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Skill Creator 是一个用于指导用户创建高质量 ClawHub 技能的指南，该技能本身就是技能创建的**实践示例，遵循 agentskills 开放规范，通过详细的文档提供完整的技能开发方法论。

技能是模块化、自包含的包，通过提供专业知识、工作流和工具来扩展 Claude 的能力。可以将它们视为特定领域或任务的 "入门指南"—— 它们将 Claude 从通用代理转变为具备程序知识的专业代理，而这些程序知识是任何模型都无法完全具备的。

1. 专业工作流 - 特定领域的多步骤流程
2. 工具集成 - 用于处理特定文件格式或 API 的说明
3. 领域专业知识 - 公司特定的知识、架构、业务逻辑
4. 捆绑资源 - 用于复杂和重复任务的脚本、参考资料和资产

上下文窗口是公共资源。技能需要与 Claude 需要的其他所有内容共享上下文窗口：系统提示、对话历史、其他技能的元数据，以及实际的用户请求。

默认假设：Claude 已经非常智能。 只添加 Claude 还没有的上下文。质疑每一条信息："Claude 真的需要这个解释吗？" 以及 "这段内容是否值得它的 token 成本？"

优先使用简洁的示例，而不是冗长的解释。

将详细程度与任务的脆弱性和可变性相匹配：

• 高自由度（基于文本的指令）：当有多种有效方法、决策依赖于上下文，或者启发式方法指导方法时使用。
• 中等自由度（带参数的伪代码或脚本）：当存在首选模式、允许一定变化，或者配置会影响行为时使用。
• 低自由度（特定脚本，少量参数）：当操作脆弱且容易出错、一致性至关重要，或者必须遵循特定顺序时使用。

可以把 Claude 想象成在探索一条路径：两侧是悬崖的狭窄桥梁需要特定的护栏（低自由度），而开阔的场地允许多种路线（高自由度）。

每个技能都包含一个必需的 文件和可选的捆绑资源：

每个 都包含：

• 前置元数据（YAML）：包含和字段。这些是 Claude 用来确定何时使用该技能的唯一字段，因此清晰、全面地描述该技能的功能以及使用场景非常重要。
• 正文（Markdown）：使用该技能的说明和指南。仅在技能触发后加载（如果有的话）。

脚本（）

用于需要确定性可靠性或重复编写的任务的可执行代码（Python/Bash 等）。

• 何时包含：当相同的代码被重复编写，或者需要确定性可靠性时
• 示例：用于 PDF 旋转任务
• 优势：Token 高效、确定性强，无需加载到上下文中即可执行
• 注意：Claude 可能仍需要读取脚本以进行补丁或环境特定的调整

参考资料（）

旨在根据需要加载到上下文中，为 Claude 的流程和思考提供信息的文档和参考资料。

• 何时包含：用于 Claude 在工作时需要参考的文档
• 示例：用于财务架构，用于公司 NDA 模板，用于公司政策，用于 API 规范
• 用例：数据库架构、API 文档、领域知识、公司政策、详细的工作流指南
• 优势：保持 简洁，仅在 Claude 确定需要时加载
• **实践：如果文件较大（>10000 字），在 ) 中包含 grep 搜索模式
• 避免重复：信息应该只存在于 ) 或参考文件中，而不是两者都有。对于详细信息，优先使用参考文件，除非它是技能的核心内容 —— 这可以保持 ) 简洁，同时使信息可发现，而不会占用上下文窗口。只在 中保留必要的程序指令和工作流指南；将详细的参考资料、架构和示例移到参考文件中。

资产（）

不打算加载到上下文中，而是用于 Claude 生成的输出中的文件。

• 何时包含：当技能需要将文件用于最终输出时
• 示例：用于品牌资产，用于 PowerPoint 模板，用于 HTML/React 样板代码，用于排版
• 用例：模板、图像、图标、样板代码、字体、可复制或修改的示例文档
• 优势：将输出资源与文档分离，使 Claude 能够使用文件而无需将它们加载到上下文中

