的用户满意度和更好的业务结果。
  反思：
  我特别欣赏这个技能的全面性。很多开发者专注于功能实现，而忽略了这些”细节”问题。但这些细节恰恰是区分一个”能用”的应用和一个”好用”的应用的关键。通过将这些规则系统化，Agent Skills 帮助开发者在不牺牲开发速度的情况下提升质量。这改变了质量保证的游戏规则——不再需要在速度和质量之间做取舍，而是可以同时实现两者。

场景三：快速原型部署与协作

本节核心问题：如何简化部署流程并支持无缝的团队协作？
在敏捷开发环境中，能够快速部署原型或演示版本并与团队分享是非常重要的。传统的部署流程可能涉及配置 CI/CD 管道、管理环境变量、处理凭据等复杂步骤。
vercel-deploy-claimable 技能将这个过程简化到极致。
工作流程示例：

1. 开发者完成了一个新功能的原型
2. 开发者对 AI 代理说：”Deploy this and give me the link”
3. 代理执行部署脚本
4. 几秒钟内，返回预览 URL 和声明 URL
5. 开发者将预览 URL 分享给产品经理查看原型
6. 原型批准后，开发者将声明 URL 发送给运维团队
7. 运维团队点击声明 URL，将部署转移到正式的 Vercel 账户
8. 部署现在由团队正式管理
   这个流程消除了传统部署流程中的多个摩擦点。
   价值分析：
   首先，速度是巨大的优势——从完成代码到获得可分享的链接只需要几秒钟。这大大加速了反馈循环，让团队能够更快地迭代。
   其次，所有权的声明机制解决了协作中的安全性和管理问题。开发者不需要分享 Vercel 凭据，团队可以根据正式流程接管部署。
   第三，自动框架检测降低了使用门槛——开发者不需要手动配置部署设置，脚本会自动处理。
   反思：
   这个技能的设计非常巧妙地解决了一个实际痛点。在跨职能团队协作中，开发、产品、运维等多个角色需要在不同阶段介入部署流程。传统的部署工具往往是为运维人员设计的，对开发者不够友好。而 vercel-deploy-claimable 技能让任何角色都可以轻松发起部署，同时保留了正式团队在适当时候接管控制权的能力。这种灵活性与控制力的平衡是很多工具难以做到的。

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深入技术细节：上下文管理与性能优化

按需加载机制详解

本节核心问题：Agent Skills 如何通过智能加载机制优化上下文使用？
在 AI 系统中，上下文是一个宝贵的资源。每次交互能够处理的上下文量是有限的，而上下文越大，计算成本越高，响应速度也越慢。因此，有效地管理上下文是提升 AI 系统性能的关键。
Agent Skills 采用了一套巧妙的按需加载机制来解决这个问题。
两级加载策略：
第一级是启动时的轻量级加载。当 AI 代理启动时，它只加载每个技能的元数据——即技能名称和简短描述。这些信息通常只有几行，即使有几十个技能，总上下文占用量也很小。
第二级是按需的深度加载。只有当代理根据当前任务判断某个技能相关时，才会加载该技能的完整 SKILL.md 文件。这个文件可能包含几百行详细信息，但由于只加载相关的技能，总上下文占用量仍然保持在合理范围内。
实际效果示例：
假设你安装了 20 个不同的技能，总上下文占用量可能只有几千字节（只是名称和描述）。当你请求”Deploy my app”时，代理只加载 vercel-deploy-claimable 技能的完整文档，可能在 200-300 行左右。这种设计确保了即使安装了大量技能，系统的性能也不会显著下降。
上下文预算优化技巧：
为了进一步优化上下文使用，Agent Skills 文档中建议了几种技巧：

