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Raw Blame History

Skill 撰写原则(吸收 Anthropic 实践)

来源Thariq Shihipar 分享的 Anthropic 内部 Skills 方法论。本文档供维护 .cursor/skills/ 时参考。

1. 写 Claude 不知道的东西

Claude 对编程已很熟,有默认偏好。好的 Skill 应聚焦能把 Claude 推出惯性思维的信息:

  • 团队独特规范(如 Soul 三端路由隔离、Toast 禁 alert
  • 行业或项目不成文惯例
  • 过去踩过的坑、边界条件
  • 与通用实践不同的决策(如为什么用 key 而非 appId

避免:大段重复 Claude 已掌握的通用知识。

2. Gotchas 是 Skill 的灵魂

任何 Skill 里信息密度最高的就是踩坑清单。应从实际失败中积累,随使用不断更新。

  • 格式:陷阱 → 后果 → 正确做法
  • 信号强于「怎么做对」:告诉 AI「千万别这么做」更有效
  • 每次 Claude 踩新坑,就往对应 Skill 的 Gotchas 表追加一行

3. 给指令留灵活空间

Skill 高度可复用,写得太死会令 AI 在稍不同情况下手足无措。

  • 方向与原则,而非死板步骤
  • 提供必要信息,同时留出根据实际情况灵活应变的余地
  • 检查清单、必守规则是好的;过度细化的「第一步第二步第三步」可酌情简化

4. 让 Skill 拥有记忆

通过内部存储实现记忆:

  • 追加式日志(如 sync-log.md):记录每次执行摘要,下次可对比增量
  • 进化池evolution经验按日期沉淀形成团队知识库
  • 理想Skill 不只干活,还能「记得上次干了什么」

5. 给现成的代码与模板

AI 擅长组合与决策,不擅长记公司特有细节。最高效协作方式:

  • 提供脚本(如 db-exec、一键-添加经验.bat
  • 提供模板evolution 模板、会议纪要模板)
  • 把精力留给 AI 做组合和决策,而不是从零写样板

6. Skill 是文件夹,不是单文件

一个 Skill 可包含:

  • SKILL.md:入口,行为与触发条件
  • scripts/:可执行脚本
  • references/:参考文档、路径速查
  • assets/:模板、配置
  • 日志文件:记忆

7. 从简单开始,持续迭代

大多数 Skill 一开始只有几行文字加一条踩坑提醒。随 Claude 遇到新边界情况,再一点一点完善。不追求一步到位。