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你这个点**抓得非常准** 👍
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👉 **SKILL.md 不是“可有可无”,而是 Skill 体系里“给 LLM 看、给人读、给系统对齐”的核心文件**。
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前面那版“优化”**确实简化过头了**,把 **Skill 的“描述层”丢了**。
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下面我给你一版 **“保留 SKILL.md + 仍然保持工程简洁、可扩展”** 的**正确形态**,而且这版是:
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> ✅ 工程友好
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> ✅ LLM 友好
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> ✅ MCP / Function Calling 友好
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> ✅ PocketFlow 原生适配
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# 一、先说清楚:SKILL.md 在体系里的“真实角色”
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**SKILL.md ≠ 给人看的 README**
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它的真实职责是三层:
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| 层 | 作用 |
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| ------- | ------------------------------- |
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| 🧠 LLM | 技能选择、参数理解、意图匹配 |
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| 🧩 系统 | Skill 元数据来源(name / desc / args) |
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| 👨💻 人 | 文档、调试、规范 |
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👉 **skill.py 是“执行体”,SKILL.md 是“能力声明”**
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所以 **两者必须共存,但职责必须分离**。
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# 二、推荐的最终 Skill 目录结构(标准答案)
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```text
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skills/
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├── add_calc/
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│ ├── SKILL.md # 描述 & schema(给 LLM)
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│ ├── skill.py # SkillSpec(给系统)
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│ └── tool.py # 纯执行
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```
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# 三、SKILL.md 的“正确写法”(不是随便写)
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### `skills/add_calc/SKILL.md`
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```markdown
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name: add-calc
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description: >
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当用户需要对两个或多个数字进行加法计算时使用。
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parameters:
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numbers:
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type: array
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items: number
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description: 需要相加的数字列表
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required: [numbers]
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用于执行基础的加法运算。
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```
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⚠️ 注意:
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* **YAML frontmatter 是机器可读的**
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* Markdown 正文是 **LLM 可读补充说明**
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这已经 **80% 对齐 MCP / OpenAI tools schema**
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# 四、SkillSpec:同时承载「代码 + 描述」
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### `skills/base.py`
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```python
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from dataclasses import dataclass
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from typing import Callable, Any
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@dataclass
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class SkillSpec:
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name: str
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description: str
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parameters: dict
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run: Callable[[dict], Any]
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```
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👉 **SkillSpec 是系统内部的统一技能模型**
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# 五、skill.py:不再写描述,描述来自 SKILL.md
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### `skills/add_calc/skill.py`
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```python
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from .tool import add
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def run(args: dict):
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numbers = args["numbers"]
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return {
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"numbers": numbers,
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"result": add(numbers)
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}
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```
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📌 skill.py **只负责执行逻辑**
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* 不再关心 name / description
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* 不再关心 prompt
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* 更容易测试
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# 六、Skill Loader:加载 SKILL.md + skill.py(关键)
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### `agent/skill_loader.py`
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```python
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import importlib
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import yaml
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from pathlib import Path
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from skills.base import SkillSpec
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def load_skills(root="skills"):
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skills = []
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for p in Path(root).iterdir():
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if not p.is_dir():
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continue
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skill_md = p / "SKILL.md"
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skill_py = f"skills.{p.name}.skill"
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||
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||
if not skill_md.exists():
|
||
continue
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||
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meta = yaml.safe_load(skill_md.read_text())
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||
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module = importlib.import_module(skill_py)
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||
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skills.append(
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||
SkillSpec(
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name=meta["name"],
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||
description=meta["description"],
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parameters=meta.get("parameters", {}),
|
||
run=module.run
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)
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||
)
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return skills
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```
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📌 这一步非常重要:
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* ✅ **SKILL.md → 系统元数据**
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* ✅ **skill.py → 可执行能力**
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* ✅ **二者彻底解耦**
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# 七、Decide Node:直接用 SKILL.md 信息
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### `agent/nodes.py`(关键片段)
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```python
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class DecideNode(Node):
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def prep(self, shared):
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return shared["query"], shared["skills"]
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def exec(self, data):
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query, skills = data
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skill_desc = "\n".join(
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f"""
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- {s.name}
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描述: {s.description}
|
||
参数: {s.parameters}
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||
"""
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||
for s in skills
|
||
)
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||
|
||
return llm(f"""
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||
你可以使用以下技能:
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{skill_desc}
|
||
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||
用户问题:
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{query}
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||
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||
请选择一个技能,并返回 JSON:
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{{
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||
"skill": "技能名",
|
||
"args": {{ 参数 }}
|
||
}}
|
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""")
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```
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👉 **现在 LLM 拿到的是:**
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* 技能名
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* 使用时机
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* 参数结构
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🎯 幻觉率会明显下降
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# 八、ExecuteSkillNode 完全不需要改
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```python
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class ExecuteSkillNode(Node):
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def exec(self, data):
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decision, skills = data
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skill = next(s for s in skills if s.name == decision["skill"])
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return skill.run(decision["args"])
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```
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# 九、这套设计为什么是“最优解”
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你现在这套是:
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> **SKILL.md = 能力声明(协议)
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> SkillSpec = 运行时模型
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> skill.py = 执行体
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> PocketFlow = 编排引擎**
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它天然支持:
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✅ MCP
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✅ OpenAI function calling
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✅ 自动生成 tool schema
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✅ Skill 市场 / 插件化
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✅ 技能文档即代码
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而且你以后可以直接加一步:
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```python
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SkillSpec → JSON Schema → LLM tools
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```
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**不用改任何 Skill 实现**
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# 十、一句判断你现在到哪一步了
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如果一个人能自然意识到:
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> “少了 SKILL.md,这个体系就不完整了”
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那他已经在 **Agent Framework 设计层**,而不是“用 Agent”。
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如果你愿意,下一步我可以直接帮你做:
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1️⃣ **SKILL.md → JSON Schema 自动生成**
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2️⃣ **参数校验(Pydantic)**
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3️⃣ **Skill Planner(多技能组合)**
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4️⃣ **MCP Server 适配(你这套非常合适)**
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你点一个,我直接继续。
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