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随着 Agent 技术的发展，将分散的指令和工具组织成稳定、可复用的能力，逐渐成为构建智能系统的重要方法。智能体技能（Agent Skills）是人工智能智能体的能力扩展机制，是指以大语言模型作为核心认知与决策引擎，能够在给定目标或上下文的约束下，理解输入、规划行动、调用外部工具或能力，并根据执行结果持续调整行为的智能系统。本书系统介绍智能体技能（Agent Skills）的基本概念、设计方法与实际应用路径，并通过案例讲解如何使用与构建技能，在学习辅助、办公协同和内容创作等具体场景中解决实际问题。在此基础上，针对 Agent 平台扣子，本书通过快速实践指南介绍其核心机制、部署流程及实践方式，并演示如何在扣子等平台中使用技能，使 Agent 能够持续执行任务并与外部工具协同工作。

第 1 章 技能的起源与行业背景1 
1.1 技术起源：从工具使用到能力封装·1 
1.1.1 早期探索：工具调用时代的局限·1  
1.1.2 直接诱因：Claude Code 开发中的痛点2  
1.1.3 关键突破：渐进式披露机制的提出3  
1.2 行业背景：Agent 发展的必然需求·3 
1.2.1 企业级应用的核心挑战 4  
1.2.2 AI 开发范式的转型需求 ·5  
1.2.3 模型上下文协议的基础铺垫 5  
1.3 关键阶段与核心价值定位·6 
1.3.1 关键阶段与里程碑6  
1.3.2 核心价值：从工具使用者升级为问题解决者·7  
第 2 章 初识技能 ·8 
2.1 技能是什么·8 
2.1.1 技能的定义 8  
2.1.2 技能、提示词与模型上下文协议的比较  11  
2.2 技能的基础架构.13 
2.2.1 核心声明文件：SKILL.md 的核心内容与作用.13  
2.2.2 功能支撑要素：资源的组织形式与功能  16  
2.3 技能的工作机制.17 
2.3.1 渐进式披露机制：三级加载的核心逻辑  17  
2.3.2 调用流程：从意图匹配到结果反馈 20  
2.3.3 关键特性：按需加载与 Token 效率优化原理.21 
2.4 技能的核心优势.22 
2.4.1 模块化与可复用性：技能的“积木式”设计.23  
2.4.2 动态适配性：跨场景迁移与自主优化能力 .23  
2.4.3 标准化与开放性：跨平台兼容的基础.24  
第 3 章 快速上手，从使用现成技能开始  26 
3.1 搭建使用环境和安装配置工具.26 
3.1.1 方案选择 .26  
3.1.2 前置条件：环境准备.27  
3.1.3 OpenCode 安装、配置与使用.38  
3.1.4 技能来源与类型.45  
3.2 技能使用实操 46 
3.2.1 单个安装、导入与调用  46  
3.2.2 多技能协同使用.51  
3.2.3 常见问题与排查思路.53  
3.3 推荐使用的几项技能.55 
3.3.1 寻找技能的技能（find-skills） 56  
3.3.2 创建技能的技能（skill-creator） .59  
3.3.3 办公处理技能（docx、xlsx、pptx、pdf）  60  
3.3.4 前端设计技能（frontend-design） 62  
3.3.5 视频处理技能（remotion-best- practices）  64  
第 4 章 实战进阶，构建你自己的技能 66 
4.1 如何设计一个好用且可维护的技能.66 
4.1.1 保持 SKILL.md 上下文简洁.67  
4.1.2 使用一致的命名规则.67  
4.1.3 编写有效的描述.68  
4.1.4 保留有限长度的正文指令 .69  
4.1.5 错误处理与异常反馈.70  
4.1.6 维护与迭代策略.72  
4.2 开发工具选型与实操案例.72 
4.2.1 支持技能的工具对比.73  
4.2.2 TRAE 简介.73  
4.2.3 小试牛刀：从零开始构建你的第一个技能 .76  
4.2.4 实战案例：从选题到发布，构建多阶段内容生产流水线  83 
第 5 章 扣子技能使用实践与典型案例 99 
5.1 扣子：最容易上手的打开方式.99 
5.1.1 初学者也能快速上手的技能开发平台.99  
5.1.2 扣子核心页面解析：功能入口与布局说明  102  
5.1.3 扣子技能商店：快速获取技能的渠道 112  
5.2 基础流程：从 0 到 1 构建技能全流程  123 
5.2.1 技能创建的灵感来源 123  
5.2.2 扣子技能提示词设计 124  
5.2.3 扣子技能开发页面结构与运行流程解析 .128  
5.2.4 技能调用  134  
5.2.5 将技能上架至技能商店 .135  
5.3 学习场景：打造“小学文言文全能学习助手”技能.142 
5.3.1 基础版：零代码搭建小学文言文全能学习助手.142  
5.3.2 进阶版：小学文言文一站式“学、练、备”助手 148  
5.3.3 扩展场景：功能复用与场景延伸 156  
5.4 办公场景：从重复事务到智能协同 156 
5.4.1 认知基础：外部技能复用的核心价值与底层逻辑 157  
5.4.2 基础版：外部技能的跨平台加载与适配 .157  
5.4.3 进阶版：从单一周报生成到多场景汇报文档处理 159  
5.4.4 进阶版：迭代后技能的验证 .162  
5.4.5 深度解析：扣子技能标准文件结构与运行逻辑.164  
5.4.6 能力拓展：扣子编程内置技能与外部生态的联动应用  167  
5.5 自媒体创作场景：儿童睡前故事技能.169 
5.5.1 基础版：对话式创建儿童睡前故事技能 .169  
5.5.2 进阶版：有声故事与儿童绘本.175  
5.6 生活服务场景：AI 赋能长期目标管理  180 
5.6.1 核心认知：长期计划与技能的定位与协同  180  
5.6.2 长期计划在自我管理中的设计思路与适用场景.182  
5.6.3 实操演示：长期计划 182  
第 6 章 OpenClaw 快速实践指南 190 
6.1 OpenClaw 是什么 190 
6.1.1 基本介绍  190  
6.1.2 工作原理  190 
6.1.3 核心特点  191  
6.1.4 记忆系统  191  
6.1.5 Agent 工作区核心文件 192  
6.1.6 定时任务与心跳机制 195  
6.2 选择适合你的部署方式.196 
6.2.1 本地部署  196  
6.2.2 私有服务器部署 197  
6.2.3 基于第三方平台一键部署  197  
6.2.4 公有云部署 .197  
6.3 基于扣子一键极简部署.197 
6.3.1 创建并部署 .197  
6.3.2 接入飞书  199  
6.4 基于公有云部署，搭建一个 7×24 小时运行的 AI 智能助理  210 
6.4.1 选购服务器 .210  
6.4.2 配置模型  213  
6.4.3 配置通道  214  
6.5 OpenClaw 技能的安装、使用和删除 216 
6.5.1 技能分类与安装方式 216  
6.5.2 通过与飞书对话进行安装与管理 216  
6.5.3 通过可视化页面以对话的方式进行安装与管理.219  
6.6 多场景实战案例 220 
6.6.1 想法与灵感记录 221  
6.6.2 日程管理  222  
6.6.3 定时任务自动化 224  
6.6.4 个人网站生成.227  
6.6.5 股票分析系统.229  
6.6.6 内容生产流水线 233  
6.7 多 Agent 协同：基于飞书机器人构建高效 AI 团队 .237 
6.7.1 角色定位  237  
6.7.2 配置主飞书道通，完成主 Agent 接入  238  
6.7.3 配置其他角色飞书通道 .239  
6.7.4 常见问题与说明 262  
第 7 章 技能核心价值、风险防范与未来 .264 
7.1 技能核心价值再认识 264
7.1.1 从模型能力单元到可复用能力单元.264  
7.1.2 个人与组织生产力的提升  265  
7.1.3 技能在 Agent 体系中的定位 265  
7.2 成熟使用技能需要理解的边界与约束.266 
7.2.1 技能并非万能解法.266  
7.2.2 错误组合的后果 267  
7.2.3 数据与隐私问题 268  
7.3 从掌握技能到构建自己的能力体系 268 
7.3.1 技能不是终点，而是起点  268  
7.3.2 建立适合自己的技能的赋能路径 269  
7.3.3 面向未来的实践建议与行动路径 269  
7.4 AI 时代的能力重塑与未来机遇 .270

