OpenCode Skill Creator 使用指南
什么是 Skill Creator
Skill Creator 是 Anthropic 官方提供的 Skill 开发助手，帮助开发者创建、优化和打包技能。它是 Claude Code 生态中用于扩展 Agent 能力的重要机制。
在 Claude Code / OpenCode 中，Skill（技能） 是一种可复用的能力扩展包，本质上是一个模块化知识包，可以给 AI 添加：
- 专业领域知识
- 固定工作流程
- API / 工具使用方式
- 模板和脚本
简单理解：Skill = 给 AI 写的一份操作说明书
核心价值：
- 将工作流程固化为可复用的技能
- 让 AI 助手具备领域专业知识
- 提高团队协作效率
- 标准化工作流程
思维导图：Skill Creator 整体架构
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│ Skill Creator 框架 │
│ AI 技能开发与评估工具链 │
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│ 技能结构 │ │ 工作流程 │ │ 核心工具 │
│ (File Structure) │ │ (Workflow) │ │ (Tools) │
└─────────────────────┘ └─────────────────────┘ └─────────────────────┘
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├─SKILL.md（核心） ├─需求询问 ├─skill-creator
├─scripts/ ├─起草 SKILL.md ├─eval-viewer
├─references/ ├─设计测试用例 ├─agents/
├─assets/ ├─运行测试 ├─scripts/
└─evals/ ├─评估结果 └─references/
└─优化迭代
│
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┌─────────────────────────────────┐
│ 完整开发循环 │
├─────────────────────────────────┤
│ 1. 想清楚需求 │
│ 2. 起草 SKILL.md │
│ 3. 设计测试用例 │
│ 4. 运行测试（有 vs 无技能） │
│ 5. 评估结果（看报告+打分） │
│ 6. 根据反馈修改 │
│ 7. 重复直到满意 │
│ 8. 打包成 .skill 文件 │
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安装 skill-creator
安装 Anthropic Skills 集合
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# 使用 npx 安装
npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill skill-creator
# 或者使用 claude 命令
claude install anthropics/skills/skill-creator
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安装完成后，本地会下载该 Skill，包含以下目录结构：
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skills/skill-creator/
├── SKILL.md ← 核心说明文件
├── agents/ ← 内置的评审助手
├── eval-viewer/ ← 测试结果可视化工具
├── references/ ← 参考文档（数据格式说明等）
└── scripts/ ← 自动化脚本（打包、测评等）
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调用 skill-creator
安装完成后，在 Claude 中调用：
Skill 文件结构
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skill-name/
├── SKILL.md # 必需：技能定义文件（核心）
├── scripts/ # 可选：辅助脚本
├── references/ # 可选：参考文档
├── assets/ # 可选：资源文件
└── evals/ # 可选：测试用例
└── evals.json
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SKILL.md 编写规范
Skill 的核心文件是 SKILL.md，包含以下结构：
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name: skill-name
description: 技能描述，说明何时触发此技能
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# 技能名称
## 核心功能
详细说明技能的功能
## 使用示例
提供具体的使用示例
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渐进式披露（Progressive Disclosure）：
技能使用三层加载机制：
- 元数据（name + description）：始终加载（约 100 词）
- 正文：技能触发时加载（<500 行为佳）
- 资源文件：按需加载
写作风格：
- 使用祈使句
- 解释"为什么"而非硬性规定
- 保持通用性，避免过度专一
使用 skill-creator 创建 Skill
需求询问
Claude 会先问几个问题，帮你把需求想清楚。你不需要一次说完所有细节，像聊天一样回答就行。
Claude 通常会问：
- 这个 Skill 具体做什么？
- 什么情况下触发（用户说什么、上传什么文件）？
- 输出是什么格式？
- 有没有特殊要求（固定模板、特定格式规范……）？
示例对话：
你：我想做一个 Skill，把会议录音的文字稿整理成结构化的会议纪要。
Claude：好的，我来问几个问题帮你确认需求：
- 纪要里需要包含哪些内容？（比如：时间、参与人、决议、行动事项……）
- 输出格式是 Word 文档、Markdown，还是直接在对话里回复？
- 有没有固定的纪要模板？
这个阶段的目标：把所有细节和边界情况说清楚，不要跳过，后面测试时踩的坑大多源于这里没说清楚。
草稿生成
确认需求后，Claude 会写出 SKILL.md 草稿，还会创建参考文件：
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my-skill/
├── SKILL.md ← 核心技能定义
├── references/ ← 参考文件
│ └── template.md ← 模板文件
└── evals/ ← 测试用例
└── evals.json
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创建完成后，会验证技能结构是否正确。
测试验证
验证通过后，会打包 Skill，并展示目录结构。然后可以测试：
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整理以下会议纪要：一、会议基本信息
会议主题：学习平台内容优化会议
参会人员：张三、李四、王五
会议时间：2025-XX-XX 14:00-15:00
记录人：张三
...
