tomevault-io 技能创建器
本技能提供打造高效技能的完整指南。
关于技能
技能是模块化、可复用的封装，能为 Claude 提供专业知识、流程与工具。可将其视作特定领域或任务的“入职手册”——它们让 Claude 从通用型智能体转变为具备特定程序化知识的专家型智能体，这些知识无法完全依赖模型记忆。
技能可以提供什么
- 专业工作流——针对具体领域的多步骤流程
- 工具集成——关于特定文件格式或 API 的操作指引
- 领域知识——公司特定知识、数据结构、业务逻辑
- 随附资源——脚本、参考资料、素材等，用于复杂或重复任务
技能结构
每个技能都由必需的 SKILL.md 文件与可选的捆绑资源组成：
skill-name/
├── SKILL.md (必需)
│ ├── YAML 前言区元数据（必需）
│ │ ├── name:（必需）
│ │ └── description:（必需）
│ └── Markdown 指令内容（必需）
└── Bundled Resources（可选）
├── scripts/ - 可执行代码（Python/Bash 等）
├── references/ - 需按需加载到上下文的文档
└── assets/ - 输出过程中使用的文件（模板、图标、字体等）
SKILL.md（必需）
元数据质量： name 与 description 决定 Claude 何时触发该技能。务必精准描述技能功能及适用场景。使用第三人称描述（例如 “This skill should be used when…”），不要使用第二人称。
捆绑资源（可选）
scripts（scripts/）
用于需要确定性或频繁复用的可执行代码（如 Python、Bash 等）。
- 适用场景：同一段代码反复编写，或对确定性要求较高
- 示例：
scripts/rotate_pdf.py（旋转 PDF） - 优势：节省 token，执行稳定，可无需加载到上下文
- 注意：仍可能需要 Claude 阅读脚本以适应环境或进行修改
references（references/）
用于按需加载的文档或参考资料，指导 Claude 的思考与流程。
- 适用场景：需要 Claude 在执行时参考的文档
- 示例：
references/finance.md（金融数据结构）、references/mnda.md（公司保密协议模板）、references/policies.md（公司政策）、references/api_docs.md（API 规格） - 用途：数据库结构、API 文档、领域知识、公司政策、详细流程指南
- 优势：保持 SKILL.md 精简，Claude 仅在需要时加载
- 最佳实践：若文件较大（>10k 字），在 SKILL.md 中提供 grep 搜索提示
- 避免重复：信息应在 SKILL.md 或 references 中二选一。除非真正核心，详细资料应放在 references，SKILL.md 只保留关键流程指引。
assets（assets/）
用于输出中直接引用的文件，不必加载到上下文。
- 适用场景：技能产出需要使用的文件
- 示例：
assets/logo.png（品牌素材）、assets/slides.pptx（PPT 模板）、assets/frontend-template/（HTML/React 脚手架）、assets/font.ttf（字体） - 用途：模板、图片、图标、样板代码、示例文档
- 优势：将输出素材与文档分离，Claude 可直接使用这些文件
渐进式披露原则
技能通过三层加载策略高效利用上下文：
- 元数据（name + description） —— 永远加载（约 100 字）
- SKILL.md 正文 —— 技能触发时加载（<5k 字）
- 捆绑资源 —— Claude 视需求加载（理论无限*）
*脚本可直接执行，无需进入上下文窗口，因此视作无限。
技能创建流程
创建技能时，请按照以下流程执行，除非有明确理由，否则不应跳过步骤。
第 1 步：通过具体示例理解技能
仅当对技能的使用模式已十分清晰时才可跳过此步。即使是已有技能，重新梳理仍然有价值。
要创建高效技能，需明确技能的具体使用情境。这些情境可以来自真实的用户示例，也可以由你提出并获得用户确认。
例如，在构建设想中的图像编辑技能时，可以提问：
- “图像编辑技能需要支持哪些功能？是否只包括编辑与旋转？”
- “能否提供几个使用该技能的例子？”
- “我想到的需求包括‘去除红眼’或‘旋转图片’，你还希望覆盖哪些场景？”
- “用户说些什么时应该触发这个技能？”
