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想象一下,编写一套指令一次,就能在 Claude Code、Cursor、OpenAI Codex、Gemini CLI、VS Code 等十多个 AI 工具中通用。这正是Agent Skills(代理技能)所能提供的——它们正迅速成为 AI 辅助开发的”npm 包”。

由 Anthropic 于 2025 年 12 月 18 日发布,Agent Skills 是一个开放标准,允许你将专业知识、工作流和自动化打包成可移植的目录,任何兼容的 AI 工具都可以加载和执行。截至 2026 年 3 月,已有16+ 主流 AI 工具采用了这一标准——从编码助手到自主代理。

这不是锁定在单一供应商的专有功能。这是整个行业在如何定制和扩展 AI 工具方面的转变。可以这样理解:如果 AI 编码助手是新的 IDE,那么 Agent Skills 就是扩展市场——只不过一个扩展可以在任何地方使用。

AI Agent Skills 封面图

📚 你将学到什么

  • 什么是 Agent Skills 以及为什么它们作为开放标准很重要
  • 支持 skills 的 16+ 工具完整列表
  • SKILL.md 规范——每个字段、每个选项
  • 如何从零开始创建你的第一个技能,逐步指导
  • Claude Code 的高级技能功能——捆绑技能、位置、子代理
  • skills 如何在 Cursor、Codex、Gemini CLI 和 VS Code 中工作
  • 5 个实用的技能配方,今天就可以复制使用
  • 使用 skills.sh 进行技能管理——”代理的 npm”
  • 安全风险:发现的 341 个恶意技能以及如何保护自己

🤖 什么是 Agent Skills?

Agent Skills 是“一种简单、开放的格式,用于赋予代理新的能力和专业知识”。这是 agentskills.io 的官方描述,完美地捕捉了这个概念。

在最基本的层面上,技能只是一个包含 SKILL.md 文件的目录。该 Markdown 文件告诉 AI 代理技能的作用、如何使用它以及要遵循什么规则。它可以可选地包括脚本、参考文档和静态资源。

💡 核心理念:一次编写,处处可用

在 Agent Skills 之前,定制 AI 工具意味着编写特定于工具的配置。你的 Cursor 规则在 Claude Code 中不起作用。你的 Codex 设置无法转移到 Gemini CLI。每个工具都有自己的格式、自己的约定、自己的限制。

Agent Skills 改变了这一点。一个技能目录,一个 SKILL.md 文件,它可以在支持该标准的每个工具中工作。截至 2026 年 3 月,这意味着 16+ 工具并且还在增长。

🔄 渐进式披露

规范中最聪明的设计决策之一是渐进式披露。当 AI 代理启动时,它不会读取每个技能的完整内容。它只从 YAML frontmatter 加载 namedescription

代理扫描这些简短描述以了解可用技能。只有当实际需要技能时——无论是用户触发还是代理匹配——它才会加载完整的 SKILL.md 内容、脚本和参考。

这意味着你可以安装数十甚至数百个技能而没有任何性能损失。代理在启动时保持快速,只在需要时加载所需内容。

📁 目录结构

每个技能都遵循此结构:

my-skill/
├── SKILL.md          # 必需 — 技能定义
├── scripts/          # 可选 — 可执行脚本
├── references/       # 可选 — 文档、示例
└── assets/           # 可选 — 图片、模板、配置

SKILL.md 文件是唯一的必需组件。其他一切都是可选的,按需加载。这使简单的技能保持简单——只需一个 Markdown 文件即可开始。

🛠️ 哪些工具支持 Agent Skills?

Agent Skills 的采用速度令人瞩目。在 2025 年 12 月公告后的三个月内,16+ 主流 AI 工具添加了支持。以下是 agentskills.io 上列出的完整列表:

工具 类别 开发者
Claude Code CLI 编码代理 Anthropic
Claude (web/mobile) AI 助手 Anthropic
Cursor AI 代码编辑器 Anysphere
OpenAI Codex CLI 编码代理 OpenAI
Gemini CLI CLI 编码代理 Google
Junie IDE 代理 JetBrains
GitHub Copilot AI 结对编程 GitHub
VS Code 代码编辑器 Microsoft
OpenHands 自主代理 开源
OpenCode CLI 编码代理 开源
Amp AI 编码代理 Sourcegraph
Goose AI 代理 Block
Firebender AI 编码工具 Firebender
Letta 代理框架 Letta
Mux AI 代理 Coder
Autohand AI 代理 Autohand

这不仅仅是 Anthropic 的生态系统。当 Google 的 Gemini CLI、OpenAI 的 Codex、JetBrains 的 Junie 和 GitHub Copilot 都采用相同标准时,你就知道它已经成为真正的标准。Agent Skills 对于 AI 工具就像 package.json 对于 Node.js——每个人都同意的通用格式。

