从混乱到有序：用“技能”管理AI提示词，实现工作流复用
摘要
本文介绍一种名为“技能”的AI提示词管理方法：将提示词、示例和脚本组织在Markdown文件夹中，使工作流可复用、可共享、模块化。文章深入解析技能与普通提示词的核心区别——渐进披露、结构化组织和额外资源访问，并探讨其在团队知识标准化中的应用价值。
引言：当“大多能用”的提示词开始失控
如果你使用AI工具的频率足够高，大概率会有过这样的经历：某天你拼凑出一段提示词，它“大多能用”——可能是一个检查清单、一套工作步骤，或者几条“不要这样做”“务必检查那个”之类的规则。你调整几次，输出终于对了，于是把它存到某个地方，想着以后可以复用。
几周后，这个提示词慢慢变了。一次输出错误，你加了一条规则；觉得某行多余，你删掉了它。同事复制到另一个项目，又根据自己的习惯修改了几处。不知不觉，同一个流程出现了三四个版本散落在各处，没人能确定到底哪一个能产出你想要的结果。
这是很多AI使用者正在经历的“提示词蔓延”问题。而本文要介绍的“技能”（Skills），正是针对这一场景的解决方案——它不是某种颠覆性的新技术，而是将提示词管理推向工程化、可复用的第一步。
什么是技能？
从本质上说，技能是对上述工作习惯的“形式化”。一个技能的核心，就是一个写在Markdown文件里的提示词集合，有时还会附带一些模型可以使用的参考文件或脚本。
换句话说，它和普通的提示词没有根本区别——它仍然是提示词，只是让它变得可复用。
把原本存在文档或笔记软件里的操作说明，放进一个文件夹（通常以一个skill.md文件为核心），旁边放上能让这个工作流完整跑通的示例、模板、脚本。这个文件夹就成了一个“技能”——一个可以被AI代理（Agent）反复调用，而不是一次性尝试的标准化流程。
技能是一种组织提示词和资源的方式，它对人直观，对模型也友好。毕竟我们仍然需要跨项目和团队管理多个工作流。
一个典型的技能文件夹：包含核心指令文件（如skill.md）、示例文件夹（examples/）、脚本文件夹（scripts/）等。
为什么提示仍然重要
你可能听过一种说法：现在模型越来越聪明，提示词已经没那么重要了。这句话有一定道理——你不再需要靠什么魔法词汇或特殊格式来让模型“听话”。
但就像和人沟通一样，清晰、明确的指令永远有帮助。模型读不懂你的心思，它只能根据你给的信息和上下文去执行任务。
技能的作用，就是让你把提示词的工作做一次，而不是每次重新发明轮子。有了精心设计的技能，调用它的人只需要给出很简单的指令，就能得到稳定的结果。
技能与传统提示词的三个本质区别
在我看来，可复用的提示词和技能之间，有三个核心的概念差异。
1. 渐进披露（Progressive Disclosure）
你通常不会一开始就把整个工作流塞进模型的上下文。每个技能都带有一段简短的描述，说明这个技能是干什么的。AI代理可以看看这段描述，判断这个技能是否跟当前任务有关。只有当它确定技能适用时，才会去查看skill.md文件里的完整指令，或者访问附录中的内容，比如示例文件夹、脚本、MCP服务器或API。
实际运行时，这就像一本可用工作流的“目录”。代理知道有什么工具可用，但只在需要时才展开详细的说明书。
打个比方：就像去图书馆，你从目录查到某学科有哪些书。找到相关的书后，你不会从头读到尾，而是翻到索引或术语表，找到需要的章节。详细的指令一直关着，直到真正需要时才打开。
具体例子：一个图像生成的技能，可能会区分三个子任务：从文本生成新图像、编辑现有图像、生成连贯的变体。每个任务适合不同的提示词模板。如果每次请求都把三个模板全加载进上下文，会浪费大量容量。所以代理先看到三条短描述：“从文本生成新图像”“在保留指定元素的前提下编辑图像”“生成一组风格一致的变体”。只有当任务属于“编辑”时，代理才加载完整的编辑模板，包括“哪些元素必须保留”之类的规则。详细工作流平时不占用上下文，真正需要时才调入。
2. 结构（Structure）
现代模型对文件系统的理解能力相当强。一个文件放在哪个文件夹里，本身就传递了关于如何使用它的信息。就像你按项目或用途整理桌面，技能目录的结构也为模型提供了语境。
这还带来了模块化的好处。一个技能成为一个可以打包的工作流单元——可以被复用、分享、版本控制，或者与其他技能组合。不用再复制粘贴大同小异的提示词到每个项目里，而可以把工作流当作模块，在项目和团队成员之间分发。
3. 访问额外资源（Access to Additional Resources）
可复用的提示词通常局限于你粘贴进去的那段文字。而技能可以包含附录、示例、脚本、评估标准，甚至是模型执行任务时可以调用的可执行工具——比如调用MCP服务器、运行命令行脚本，或者引用一个guidelines.md里的内部规范。
