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- Add Gemini, Seedream (Volcengine Ark), Qwen (DashScope), MiniMax providers to image-generation skill with universal sequential fallback: OpenAI → Gemini → Seedream → Qwen → MiniMax → LinkAI - Each provider filters unsupported size tiers to valid values (e.g. Seedream 1K→2K, Qwen 3K→2K, Gemini 3K→2K) - Pinned model only tries its native provider; auto-routing uses each provider's default model - Support skill-namespaced config (config.skill.image-generation.model → SKILL_IMAGE_GENERATION_MODEL env var) - Add image lightbox (click-to-enlarge) in web console - Add docs for built-in skills (skill-creator, knowledge-wiki, image-generation) under docs/skills/
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title: skill-creator - 技能创建
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description: 创建、安装、更新技能，规范 SKILL.md 写法与目录结构
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`skill-creator` 是一个「元技能」，专门用来帮助 Agent 创建、安装和更新其他技能，确保所有技能的 `SKILL.md` 写法和目录结构保持一致。
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## 什么时候会触发
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- 用户想从 URL 或远程仓库安装一个技能
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- 用户想从头创建一个全新的技能
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- 需要升级或重构已有技能
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## 技能是什么
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简单来说，技能就是一份「可复用的说明书」加上可选的脚本和资源。它给 Agent 注入了某个领域的专业知识，让 Agent 在遇到对应任务时能像专家一样处理。
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一个技能通常包含以下内容：
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1. **专项工作流** — 某类任务的完整步骤
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2. **工具用法** — 怎么调某种 API 或处理某种文件
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3. **领域知识** — 团队约定、业务规则、数据结构之类
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4. **附带资源** — 脚本、参考文档、模板等
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<Note>
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**核心原则：能省则省**。只写 Agent 自己想不到的内容，每加一行都要问自己：值不值得占这些 token？
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</Note>
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## 目录结构
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```
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skill-name/
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├── SKILL.md # 必需：技能定义
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│ ├── YAML frontmatter（必填 name / description）
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│ └── Markdown 正文（说明 + 示例）
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└── 可选资源
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├── scripts/ # 可执行脚本（Python / Bash 等）
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├── references/ # 内容较多的参考文档，Agent 按需读取
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└── assets/ # 模板、图标等，会直接用在输出里
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```
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## SKILL.md 规范定义
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SKILL.md 文件头部的 `frontmatter` 字段：
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| 字段 | 说明 |
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| `name` | 技能名，小写加中划线，必须和目录名一致 |
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| `description` | **最关键的字段**。写清楚「这个技能干什么」和「什么情况下该用它」，Agent 看到这段来决定要不要调它。注意：所有触发相关的描述都放在这里，不要写到正文里 |
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| `metadata.cowagent.requires.bins` | 系统里必须装了哪些命令行工具 |
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| `metadata.cowagent.requires.env` | 需要哪些环境变量（全部满足才行） |
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| `metadata.cowagent.requires.anyEnv` | 多个 API Key 满足一个就行 |
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| `metadata.cowagent.requires.anyBins` | 多个工具满足一个就行 |
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| `metadata.cowagent.always` | 设为 `true` 会始终加载，不检查依赖 |
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| `metadata.cowagent.emoji` | 展示用的 emoji（可选） |
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| `metadata.cowagent.os` | 限定系统，如 `["darwin", "linux"]` |
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<Note>
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`category` 字段不需要手写，系统会自动设成 `skill`。
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</Note>
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声明 API Key 依赖有两种写法：
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```yaml
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metadata:
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cowagent:
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requires:
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env: ["MYAPI_KEY"] # 必须有
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```
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```yaml
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metadata:
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cowagent:
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requires:
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anyEnv: ["OPENAI_API_KEY", "LINKAI_API_KEY"] # 有一个就行
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```
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**技能会自动按依赖启禁用**：环境变量齐了就自动启用，缺了就自动禁用，不需要手动 `/skill enable`。
