如何写好一个 Skill

如何写好一个 Skill?如果只从表面看,Skill 很容易被理解成更长的 Prompt。但实际用下来,Skill 更像是给 Agent 装上的一块可复用能力模块:它告诉模型什么时候应该使用这套方法、具体该怎么执行、执行到什么程度算完成、如何验证自己做对了。 因此,写好一个 Skill 的关键,不是把经验全部塞进 SKILL.md,而是把一类任务中真正会影响结果的知识,组织成 Agent 能稳定调用的工作流。 暂时无法在飞书文档外展示此内容 Skill 是什么?在 Agent Skill 的定义里,一个 Skill 本质上是一个文件夹,里面至少包含一个 SKILL.md 文件。SKILL.md 里会写元信息,比如 name 和 description,也会写具体的执行说明。除此之外,一个 Skill 还可以附带脚本、参考文档、资产文件等资源。 一个典型结构大概是这样: my-skill/ ├── SKILL.md ├── scripts/ ├── references/ └── assets/ 这个结构背后有一个很重要的设计思想:渐进式披露。 Agent 启动时不会把所有 Skill 的完整内容都塞进上下文,而是只读取每个 Skill 的 name 和 description。当用户任务匹配某个 Skill 的描述时,Agent 才会加载完整的 SKILL.md。如果执行过程中还需要更详细的资料,再按需读取 references/、assets/ 或执行 scripts/ 里的内容。 所以,Skill 的第一个门槛不是“内容写得多不多”,而是:它能不能在正确的时机被触发。 description 是触发器,不是简介Skill 写得再好,触发不了等于零。Agent 只在启动时加载每个 Skill 的 name 和 description,靠这两行决定"要不要把这个 Skill 拉进来"。描述写不好,Skill 永远不会被调用。 很多人会把 description 写成 Skill 简介: ...

2026年05月17日 · 3 min · Cassius0924

LLM 参数之 Temperature 和 Top-p

大家在使用 LLM 生成内容时,不知道有没有注意到 LLM 的一些可配置参数,比如 Temperature 和 Top-p,是否关注过这些参数的作用? 无论是在 OpenAI 的 API 文档、Google 的 AI Studio、以及各种的 AI 平台,你都能看到它的身影。 什么是 Temperature 和 Top-p?在与 LLM 聊天时,大家可能已经注意到,有的 Agent 十分有创造力,有的 Agent 又十分严谨。这其中除了 Prompt 的影响外,还有一个重要的因素就是 LLM 的采样参数,包括 Temperature 和 Top-p。 提示 TL;DR ...

2025年07月31日 · 3 min · Cassius0924
The Response Format of LLM parameter

LLM 参数之 Response Format

如果想让 LLM 输出 JSON 格式的内容,大家第一反应会是什么?可能大多数人和我一样,直接在提示词中写上"请输出 JSON 格式的内容,格式为 { “key”: “value” }"。但其实,这种方式并不是最优的。 从之前我们也了解到了,LLM 的输出是一个概率性的文本补全器。单纯依靠提示词工程来控制 LLM 的输出格式并不可靠。用自然语言去描述一个复杂的 JSON 结构本就不易,再加上当提示词很长时,LLM 的注意力可能会分散,这些因素都容易导致它输出不符合预期的格式,甚至根本不输出 JSON。 具体来说,这种方式可能会遇到以下三个主要问题: 混入无关文本:模型可能在 JSON 对象前后添加对话式的"口水话",如"好的,这是您要的 JSON:…",这给后续的程序化解析带来了困难。 结构性错误:生成的 JSON 可能存在语法错误,例如缺少逗号、括号不匹配或引号使用不当,导致解析失败。 内容幻觉:模型可能"幻觉"出指令中未要求的字段,或遗漏必要的字段,破坏了数据模式的一致性。 让 LLM 生成符合预期的 JSON 格式内容的最佳实践是使用 response_format 参数,在程序算法的层面上去干预 LLM 的输出格式。这个参数允许我们让 LLM 进行结构化内容输出,确保 LLM 生成的内容符合预期的结构和语法。 Response Format 参数response_format 参数在绝大多数现代 LLM API 中都可用,允许开发者指定模型输出的格式。 DeepSeek API Response Format OpenAI API Response Format DouBao API Response Format 通过这个参数,我们可以明确要求 LLM 生成特定格式的内容,如 JSON 对象、纯文本或符合 JSON Schema 的数据结构。 response_format 参数支持以下三个模式: ...

2025年07月29日 · 3 min · Cassius0924

在 Chrome 中解锁 New Bing(Bing AI)

本文旨在帮助大家在 Chrome 中使用 New Bing(Bing AI)。 前几周,New Bing 的申请已经全面开放,无需等待,直接即可通过申请。但微软限制了 New Bing 只能在自家的 Edge 浏览器使用,对于我这种万年 Chrome 玩家就很苦恼,不习惯 Edge。 前提 你得能科学上网; 你已经通过 New Bing 的申请。 步骤没什么步骤,安装个 Chrome 插件即可。 安装 Bing Unchained 插件安装插件 Unchained 。 然后刷新一下Bing.com即可。

2023年04月08日 · 1 min · Cassius0924