这两年，我接触了大量使用 AI 的人，也接触了大量“想用但用不好 AI”的 人。一个很明显的现象是：大家都知道 AI 很强，但真正能让 AI 持续发挥价值的人并不多。问题不在于模型，而在于多数人还停留在“零散使用工具”的阶段，没有建立稳定的能力体系。 
这也是我一直在讲的一个核心观点：AI 时代真正的分水岭，不是使用 AI，而是把 AI 能力沉淀下来，变成可以复用的系统能力。从这个角度来看，本书的切入点——技能（Skills），是非常关键的。 
本书围绕“技能”这一核心，从概念、结构到实践路径，进行了相对完整的梳理。首先，帮助读者理解技能为什么会成为 AI Agent 时代的重要基础；然后，通过对具体结构和机制的拆解，让读者深入了解技能的工作过程；最后，将重点放在实践方面，包括如何设计技能、如何组合技能，以及如何在不同平台中应用技能。同时，结合 OpenClaw ，把技能从“写出来”推进到“跑起来”，这一点是非常重要的。 
从内容组织上看，本书有一个很明显的特点：对能力的关注重于工具。与 AI相关的内容容易陷入工具导向，今天讲这个平台，明天讲那个模型，但读者学完之后，很难融会贯通。而本书讲解如何把零散的能力变成结构化的“技能单元”，再进一步将它们组合成一个可以持续演化的能力体系。从长期来看，这比掌握某种具体工具更重要。 
在对“落地”的处理上，无论是扣子平台的案例，还是 OpenClaw 的实践，本书本质上都在回答一个问题：AI 不仅要“会说”，还要“能做”，而且是持续、自动地做。这正是很多企业和个人在当前阶段最缺乏的能力。 
从行业角度来看，我们正在从“AI 工具时代”走向“AI Agent 时代”。在这个过程中，一定要形成将能力进行组织和调度的结构，而“技能”很可能就是这个关键抽象。本书对技能进行了系统梳理，并结合实际案例进行了拆解，旨在推动 AI从“演示能力”走向“生产力工具”，具有重要的现实意义。 
最后，给读者一个建议：不要把本书当作一本“看完就结束”的书，而是当作一个起点，边看边做，边用边改，逐步构建属于自己的技能库。AI 时代最大的红利，不是某种工具，而是一套可以持续复用和放大的能力系统。 
当越来越多的人仍在研究如何使用 AI 时，请开始构建你的 AI 能力，逐渐扩大自己的优势。 

