ByteFisher

钓鱼爱好者的编程世界

ByteFisher AI 编程实战（二十）：构建自定义 Skill——让AI拥有专属能力

发表于 分类于 Waline：
本系列第20篇，共21篇。实战讲解如何构建自定义 AI Skill，涵盖 OpenCode Agent 开发和 Claude Code Skill 开发，从指令定义到工具封装再到发布复用。

MCP 提供了标准化的工具接口，Skill（技能）则是在这之上构建的更高层次的 AI 能力包——它组合了指令、工具、上下文，让 AI 能够完成一个特定领域的复杂任务。

一、什么是 Skill

Skill 是一组预定义的指令和工具的集合，告诉 AI “如何完成某类任务”。

类比 说明
传统编程 一个库/包，封装了特定功能，可复用
AI Skill 预定义的指令+工具，让 AI 掌握特定领域技能
与之对比的 MCP 标准化的工具接口（底层通信协议）
Skill 在工具之上构建的任务模式（上层能力封装）

一个 Skill 通常包含：系统指令、可用工具列表、输入输出格式、工作流程、边界约束。Skill 可以被理解为”AI 时代的函数”——封装特定能力，可供复用和组合。

二、OpenCode Agent 开发

2.1 创建自定义 Agent

在 .opencode/agents/ 目录下创建配置文件：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
{
  "agents": {
    "unity-dev": {
      "name": "Unity 开发助手",
      "description": "专门辅助 Unity C# 开发的 Agent",
      "instructions": [
        "你是一名资深的 Unity C# 开发者",
        "遵循 Unity 官方编码规范",
        "私有字段使用 _camelCase 命名",
        "所有公开方法需添加 XML 文档注释",
        "优先使用对象池管理频繁创建的对象",
        "避免使用 GameObject.Find"
      ],
      "tools": ["read", "edit", "search", "bash"],
      "model": "deepseek-chat",
      "temperature": 0.3
    },
    "blog-writer": {
      "name": "博客写作助手",
      "description": "辅助编写 Hexo 博客文章的 Agent",
      "instructions": [
        "你是一名技术博客作者，风格为 ByteFisher 博客风格",
        "文章结构：引言 → 编号章节 → 对比表格 → 本章小结",
        "代码块需要标注语言类型",
        "front matter 中包含 tags、categories、description、keywords"
      ],
      "tools": ["read", "edit", "search"]
    }
  }
}

2.2 使用自定义 Agent

1
2
3
4
5
6
# 启动时指定 Agent
opencode --agent unity-dev

# 在对话中切换 Agent
/agent unity-dev
/agent blog-writer

2.3 Agent 的指令编写原则

指令类型 编写要点 示例
角色定义 明确身份和经验级别 “你是一名资深 Unity C# 开发者”
行为约束 具体可检查的规则 “避免使用 GameObject.Find”
质量要求 期望的输出标准 “所有公开方法需添加 XML 文档注释”
禁止清单 明确不能做什么 “不要使用反射（性能敏感）”
流程指引 复杂任务的分步说明 “先分析需求，再设计方案，最后实现”

三、Claude Code Skill

3.1 Skill 文件格式

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
---
name: blog-writer
description: 撰写技术博客文章，ByteFisher 风格
version: 1.0.0
---

# Blog Writer Skill

## 角色
你是一名技术博客作者，为 ByteFisher 博客撰写文章。

## 风格指南
1. 标题使用中文，简洁明了
2. 使用编号章节（一、二、三）
3. 使用对比表格
4. 代码块标注语言类型
5. 每章末尾有"本章小结"

## 质量要求
- 技术细节必须准确
- 代码示例必须可运行
- 不添加未经验证的观点

## 输出格式
- 使用 Markdown 格式
- 代码块使用三个反引号 + 语言名称
- 表格使用 Markdown 表格语法

3.2 使用 Skill

1
2
3
4
5
# 在 Claude Code 中加载 Skill
claude --skill blog-writer

# 或在会话中使用
/skill blog-writer

3.3 Skill 与 MCP 的协同

Skill 和 MCP 不是替代关系，而是分层协作：

1
2
3
Skill（上层）：告诉 AI 怎么完成特定任务
    ↓ 使用
MCP（底层）：提供标准化的工具接口

例如一个”Unity 性能优化 Skill”可能组合使用：

  • MCP File System：读取项目脚本
  • MCP SQLite：读取性能数据
  • 自定义指令：Unity 性能分析的方法论

四、Skill 设计原则

原则 说明 反例
单一职责 一个 Skill 只做一类事 “通用编程助手”（太宽泛）
明确边界 清楚说明能做什么和不能做什么 “帮你写代码”（边界模糊）
可组合 Skill 之间可叠加使用 所有功能塞到一个 Skill 中
可测试 有明确的输入输出预期 “优化代码”（太模糊）

五、Skill 与 Agent 的关系

Skill 和 Agent 是不同抽象层次的概念：

1
Agent（执行者）→ 使用 Skill（能力包）→ 调用 Tool（原子操作）
概念 类比 职责
Agent 一个员工 决策者：理解任务、制定计划、协调执行
Skill 该员工的专业技能 告诉员工”这类任务怎么做”
Tool 员工使用的工具 具体的执行能力（读文件、写代码）

一个 Agent 可以使用多个 Skill。例如 “Unity 开发 Agent” 可以同时加载 “代码规范 Skill” 和 “性能优化 Skill”。

5.1 何时需要新建 Skill

1
2
3
4
5
6
这段代码是否需要在多个项目中复用？
├── 是 → 提取为工具（MCP Server）
这段操作流程是否依赖特定领域知识？
├── 是 → 封装为 Skill
这个工作流涉及多个步骤和决策？
├── 是 → 在 Agent 中组合多个 Skill