为避免信息过载，不要一次提出过多问题。先问最关键的，再根据需要追问。
当你对技能需要支持的功能已有清晰认知，就可以进入下一步。
第 2 步：规划可复用的技能内容
为了把具体示例转化为高效技能，需要逐个分析这些示例：
- 思考如何从零执行该示例
- 判断哪些脚本、参考资料或素材能在重复执行时派上用场
示例：要构建处理“帮我旋转这份 PDF”请求的 pdf-editor 技能：
- 旋转 PDF 的代码每次都要重写
- 因此在技能中包含
scripts/rotate_pdf.py会非常有用
示例：打造 frontend-webapp-builder 技能，需支持“构建待办应用”“构建步数仪表盘”等请求：
- 构建前端应用需要重复的 HTML/React 脚手架
- 因此可以在
assets/hello-world/中提供完整的模板项目
示例：设计 big-query 技能，需回答“今天有多少用户登录？”这类问题：
- 查询 BigQuery 需要频繁查阅数据表结构与关系
- 因此可以在
references/schema.md中记录表结构说明
为了确定技能内容，请对每个示例进行分析，列出需要包含的可复用资产：脚本、参考资料、素材。
第 3 步：初始化技能
此时可以着手实际创建技能。
若技能尚不存在，也不是要在既有技能上迭代或重新打包，则不要跳过此步。
从零开始创建技能时，务必运行 init_skill.py 脚本。该脚本会生成一个带完整目录结构的技能模板，大幅提升效率与可靠性。
用法：
scripts/init_skill.py <skill-name> --path <output-directory>
脚本将：
- 在指定路径创建技能目录
- 生成带有正确前言区与 TODO 提示的 SKILL.md
- 创建示例资源目录：
scripts/、references/、assets/ - 在每个目录中放入可定制或删除的示例文件
初始化后，请根据需求调整或删除这些示例文件。
第 4 步：编辑技能
无论是新技能还是已有技能，都应牢记：技能是供另一实例的 Claude 使用的。重点在于提供对 Claude 有价值且不显而易见的信息。思考有哪些流程知识、领域细节或可复用资产能让 Claude 更高效。
从可复用内容着手
实现时先处理第二步中确定的 scripts/、references/、assets/。此过程可能需要用户提供素材。例如实现 brand-guidelines 技能时，用户可能需要提供品牌资产或模板存入 assets/，以及需放入 references/ 的品牌文档。
此外，请删除不需要的示例文件与目录。初始化脚本仅为演示结构提供示例，大多数技能并不需要全部示例文件。
更新 SKILL.md
写作风格： 全文使用祈使句 / 动词原形指令（动词开头），不要使用第二人称。采用客观、指导式的语气，例如 “To accomplish X, do Y”，避免 “You should do X” 或 “If you need to do X”。这样的写法更契合 AI 消化。
补写 SKILL.md 时，请回答以下问题：
- 该技能的目标是什么？（数句概述）
- 何时应使用该技能？
- 实际操作中，Claude 应如何使用该技能？请引用所有可复用资源，确保 Claude 知道如何调用它们。
第 5 步：打包技能
当技能准备就绪，需要将其打包为可分发的 zip 文件，供用户下载。打包流程会自动先验证技能是否符合要求：
scripts/package_skill.py <path/to/skill-folder>
可选地指定输出目录：
scripts/package_skill.py <path/to/skill-folder> ./dist
打包脚本会：
自动验证 技能内容，检查：
- YAML 前言区格式与必填字段
- 技能命名规范与目录结构
- 描述是否完整且符合要求
- 文件组织与资源引用是否正确
通过验证后打包：生成以技能命名的 zip 文件（如
my-skill.zip），包含全部文件并保持正确目录结构，便于分发。
如验证失败，脚本会输出错误并直接退出，不会生成包。请修复问题后再次运行打包命令。
第 6 步：迭代
在技能投入使用后，用户可能会提出改进需求——通常发生在刚使用完技能、上下文记忆尤为鲜明的时候。
迭代流程：
- 在真实任务中使用技能
- 观察瓶颈或低效之处
- 确定需要更新 SKILL.md 或捆绑资源的位置
- 实施修改并再次测试
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