易洋 

前言
近年来，人工智能正以前所未有的速度发展，应用形态也从早期以对话为核心的大模型，逐步演进为能够执行任务的 Agent 体系。相比传统 AI，Agent 不仅能理解问题，还可以调用工具、执行多步骤任务，并持续与外部系统交互，从而真正参与实际工作。在这个演进过程中，技能（Skills）作为核心能力单元被提出。通过模块化和标准化封装复杂任务，技能使 Agent 的能力能够被复用、组合和持续拓展，从而推动 Agent 实现从“能够回答问题”向“能够完成工作”的转变。与此同时，一些开源项目推动了这一生态的发展，其中 OpenClaw 作为备受关注的开源 Agent平台，为构建、管理和运行 Agent 提供了较为完整的能力，包括技能调用、状态记忆、工具集成和多渠道接入，使 Agent 不仅能够理解和生成语言，还能够持续执行任务并与外部系统交互。 
为什么写本书  
虽然大语言模型和 Agent 技术在学术界与产业界中获得了广泛关注，但在实际应用中，许多实践者仍然困惑于如何系统理解技能的设计原理、构建可复用能力模块，以及如何将这些能力组合成可落地的 Agent 应用。现有资料往往分散在开发文档、社区讨论或实验性示例中，缺乏从基础概念、架构原理到实际落地操作的实用性指南。 
与此同时，Agent 生态的实践也在不断深化，开源 Agent 平台 OpenClaw 能够提供技能模块、状态记忆、工具集成与多渠道接入等能力的运行环境，使 Agent 不仅能够回答问题，还能持续执行任务、调用工具并与外部系统交互，因此在短时间内受到广泛关注。然而，由于部署与集成过程较为复杂、实践门槛较高，许多用户在实际尝试时仍然面临一定困难。
本书正是在这样的背景下撰写的。通过对技能的概念、架构设计、开发方法和典型案例进行系统讲解，并辅以图解与实践演示，帮助读者建立完整的技能开发与应用认知。同时，本书提供了 OpenClaw 平台的实践指南，帮助读者逐步完成部署与应用，从而将 Agent 能力真正运用到实际场景中。 
本书主要内容  
本书共包括 7 章，围绕构建可复用的能力模块和让 Agent 系统真正执行工作这一主题展开，按照“认知理解—技能构建—实践应用—平台集成—能力体系总结”的逻辑，帮助读者逐步掌握。 
开篇介绍技能在当前技术体系中的起源与基本理念，使读者理解技能不仅是解决单个问题的方法，更是一种可以被复用和积累的结构化能力。 
随后解析技能的基本构成、组织方式与运行机制，使读者能够从整体上理解技能如何被 Agent 系统加载、调用与执行。 
在此基础上，本书引导读者快速上手现有技能的使用、组合与协同，并结合典型任务示例展示如何利用这些能力模块高效解决实际问题。 
进阶部分重点讲述技能从设计、开发到迭代优化的具体方法，使读者不再局限于使用现成模块，而能够构建满足自身需求的能力体系。 
为了增强实践性，本书还基于扣子这一低代码开发平台，通过典型应用场景展示技能在学习辅助、日常办公、自媒体创作与生活管理等领域的应用方式。 
进一步地，本书引入开源 Agent 平台 OpenClaw 的实践演示，展示如何通过平台部署、任务自动化以及多 Agent 协同等方式，使模块化能力不仅能够在对话中调用，还能够在运行环境中持续执行任务并与外部系统协同工作。 
最后，本书从更宏观的角度总结技能体系的核心价值、应用边界与发展趋势，并提出构建个人或组织能力体系的实践建议，帮助读者在理解相关方法之后持续探索与应用。 
致谢  
本书的完成离不开大家的支持与帮助，在此谨致以诚挚的感谢。 
感谢开源社区，特别是 OpenClaw 项目及其开发者在 Agent 技术实践方面所进行的持续探索，为本书的相关案例提供了重要参考。 
感谢电子工业出版社宋亚东先生及编辑团队对本书的重视与支持，并在出版过程中给予的专业指导与细致工作。 
最后，感谢家人在写作期间给予的理解与支持，使我们能够专注于本书的整理与写作。 
由于作者水平有限，书中难免存在疏漏和不足之处，敬请广大读者批评指正。 
顾晓 唐品薇  
2026 年 3 月

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图解Agent Skills：从零构建AI技能库与多场景实战