随着 AI 代理系统在企业级场景中的规模化部署，如何让代理具备可复用、可移植、可互操作的能力单元，已成为架构设计的核心命题。传统的工具调用方案往往与特定框架强绑定，导致技能资产难以跨平台流转。Agent Skills 开放标准正是为解决这一困境而生，其核心文件格式 SKILL.md 定义了一套与实现无关的能力描述规范，使得同一套技能描述可以在 Claude、GPT、国产模型等多种代理运行时中复用。本文将深入剖析 SKILL.md 的文件结构、字段语义与渐进式披露机制，并给出工程化实践中的关键参数与最佳实践。
代理技能标准化的技术背景
在传统的代理框架中，工具与技能通常以代码形式直接嵌入运行时，或通过插件机制提供扩展能力。这种模式存在三个显著问题：首先是可发现性差，代理无法在运行时动态感知可用的能力集合；其次是可移植性弱，特定框架的插件难以直接在其他平台运行；最后是语义不一致，不同实现对同一能力的描述方式各异，导致技能库无法统一管理。Agent Skills 标准试图从根本上解决这些问题，它将技能的描述信息与执行逻辑分离，通过标准化的元数据格式让代理在运行时能够识别、评估并加载相应能力。
SKILL.md 作为该标准的核心载体，采用了一种极为简洁的设计哲学：它本质上是一个带有 YAML 前置元数据的 Markdown 文件，任何开发者都可以通过文本编辑器直接阅读和编写。与复杂的配置文件或领域特定语言相比，这种设计大幅降低了技能创作的门槛，同时保留了足够的表达能力来描述复杂的能力语义。从架构定位来看，SKILL.md 位于代理认知层的最底部，它定义了代理「能做什么」以及「何时使用」的问题，而具体的执行逻辑则由可选的 scripts 目录承载。这种关注点分离的设计使得技能描述本身可以独立于执行环境进行版本管理和分发流通。
文件格式规范与字段语义
SKILL.md 的文件格式由两部分组成：YAML 前置元数据（frontmatter）和 Markdown 主体内容。前置元数据采用标准 YAML 语法，位于文件开头的三短横线之间，其中包含描述技能核心属性的字段集合。根据官方规范，必填字段仅有两项：name 和 description。name 字段用于标识技能身份，其命名约束极为严格 —— 长度限制在 1 到 64 个字符之间，仅允许使用小写字母、数字和连字符，且禁止以连字符开头或结尾、禁止包含连续连字符。这些约束的设计目的是确保技能名称在不同文件系统、不同 URL 编码方案以及不同编程语言标识符规则下都能保持兼容。description 字段则是技能的语义核心，用于向代理说明该技能的功能定位和使用场景，长度上限为 1024 个字符，应当包含具体的关键词以帮助代理在任务规划时识别相关性。
除必填字段外，SKILL.md 还定义了多个可选字段以满足不同场景的需求。license 字段用于声明技能的授权方式，可以填写许可证名称或指向 bundled LICENSE.txt 文件的引用，这对于在组织内部共享技能资产时的合规管理至关重要。compatibility 字段用于描述技能的运行环境依赖，例如「Requires git, docker, jq, and access to the internet」这类声明，帮助代理在激活技能前评估当前环境是否满足执行条件。metadata 字段则是一个开放的键值映射，允许技能作者存储作者信息、版本号、标签分类等自定义属性，官方建议使用具有足够区分度的键名以避免不同技能之间的命名冲突。值得注意的是，allowed-tools 字段目前处于实验状态，它以空格分隔的形式声明技能被允许调用的工具集合，但不同代理实现对该字段的支持程度可能存在差异。
渐进式披露架构与上下文优化
Agent Skills 标准最具特色的设计在于其渐进式披露（Progressive Disclosure）架构，这一概念源于用户界面设计领域，将其应用于代理认知系统的上下文管理可以显著降低代理在任务规划阶段的信息过载。根据规范描述，技能的加载过程分为三个层次：第一层是元数据层，仅包含 name 和 description 两个字段，在代理启动时即被加载用于技能注册表维护，这部分内容通常控制在约 100 个 token 左右；第二层是指令层，即 SKILL.md 的 Markdown 主体内容，在代理决定激活特定技能时才完整加载，建议控制在 5000 个 token 以内；第三层是资源层，包括 scripts、references、assets 等子目录中的文件，仅在实际执行过程中按需加载。