1. 保持 SKILL.md 简洁：建议将主文档保持在 500 行以内。如果需要详细的参考资料，可以将它们放在单独的文件中，通过引用链接从主文档访问。
2. 使用具体的描述：技能描述应该具体而明确，这帮助代理准确判断技能是否相关，避免加载不必要的技能。
3. 渐进式披露：主文档只包含最常用的信息，详细的技术参考和示例放在单独的文件中，只在需要时加载。
4. 脚本优于内联代码：脚本执行本身不消耗上下文，只有脚本的输出会占用上下文。因此，将复杂逻辑放在脚本中而不是内联在 SKILL.md 中，可以减少上下文使用。
5. 一级文件引用：支持文件应该直接从 SKILL.md 引用，不要创建多层嵌套的引用结构，以保持简单高效。
   反思：
   这种按需加载机制的设计体现了对实际使用场景的深刻理解。在真实的工作环境中，开发者可能安装很多技能，但在任何特定任务中，通常只需要一两个相关的技能。传统的”全部加载”方式会造成大量的浪费，而按需加载则实现了资源的精准分配。
   这种设计哲学——只在需要时加载，只加载需要的内容——可以应用到很多软件系统的设计中，不仅限于 AI 系统。它提醒我们，性能优化往往不是关于如何让系统做得更快，而是关于如何让系统不做不必要的事情。

脚本输出规范的设计逻辑

本节核心问题：为什么将脚本输出分为用户消息和机器可读数据？
Agent Skills 要求脚本将状态消息写入 stderr，将机器可读输出（如 JSON）写入 stdout。这个设计看似是技术细节，但实际上有深刻的设计逻辑。
分离关注点：
stderr 和 stdout 的分离本质上是关注点的分离。面向用户的消息（如进度更新、状态说明）和机器可读的数据（如结构化的结果、错误代码）有完全不同的用途和消费者。
用户消息 (stderr)：
这些消息是给人类阅读的。它们可能包含：

• 进度信息：如”正在打包项目…”
• 状态说明：如”框架检测：Next.js”
• 警告和提示：如”警告：未找到 .env 文件”
  将这些消息发送到 stderr 而不是 stdout 有几个好处：

1. stderr 通常不会被管道传输到其他命令，避免干扰数据流
2. 可以单独重定向用户消息和数据输出
3. 符合 Unix 工具的惯例（很多命令行工具将诊断信息输出到 stderr）
   机器可读输出 (stdout)：
   这些输出是给 AI 代理或其他程序解析的。它们通常是结构化数据，如 JSON。例如：

{
  "preview_url": "https://example.vercel.app",
  "claim_url": "https://vercel.com/claim?code=xyz",
  "status": "success"
}

将这些数据发送到 stdout 的好处：

1. 可以通过管道直接传递给其他工具
2. 便于程序解析和处理
3. 与 Unix 管道和重定向机制无缝集成
   实际应用示例：
   考虑一个部署脚本，它的执行流程可能如下：
4. 输出到 stderr：”开始打包项目…”
5. 输出到 stderr：”检测到框架：Next.js”
6. 输出到 stderr：”正在上传…”
7. 输出到 JSON（stdout）：{"status": "success", "url": "..."}
8. 输出到 stderr：”部署完成！”
   AI 代理可以解析 JSON 输出来获取结构化的结果，同时将 stderr 消息展示给用户，让他们了解部署的进度和状态。
   反思：
   这种输出分离的设计遵循了 Unix 哲学中的”做好一件事”原则。人类可读的消息和机器可读的数据有完全不同的用途和需求，将它们混合在一起会导致混乱。通过明确分离，每个输出流可以针对其特定用途进行优化——消息可以自由使用自然语言和格式，数据输出则保持严格的结构化格式。
   这也体现了对工具链集成的考虑。通过使用标准的 stdin/stdout/stderr 模式，Agent Skills 的脚本可以轻松地与其他 Unix 工具集成，形成更强大的工作流程。这种互操作性是 Unix 生态系统强大的关键原因之一。

