Skill：沉淀可复用能力

1. Skill 是什么#

Skill 可以理解成一套封装好的 AI 工作能力。

它通常包含：

• 适用场景
• 触发条件
• 输入要求
• 执行流程
• 可复用 Prompt
• 可复用脚本
• 输出格式
• 示例
• 失败处理
• 验证方法

示例：

1
接口测试设计 Skill：
2
适用场景：用户提供接口文档或代码，需要生成接口测试点。
3
输入：接口说明、业务背景、鉴权规则、字段规则。
4
流程：读取资料 → 提取接口信息 → 设计正常/异常/边界测试点 → 输出待确认问题。
5
输出：Markdown 测试点清单。

Skill 的重点，是把一次性经验变成可重复执行的能力。

2. 为什么需要 Skill#

如果没有 Skill，AI 使用会出现这些问题：

• 好用 Prompt 找不到
• 每次都要重新写执行流程
• 不同人输出格式不一致
• 脚本和模板散落在各处
• 常见失败处理没有沉淀
• 新人难以复用成熟经验
• 复杂任务依赖个人临场发挥

Skill 能带来几个直接收益：

• 固化成熟流程
• 减少重复 Prompt 编写
• 提升输出一致性
• 复用脚本和模板
• 降低团队协作成本
• 让 AI 能力更容易迁移
• 支持持续迭代和评估

当某类任务反复出现，就应该考虑沉淀成 Skill。

3. Skill 的基本结构#

一个 Skill 可以按下面结构设计：

1
Skill 名称
2
适用场景
3
触发条件
4
输入要求
5
执行流程
6
可用工具
7
输出格式
8
验证方式
9
失败处理
10
示例

示例：

1
Skill：代码审查
2

3
适用场景：
4
用户要求 review 代码、检查 diff、评估改动风险。
5

6
触发条件：
7
出现 review、代码审查、检查这次改动等表达。
8

9
输入要求：
10
- 仓库路径
11
- 分支或 diff
12
- 关注范围
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执行流程：
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1. 查看改动文件。
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2. 阅读关键逻辑。
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3. 检查空值、权限、边界、事务、并发和错误处理。
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4. 检查测试覆盖。
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5. 按严重程度输出 findings。
20

21
输出格式：
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先列问题，再列测试缺口和简短总结。

结构清楚后，Skill 才能稳定执行。

4. Skill 触发条件#

触发条件决定什么时候使用 Skill。

触发条件可以来自：

• 用户明确点名
• 用户任务描述
• 文件类型
• 项目上下文
• 关键词
• 当前工具结果

示例触发词：

1
接口测试设计 Skill：
2
- 接口测试
3
- API 测试点
4
- 根据接口文档写用例
5
- 看实际代码更新接口用例
6

7
代码审查 Skill：
8
- review
9
- 代码审查
10
- 看下这个 diff
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- 检查这次改动有没有问题

触发条件要避免过宽。过宽会导致 Skill 被误用，过窄会导致该用时没有触发。

5. Skill 执行流程#

执行流程是 Skill 的核心。

一个好流程需要：

• 步骤清楚
• 顺序合理
• 输入和输出明确
• 中间结果可检查
• 失败时知道怎么处理

示例：需求分析 Skill

1
1. 读取需求材料。
2
2. 提取业务目标。
3
3. 梳理用户流程。
4
4. 拆分功能点。
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5. 标注字段规则。
6
6. 找出异常场景。
7
7. 输出待确认问题。
8
8. 生成可测试验收标准。

流程可以固定，也可以根据输入材料动态调整。

6. 输入要求#

Skill 必须写清需要什么输入。

常见输入包括：

• 文件路径
• 原型链接
• 需求文档
• 接口文档
• 代码 diff
• 错误日志
• 业务背景
• 输出语言
• 约束条件

输入要求示例：

1
接口测试设计 Skill 输入：
2
1. 接口文档或代码路径
3
2. 请求方法和路径
4
3. 请求参数
5
4. 响应字段
6
5. 鉴权方式
7
6. 错误码规则
8
7. 业务约束

如果输入不足，Skill 应该明确列出缺失项，或者给出基于现有信息的初版结果并标注假设。

7. 输出格式#

Skill 的输出格式要稳定。

常见输出格式：

• Markdown 报告
• 表格
• JSON
• 测试点清单
• review findings
• PR 描述
• 操作步骤
• 验证报告

示例：代码审查输出

1
Findings
2
1. [P1] 问题标题
3
   位置：
4
   原因：
5
   影响：
6
   建议：
7

8
测试缺口
9
- ...
10

11
总结
12
- ...

