Skill 多语言阅读指南
skill-creator用途、用法与原始来源
创建新技能、修改和改进现有技能，并衡量技能表现。用户可以使用此功能从头开始创建技能、编辑或优化现有技能、运行评估来测试技能、使用方差分析对技能表现进行基准测试，或优化技能描述以提高触发准确性。
原文采集时间:
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- 仓库最近更新
- 2026/10/29
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这个 Skill 能做什么
创建新技能、修改和改进现有技能，并衡量技能表现。用户可以使用此功能从头开始创建技能、编辑或优化现有技能、运行评估来测试技能、使用方差分析对技能表现进行基准测试，或优化技能描述以提高触发准确性。
如何使用：上游操作流程
如何思考改进
从反馈中总结经验。关键在于，我们试图创造一种可以应用无数次（或许真的能用上百万次，甚至更多，谁知道呢）的技能，以应对各种不同的场景。你和用户反复迭代几个例子，是因为这样可以加快开发速度。用户对这些例子了如指掌，因此能够快速评估新的输出结果。
原文片段 · L296 ↗步1在同一回合生成所有跑图（包括技能跑图和基础跑图）。
对于每个测试用例，在同一回合生成两个子智能体——一个拥有该技能，一个没有。这一点很重要：不要先运行拥有该技能的子智能体，然后再回来运行基准测试。一次性启动所有子智能体，确保它们几乎同时完成。基准测试（提示相同，但基准测试取决于上下文）：创建新技能：完全没有技能。提示相同，没有技能路径，保存到without_skill/outputs/改进现有技能：旧版本。编辑前，请对技能进行快照（cp -r /skill-snapshot/），然后将基线子代理指向快照。保存到old_skill/outputs/。
步2：在运行过程中，草稿断言
不要只是等待测试运行结束——你可以利用这段时间做些有意义的事情。为每个测试用例编写量化断言，并向用户解释这些断言。如果断言已经存在于测试用例中，则无需进行其他操作。evals/evals.json审查这些断言并解释它们检查的内容。好的断言应具有客观可验证性，并具有描述性名称——它们在基准测试查看器中应清晰易懂，以便快速浏览结果的人能够立即理解每项断言检查的内容。主观技能（写作风格、设计质量）最好采用定性评估——不要将断言强加于需要人为判断的事物上。更新eval_metadata.json文件和evals/evals.json拟定好论断后，还要向用户解释他们将在查看器中看到的内容——包括定性输出和定量基准。
skill-name/
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├── references/ - Docs loaded into context as needed
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