# 好技能的标准

好技能每次都给出同样正确的结果，不管是谁在用。下面这些习惯能帮你做到。

## 重复的工作才做成技能

一件事做过不止一次、以后还会做，步骤每次都应该一样，或者别人也要照你的方式做，就值得做成技能。

一次性的问题、每天都在变的信息，不要做成技能。一次性的事，把要求说清楚就够了。见 [把要求说清楚](https://docs.micromeet.ai/zh/guides/clear-instructions.md)。

## 一个技能只做一件事

只做一件事的技能，更容易描述、测试和修改。描述里写出「另外还……」时，考虑拆成两个。

| 太宽 | 更好 |
|---|---|
| `finance` | `check-invoices`、`monthly-expense-report` |
| `website-helper` | `export-orders`、`update-stock-levels` |

## 描述写给要求看，不是写给技能看

AI 只靠描述来选技能。写清楚做什么、什么时候用，用大家实际会打的字：

| 弱 | 强 |
|---|---|
| 「发票工具。」 | 「把供应商发票和约定价格表对一遍，列出对不上的项目。在要核对、检查或对账发票时使用。」 |
| 「做周报。」 | 「根据本周的工单和订单写运营周报。在要周报、每周更新或本周数据时使用。」 |

## 说清楚做完是什么样子

写明产出、格式和存放位置。「一张表」太含糊；「一个 CSV，列为 date、supplier、amount、difference，存为 mismatches.csv」就清楚了。

## 把限制写下来

告诉 AI 什么不能做、什么时候必须停下来问：

- 「只读，绝不修改网站上的记录。」
- 「超过 20 条失败就停下汇报，不要继续。」
- 「发给团队以外的人之前先问。」

## 带上检查

给一个代表性的输入和你预期的结果，再加一条 AI 能验证的规则：「每个合计都等于各行之和」「输出里的每个编号都能在输入里找到」。AI 汇报前会用它自查，你也能用它判断改动有没有把技能改坏。

## 必须一模一样的部分写成脚本

计算、格式转换、固定的一串调用，这些每次都必须完全相同的部分，写进脚本。AI 的判断力留给需要判断的地方。见 [技能怎么写](https://docs.micromeet.ai/zh/skills/skill-anatomy.md#脚本)。

## 保持简短，细节移出去

`SKILL.md` 只写做法。价格表、写作规范、字段清单这类长资料，放进技能文件夹里的单独文件，在做法里提一句（「用 references/prices.csv」）。AI 需要时会打开。

## 放在工作发生的地方

- 某个项目的技能放进这个项目的工作区（`.agents/skills/`），打开这个文件夹的人都用同一个技能。
- 个人习惯放在这台电脑的技能里
- 全机构通用的做法可以由机构发布，所有人都能用，更新自动送达

## 每次出错都改进它

结果不对时，先在对话里改对，再让 AI 把这次纠正更新进技能。久而久之，技能会积累所有使用者的判断。

## 检查清单

- [ ] 只做一件事
- [ ] 描述写了做什么、什么时候用，用的是使用者的话
- [ ] 写明了产出、格式和位置
- [ ] 写下了限制和停止条件
- [ ] 有代表性检查
- [ ] 必须精确的步骤写成了脚本
- [ ] 存在需要它的人找得到的地方
- [ ] 在新会话里不提技能名测过