火爆全网的Skills到底是个啥?

什么是 Skills?

Skills(技能)是指在各种 AI 平台或开发框架中,用于扩展和增强系统功能的模块化组件。它们通常被设计为可复用、可组合的单元,允许开发者或用户通过简单的调用来实现复杂的功能,而无需从头编写所有代码。

Skills 的作用

  1. 功能扩展:为现有系统添加新的能力,如文本分析、图像处理、数据查询等
  2. 模块化开发:将复杂功能拆分为独立的、可维护的模块
  3. 提高效率:复用已有的实现,避免重复开发
  4. 降低门槛:允许非专业开发者通过简单配置使用复杂功能
  5. 生态构建:促进社区协作,形成丰富的功能库

Skills 的工作原理

Skills 通常遵循以下工作原理:

  1. 注册机制:技能需要在平台中注册,以便系统识别和调用

    • 注册时需要提供技能的基本信息(名称、描述、版本等)
    • 注册后,技能会被添加到平台的技能库中,可供查询和使用
    • 示例:在 Trae CN 中,通过 “设置-规则和技能” 页面注册新技能
  2. 标准化接口:采用统一的输入输出格式,确保不同技能之间的兼容性

    • 定义明确的输入参数类型和格式
    • 规定统一的输出结果结构
    • 支持标准的错误处理机制
    • 示例:所有技能都使用 JSON 格式的输入输出,包含 error 和 data 字段
  3. 触发机制:通过特定的指令、事件或 API 调用触发技能执行

    • 支持多种触发方式:命令行指令、API 调用、事件触发等
    • 可以设置触发条件和优先级
    • 示例:在对话中输入 !markdown 转换 # Hello 触发 Markdown 转换技能
  4. 执行上下文:技能可以访问和使用系统提供的上下文信息

    • 包含当前会话信息、用户偏好、历史记录等
    • 支持上下文传递和共享
    • 示例:翻译技能可以根据用户的历史语言选择自动调整目标语言
  5. 结果返回:执行完成后,将结果返回给调用者

    • 支持同步和异步返回方式
    • 包含执行状态、结果数据和相关元信息
    • 示例:天气查询技能返回当前温度、湿度、天气状况等信息

以 Trae CN 为例的使用方法

Trae CN 是一个集成了多种 AI 能力的开发平台,其 Skills 系统允许用户轻松扩展和定制平台功能。

1. 查看可用 Skills

在 Trae CN 中,你可以通过以下方式查看可用的 Skills:

  • Web 界面:登录 Trae CN 后台,在 “设置-规则和技能” 页面中浏览已有的技能

2. 创建和上传 Skill

在 Trae CN 中,你需要通过 Web 界面创建和上传技能:

  1. 登录 Trae CN 后台
  2. 进入技能管理页面:点击左侧菜单的 “设置”,然后选择 “规则和技能”
  3. 创建新技能
    • 点击 “创建技能” 按钮
    • 填写技能基本信息(名称、描述、版本等)
    • 上传技能文件(支持 ZIP 格式)
    • 点击 “保存” 完成创建

3. 配置 Skill

创建技能后,你可以在技能详情页进行配置:

  1. 进入技能详情:在 “规则和技能” 页面找到你创建的技能,点击 “编辑”
  2. 配置参数:根据技能要求,设置相应的配置参数(如 API 密钥、输出格式等)
  3. 保存配置:点击 “保存” 按钮应用配置

4. 使用 Skill

配置完成后,你可以在 Trae CN 中使用技能:

在规则中使用

  1. 创建新规则:在 “规则和技能” 页面切换到 “规则” 标签
  2. 配置触发条件:选择触发规则的条件(如消息关键词、定时触发等)
  3. 添加技能步骤
    • 点击 “添加步骤”,选择 “调用技能”
    • 从下拉列表中选择你创建的技能
    • 配置技能输入参数
  4. 保存规则:点击 “保存” 完成规则创建

在对话中使用

某些技能可以直接在对话中通过特定指令调用:

  1. 打开对话窗口:在 Trae CN 中打开与机器人的对话
  2. 输入技能指令:根据技能说明,输入相应的指令(如 !markdown 转换 # Hello
  3. 查看结果:机器人会执行技能并返回结果