技能应仅包含直接支持其功能的必要文件。请勿创建无关的文档或辅助文件，包括：

• 等等

技能应仅包含 AI 代理完成手头工作所需的信息。它不应包含关于创建过程的辅助上下文、设置和测试程序、面向用户的文档等。创建额外的文档文件只会增加混乱和困惑。

技能使用三级加载系统来高效管理上下文：

1. 元数据（名称 + 描述） - 始终在上下文中（约 100 字）
2. 正文 - 当技能触发时（<5000 字）
3. 捆绑资源 - 根据 Claude 的需要（无限制，因为脚本可以在不读取到上下文窗口的情况下执行）

将 正文保持在必要的内容范围内，不超过 500 行，以最小化上下文膨胀。当接近此限制时，将内容拆分为单独的文件。当将内容拆分为其他文件时，非常重要的是要从 中引用它们，并清楚地描述何时读取它们，以确保技能的读者知道它们的存在以及何时使用它们。

关键原则：当技能支持多种变体、框架或选项时，仅在 中保留核心工作流和选择指南。将变体特定的详细信息（模式、示例、配置）移到单独的参考文件中。

模式 1：高级指南与参考资料

Claude 仅在需要时加载 、 或 。

模式 2：特定领域的组织

对于包含多个领域的技能，按领域组织内容，以避免加载无关的上下文：

当用户询问销售指标时，Claude 仅读取 。

类似地，对于支持多个框架或变体的技能，按变体组织：

当用户选择 AWS 时，Claude 仅读取 。

模式 3：条件详细信息

显示基本内容，链接到高级内容：

Claude 仅在用户需要这些功能时读取 或 。

重要指南：

• 避免深层嵌套参考 - 保持参考文件与 的深度为一级。所有参考文件应直接从 链接。
• 结构化较长的参考文件 - 对于超过 100 行的文件，在顶部包含目录，以便 Claude 在预览时可以看到完整范围。

技能创建涉及以下步骤：

1. 通过具体示例理解技能
2. 规划可重用的技能内容（脚本、参考资料、资产）
3. 初始化技能（运行 ）
4. 编辑技能（实现资源并编写 ）
5. 打包技能（运行 ）
6. 根据实际使用情况迭代

按顺序遵循这些步骤，仅在有明确理由不适用时跳过。

仅当技能的使用模式已经清晰理解时才跳过此步骤。即使处理现有技能，此步骤仍然有价值。

要创建有效的技能，需要清楚地理解该技能的具体使用示例。这种理解可以来自直接的用户示例，或者通过用户反馈验证的生成示例。

例如，在构建图像编辑器技能时，相关问题包括：

• "图像编辑器技能应支持哪些功能？编辑、旋转，还是其他？"
• "你能举一些这个技能的使用示例吗？"
• "我可以想象用户会要求 ' 去除这张图片的红眼 ' 或 ' 旋转这张图片 '。你还能想象这个技能的其他使用方式吗？"
• "用户会说什么来触发这个技能？"

