一、Skills 能提供什么
·专业工作流：针对特定领域的自动多步骤程序。
·工具集成：处理特定文件格式或 API 的指令。
·领域专业知识：公司特定的知识、架构和业务逻辑。
·打包资源：用于复杂和重复任务的脚本、参考资料和资产。
二、Skill 的结构
每个 Skill 由一个必需的 SKILL.md 文件和可选的打包资源组成。Skill 应建立在项目文件夹的 .codebuddy/skills/ 目录下。
skill-name/├── SKILL.md (必需)│ ├── YAML frontmatter 元数据 (必需)│ │ ├── name: (必需)│ │ └── description: (必需)│ └── Markdown 指令 (必需)└── Bundled Resources (可选) ├── scripts/ – 可执行代码 (Python/Bash 等) ├── references/ – 旨在根据需要加载到上下文中的文档 └── assets/ – 用在输出中的文件 (模板、图标、字体等)
三、SKILL.md
元数据 (YAML Frontmatter):
name 和 description 决定了 AI 何时会使用这个 Skill。描述需具体说明 Skill 的功能和使用场景。
示例：
—name: pdf-editordescription: This skill should be used when users ask to modify, rotate, or extract text from PDF files.allowed-tools: # 可选，指定允许使用的工具disable: false # 可选，是否禁用—# PDF EditorTo rotate a PDF…
四、1. Scripts (scripts/)
用于需要确定性、可靠性或被重复重用的任务的可执行代码。
·用途：当代码被复用或需要高可靠性时。
·示例：scripts/rotate_pdf.py 用于 PDF 旋转。
五、2. References (references/)
根据需要加载到上下文中以辅助 AI 思考的文档和参考资料。
·用途：数据库架构、API 文档、领域知识、公司政策等。
·优势：保持 SKILL.md 精简，仅在 AI 确定需要时才加载。
六、3. Assets (assets/)
不打算加载到上下文中，而是用于组织 AI 思考完成后输出的内容。
·用途：品牌资产、PPT 模板、HTML/React 样板代码等。
七、渐进式披露设计原则
Skills 使用三级加载系统来高效管理上下文：
1. 元数据 (Metadata)：始终在上下文中 (大约100 词)。
2. Skill 主体 (SKILL.md body)：当 Skill 被触发时加载 (<5k 词)。
3. 打包资源 (Bundled resources)：按需由 AI 加载 (无限制)。
八、创建 Skill 的流程
1. 理解需求：明确 Skill 的使用场景和触发条件。
2. 规划资源：分析是否需要脚本、参考文档或资产模板。
3. 创建目录：在 .codebuddy/skills/ 下创建新的 Skill 目录。
4. 编写 SKILL.md：
·填写 YAML 元数据。
·编写 Markdown 指令。使用指令性语言（如 "To accomplish X, do Y"）。
·引用打包的资源。
九、实践建议
·具体明确的描述：在 description 中清楚地说明 Skill 何时应该被使用。
·指令性语言：在 SKILL.md 中使用动词开头的指令，而不是第二人称。
·按需加载：将长篇文档放入 references/，避免 SKILL.md 过于臃肿。
·避免重复：信息应存在于 SKILL.md 或引用文件中，不要两处都有。
十、Skill 管理
CodeBuddy 在设置页中提供了可视化的界面来帮助你管理 Skills。在设置页中，你可以：
·集中管理：查看和管理当前项目级别（Project Skills）和用户级别（User Skills）的所有 Skills。AI 优先调用项目级的 Skill。
·导入 Skill：点击右上角的导入 Skill 按钮，可以导入你从网络上下载到本地的 Skills。
·Skill 调用：在对话中输入 / + Skill name 可手动调用指定的 Skill；CodeBuddy 在执行任务过程中，也会自动分析提示词，调用合适的 Skill 。