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大模型应用

为 Claude Code 创建或改进技能时…

当你要为 Claude Code 新建、更新、调试、重构或打包 SKILL.md 技能时，按从需求澄清到迭代发布的完整流程执行。

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置信度55%
沉淀时间2026-09-23
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来自 sam_ye 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

为 Claude Code 创建或改进技特定

解决思路

  1. 设置铁律：技能中的每一行都必须证明其 token 成本合理；如果不能让模型输出更好、更一致或更可靠，就删掉。
  2. 理解技能是 Claude 的 onboarding 指南：把通用 agent 转成拥有流程知识、领域专长和捆绑工具的专用 agent。
  3. 按目录结构组织：skill-name/ 下必须有 SKILL.md；可选 scripts/（确定性可重复操作）、references/（按需加载到上下文）、assets/（用于输出，绝不加载到上下文）。
  4. 默认假设 Claude 已经很聪明：只添加 Claude 原本不知道的内容；逐段质疑每个段落是否值得其 token 成本。
  5. 复制并勾选 Skill Forge Progress 检查清单，按 Step 1 到 Step 9 推进。
  6. Step 1：理解技能（⚠️ REQUIRED）。问自己：这个技能解决什么 Claude 自己无法很好解决的具体问题？用户实际会输入什么来触发它？列出 3-5 个带真实输入和预期输出的具体用例。
  7. Step 1：如果不清楚，询问用户（不要一次问完，先问最关键的问题）：「你能给我 3 个你会如何使用这个技能的例子吗？」、「你会实际说什么来触发它？」、「好的输出长什么样？」。
  8. Step 1：在至少获得 3 个具体示例之前，不要继续。
  9. Step 2：规划架构。对每个具体示例询问：哪些操作是确定且可重复的？→ scripts/；Claude 在特定步骤需要哪些领域知识？→ references/；哪些文件用于输出但不参与推理？→ assets/。
  10. Step 2 关键约束：SKILL.md 必须保持在 500 行以内，其他内容都放到 references/。
  11. Step 2 关键约束：references 按领域组织，只允许一层嵌套。
  12. Step 2：加载 references/architecture-guide.md，获取渐进式加载模式和组织策略。
  13. Step 3：初始化（⛔ BLOCKING）。如果是在已有技能上工作则跳过；否则运行 python3 scripts/init_skill.py <skill-name> --path <output-directory>。
  14. Step 3：该脚本会创建带 Iron Law 占位符、工作流检查清单和正确目录结构的模板。
  15. Step 4：编写 description。description 决定技能是否自动触发以及用户能否搜到。
  16. Step 4：加载 references/description-guide.md，应用 keyword bombing 技巧并参考好坏示例。
  17. Step 4：关键规则：绝不要将「When to Use」信息放进 SKILL.md 正文；正文在触发之后才加载，已经太晚。
  18. Step 5：编写 SKILL.md 正文。按每个子步骤需要加载对应 reference 文件。
  19. Step 5.1：设置 Iron Law。问：「模型使用这个技能时最可能犯的唯一错误是什么？」写一条规则防止它。把它放在 SKILL.md 顶部、frontmatter 之后。
  20. Step 5.1：加载 references/writing-techniques.md，获取 Iron Law 模式和 red flag 信号。
  21. Step 5.2：设计工作流检查清单。创建可跟踪清单，包含：⚠️ REQUIRED 用于不能跳过的步骤；⛔ BLOCKING 用于前置条件；复杂步骤使用子步骤嵌套；对依赖前序选择的步骤标注 (conditional)。
  22. Step 5.2：加载 references/workflow-patterns.md，获取检查清单模式和示例。
  23. Step 5.3：添加确认门。强制模型在以下情况停下来询问用户：破坏性操作（删除、覆盖、修改）；有显著成本的生成性操作；基于分析应用更改。
  24. Step 5.3：加载 references/workflow-patterns.md，获取确认门模式。
  25. Step 5.4：添加参数系统（如适用）。如果技能受益于 --quick、--style、--regenerate N 等标志，则加载 references/parameter-system.md，获取 $ARGUMENTS、flags、argument-hint 和部分执行模式。
  26. Step 5.5：应用写作技巧。三个显著提升输出质量的技巧：1) 问题式指令：给出问题，而不是模糊指示；2) 反模式文档：列出不要做什么；3) Iron Law + Red Flags：防止模型走捷径。
