2026年Skill 是如何产生的 — 基于一次会话的完整总结

科技前沿 • 2026-05-01 10:43 • 阅读 0

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用户提出需求："读取 https://openrouter.ai/apps 页面中的热点信息、应用排名，只要 Top10"。这是一个明确的、可重复的任务 — 每次执行都需要从同一页面提取相同结构的数据。这正是 Skill 的典型应用场景。

在实现需求之前，需要确认可用的工具链：

检查 Python 环境 — 发现系统只有 Python 3.8，browser-use 库不兼容
检查 Node.js — 系统默认 PATH 中没有 Node.js
发现关键路径 — 用户提供 C:Usersxx.trae-cnbinaries odeversions24.15.0，Node.js v24.15.0 可用
确认 MCP 工具 — .copilotcode/mcp.json 已配置 Playwright MCP 服务器，但需要正确的 Node.js 路径

关键决策：更新 MCP 配置，使用 cmd /c set PATH=...&& npx -y @playwright/mcp@0.0.38 --headless 启动 Playwright MCP 服务器。

使用 Playwright MCP 工具链完成数据获取：

mcp–playwright–browser_navigate — 导航到目标页面
mcp–playwright–browser_snapshot — 获取页面无障碍快照（比截图更适合数据提取）
从快照中解析出结构化数据：Global Ranking、Trending、Category Rankings
mcp–playwright–browser_close — 关闭浏览器

Step 1: 理解 Skill 的具体使用场景

基于实际操作经验，明确 Skill 需要支持：

获取全球排名 Top 10
识别趋势/热点应用
提取分类排名
分析 Token 使用量

Step 2: 规划可复用的 Skill 内容

分析哪些内容值得固化：

页面结构参考 → references/page_structure.md（选择器、数据格式、页面区域说明）
操作流程 → SKILL.md 中的步骤说明
输出模板 → SKILL.md 中的格式化模板

不需要的内容：scripts（Playwright MCP 已提供）、assets（无输出资源）

Step 3: 初始化 Skill 目录

运行 init_skill.py 生成标准目录结构：

openrouter-apps-rankings/ ├── SKILL.md ├── scripts/example.py ← 删除（不需要） ├── references/api_reference.md ← 替换为 page_structure.md └── assets/example_asset.txt ← 删除（不需要）

Step 4: 编辑 Skill 内容

删除不需要的示例文件（scripts/、assets/）
编写 SKILL.md：包含 frontmatter 元数据 + 4 步操作流程 + 输出模板 + 故障排除
编写 references/page_structure.md：页面结构、选择器、Token 格式说明

踩坑记录：

YAML frontmatter 中 description 含冒号需用引号包裹
Windows GBK 编码不支持 emoji 字符，需移除或使用纯 ASCII

Step 5: 打包 Skill

运行 package_skill.py，自动验证并打包为 .skill 文件（本质是 zip 格式）：

验证 YAML frontmatter 格式
验证目录结构
生成 openrouter-apps-rankings.skill

Step 6: 迭代（待后续使用验证）

原则本次实践体现 简洁至上 SKILL.md 仅 92 行，只包含 Claude 不知道的关键信息 渐进式加载 元数据（description）始终在上下文中；SKILL.md 触发后加载；references 按需加载 适度自由度 操作步骤明确（低自由度），但输出格式允许调整（高自由度） 不重复造轮子 使用 Playwright MCP 而非自写脚本；不包含 Claude 已知的知识

d:/trae/ ├── openrouter-apps-rankings.skill ← 可分发的 Skill 包 └── skills/openrouter-apps-rankings/

├── SKILL.md ← 核心指令文件 └── references/ └── page_structure.md ← 页面结构参考

Skill 的本质是将一次成功的操作经验固化为可复用的流程指南，让未来的 Claude 实例无需重新探索即可高效完成相同任务。