从一个想法到可复用的 Skill — 完整流程、案例与最佳实践
Skill 就是给 WorkBuddy 装的一本「岗位操作手册」。平时你用聊天让 AI 做事，相当于每次口头吩咐；Skill 是把这套吩咐写成标准流程，以后遇到同类事，AI 自动按手册来，不用你再讲一遍。
它解决的是「重复劳动」——同一套步骤你做了第 3 次，就该把它固化成 Skill。
| 维度 | 聊天 | Skill |
|---|---|---|
| 复用性 | 一次性 | 永久可复用 |
| 每次要做的事 | 把要求写清楚 | 说句人话就行 |
| 输出稳定性 | 随口变 | 按模板稳定 |
| 适用场景 | 临时、独特任务 | 重复出现的同类任务 |
下面这个案例贯穿 6 个步骤，你可以照抄。
用户：「帮我把这份会议记录整理成不超过 200 字的摘要，提取最多 5 条待办，存到 summary.md」
WorkBuddy 输出摘要 + 待办 → 你确认「这次结果满意」。
✅ 该做：每周例会都重复这套操作（≥3 次）
❌ 反例：老板临时让你翻译一份合同 → 一次性，别固化
「把这份纪要整理成摘要和待办」→ 命中 ✅
「把这段英文翻译成中文」→ 不命中 ✅（description 已排除翻译）
| 方式 | 操作 | 适用与耗时 |
|---|---|---|
| 对话自然语言 | 「帮我创建 Skill：会议纪要整理」 | 简单流程，≈ 1 分钟 |
| @skill:skill-creator 向导 | 输入 @skill:skill-creator 按引导填 | 中等复杂度，≈ 3 分钟 |
| 手动建目录 | 手写 SKILL.md + references + scripts | 需脚本与引用，≈ 5–10 分钟 |
下面用腾讯会议 Skill（目录名 tencent-meeting-skill）作为生产级范例，把「每个文件分别负责什么」一次讲清。
每个文件一种角色定位，避免职责混在一起。
name（唯一标识）+ description（触发词 + 场景）；正文含角色定义、触发条件、执行步骤、输出格式。例如 description："当用户需要预约或管理腾讯会议、查看参会人员、查询会议录制或转写内容、获取智能纪要时使用；当用户访问录制相关内容出现无权限错误时，自动发起录制权限申请流程。" —— 让 AI 精准判断「什么情况下该调用」，而不是随便一句话就触发。get_os_name() 探测操作系统、JSON 校验等基础能力。scripts/ 是 AI 执行的代码，references/ 是 AI 阅读的知识，assets/ 是 AI 引用的资源。
流水线 任务拆成原子步骤，一步一验证。如「查会议号 123456789 的录制」 → get_meeting_by_code（9 位会议号转 meeting_id）→ get_records_list（查录制列表）→ get_record_addresses（取下载地址）。SKILL.md 明确写：「先通过 get_meeting_by_code 查询 meeting_id，再调用目标工具」。
环境适配 utils.py 的 get_os_name() 自动探测 macOS / Windows / Linux，通过 _client_info 参数传给 API，确保返回结果跟用户环境匹配。
安全性 ① 前置校验 — 修改或取消会议前，必须向用户确认；② 后置脱敏 — 报错时 AI 不直接抛原始错误，先查 error_dictionary.md 按规范告知（如「鉴权失败，请重新配置 Token」）。
自进化（雏形） API 返回 401 鉴权失败 → AI 自动查阅 error_dictionary.md → 字典给出修复建议 → AI 告知用户「请重新配置 Token」 → 用户配置好后再次执行成功。即「遇到错误 → 诊断 → 给出方案」的闭环。
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