  27. Step 5.5：加载 references/writing-techniques.md，获取三个技巧及示例。
  28. Step 5.6：添加反模式列表。问：「对于这个任务，Claude 的懒惰默认做法会是什么？」然后明确禁止它。
  29. Step 5.6：加载 references/writing-techniques.md，获取反模式示例。
  30. Step 5.7：添加交付前检查清单。添加具体、可验证的检查项。每项都要具体到模型能通过查看输出进行检查。不要写「ensure good quality」，而要写「no placeholder text remaining (TODO, FIXME, xxx)」。
  31. Step 5.7：加载 references/output-patterns.md，获取检查清单模式和基于优先级的输出。
  32. 写作原则：简洁——只添加 Claude 原本不知道的内容。
  33. 写作原则：使用祈使句——写「Analyze the input」，不要写「You should analyze the input」。
  34. 写作原则：让自由度匹配脆弱性——窄桥 → 具体护栏；开阔地 → 多条路线。高自由度（文本）：允许多种有效方法；中自由度（伪代码/参数）：首选模式，允许一些变化；低自由度（特定脚本）：脆弱操作，一致性至关重要。
  35. Step 6：构建资源。Scripts：封装确定性、可重复的操作。
  36. Step 6 Scripts：脚本执行时不加载到上下文——可大幅节省 token。
  37. Step 6 Scripts：打包前测试每个脚本。
  38. Step 6 Scripts：在 SKILL.md 中只记录命令和参数，不记录源代码。
  39. Step 6 References：按领域组织，不按类型组织。
  40. Step 6 References：只允许一层嵌套。
  41. Step 6 References：每个文件都要从 SKILL.md 引用，并写清「何时加载」的说明。
  42. Step 6 References：大文件（>100 行）应在顶部有目录。
  43. Step 6 Assets：模板、图片、字体用于输出。
  44. Step 6 Assets：不加载到上下文，只通过路径引用。
  45. Step 6：加载 references/architecture-guide.md，获取详细模式。
  46. Step 7：审查（⚠️ REQUIRED）。在打包前向用户展示技能摘要并确认。
  47. Step 7 结构检查：SKILL.md 少于 500 行。
  48. Step 7 结构检查：frontmatter 只包含 name 和 description（可选 allowed-tools、license、metadata）。
  49. Step 7 结构检查：description 包含触发关键词和使用场景。
  50. Step 7 结构检查：没有 README.md、CHANGELOG.md 或其他不必要文件。
  51. Step 7 结构检查：没有初始化遗留的示例/占位文件。
  52. Step 7 质量检查：顶部有 Iron Law 或核心约束。
  53. Step 7 质量检查：有可跟踪的工作流检查清单，带 ⚠️/⛔ 标记。
  54. Step 7 质量检查：在破坏性/生成性操作前有确认门。
  55. Step 7 质量检查：使用问题式指令，而不是模糊指示。
  56. Step 7 质量检查：列出反模式（不要做什么）。
  57. Step 7 质量检查：references 渐进式加载，而不是一次性全部加载。
  58. Step 7 资源检查：脚本已测试且可执行。
  59. Step 7 资源检查：references 按领域组织，一层深。
  60. Step 7 资源检查：大型 references 有目录。
  61. Step 7 资源检查：assets 用于输出，不加载到上下文。
  62. Step 7 需避免的反模式：把所有内容塞进一个巨大的 SKILL.md（>500 行）。
  63. Step 7 需避免的反模式：description 模糊，如「A tool for X」。
  64. Step 7 需避免的反模式：没有工作流——让模型自由发挥。
  65. Step 7 需避免的反模式：没有确认门——模型不受检查地跑到完成。
  66. Step 7 需避免的反模式：模糊指令如「ensure good quality」，而不是具体检查。
  67. Step 7 需避免的反模式：包含 README.md、INSTALLATION_GUIDE.md 或其他文档文件。
  68. Step 7 需避免的反模式：把「When to Use」信息放在正文而不是 description 字段。
  69. Step 8：打包。运行 python3 scripts/package_skill.py <path/to/skill-folder> [output-directory]。
  70. Step 8：打包前会自动验证；修复错误并重新运行。
  71. Step 9：迭代。真实使用后：1) 注意模型在哪里挣扎或不一致；2) 确定哪个工作流步骤需要改进；3) 添加更具体的指令、示例或反模式；4) 重新测试并重新打包。

适用边界 · 注意事项