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AI 会根据 Skill 的指导生成结构化的会议纪要。
测试与评估系统
创建测试用例
在 evals/evals.json 中定义测试用例：
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{
"skill_name": "example-skill",
"evals": [
{
"id": 1,
"prompt": "用户的实际任务描述",
"expected_output": "期望的结果描述",
"files": []
}
]
}
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测试用例设计原则：
- 真实场景：从实际使用中提炼
- 多样性：覆盖不同输入类型
- 可验证：输出能够客观评判
- 建议 3-5 个，覆盖核心功能、边界情况、常见变体
运行测试
运行对比测试，评估技能效果：
- 启动带技能版本：使用新创建的技能执行任务
- 启动基准版本：不使用技能执行相同任务
- 收集数据：记录 token 消耗和执行时间
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# 启动测试
python -m scripts.run_loop \
--eval-set evals/evals.json \
--skill-path ./my-skill \
--model <model-id> \
--max-iterations 5
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eval-viewer 评估结果
使用 eval-viewer 查看测试结果：
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python eval-viewer/generate_review.py \
<workspace>/iteration-N \
--skill-name "my-skill" \
--benchmark <workspace>/benchmark.json
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eval-viewer 提供：
优化方向：
- 通用化：从具体反馈中提取普遍问题
- 精简提示：移除冗余内容
- 解释原理：帮助模型理解"为什么"
描述编写技巧
描述是技能触发的关键。需要：
- 包含具体的触发短语（“当用户说 XXX 时使用”）
- 说明技能的具体用途
- 使用"pushy"风格，提高触发准确性
示例：
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description: "创建博客文章技能。当用户说'写一篇关于XXX的文章'、'帮我写个博客'、'创建一个技术教程'时使用。此技能自动生成符合 Hugo 博客规范的 Markdown 文章。"
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提高触发准确性
- 使用具体触发短语
- 包含边缘案例说明
- 使用"pushy"风格描述
- 运行触发评估优化
实战案例：创建博客写作技能
需求分析：
- 目标：为 Hugo 博客自动生成符合主题规范的文章
- 触发：用户请求写文章、创建博客帖子
- 输出：符合 FixIt 主题的 Markdown 文件
SKILL.md 草稿：
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name: article-writer
description: "写技术博客文章技能。当用户请求写文章、创建博客帖子、撰写技术文档、生成 Markdown 文章时使用。
特别适用于：用户说'写一篇关于XXX的文章'、'帮我写个博客'等场景。"
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# 技术博客文章写作技能
## 项目信息
- **项目路径**: `/data/note`
- **文章目录**: `content/posts/`
- **主题**: FixIt
## 文章结构
推荐使用以下结构：
1. 背景/简介
2. 基本概念
3. 安装/配置
4. 核心功能
5. 实战案例
6. 常见问题
7. 总结
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常见问题
Q: 技能描述应该多长？
A: 描述是触发依据，应该足够详细以准确匹配意图。建议 50-150 词，包含：
Q: 测试用例多少合适？
A: 建议 3-5 个，覆盖：
Q: skill-creator 适合什么样的场景？
A: 适合需要 AI 遵循特定工作流程、输出格式或专业知识的场景。不适合简单的单次任务（如改一行代码）。
最佳实践
- 从真实需求出发：不要为了创建技能而创建
- 小步迭代：先做 MVP，持续优化
- 文档完整：包括使用说明和示例
- 版本控制：记录变更历史
- 社区分享：好的技能值得分享
- 测试驱动：用评估结果指导优化
总结
Skill Creator 是 AI 助手能力扩展的核心工具，它让用户能够：
- 封装知识：将专家经验转化为可复用技能
- 自动化流程：减少重复性工作
- 团队协作：共享和复用技能
- 持续优化：通过测试和反馈迭代改进
掌握 Skill Creator，你就能让 AI 助手成为真正的领域专家。
参考资源
