教程：教 AI 写 Skill、用提示词工具

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一、SKILL.md 最小模板（复制即用）

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name: my-skill-name
description: 做什么 + 何时触发。例：把中文会议纪要整理成待办清单；当用户给出会议记录并要求提取任务时使用。
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# 步骤
1. 先读输入，确认说话人
2. 按「任务 / 负责人 / 截止时间」输出表格
3. 不确定的负责人标「待确认」，不要编造
# 边界
- 不发送任何消息，只产出清单

要点：description 是触发器——写清「做什么+何时用」，宿主靠它决定是否加载；正文只放步骤、模板、边界；长资料放 references/，确定性操作放 scripts/。写完用 skills-ref validate 校验，再用 skill-creator 做触发测试。

二、选工具决策树（给 AI）

要找 Skill      → skills.sh / ClawHub / LobeHub / SkillsMP
要装 Skill      → npx skills add <owner/repo>
要写 Skill      → skill-creator（访谈生成）/ Skill Seekers（资料转技能）
要找提示词      → Awesome ChatGPT Prompts（免费）/ PromptBase（付费精品）/ AIPRM（扩展）
要优化提示词    → PromptPerfect
要测提示词      → promptfoo（本地 CLI，首选）
要管提示词版本  → Langfuse（可自部署）/ PromptLayer / Agenta
要可视化搭流程  → Langflow / Flowise
要连外部工具    → MCP Registry / Smithery / Glama

三、好提示词的骨架

角色：你是一名…
任务：一句话说清交付物
输入：{{变量}}
约束：长度 / 格式 / 禁区
输出格式：给出示例
验收：自检清单（是否覆盖全部输入、是否编造）

进阶：用 promptfoo 给这套骨架建测试集，每次改提示词先跑 eval 再上线；用 Langfuse/PromptLayer 按标签拉 production 版，改提示词不用改代码。