一、Skill 的本质：知识注入，而非工具创造

• SKILL.md：主文件（必须）

• scripts/：可执行脚本（可选）

• references/：详细参考文档（可选，按需加载）

• resources/：模板、清单等资源（可选）

• examples/：示例（可选）

• 
  

二、5 种核心设计模式

模式 1：线性流程 "先做 A，再做 B，最后做 C"

• 适用场景：部署、安装、迁移等有明确步骤的操作。
• 代表：OpenAI 的vercel-deploy（77 行，最小但完整的模板）
  
  

模式 2：决策树 + 按需加载 -- "大平台的渐进式披露"

• 适用场景：大型平台选型、产品导航、问题诊断，知识域有 10+ 个分支。
• 代表：OpenAI 的cloudflare-deploy（224 行）

模式 3：循环迭代 "做 → 验证 → 改进"

• 适用场景：TDD、代码审查、设计评审等需要反复执行的流程。
• 代表：obra 的test-driven-development（371 行）

模式 4：接力棒循环 -- "跨 Session 的持久化"

• 适用场景：多次迭代的长期项目，需要跨多个 session 持续工作，或多 Agent 协作。
• 代表：Google Labs 的stitch-loop（203 行）
  
  

模式 5：多阶段 + 检查点 -- "复杂项目的编排器"

• 适用场景：跨越多天/多周，需要在关键节点做 Go/No-Go 决策的复杂流程。
• 代表：Dean Peters 的discovery-process（502 行）

三、模式选择决策树

你的 Skill 需要做什么？├─ 执行有明确步骤的操作 → 模式 1：线性流程├─ 在大量选项中帮用户选择 → 模式 2：决策树 + 按需加载├─ 单次会话内反复"做→验证→改进" → 模式 3：循环迭代├─ 跨多个 session 持续推进 → 模式 4：接力棒循环├─ 跨越多天/多周，有阶段和 Go/No-Go 决策 → 模式 5：多阶段 + 检查点└─ 需要深度分析而非快速执行 → 特殊模式：思维框架

写在最后