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Skill Author — Skill / Agent 编写方法论

meta-skill：教如何编写其他 skill 与 subagent。基于 Anthropic 官方规范 + darwin-skill 9 维实证 + 社区反模式。完整调研素材见 references/research/01-06.md。

🔴 硬规（违反即失效）

1. 显式触发：本 skill disable-model-invocation: true，仅 /skill-author 手动调用。不要建议改为自动触发——它是创作工具，不是背景知识。
2. 产物定位：帮用户造 skill 或 subagent，不造人物/主题视角 skill（nuwa 职责）。
3. 诚实标注：禁编造引用。无法核实的来源直接弃用。

何时用本 skill

场景	例子
从零创建 skill	「帮我做一个部署 skill」「写个 PR review skill」
创建 subagent	「加一个 code-reviewer subagent」「配只读 db agent」
优化/改现有 skill	「这个 skill 不触发」「太长了」「改了没生效」（纯 9 维质量评分优化→skill-optimizer；结构/触发/维护陷阱→本 skill）
结构决策	「这段该进 SKILL.md 还是拆 reference？」「该用 context:fork 吗？」
frontmatter 配置	「description 怎么写」「该不该 disable-model-invocation」

编写流程（6 Phase）

Phase 1: 定位

先回答 4 个问题，再动笔：

1. skill 还是 subagent？
   • 可复用 prompt/工作流、在主对话跑 → skill
   • 产出冗余输出需隔离、需强制工具限制、自包含回摘要 → subagent
   • 背景知识（不应作为命令触发）→ skill + user-invocable: false
   • 混合（主对话交互 + 子任务隔离，如部署需确认+验证+执行多段）→ skill + context: fork + agent: <type>（skill 内容成为 subagent prompt，见「subagent 编写要点」）
2. 触发方式？
   • 副作用操作（deploy/commit/send）→ disable-model-invocation: true（仅手动）
   • 背景知识 → user-invocable: false（仅 Claude 触发）
   • 一般工作流 → 默认（两者皆可）
3. 内容类型？
   • Reference（约定/模式/领域知识）→ 内联，常驻 context
   • Task（部署/提交/生成步骤）→ 常配 disable-model-invocation: true
4. 自由度？
   • 多解皆可 → high freedom（文本指令）
   • 有首选模式 → medium（带参数模板）
   • 操作脆弱/一致性关键 → low（具体脚本，禁参数）

Phase 2: 骨架

my-skill/
├── SKILL.md              # 主指令（≤500 行 / token 意识）
├── references/           # 按需加载的细节（只深一层）
│   ├── <domain-a>.md
│   └── <domain-b>.md
└── scripts/              # 可执行脚本（执行而非加载）
    └── <tool>.py

• 多域 skill 按域拆 references/<domain>.md，避免加载无关 context。

• 100 行的 reference 文件顶部放目录，便于 Claude 预读见全貌。

• 引用只深一层：禁 a→b→c 嵌套（Claude 对嵌套会 head -100 预读致信息不全）。

🔴 CHECKPOINT：骨架定型后展示目录结构给用户确认，再进入 frontmatter。骨架方向错，后续全返工。

Phase 3: frontmatter

完整 16 字段表 + 调用控制矩阵 + 字符串替换变量见 references/frontmatter-spec.md。 下面只列最常用 5 个：

---
name: <lowercase-kebab>           # 默认目录名；≤64 字符，禁 anthropic/claude 保留词，禁 XML 标签
description: <做什么 + 何时用>      # 🔴 项目底线 < 512 字符；第三人称；key use case 前置
when_to_use: <触发短语/示例>        # 🔴 项目底线 < 128 字符；description 装不下的「何时用」放这
disable-model-invocation: true    # 副作用操作必加（仅手动 /name）
allowed-tools: Bash(git *)         # 预授权工具（可选，仅免批准不限制工具池）
paths: packages/api/**             # monorepo 按包触发（可选）
---

description 铁律（P0 反模式）：

• 第三人称（禁「I can」「You can use」）
• 含 key terms（用户会说的词）
• 同时写「做什么」+「何时用」
• key use case 必须前置：🔴 项目底线 description < 512 字符（比官方 best-practices 1024 / skills 参考页组合 1536 截断更严）；长列表按「最少 invoke 先丢」裁剪
• 超长内容分流：description 装不下的触发短语/示例放 when_to_use（项目底线 < 128 字符，计入官方 1536 组合截断）
• 收窄「何时用」边界：太泛（「Helps with code」）会误触发——可发现性 ≠ 触发准确性（见 Phase 5 测试 4）