5. 自定义 Skill

如果你需要开发自己的 Skill,可以按照以下步骤进行:

  1. 创建技能目录结构

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    my-skill/
    ├── manifest.json # 技能元数据
    ├── index.js # 技能主逻辑
    ├── package.json # 依赖配置(可选)
    └── README.md # 技能说明(可选)
  2. 编写技能逻辑

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    // index.js
    module.exports = {
    name: 'my-skill',
    description: '我的自定义技能',
    inputs: {
    text: {
    type: 'string',
    required: true,
    description: '需要处理的文本'
    }
    },
    outputs: {
    result: {
    type: 'string',
    description: '处理后的结果'
    }
    },
    async run(inputs, context) {
    // 技能执行逻辑
    const result = inputs.text.toUpperCase();
    return { result };
    }
    };
  3. 编写技能元数据

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    // manifest.json
    {
    "name": "my-skill",
    "version": "1.0.0",
    "description": "我的自定义技能",
    "author": "Your Name",
    "main": "index.js",
    "inputs": {
    "text": {
    "type": "string",
    "required": true,
    "description": "需要处理的文本"
    }
    },
    "outputs": {
    "result": {
    "type": "string",
    "description": "处理后的结果"
    }
    }
    }
  4. 打包和上传

    • 将技能文件打包为 ZIP 格式
    • 登录 Trae CN 后台,进入 “设置-规则和技能” 页面
    • 点击 “创建技能”,填写基本信息并上传 ZIP 文件
    • 点击 “保存” 完成技能创建

6. 管理和维护 Skill

在 Trae CN 中,你可以对技能进行以下管理操作:

  • 编辑技能:修改技能的基本信息和配置
  • 禁用/启用技能:控制技能的可用状态
  • 删除技能:移除不再使用的技能
  • 查看日志:查看技能的执行日志和错误信息

开源 Skills 集合推荐

以下是一些值得收藏的开源 Skills 集合,它们涵盖了各种领域和用途:

1. Claude Code Agents & Skills

  • GitHub 地址https://github.com/wshobson/agents
  • 简介:为 Claude Code 设计的智能自动化和多代理编排系统,包含 108 个专业 AI 代理、15 个多代理工作流编排器、129 个代理技能和 72 个开发工具
  • 特点:采用 granular 插件架构,支持最小化 token 使用,包含 72 个专注于单一用途的插件,适合生产环境使用

2. LangChain AI 框架

  • GitHub 地址https://github.com/langchain-ai/langchain
  • 简介:一个强大的框架,用于开发由语言模型驱动的应用程序,包含丰富的工具和集成
  • 特点:支持链式调用,易于与各种模型和服务集成,拥有活跃的社区

3. Hugging Face Transformers

  • GitHub 地址https://github.com/huggingface/transformers
  • 简介:Hugging Face 开发的开源库,提供了数千种预训练模型,支持各种 NLP 任务
  • 特点:与 Hugging Face Hub 深度集成,支持多种框架,拥有活跃的社区

4. AgentGPT

  • GitHub 地址https://github.com/reworkd/AgentGPT
  • 简介:一个开源的 AI 代理平台,允许用户创建和部署自主 AI 代理
  • 特点:支持多代理协作,可视化界面,易于扩展

5. AutoGPT

6. CrewAI

7. Superpowers

  • GitHub 地址https://github.com/obra/superpowers
  • 简介:一个代理技能框架和软件开发方法论,为编码代理提供完整的工作流
  • 特点:基于可组合的 “技能”,支持 TDD、YAGNI、DRY 等最佳实践,包含 14+ 核心技能

总结

Skills 系统为 AI 平台和应用提供了强大的扩展能力,使得开发者和用户可以轻松地添加和定制功能。通过标准化的接口和模块化的设计,Skills 促进了功能的复用和生态的发展。

随着 AI 技术的不断发展,Skills 系统将在更多领域得到应用,形成更加丰富和完善的生态体系。作为开发者,了解和掌握 Skills 的使用和开发,将有助于我们更好地利用 AI 技术,构建更加智能和强大的应用。