这种分层设计背后的工程逻辑在于代理上下文窗口的资源稀缺性。在典型的代理工作流中，代理需要在每个思考周期内权衡大量候选技能，如果将每个技能的完整文档全部加载到上下文中，token 消耗将迅速超出模型的处理能力。渐进式披露机制使得代理可以在规划阶段快速浏览技能元数据以判断相关性，仅在确定需要使用某技能时才加载详细指令，最后在执行具体操作时才读取参考文档或执行脚本。这种按需加载的模式不仅优化了 token 使用效率，还天然支持了技能的模块化组合 —— 一个技能可以引用另一个技能的参考文档而不必将其完整嵌入自身内容。
资源组织模式与目录规范
为了支持复杂技能的完整交付，SKILL.md 规范定义了三个可选的子目录：scripts、references 和 assets。scripts 目录用于存放可执行代码文件，这些脚本应当自包含或清晰声明依赖关系，并包含友好的错误提示信息以帮助代理理解执行失败的原因。支持的编程语言取决于具体的代理运行时实现，但常见的 Python、Bash 和 JavaScript 通常都能获得良好支持。references 目录用于存放额外的参考文档，其中 REFERENCE.md 通常承载详细的技术规格，FORMS.md 用于存放表单模板或结构化数据格式定义，而领域特定的文档如 finance.md、legal.md 等可以根据需要添加。assets 目录则用于存放静态资源，包括文档模板、配置模板、图片图表以及查找表或模式定义等数据文件。
规范对文件引用的深度做出了明确限制：所有引用应当保持一级深度，即从 SKILL.md 所在目录出发直接进入子目录，不允许构建多层嵌套的引用链。这一约束的设计考量同样是出于 token 优化的目的 —— 当引用链过长时，代理需要加载多个中间文件才能获取最终信息，这不仅增加了上下文负担，还可能引入不必要的依赖复杂性。如果确实需要组织大量相关文件，建议的做法是将其平铺在 references 或 assets 目录下，通过命名约定而非目录嵌套来建立逻辑关联。
跨框架互操作性分析
从互操作性的视角审视 SKILL.md 标准，其设计目标是为不同代理运行时提供一套中立的能力描述层。规范本身由 agentskills.io 维护，是一个厂商中立的开放标准，任何代理框架都可以选择实现对该标准的支持。这意味着在理想状态下，同一套 SKILL.md 技能描述可以在 Claude Code、OpenAI GPTs、各类国产模型代理平台甚至自建代理框架中通用。然而，实际的互操作性仍然受到若干因素的制约。
首先是兼容性字段的实际效力问题。compatibility 字段允许技能作者声明运行环境需求，但代理运行时是否尊重这一声明取决于具体实现。某些平台可能选择无条件激活技能而忽略兼容性声明，这可能导致技能在不支持的环境中被错误调用。其次是 allowed-tools 实验字段的支持差异，由于该字段尚未稳定，不同平台对其的处理逻辑可能完全不同，有的平台可能完全忽略该字段，有的平台可能将其作为安全策略强制执行。第三是版本演进带来的兼容挑战，规范目前没有强制要求版本字段，随着标准的迭代更新，旧格式的技能能否在新运行时中正确解析需要技能作者主动进行兼容性测试。
工程实践与验证工具
为了帮助技能作者确保其作品符合规范要求，官方提供了 skills-ref 验证工具。通过执行「skills-ref validate ./my-skill」命令，该工具可以检查 SKILL.md 文件的 frontmatter 是否为有效 YAML、各字段是否满足约束条件、命名约定是否得到遵守等。强烈建议在技能发布前运行此验证工具，它能够捕获诸如 name 字段包含大写字母、description 超过长度限制、目录结构不符合规范等常见问题。
在实际工程实践中，几个关键参数值得关注：name 字段虽然允许 64 字符但建议控制在 30 字符以内以保持可读性；description 字段虽然允许 1024 字符但应当在前 200 字符内包含核心关键词以确保代理快速识别相关性；主 SKILL.md 文件建议控制在 500 行以内，超出部分应当迁移至 references 目录下的独立文件；每个引用的资源文件应当保持单一职责，代理按需加载时无需同时处理多个不相关的主题。这些参数的设定基于 token 成本与信息完整性的平衡考量，是大量实践经验沉淀后的推荐阈值。
资料来源：Agent Skills 规范页面（agentskills.io/specification）。