AI 编码代理对比

📝 SKILL.md 格式:规范深入

让我们深入技术细节。每个技能都以 SKILL.md 文件开始。该文件有两部分:YAML frontmatter 和 Markdown 内容。

YAML Frontmatter

Frontmatter enclosed 在文件顶部的 --- 分隔符中。以下是所有字段:

字段 必需 约束 描述
name ✅ 是 最大 64 字符,仅小写 + 连字符 技能的唯一标识符
description ✅ 是 最大 1024 字符 技能的作用——这是代理在启动时读取的内容
license SPDX 标识符 技能的许可证(例如 MIT、Apache-2.0)
compatibility 工具名称列表 此技能设计用于哪些工具
metadata 键值对 自定义元数据(作者、版本、标签等)
allowed-tools 工具名称列表 限制技能可以访问哪些工具

完整示例

以下是结构良好的 SKILL.md 的样子:

---
name: code-review
description: "执行彻底的代码审查,重点关注安全漏洞、性能问题和对团队编码标准的遵守。输出带有严重级别的结构化反馈。"
license: MIT
compatibility:
  - claude-code
  - cursor
  - codex
metadata:
  author: your-team
  version: 1.0.0
  tags:
    - code-quality
    - security
    - review
allowed-tools:
  - read
  - write
  - exec
---

# 代码审查技能

## 何时激活
当用户要求以下操作时激活此技能:
- 代码审查或 PR 审查
- 代码安全审计
- 性能审查
- 风格/标准合规检查

## 审查流程

### 步骤 1:理解上下文
- 阅读正在审查的文件
- 检查 .codestyle 或 .eslintrc 配置
- 识别语言和框架

### 步骤 2:安全审查
- 检查 SQL 注入漏洞
- 查找 XSS 攻击向量
- 验证输入验证
- 检查身份验证/授权模式

### 步骤 3:性能审查
- 识别 N+1 查询模式
- 检查不必要的重新渲染(React)
- 查找内存泄漏
- 验证 useEffect 钩子中的正确清理

### 步骤 4:输出格式
将反馈构建为:

| 严重性 | 问题 | 文件:行 | 建议 |
|--------|------|----------|------|
| 🔴 严重 | ... | ... | ... |
| 🟡 警告 | ... | ... | ... |
| 🔵 信息 | ... | ... | ... |

描述字段就是一切

description 字段是 frontmatter 中最重要的部分。记住渐进式披露——这是代理在启动时读取的唯一内容。如果你的描述没有清楚地传达技能的作用和何时使用它,代理永远不会激活它。

编写描述就像编写函数文档字符串。具体说明触发条件和输出格式。避免模糊的描述,如”帮助编码”——而是说”执行以结构化严重级别输出为焦点的安全代码审查”。

AI 编码代理对比

🔧 创建你的第一个技能:逐步指导

让我们从零开始构建一个真实的技能。我们将创建一个”commit-message”技能,根据暂存的更改生成约定式提交消息。

步骤 1:创建目录

mkdir -p my-project/.claude/skills/commit-message

对于项目特定的技能,.claude/skills/ 目录是常规位置。这使技能与代码一起版本控制。

步骤 2:编写 SKILL.md

创建 .claude/skills/commit-message/SKILL.md

---
name: commit-message
description: "从暂存的 git 更改生成约定式提交消息。分析差异,对更改进行分类(feat/fix/refactor/docs/test/chore),并编写清晰、描述性的提交消息,遵循约定式提交规范。"
license: MIT
metadata:
  author: your-name
  version: 1.0.0
---

# 提交消息生成器

## 何时激活
当用户要求以下操作时使用此技能:
- 用户要求"提交"或"写提交消息"
- 用户在编辑后说"发生了什么变化"
- 用户要求在 git 仓库中"保存我的工作"

## 流程

### 步骤 1:获取差异
运行 `git diff --staged` 查看已暂存的内容。如果没有暂存内容,运行 `git diff` 并询问用户是否要暂存所有更改。

### 步骤 2:分析更改
对每个更改进行分类:
- **feat**:新功能或能力
- **fix**:错误修复
- **refactor**:代码重构而不改变行为
- **docs**:仅文档
- **test**:添加或更新测试
- **chore**:构建、CI、依赖、配置

### 步骤 3:确定范围
查看哪些文件/目录发生了更改以确定范围:
- `src/auth/*` → 范围是 `auth`
- `tests/*` → 范围是 `tests`
- 多个目录 → 省略范围或使用主要目录

### 步骤 4:编写消息
格式:`type(scope): 简短描述`

规则:
- 冒号后首字母小写
- 末尾没有句号
- 主题行最多 72 个字符
- 使用祈使语气("add" 而不是"added")