六、构建你的 Skill 生态

5.1 从问题到 Skill

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
1. 发现问题：你在某个场景中重复做同样的操作
   → "我每周都要给新项目搭建同样的项目结构"

2. 提取模式：总结最佳实践
   → "项目结构：src/、tests/、docs/、scripts/"
   → "配置文件：tsconfig、eslint、prettier、jest"

3. 编写 Skill：将模式转化为指令
   → 创建 project-scaffolder Skill

4. 测试调优：在真实项目中试用
   → 验证生成的结构是否符合预期

5. 复用分享：分享给团队或社区
   → 提交到公司内部仓库或公开市场

5.2 Skill 库推荐

Skill 名称 用途 适用工具
unity-optimization Unity 项目性能分析与优化 OpenCode / Claude Code
react-component React 组件生成（含测试） OpenCode
blog-writer ByteFisher 风格博客写作 OpenCode / Claude Code
api-scaffold REST API 脚手架生成 Claude Code
python-data Python 数据处理与可视化 OpenCode

七、Skill 实战：构建一个”代码审查 Skill”

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
---
name: code-reviewer
description: AI 代码审查专家
version: 1.0.0
---

你是一名资深的代码审查专家。

审查流程：
1. 安全审查：SQL 注入、XSS、硬编码密钥、认证绕过
2. 性能审查：循环分配、不必要的装箱、重复查询
3. 可维护性审查：过长函数、过多参数、重复代码
4. 规范审查：命名规范、文件组织、注释完整性

输出格式：
- 按严重程度（Critical/Major/Minor）排序
- 每条问题附代码行号和建议修复
- 顶部输出问题统计摘要

八、Skill 的局限性

Skill 虽然强大，但也有一些注意事项：

局限性 表现 应对
不擅长”创造” 只能按指令办事，不能发明新模式 需要人类设计新的 Skill
上下文消耗 指令越长，可用 Token 越少 保持指令简洁，控制在 500 字以内
冲突风险 多个 Skill 的指令相互矛盾 测试 Skill 组合兼容性
维护成本 Skill 需要随工具版本更新 定期检查和更新

九、Skill 调试方法

开发 Skill 后如何验证它是否正常工作：

方法 操作 预期结果
直接测试 加载 Skill 后问一个典型问题 回答遵循 Skill 定义的规则
边界测试 问 Skill 范围之外的问题 拒绝回答或明确说明边界
对比测试 加载/不加载 Skill 对比同一问题的回答 加载 Skill 后的回答更专业
压力测试 连续问 5 个不同问题 风格和格式一致
组合测试 同时加载两个 Skill 两个 Skill 的规则同时生效

本章小结

  • Skill 是预定义的指令+工具集合，让 AI 掌握特定领域能力——可理解为”AI 时代的函数”
  • OpenCode Agent 通过 JSON 配置定义角色、工具、行为约束
  • Claude Code Skill 用 Markdown + Front Matter 定义，更强调自然语言描述
  • Skill 与 MCP 是分层关系：Skill 定义任务模式，MCP 提供工具接口
  • 好的 Skill 包含：身份定义、行为约束、质量要求、工作流程
  • 构建 Skill 的流程：发现问题 → 提取模式 → 编写 → 测试 → 复用
  • Skill 正在成为 AI 时代的”复用单元”，本质是领域知识的可编程封装

下一篇是本系列的最后一篇——多 Agent 协作与综合实战。

ByteFisher
分享编程技术 · 记录钓鱼乐趣
扫码关注
▸ 扫码关注 ◂
相关文章
ByteFisher AI 编程实战（二十一）：多Agent协作与综合实战2026-08-16本系列第21篇，终篇。深入多 Agent 协作架构，讲解 LangGraph 和 CrewAI 框架实战，构建自动化项目开发流水线，用综合案例串联本系列所有知识点。ByteFisher AI 编程实战（十九）：MCP协议深入——打通AI与工具2026-08-09本系列第19篇，共21篇。深入讲解 MCP（Model Context Protocol）协议，从原理到实战，涵盖 MCP Server 开发、Client 使用和常用 MCP Server 介绍。ByteFisher AI 编程实战（十八）：AI Agent 入门——从对话到自主决策2026-08-05本系列第18篇，共21篇。AI Agent 入门教程，讲解 ReAct 模式、Function Calling/Tool Use 机制，手把手构建第一个能自主决策和调用工具的 AI 智能体。ByteFisher AI 编程实战（十七）：RAG知识库构建入门2026-08-02本系列第17篇，共21篇。从零构建 RAG 知识库，讲解 Embedding 和向量数据库的核心概念，用 Chroma 实战搭建个人知识问答系统，让 AI 能访问你的私有数据。ByteFisher AI 编程实战（十六）：AI自动化工作流2026-07-29本系列第16篇，共21篇。实战讲解如何用 AI 实现自动化工作流，涵盖 Shell 脚本生成、文件批量处理、GitHub Actions 与 AI 编排，让你的日常工作自动化。ByteFisher AI 编程实战（十五）：AI数据分析与可视化2026-07-26本系列第15篇，共21篇。实战讲解如何用 AI 进行数据分析和可视化，涵盖 CSV/Excel 文件处理、数据清洗统计、图表生成和自然语言查数据。
ByteFisher AI编程实战教程 系列
第 20/21 篇
ByteFisher AI 编程实战（十九）：MCP协议深入——打通AI与工具ByteFisher AI 编程实战（二十一）：多Agent协作与综合实战
分享：
淡水鱼
淡水鱼
钓鱼爱好者 & Unity 游戏开发者，分享编程技术与钓鱼经验。