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## 资源目录怎么用
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| 目录 | 放什么 | 不要放 |
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| `scripts/` | 需要反复执行的代码，或需要确定性结果的脚本 | 纯演示用的代码片段 |
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| `references/` | **超过 500 行**、SKILL.md 实在塞不下的大文档（比如完整的数据库 Schema） | 普通 API 文档、示例、教程 |
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| `assets/` | 会出现在最终产物里的文件（模板、图标、样板代码等） | 说明性文档 |
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<Warning>
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**原则上所有内容都写在 `SKILL.md` 里**，只有确实放不下才拆到资源目录。
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不要给技能加 `README.md`、`CHANGELOG.md`、`INSTALLATION_GUIDE.md` 之类的文件——全部放进 `SKILL.md`。资源目录里只放真正要跑的脚本或真正要用的素材。
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</Warning>
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## 安装外部技能
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安装后最终落在 `<workspace>/skills/<name>/` 目录。
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| 来源 | 怎么装 |
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| URL（单文件） | curl / web_fetch 直接拉 |
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| URL（zip 包） | 下载解压 |
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| 本地 SKILL.md | 直接读 |
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| 本地 zip 包 | 解压 |
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安装步骤：
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1. 找到 `SKILL.md`（可能在包的根目录或某个子目录里）
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2. 从 frontmatter 里读出 `name`
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3. 把**整个技能目录**（包括 `SKILL.md`、`scripts/`、`assets/` 等）复制到 `<workspace>/skills/<name>/`
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4. 如果包里有 `INSTALL.md` 之类的安装脚本，照着跑一遍，但最终结果仍然要落在 `<workspace>/skills/<name>/` 下
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## 从头创建技能
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推荐按这个顺序来：
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1. **搞清楚需求** — 让用户举几个具体的使用场景，一次别问太多
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2. **想好结构** — 这个技能需要脚本吗？需要参考文档吗？需要模板素材吗？
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3. **生成骨架** — 用初始化脚本：
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```bash
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scripts/init_skill.py <skill-name> --path <workspace>/skills [--resources scripts,references,assets] [--examples]
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```
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4. **填充内容** — 写好 SKILL.md、补上脚本和资源。脚本写完一定要实际跑一遍
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5. **格式校验**（可选）：
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```bash
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scripts/quick_validate.py <workspace>/skills/<skill-name>
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```
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6. **迭代完善** — 实际用起来之后根据反馈持续改进
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## 命名规则
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- 只用小写字母、数字和中划线。用户给的名字需要做标准化处理，比如 `Plan Mode` → `plan-mode`
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- 长度别超过 64 个字符
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- 尽量短、用动词开头、一看就知道干什么
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- 必要时用工具名做前缀，比如 `gh-address-comments`、`linear-address-issue`
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- 目录名和 `name` 字段必须完全一致
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## 三级加载机制
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技能不会一次性全部塞进上下文，而是分三级按需加载：
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1. **元信息**（`name` + `description`）— 常驻上下文，约 100 词。Agent 靠它判断「要不要用这个技能」
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2. **SKILL.md 正文** — 确定要用了才加载，建议控制在 500 行以内
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3. **资源文件** — Agent 需要的时候再读
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如果一个技能涉及多个变体（比如多云厂商部署），建议这样组织：
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cloud-deploy/
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├── SKILL.md # 主流程和厂商选择逻辑
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└── references/
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├── aws.md
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├── gcp.md
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└── azure.md
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用户选了 AWS，Agent 只需要读 `aws.md`，不用把三家的文档全加载进来。
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## 常见设计模式
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**步骤式**：按编号列出操作步骤和对应脚本。
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1. 分析表单结构（运行 analyze_form.py）
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2. 生成字段映射（编辑 fields.json）
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3. 自动填充表单（运行 fill_form.py）
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**分支式**：根据用户意图走不同流程。
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1. 判断操作类型：
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**新建内容？** → 走「创建流程」
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**编辑已有内容？** → 走「编辑流程」
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**模板式**：输出格式有严格要求时，在 SKILL.md 里直接给一个样板，让 Agent 照着写。
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