Phase 4: 内容

渐进披露：SKILL.md 像目录，指向按需加载的细节。

# <Skill Name>

## Quick start
<最小可执行示例>

## Advanced
**A 功能**：见 [references/a.md](references/a.md)
**B 功能**：见 [references/b.md](references/b.md)

复杂工作流给可复制 checklist（Claude 逐项打勾）：

任务进度：
- [ ] Step 1: ...
- [ ] Step 2: ...

Feedback loop（质量关键操作必加）：run validator → fix → repeat。

Plan-validate-execute（批量/破坏性操作）：产 structured plan 文件 → 脚本验证 → 执行 → verify。

只加 Claude 不知道的：默认 Claude 已聪明。每段都问「这段值得它的 token 成本吗？」

🔴 CHECKPOINT：SKILL.md 初稿完成后展示给用户审阅，确认内容方向正确后进 Phase 5。方向性问题必须在验证前拦截。

Phase 5: 验证

1. eval 先行（写内容前，落实铁律 #4）：跑 3 个代表性任务不带 skill 记录失败 baseline → 写 ≥3 eval 场景（query + expected_behavior，格式见 references/research/01-anthropic-official.md）→ 写完对比
2. 结构自检（跑下方「反模式黑名单」逐项查）
3. AI 可发现性质检：

   claude -p "列出所有可用 skill 并说明何时触发" --output-format stream-json | jq -r 'select(.type=="result" and .subtype=="success") | .result'
   

4. 🛑 触发准确性测试（关键，区别于可发现性）：用 skill-creator 的 should-trigger（该触发）+ should-not-trigger（不该触发）prompt 对，测 false positive / false negative。可发现性只测「能列出」，测不到误触发/漏触发——这是零可见度故障
5. 反拷问（可选）：/grilling red-team 框架漏洞
6. 9 维评分（可选）：darwin-skill 跑自主优化
7. A/B eval（可选）：/plugin install skill-creator@claude-plugins-official，with vs without skill 对比

Phase 6: 维护（改已有 skill）

改已有 skill ≠ 从零写。关键差异：

• invoke 后 session 不更新：SKILL.md 渲染为单条消息整 session 常驻，改文件后已 invoke 的 session 仍跑旧版。通知用户需新 session 或重新 invoke。
• 改动范围判断：行为/触发变更（影响用户 muscle memory 与下游发现逻辑）→ 评估是否新建 skill 而非原地改；仅 body 优化（不改触发/输出契约）→ 原地改。
• 回归：改后跑原 eval 场景确认未 break。
• 版本语义：description 触发词变更 = 破坏性（下游依赖发现逻辑会变）；仅 body 优化 = 兼容。

