Skill 化开发：如何把团队经验沉淀为可复用的 AI 能力

如果 MCP 是 AI 连接外部世界的插座，那么 Skill 就是团队写给 AI 的工作方法。一个提供工具，一个规定如何把工具组合成可靠的结果。

Skill 是什么

Skill 是围绕一个稳定任务组织的指令、规则、示例和辅助资源。它不只是一个 Prompt，而是一套可发现、可复用、可维护的工作能力，例如“新增业务页面”“检查发布前产物”“编写 React 组件测试”。

Skill 与 MCP 的区别

MCP：AI 能访问什么？
Skill：AI 应该怎样完成？

MCP Server → tools / resources
Skill      → instructions / workflow / references

两者可以组合：Skill 指导 Agent 先读取 MCP Resource，再调用只读 Tool，完成检查后输出报告；没有 MCP，Skill 也可以只依赖本地文件和命令。

一个前端 Skill 的结构

skills/new-page/
├── SKILL.md          # 触发条件、步骤和完成标准
├── references/
│   ├── route.md      # 路由约定
│   └── style.md      # 视觉规范
└── scripts/
    └── verify.mjs    # 自动验证

SKILL.md 应该明确输入、执行顺序、不可违反的规则和交付证据，而不是堆叠一大段模糊建议。

从经验到能力

把“老员工知道怎么做”的经验拆成四层：标准、步骤、检查、例外。比如新增页面时，必须同步菜单 Code、URL、权限标识、国际化 Key、测试和截图；如果是独立 APP，还要检查跨域和部署配置。

## 完成标准
- 页面能通过 TypeScript 检查
- 菜单路径与 URL 层级一致
- 中英文 Key 完整
- 不引入未使用依赖
- pnpm test 与 pnpm build 通过

如何把 Skill 引入现有项目

建议先在仓库根目录建立一个团队 Skill 入口，再按照项目类型选择需要的能力：

.agent/
├── README.md
├── skills/
│   ├── create-page/
│   ├── review-component/
│   └── release-check/
└── references/
    ├── routing.md
    └── ui.md

根目录文档负责告诉 Agent 如何启动、检查和交付；Skill 负责一个具体任务；references 负责被多个 Skill 复用的规则。团队可以通过 Skill 仓库同步工具把公共 Skill 分发到多个项目，但项目自己的覆盖规则必须保留在项目目录，不能被同步过程静默覆盖。

一个 Skill 的实际执行过程

以新增页面为例，Agent 先读取 create-page，确认页面类型、菜单位置和验收标准，再读取路由和 UI 参考资料：

用户提出需求
  ↓
匹配 create-page Skill
  ↓
读取项目 Agent 文档与路由规范
  ↓
输出待确认方案
  ↓
创建页面、菜单和测试
  ↓
执行 check / test / build
  ↓
返回变更摘要与验证结果

Skill 不是授权书。即使 Skill 中写了“执行发布”，真正的推送、删除和发版仍要遵循项目的人工确认规则。Skill 也不应写入 Token、内部地址或用户数据，只保存可复用的方法。

如何验证 Skill 是否真的有用

可以为每个 Skill 准备 3 到 5 个典型任务和一个失败任务，比较 Agent 是否能稳定完成同样的检查。每次团队发现遗漏，就更新 Skill 的完成标准或参考资料，而不是只在聊天里临时提醒一次。

Skill 的治理

Skill 也要像代码一样评审和版本化。避免把项目机密写进通用 Skill；对于会删除文件、推送代码、发布包的操作，必须设置人工确认。团队可以通过真实任务持续修正 Skill，让经验沉淀而不是一次性文档化后失效。

小结

Skill 让 AI 遵循团队方法，MCP 让 AI 连接项目上下文。两者组合后，Agent 才不只是“会写代码”，而是逐渐理解一个团队如何定义、实现、验证和交付软件。