如果更改复杂,添加正文:
```markdown
feat(auth): 为 Google 登录添加 OAuth2 支持

- 使用 PKCE 实现 Google OAuth2 流程
- 添加令牌刷新逻辑
- 创建新的 GoogleAuthProvider 类
- 使用 Google 按钮更新登录页面
```

### 步骤 5:呈现并确认
显示生成的消息并询问:"准备用此消息提交吗?(y/n/edit)"

步骤 3:添加可选脚本

技能可以包括可执行脚本。让我们添加一个验证提交消息的辅助脚本:

mkdir -p .claude/skills/commit-message/scripts

创建 scripts/validate-commit.sh

#!/bin/bash
# 根据约定式提交格式验证提交消息
MSG="$1"
PATTERN="^(feat|fix|refactor|docs|test|chore|style|perf|ci|build|revert)(\(.+\))?: .{1,72}$"

if echo "$MSG" | head -1 | grep -qP "$PATTERN"; then
  echo "✅ 有效的约定式提交消息"
  exit 0
else
  echo "❌ 格式无效。预期:type(scope): description"
  exit 1
fi

步骤 4:添加参考文档

如果你的技能需要上下文文档,将它们添加到 references/

mkdir -p .claude/skills/commit-message/references

创建 references/commit-conventions.md,包含你团队的特定约定、好坏提交示例或代理应知道的任何额外上下文。

步骤 5:测试它

在任何支持的工具(Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI)中打开你的项目,进行一些代码更改。然后询问:”为我的更改写一个提交消息。”

代理应该从其描述中检测到 commit-message 技能,激活它,并遵循你定义的流程。如果它没有激活,检查你的描述——它可能没有清楚地匹配用户的意图。

📦 最终目录结构

.claude/skills/commit-message/
├── SKILL.md
├── scripts/
│   └── validate-commit.sh
└── references/
    └── commit-conventions.md

就是这样。一个目录,一个 SKILL.md 文件,你的 AI 助手现在可以在任何支持 Agent Skills 的工具中生成完美的提交消息。

AI 安全扫描工具

🔒 安全:供应链风险

随着生态系统的巨大增长,带来了巨大的安全责任。2026 年 2 月,prplbx.com 的安全研究人员发表了研究结果,向 Agent Skills 社区发出了警钟。

发现 341 个恶意技能

截至 2026 年 2 月 3 日,研究人员已在社区中心识别出341 个恶意技能。这些技能包含隐藏的有效负载,从数据泄露到凭据盗窃。攻击面是真实且不断增长的。

这与我们在 npm 包、PyPI 包和 VS Code 扩展中看到的模式相同。只要有一个流行的生态系统且易于发布,不良行为者就会出现。Agent Skills 也不例外——在某些方面风险更高,因为技能可以捆绑以 AI 代理权限运行的可执行脚本。

攻击面

恶意技能可以:

  • 执行任意脚本— 技能可以包括代理运行的 scripts/
  • 泄露代码— 具有读取权限的技能可以将你的代码发送到外部服务器
  • 注入后门— “代码生成”技能可以在你的代码中插入漏洞
  • 窃取凭据— 脚本可以读取环境变量、配置文件、SSH 密钥
  • 污染模型的上下文— SKILL.md 本身中的微妙提示注入

如何保护自己

实践 原因
安装前阅读每个 SKILL.md 了解技能的作用和使用的工具
审计 scripts/ 中的所有文件 这些是可执行的——像任何代码依赖一样对待它们
使用 allowed-tools 限制 限制社区技能可以访问的内容
优先选择知名发布者的技能 检查作者声誉和其他发布的技能
固定版本 不要在未审查更改的情况下自动更新技能
使用企业级技能管理 对于团队,维护批准的技能列表

底线:像对待第三方 npm 包一样对待第三方技能。安装前审计。限制权限。关注运行的内容。

💡 总结

Agent Skills 代表了我们与 AI 工具交互方式的根本转变。Skills 不是需要不断指导的通用代理,而是创建已经了解你的框架、遵循你的约定并自动应用最佳实践的专业代理。

生态系统已从 Claude Code 特定功能发展到每个主流 AI 编码工具采用的开放标准。在 skills.sh 等注册表上有超过 57,000 个技能,可能有你使用的任何框架、工作流或工具链的技能。如果没有,创建一个就像编写 Markdown 文件一样简单。

从安装两三个与你的主要工作流匹配的技能开始,无论是用于前端工作的 Vercel React 技能、用于后端开发的 Supabase 技能,还是用于纪律开发实践的 Superpowers。一旦你体验到通用代理和技能代理之间的差异,你就再也回不去了。