失败处理（触发条件 → 一线修复 → 仍失败兜底）

高频故障内联于此（正文自包含）；完整 22 条反模式 fallback 见 references/anti-patterns.md。

触发条件	一线修复	仍失败兜底
skill 写完不触发	description 太泛/缺 key terms → 加用户会说的词 + 收窄边界 (Phase 5 测试 4)	跑可发现性质检 (claude -p "列出所有可用 skill") 看是否被列出；未列出查 name/description 是否含保留词或超 512 截断
改了 SKILL.md 没生效	已 invoke 的 session 常驻旧版 → 通知用户开新 session 或重新 invoke	确认改的是被加载路径 (非 references 副本)；disable-model-invocation skill 需 /name 重新手动触发
多 skill session 里本 skill 行为丢失	token 预算 25000 跨 skill 共享、旧 invoke 被 auto-compaction 丢 (零错误信息) → 精简 SKILL.md、细节拆 references 按需加载	缩到 ≤500 行仍丢 → 关键指令上移到 SKILL.md 顶部 5000 token 内 (compaction 保留窗)
reference 内容 Claude 读不全	嵌套引用 (a→b→c) 致 head -100 预读截断 → 拍平成只深一层	>100 行 reference 顶部加目录，让预读见全貌
description/when_to_use 被截断	超项目底线 (512/128) → 按「最少 invoke 先丢」裁剪，触发短语分流 when_to_use	仍超 → 拆成多个更窄的 skill，各自 description 更聚焦
结构/触发正确但输出跑偏	缺反例黑名单 → 补「不要做 Y」清单 (铁律 #5)	跑 /grilling red-team 找指令遗漏的失败模式

共识铁律（全源一致，不可违反）

#	铁律	理由
1	SKILL.md ≤500 行（token proxy 非精确值）	CJK/表格/代码块 token 密度高，500 行中文可能 8000+ token；加载后整 session 常驻
2	description 第三人称 + key use case 前置 + 做什么+何时用 + 收窄边界防误触发	description 是 100+ skill 中的发现入口，🔴 项目底线 < 512 字符（官方 best-practices 1024 / 组合 1536 截断）；超长分流到 when_to_use（底线 < 128）
3	引用只深一层	嵌套致 head 预读信息不全
4	eval 先于文档（Phase 5 步骤 1）	解决真实问题而非臆想
5	反例黑名单 > 正例清单	反例抓住指令遗漏的失败模式
6	一致术语 + 正斜杠路径 + 无 voodoo 常量	跨平台 + 可维护
7	token 生命周期意识	auto-compaction 保留最近 invoke 前 5000 token、合计预算 25000 token 跨 skill 共享，多 skill session 旧 skill 会被丢——且无错误信息，是最难 debug 的零可见度故障

subagent 编写要点 + 流派分歧

subagent frontmatter / body 设计点（错误处理约定 / 工具继承例外 / hook 条件验证 / fork vs named 等）+ 常驻vs按需 / 显式vs隐式触发 / runtime 中立取舍，详见 references/subagent-authoring.md。

反模式黑名单

P0 致命 / P1 严重 / P2 中等 / P3 结构性共 22 条，详见 references/anti-patterns.md。

验证 checklist

产物发布前逐项查（结构 / 触发 / 内容 / 代码 / 验证 5 组），详见 references/validation-checklist.md。

诚实边界（去自夸，真限制）

• 本 skill 针对 Claude 生态（Agent Skills 标准），跨平台迁移需调整触发机制。
• 调研来源含 3 个自媒体平台（Medium / LinkedIn / Substack），无独立第三方复现；反模式频次基于这些来源的主观汇总，非系统性统计。
• 9 维 rubric / HL-1~4 只在 darwin-skill 自身测试集验证（用自己出的题考自己），非同行评审、无第三方基准。
• 框架未经真实第三方用户验证，「覆盖所有编写场景」是设计意图非实证结论。
• 本 skill 不教人物/主题视角蒸馏（nuwa 职责）。

调研来源

完整素材见 references/（规范参考）与 references/research/（调研素材）：

文件	维度	主源
frontmatter-spec.md	frontmatter 16 字段全表 + 项目底线	code.claude.com/docs/zh-CN/skills（官方一手）
01-anthropic-official.md	官方规范	platform.claude.com / code.claude.com（3 份一手）
02-academic-best-practices.md	学术方法论	darwin-skill 本地实证 + Anthropic eval
03-community-ecosystem.md	社区生态	awesome-claude-skills / anthropics/skills / alchaincyf
04-cross-platform-comparison.md	跨平台对照	Cursor / Codex / OpenCode / Gemini 对比
05-anti-patterns.md	反模式	106 skills / Charlie O'Brien / SitePoint / darwin dim9
06-toolchain-validation.md	工具链	darwin-skill / grill-me / skill-creator

信息源黑名单（永远排除）：知乎、微信公众号、百度百科。