为了避免使用户不知所措，不要在一条消息中问太多问题。从最重要的问题开始，根据需要跟进以提高有效性。

当对技能应支持的功能有清晰的认识时，结束此步骤。

要将具体示例转化为有效的技能，请通过以下方式分析每个示例：

1. 考虑如何从头开始执行示例
2. 确定在重复执行这些工作流时有用的脚本、参考资料和资产

示例：当构建技能来处理 "帮我旋转这个 PDF" 这样的查询时，分析显示：

1. 旋转 PDF 需要每次重写相同的代码
2. 脚本将有助于存储在技能中

示例：当设计技能来处理 "帮我构建一个待办应用" 或 "帮我构建一个仪表板来跟踪我的步数" 这样的查询时，分析显示：

1. 构建前端 web 应用每次都需要相同的样板 HTML/React 代码
2. 模板包含样板 HTML/React 项目文件，将有助于存储在技能中

示例：当构建技能来处理 "今天有多少用户登录？" 这样的查询时，分析显示：

1. 查询 BigQuery 需要每次重新发现表架构和关系
2. 文件记录表架构，将有助于存储在技能中

要确定技能的内容，请分析每个具体示例，创建要包含的可重用资源列表：脚本、参考资料和资产。

此时，实际创建技能。 仅当正在开发的技能已经存在，并且需要迭代或打包时，才跳过此步骤。在这种情况下，继续下一步。

当从头开始创建新技能时，始终运行脚本。该脚本方便地生成一个新的模板技能目录，自动包含技能所需的一切，使技能创建过程更加高效和可靠。

用法：

该脚本：

• 在指定路径创建技能目录
• 生成带有适当前置元数据和 TODO 占位符的 模板
• 创建示例资源目录：、和
• 在每个目录中添加可以自定义或删除的示例文件

初始化后，根据需要自定义或删除生成的 和示例文件。

当编辑（新生成的或现有的）技能时，请记住，该技能是为另一个 Claude 实例使用而创建的。包含对 Claude 有益且非显而易见的信息。考虑哪些程序知识、特定领域的详细信息或可重用资产将帮助另一个 Claude 实例更有效地执行这些任务。

学习经过验证的设计模式

根据技能的需求参考这些有用的指南：

• 多步骤流程：参见 获取顺序工作流和条件逻辑
• 特定输出格式或质量标准：参见 获取模板和示例模式

这些文件包含有效技能设计的既定**实践。

从可重用技能内容开始

要开始实现，请从上面确定的可重用资源开始：、和文件。请注意，此步骤可能需要用户输入。例如，在实现技能时，用户可能需要提供要存储在中的品牌资产或模板，或要存储在中的文档。

添加的脚本必须通过实际运行进行测试，以确保没有错误，并且输出符合预期。如果有许多类似的脚本，只需要测试代表性样本，以确保它们都能正常工作，同时平衡完成时间。

任何不需要的示例文件和目录都应删除。初始化脚本在、和中创建示例文件以演示结构，但大多数技能不需要所有这些文件。

更新

编写指南：始终使用祈使 / 不定式形式。

前置元数据

编写带有和的 YAML 前置元数据：

• ：技能名称
• ：这是技能的主要触发机制，帮助 Claude 理解何时使用该技能。
  • 包括技能的功能以及使用它的特定触发 / 上下文。
  • 所有 "何时使用此技能" 的信息都包含在这里 - 而不是在正文中。正文仅在触发后加载，因此正文中的 "何时使用此技能" 部分对 Claude 没有帮助。
  • 技能的示例描述："全面的文档创建、编辑和分析，支持跟踪更改、注释、格式保留和文本提取。当 Claude 需要处理专业文档（ 文件）时使用： (1) 创建新文档
    (2) 修改或编辑内容
    (3) 处理跟踪更改
    (4) 添加注释，或任何其他文档任务"
    
    
    
    
    
    
    
    

不要在 YAML 前置元数据中包含任何其他字段。

正文

编写使用技能及其捆绑资源的说明。

技能开发完成后，必须将其打包为可分发的 文件，与用户共享。打包过程会自动先验证技能，确保它满足所有要求：

可选的输出目录指定：

打包脚本将：

1. 验证技能，自动检查：
   1. YAML 前置元数据格式和必填字段
   2. 技能命名约定和目录结构
   3. 描述的完整性和质量
   4. 文件组织和资源引用
2. 打包技能（如果验证通过），创建一个以技能命名的 文件（例如，），包含所有文件并保持适当的目录结构以进行分发。 文件是带有 扩展名的 zip 文件。

如果验证失败，脚本将报告错误并退出，不创建包。修复所有验证错误，然后再次运行打包命令。

测试技能后，用户可能会要求改进。这通常在使用技能后立即发生，此时用户对技能的表现有清晰的上下文。

迭代工作流：

1. 在实际任务上使用技能
2. 注意困难或低效的地方
3. 确定应如何更新 或捆绑资源
4. 实施更改并再次测试

对于复杂任务，将操作分解为清晰的顺序步骤。在 的开头为 Claude 提供流程概述通常很有帮助：

对于带有分支逻辑的任务，指导 Claude 完成决策点：

当技能需要生成一致、高质量的输出时，使用这些模式。

为输出格式提供模板。根据需要匹配严格程度。 对于严格要求（如 API 响应或数据格式）：

对于灵活指导（当适应有用时）：

对于输出质量取决于查看示例的技能，提供输入 / 输出对：

feat (auth): 实现基于 JWT 的身份验证 添加登录端点和令牌验证中间件

fix (reports): 修复时区转换中的日期格式 在报告生成中一致使用 UTC 时间戳

示例比单独的描述更能帮助 Claude 理解所需的样式和详细程度。

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