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Craft Skill

一个 Skill 应当被正确的任务调用，把 Agent 引导到真正完成，并让每一个 token 都挣得自己的位置。

界定任务

先读：用户请求、对话上下文、既有 Skill、仓库约定，以及目标平台的权威 Skill 规范。

用真实示例定义目标行为：什么应该调用这个 Skill、什么不应该、Agent 的行为应有什么不同、什么可观察证据算完成。只有实质改变这些答案的、属于用户的决策才去问。修订既有 Skill 时，保留其名称，先检查观察到的失败再动手。

Call

• 遵循平台的元数据与调用约定。仅当平台支持自动调用时，才需要测试触发。
• description 要标识 Skill 及其不同的触发分支，但不得泄漏足以让模型跳过正文的流程内容。一个真实分支对应一个触发词；同义词不算分支。
• 所有分支都需要的内容放在 SKILL.md；分支特有的知识放到引用文件，并用写明加载条件的直接指针指向它。

Call 的完成标准：每个预期分支和相近的非触发场景都有唯一明确的归属；平台有校验器时，元数据必须通过校验。

Steer

使用最轻的可靠载体：

• 非显而易见的判断与顺序，写进指令。
• Agent 否则会反复重新推导的知识，放进 references。
• 重复的、脆弱的或确定性的操作，放进 scripts。
• 会被复制进产出物的素材，放进 assets。

自由度与脆弱性匹配：多种做法都可行时用原则表述；仅当做法差异会导致失败时，才收紧为固定步骤或代码。

完成标准从所要求的结果出发定义，不从流程出发。"穷尽"指每个影响决策的项都有着落，而不是执行了每个可发现的来源或中间步骤。每一步以 Agent 可检查的完成判据收尾；证据缺失、输入不可用、动作被阻塞时，给出如实的终态。最后以检查产物或结果状态的整体后置条件结束：步骤走完不算最终证据。

Earn

• 删掉任何移除后既不改变调用也不改变执行的句子。
• 每个含义只保留一个权威出处。移除失效分支、重复内容，以及没有现实需求的抽象。
• 仅当代码能让重复或易错的工作比指令更可靠时才加代码；通过其公开 seam 测试它。
• 仅当评测结果能改变某个决策时才评测；否则停手。

证据可能改变决策时，评测前先读 references/evaluation.md。既有 Skill 行为异常且原因不明时，读 references/diagnosis.md。

收尾

运行平台校验器和相关脚本测试。确认每个资源都有带加载条件的指针。汇报证据以及尚未验证的部分。

当具体示例都能工作、且再删一句就会损害 Call、Steer 或评判它们所需的证据时，停手。