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总结与展望

Agent Skills 的核心价值总结

Agent Skills 项目通过标准化的技能包格式，为 AI 编码代理的能力扩展提供了一个开放、可扩展的解决方案。它的核心价值体现在几个方面：
知识的系统化封装：
将分散在文档、经验和最佳实践中的专业知识封装成标准化、可复用的模块。这不仅提高了知识管理的效率，也让这些知识能够被 AI 系统理解和应用。
跨工具互操作性：
通过统一的格式规范，让技能可以在不同的 AI 编码工具之间共享。这消除了工具锁定，让开发者的技能投资可以跨平台复用。
自然语言集成：
技能可以通过自然语言请求触发，无需学习复杂的 API 或命令。这让 AI 辅助开发的使用体验更加自然和直观。
按需加载的性能优化：
通过智能的上下文管理机制，确保即使安装大量技能，系统的性能也不会下降。这解决了可扩展性的关键挑战。
社区的开放标准：
作为一个开放格式，Agent Skills 为社区协作提供了基础。不同团队可以共享和维护技能，形成繁荣的生态系统。

实用摘要与操作清单

技能安装清单：

# 安装 Agent Skills 包
npx add-skill vercel-labs/agent-skills
# 列出可用技能
npx add-skill vercel-labs/agent-skills --list
# 仅安装特定技能（例如 react-best-practices）
npx add-skill vercel-labs/agent-skills --skill react-best-practices -g -a claude-code -y
# 手动安装到 Claude Code
cp -r skills/{skill-name} ~/.claude/skills/

常用触发短语：

• “Review this component for React performance issues”
• “Check this page for accessibility problems”
• “Deploy my app”
• “Audit my UI for best practices”
• “Optimize this Next.js page”
  技能创建清单：

1. 创建 kebab-case 命名的技能目录
2. 编写符合规范的 SKILL.md 文件
3. 在 scripts/ 目录下创建可执行脚本
4. 确保脚本使用 #!/bin/bash 和 set -e
5. 将用户消息输出到 stderr，机器可读数据输出到 stdout
6. 打包成 zip 文件：zip -r {skill-name}.zip {skill-name}/

一页速览

技能	主要用途	规则数量	触发短语示例
react-best-practices	React/Next.js 性能优化	40+ 条	“Review for performance”, “Optimize component”
web-design-guidelines	UI/UX 质量审核	100+ 条	“Review UI”, “Check accessibility”, “Audit design”
vercel-deploy-claimable	快速部署与所有权转移	–	“Deploy my app”, “Push this live”

常见问题解答

Q：Agent Skills 支持哪些 AI 编码工具？
A：Agent Skills 是一个开放格式，理论上可以被任何 AI 编码工具支持。目前已知兼容的工具包括 Claude Code、Cursor 和 Copilot。
Q：我可以创建自己的技能吗？
A：可以。Agent Skills 是一个开放格式，任何人都可以按照规范创建自己的技能包。创建过程包括编写 SKILL.md 文件、编写可选的脚本、打包成 zip 文件。
Q：技能会消耗我的 AI 上下文配额吗？
A：Agent Skills 采用按需加载机制，只有在技能相关时才会加载完整文档。这大大减少了不必要的上下文消耗。此外，脚本执行本身不消耗上下文，只有输出会占用上下文。
Q：如何让 AI 代理使用已安装的技能？
A：通常不需要特殊配置。AI 代理会自动发现安装在技能目录中的技能，并根据你的自然语言请求判断是否使用某个技能。
Q：技能之间可以相互依赖吗？
A：Agent Skills 规范没有明确禁止技能之间的依赖关系，但为了保持简洁和可维护性，建议每个技能保持独立。如果需要复杂的功能，可以在技能内部通过多个脚本实现。
Q：如何更新已安装的技能？
A：可以重新运行安装命令来更新技能。对于手动安装的技能，可以删除旧版本并复制新版本到技能目录。
Q：技能可以访问网络吗？
A：可以，但需要在配置中添加所需的域名。对于 claude.ai，需要在设置中的能力部分添加域名。
Q：如何贡献技能到 Agent Skills 生态系统？
A：可以创建技能包并通过 GitHub 或其他方式分享。随着生态系统的发展，可能会有专门的技能仓库和社区贡献流程。

Agent Skills 代表了 AI 辅助开发领域的一个重要进步。它不仅提供了实用的工具，更重要的是建立了一个开放的标准，为知识共享和社区协作奠定了基础。随着更多的开发者和团队参与，这个生态系统有望成长为推动软件生产力提升的重要力量。