从这个角度看，技能不仅是告诉模型“做什么”，还给了它“做好”所需的配套材料。整个工作流不仅基于指令，还基于具体的上下文和工具。
为什么这对团队很重要——无论规模大小
一个组织里所谓的“专业知识”，很多时候不是一堆事实，而是一套习惯和检查步骤——知道部署前要验证什么，哪些假设需要测试，什么样的输出算合格。
通常这些知识是靠口口相传流传的，或者藏在过时的文档里。有了技能，这些程序性知识可以被打包成AI代理可以直接执行的流程。实践中，这意味着团队能把原本隐性或执行不一致的专业经验显式化、规模化。每个人最后都在执行同样的步骤，新成员也不用从头逆向工程整个流程。
不论是大企业还是小团队，技能都能帮你标准化重复任务的方式，不再依赖个人提示风格或机构记忆。流程变化时，你只需要更新一次技能，而不是让大家各自调整自己的提示词。
一个实际案例：在开源软件开发中，技能可以加速开发流程，比如代码审查、PR起草这些重复性任务。一个团队可以把代码审查的标准流程（检查哪些点、用什么语气、如何处理冲突）写成一个技能，新成员提交PR前直接调用，就能得到符合团队风格的反馈。
在实践中：如何识别可以“技能化”的任务
技能并不会扩展模型的能力边界，但它能让重复任务更稳定地执行。它让你把流程固化下来、分享出去，而不是靠记忆或复制粘贴。
如果你发现自己反复做同一件事（比如每周写周报、每次处理客户反馈、每次部署前检查配置），而且超过两三次，那就是把它变成技能的好时机。
一个技能的本质不是创造新能力，而是把隐性的过程变得显性、可分享、可重复执行。
常见问题（FAQ）
问：技能和普通的提示词文件有什么区别？
答：技能不仅包含提示词，还包括配套的示例、脚本、评估标准等资源；并且技能文件夹的结构本身（渐进披露、模块化）能让AI代理更高效地使用，而普通提示词文件往往是孤立的文本。
问：需要特殊的软件才能使用技能吗？
答：不需要。技能只是一个按约定组织的文件夹（内含Markdown文件等）。任何支持读取文件系统的AI工具（如某些AI代理框架）都可以直接使用。你可以用自己熟悉的编辑器维护这些文件夹。
问：技能如何共享？
答：技能是文件夹，所以你可以通过Git、网盘、内部知识库等方式分享。团队成员复制到自己的技能目录即可使用，版本控制也更方便。
问：技能和插件（Plugin）有什么区别？
答：技能侧重于提示词层面的标准化与复用，它不一定是可执行代码；而插件通常是封装好的功能模块，可能包含代码。技能可以调用插件，但本身是对流程的描述。
问：怎么确保模型真的按技能里的指令执行？
答：技能的设计利用了模型对文件结构的理解能力和指令跟随能力。通过清晰的结构、渐进披露以及提供示例，能极大提高执行一致性。但最终效果仍取决于模型能力和指令质量。
如何创建一个技能（HowTo）
以下是一个简单的创建流程，你可以根据自己的工作流调整。
1. 确定一个重复的任务
选择一个你每周至少要做一次、步骤相对固定的任务，比如“撰写项目周报”“审核代码PR”“生成会议纪要”。
2. 写出核心指令
在一个Markdown文件中，用清晰的语言描述任务的目标、步骤、约束条件。可以包含：
-
角色设定（“你是一位资深项目经理”） -
分步骤执行指南 -
必须检查的事项清单 -
输出格式要求（Markdown表格、JSON等）
3. 添加示例
在examples/子文件夹中放入1~3个你期望的完美输出示例。这能让模型更准确地理解你的要求。
4. 准备辅助脚本或参考文件
如果有需要，可以在scripts/里放入可执行的脚本（如Python脚本、Shell脚本），或者references/里放入背景资料。模型在执行任务时可以读取这些资源。
5. 编写简短描述
在技能文件夹中（或直接在skill.md开头）用一句话概括这个技能的用途，比如“生成符合XX规范的代码审查意见”。这是代理用来判断是否调用技能的关键信息。
6. 放入你的技能目录
将整个文件夹放入你的AI工具指定的技能路径（例如~/.skills/）。工具会自动识别并可供调用。
7. 测试并迭代
用实际任务调用几次，观察输出，根据结果调整指令、示例，直到稳定。
结语
技能不是革命性的新能力，它只是把我们已经习以为常的提示词工程，向前推了一步：让提示词变得可管理、可复用、可协作。对于个人，它节省了重复劳动的时间；对于团队，它让专业经验得以沉淀和标准化。
如果你正在为“每个项目都要重新调提示词”而烦恼，不妨试试技能的方式——也许你会发现，那些原本只存在于脑海里的流程，终于可以被写下来，并交给AI稳定地执行了。
本文基于Gabriel Chua对“技能”概念的阐释整理而成，旨在提供直观理解。
