Skill 多語言閱讀指南
skill-creator用途、用法與原始來源
創建新技能、修改和改進現有技能，並衡量技能表現。使用者可以使用此功能從頭開始創建技能、編輯或優化現有技能、運行評估來測試技能、使用方差分析對技能表現進行基準測試，或優化技能描述以提高觸發準確性。
原文擷取時間:
- 來源儲存庫
- anthropics/skills
- SKILL.md
skills/skill-creator/SKILL.md- 儲存庫 Star
- 185,373
- 儲存庫最近更新
- 2026-10-29
- 能力分類
- Agent 工作流程
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這個 Skill 能做什麼
創建新技能、修改和改進現有技能，並衡量技能表現。使用者可以使用此功能從頭開始創建技能、編輯或優化現有技能、運行評估來測試技能、使用方差分析對技能表現進行基準測試，或優化技能描述以提高觸發準確性。
如何使用：上游操作流程
如何思考改進
從回饋中總結經驗。關鍵在於，我們試圖創造一種可以應用無數次（或許真的能用上百萬次，甚至更多，誰知道呢）的技能，以應對各種不同的場景。你和使用者反覆迭代幾個例子，是因為這樣可以加快開發速度。使用者對這些例子瞭如指掌，因此能夠快速評估新的輸出結果。
原文片段 · L296 ↗步1在同一回合產生所有跑圖（包括技能跑圖和基礎跑圖）。
對於每個測試案例，在同一回合產生兩個子智能體－一個擁有該技能，一個沒有。這一點很重要：不要先運行擁有該技能的子智能體，然後再回來執行基準測試。一次啟動所有子智能體，確保它們幾乎同時完成。基準測試（提示相同，但基準測試取決於上下文）：創建新技能：完全沒有技能。提示相同，沒有技能路徑，儲存到without_skill/outputs/改進現有技能：舊版。編輯前，請對技能進行快照（cp -r /skill-snapshot/），然後將基線子代理指向快照。保存到old_skill/outputs/。
步2：在運行過程中，草稿斷言
不要只是等待測試運行結束——你可以利用這段時間做些有意義的事情。為每個測試案例編寫量化斷言，並向使用者解釋這些斷言。如果斷言已經存在於測試案例中，則無需進行其他操作。evals/evals.json審查這些斷言並解釋它們檢查的內容。好的斷言應具有客觀可驗證性，並具有描述性名稱——它們在基準測試檢視器中應清晰易懂，以便快速瀏覽結果的人能夠立即理解每項斷言檢查的內容。主觀技能（寫作風格、設計品質）最好採用定性評估－不要將斷言強加於需要人為判斷的事物上。更新eval_metadata.json文件和evals/evals.json擬定論點後，也要向使用者解釋他們將在檢視器中看到的內容－包括定性輸出和定量基準。
skill-name/
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│ ├── YAML frontmatter (name, description required)
│ └── Markdown instructions
└── Bundled Resources (optional)
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