稳定输出格式能让用户更快阅读，也能让后续程序继续处理。

8. 脚本复用#

Skill 可以复用脚本，减少人工步骤。

适合脚本化的内容：

• 解析文档
• 读取接口定义
• 生成测试数据
• 执行命令
• 渲染文件
• 校验 JSON
• 统计覆盖率
• 生成报告

示例：

1
文档 Skill：
2
1. 使用脚本把 docx 渲染成图片。
3
2. 检查页面布局。
4
3. 导出最终 PDF。

脚本复用要注意：

• 参数清楚
• 错误信息清楚
• 输出路径稳定
• 依赖可安装
• 失败时能定位原因

脚本能把 Skill 从经验描述升级为可执行流程。

9. 模板复用#

模板用于稳定输出结构。

常见模板包括：

• 测试点模板
• Review 报告模板
• 需求分析模板
• 发布检查模板
• 周报模板
• 博客大纲模板
• PR 描述模板

示例：接口测试点模板

1
## 测试范围
2

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## 正常场景
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5
## 异常场景
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## 边界场景
8

9
## 鉴权和权限
10

11
## 数据一致性
12

13
## 待确认问题

模板的价值，是让同类任务输出具备一致结构。

10. 示例沉淀#

Skill 需要示例。

示例可以帮助模型理解：

• 什么输入是合格的
• 什么输出是合格的
• 哪些问题需要追问
• 哪些内容需要避免
• 复杂场景如何处理

建议每个 Skill 至少准备：

• 一个简单示例
• 一个复杂示例
• 一个输入不足示例
• 一个失败处理示例

示例要贴近真实任务，空泛示例帮助有限。

11. 失败处理#

Skill 必须说明失败时怎么处理。

常见失败场景：

• 输入文件不存在
• 文档格式无法解析
• 接口说明缺少字段
• 代码无法编译
• 测试命令失败
• 网络请求超时
• 权限不足
• 用户目标不清楚

失败处理方式：

• 输出已完成部分
• 标注缺失信息
• 给出下一步确认问题
• 保留错误日志摘要
• 提供替代路径
• 停止高风险动作

示例：

1
如果无法读取接口文档：
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1. 报告读取失败原因。
3
2. 说明需要的文件路径或内容。
4
3. 不生成虚构接口字段。
5
4. 如果代码中能找到路由，则基于代码生成初版并标注来源。

失败处理能让 Skill 在真实项目里更可靠。

12. Skill 实战练习#

可以按下面顺序练习：

1. 接口测试设计 Skill
2. 代码审查 Skill
3. 博客写作 Skill
4. PPT 生成 Skill
5. 运维巡检 Skill
6. 需求分析 Skill
7. 给 Skill 增加触发条件
8. 给 Skill 增加输入要求
9. 给 Skill 增加输出模板
10. 给 Skill 增加失败处理示例

每个练习都可以检查三个问题：

• Skill 是否有明确适用场景
• Skill 是否能稳定产出同类结果
• Skill 是否能处理输入不足和失败情况

13. 阶段验收标准#

学完这一章，可以用下面的问题检查自己：

• 我能不能判断一个任务是否适合沉淀成 Skill？
• 我能不能写清 Skill 的触发条件？
• 我能不能定义 Skill 的输入要求？
• 我能不能设计 Skill 的执行流程？
• 我能不能提供稳定输出格式？
• 我能不能复用脚本和模板？
• 我能不能为 Skill 提供示例？
• 我能不能处理 Skill 执行失败？
• 我能不能评估 Skill 输出质量？
• 我能不能把 Skill 迁移到另一个项目使用？

如果这些问题大多数都能做到，说明 Skill 阶段已经基本合格。

14. 本章总结#

Skill 的核心是把反复使用的 AI 工作流程沉淀成可复用能力。

一套可用的 Skill，建议至少包含：

• Skill 触发条件
• Skill 执行流程
• 输入要求
• 输出格式
• 脚本复用
• 模板复用
• 示例沉淀
• 失败处理
• 验证方法
• 版本迭代记录

Skill 让 AI 能力从临时经验走向标准化资产。它适合沉淀个人经验、团队规范和项目流程。

这一章的目标很明确：把好用的方法保存下来，让下一次同类任务执行得更快、更稳、更一致。