代理技能

Agent Skills 是一种简单、开放的格式，用于为代理赋予新的能力和专业知识。

技能是一组包含指令、脚本和资源的文件夹，代理可以发现并使用它们来更好地完成特定任务。一次编写，随处可用。

快速入门

• 文档 — 指南和教程
• 规范 — 格式详情
• 示例技能 — 了解可能的应用场景
• Discord — 加入讨论！

此仓库包含规范、文档和参考 SDK。更多示例技能列表请参见 这里。

关于我们

Agent Skills 是一种由 Anthropic 维护的开放格式，并向社区开放贡献。

许可证

本仓库中的代码采用 Apache 2.0 许可证。文档则采用 CC-BY-4.0 许可证。具体细节请参阅各个目录。

Agent Skills 快速上手指南

Agent Skills 是一种由 Anthropic 维护的开放格式，旨在通过包含指令、脚本和资源的文件夹，为 AI 智能体（Agents）赋予新的能力和专业知识。遵循“一次编写，随处使用”的原则。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Linux、macOS 或 Windows（需支持 Python 环境）。
• Python 版本：建议安装 Python 3.8 或更高版本。
• 前置依赖：
  • git：用于克隆示例技能仓库。
  • pip：Python 包管理工具。
• 网络环境：由于官方资源托管于 GitHub 和国际站点，国内开发者建议配置科学上网环境，或使用 GitHub 镜像加速服务以获取示例代码。

安装步骤

目前 Agent Skills 主要作为一种规范格式和参考 SDK 存在。您可以直接通过 pip 安装参考实现（如有发布），或直接克隆官方示例仓库开始使用。

1. 安装参考 SDK（如可用）

pip install agentskills

2. 获取示例技能库

官方提供了丰富的示例技能供参考和学习，建议克隆至本地：

git clone https://github.com/anthropics/skills.git

提示：如果克隆速度较慢，可使用国内镜像源加速：

git clone https://gitee.com/mirrors/anthropics-skills.git

(注：若上述镜像不可用，请配置 git proxy 后使用原始地址)

基本使用

Agent Skills 的核心在于让智能体“发现”并加载特定的技能文件夹。以下是最基础的使用逻辑示例。

1. 查看技能结构

进入克隆的示例仓库，观察技能的组织形式。每个技能通常是一个独立的文件夹，包含 instructions（指令）、scripts（脚本）等资源。

cd skills
ls
# 输出示例：code_interpreter, web_search, data_analysis 等

2. 在代码中加载技能

假设您正在构建一个基于 Python 的 Agent 应用，您可以按照以下方式引用技能路径。具体的加载逻辑取决于您使用的 Agent 框架，但核心是传递技能文件夹的路径。

import os
from agentskills import load_skill  # 假设的参考 SDK 接口

# 指定技能路径
skill_path = "./skills/code_interpreter"

# 加载技能
if os.path.exists(skill_path):
    agent_capabilities = load_skill(skill_path)
    print(f"成功加载技能：{agent_capabilities.name}")
    
    # 将 capabilities 注入到您的 Agent 运行时中
    # my_agent.add_capabilities(agent_capabilities)
else:
    print("未找到指定的技能文件夹")

3. 自定义技能

您可以创建自己的技能文件夹，结构如下：

my_custom_skill/
├── instructions.txt   # 定义智能体如何执行任务的自然语言指令
├── scripts/           # 存放可执行的辅助脚本
└── resources/         # 存放所需的数据文件或配置

编写好 instructions.txt 后，即可将其路径传递给支持 Agent Skills 格式的智能体，使其获得新能力。

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更多详细教程和规范说明，请访问 官方文档。