上个月发了 Skill #3（AI 回归测试）后，后台收到不少类似的问题：
"提示词写得挺好，但放我项目里怎么改？"
"一个 Skill 好几个文件，有没有标准结构？"
"团队里怎么交接？新人拿到手直接能跑吗？"
最典型的是读者小Y：他照着网上的提示词把登录流程跑通了，结果一换测试环境，提示词里写死的 URL 和账号全废了，又回来问我怎么迁移。
这些问题其实指向同一件事：把「一段好用的提示词」升级成「一个可交接、可复用、可迭代的工程资产」。
今天这篇文章，我把过去几个月封装十几个 Skill 的经验，整理成一个通用方法论。文末会给你一个空白模板，套到任何项目里都能用。
一、先定义：什么是「给项目用的」Skill？
不是会写提示词就叫 Skill。
我自己把 Skill 分三级：
prompt.md | |||
只有 L3 才算「给项目用的 Skill」。 这篇文章讲的就是怎么把 L1/L2 升级到 L3。
二、L3 Skill 的四个判定标准
在你动手封装之前，先用这四条卡一下：
① 有明确的输入输出
不是「帮我测一下」这种模糊目标，而是：
输入：Bug 描述 + 复现账号 Cookie + 期望行为 输出：回归结论文本 + 是否通过
输入输出定死了，Skill 才不会「看心情发挥」。
② 配置和逻辑分离
URL、账号、选择器、模型参数，全部抽到 config.py 或 config.yaml。同一套 Skill，A 项目改三行配置就能跑，B 项目改另外三行也能跑。
③ 自带「调用说明书」
不是只给人看，而是给 AI Agent 看。我习惯写一个 skill.yaml，里面写清楚：
这个 Skill 解决什么问题 需要什么参数 执行步骤是什么 每一步调用哪个脚本
这样无论是 Trae、Claude Code 还是你自己写的 Agent，都能直接读这个说明书来调用。
④ 有最小可运行示例
新人第一次用，不应该先读完整文档。给他一个 examples/ 目录，里面是一个能直接跑的最小案例。跑通了，再回来看完整结构。
三、通用工程结构：五个文件定天下
我现在的 Skill 都用同一套骨架，不论功能是回归测试、代码审查还是配置生成：
skill_template/
├── README.md # 3 分钟跑通 + 复用指南
├── skill.yaml # AI Agent 调用说明书
├── prompt_template.md # 给 LLM 看的标准提示词
├── config.py # 项目相关配置（URL、账号、模型参数）
├── main.py # Skill 入口：读取输入 → 调 LLM → 输出结果
├── run.sh # 一键运行脚本
└── examples/# 最小可运行示例
└── demo_01/
├── input.json
└── expected_output.txt这五个核心文件的分工很明确：
skill.yaml | ||
prompt_template.md | ||
config.py | ||
main.py | ||
examples/ |
四、案例拆解：Skill #3 为什么能直接抄？
7 月 8 号那篇《AI 回归测试能自动关单吗？》里的 Skill #3，就是按上面这个骨架封装的。拆开来看：
skill.yaml 定义了调用契约：
yaml name:ai_regression_test
description:基于双账号Cookie复现Bug并验证修复
parameters:
bug_description:string
bug_user_cookie:string
fixed_user_cookie:string
steps:
-load_context
-reproduce_bug
-verify_fix
-generate_report
prompt_template.md 只解决一个问题：让 AI 写「增量断言代码」，而不是重写整个业务流程。里面有三条硬约束：
只编写本次 Bug 对应的断言与增量校验 基础操作复用已有 pages/下的方法测试函数最后调用 generate_result()输出标准化结论
config.py 把 SauceDemo 的 URL、选择器、账号都抽出来。换成你自己的项目，改这里就行。
main.py 负责把输入参数传给 LLM，拿到生成的测试代码后执行，再调用 generate_result() 输出结论。
examples/demo_01/ 直接演示「加购后购物车数量不刷新」这个 Bug。新人跑完这个例子，就明白整个 Skill 是怎么转起来的。
再放一个真实案例：给支付团队做的「接口契约校验」Skill
光说回归测试，你可能觉得离自己远。再放一个我给支付团队做的 Skill，场景完全不同。
他们每次改接口，前端经常在某个字段改名之后崩掉。我封装的 Skill，输入是「PR 的 diff + 涉及的接口文档」，输出是「哪些字段被改动、是否破坏前端契约、建议补哪些断言」。
第一版直接翻车了：我把整个 OpenAPI 文档（800 多行）全塞进提示词，想让模型「全局理解」。结果模型经常幻觉出不存在的字段，还顺手把不相关的端点也改了，误报率接近三成。
这就是前面「坑 1」活生生的例子。修法很简单——提示词里只留「不变的三条约束」，把本次 diff 涉及的那一个端点的 schema 作为参数单独注入。提示词从 800 行缩到 40 行，误报率直接掉到个位数。
这个案例想说明一件事：L3 Skill 的威力不在提示词多长，而在「配置和逻辑分离」做得干不干净。 同一个骨架，换支付、换回归、换代码审查，都能直接套。
这就是 L3 Skill 的妙处：结构通用，例子具体，改配置就能迁移。
五、三步封装法：从提示词到工程包
不管你的 Skill 是解决什么问题，都可以按下面三步走。
第一步：把「一次成功」固化成 SOP
先别想着封装。先手动把这件事成功做一次，然后记录下来：
我输入了什么？ 我对 AI 说了什么？ AI 返回了什么？ 我改了哪几行代码让它跑通？ 最终输出格式长什么样？
这一步产出的是 prompt_template.md 的初稿。
第二步：把「可变部分」抽到 config
问自己：如果换到另一个项目，哪些东西一定会变？
系统 URL 测试账号 元素选择器 模型名称 / API Key 输出目录
全部放进 config.py。原则是：同一类 Skill，只改配置就能跑第二次。
第三步：补全「说明书 + 示例 + 入口」
写 skill.yaml，让 Agent 能自动调用写 README.md，让人类 3 分钟跑通准备 examples/，让新人有地方下手写 main.py/run.sh，把调用路径锁死
做完这三步，用三句话自检一下你的 Skill 是不是 L3：
新人拿到手，不看你，能照 README 3 分钟跑通吗？ 换个项目，只改 config.py就能复用吗？别人调它，拿到的是不是固定格式的标准化输出？
三条都答「是」，才算真正脱手。
六、两个常见坑
坑 1：提示词越写越长
很多人第一次封装 Skill，会把所有 edge case 都写进提示词。结果提示词 2000 字，模型反而抓不住重点。
正确做法：提示词只写「不变的约束」和「输出格式」。具体业务信息通过参数注入，不要硬编码在提示词里。
坑 2：没有标准化输出
AI 每次返回结论格式不一样，后续接自动化脚本就很痛苦。
正确做法：在 main.py 里固定输出函数。比如：
python defgenerate_result(is_pass: bool, bug_desc: str) -> str:
if is_pass:
returnf"回归结论：{bug_desc} 已修复，自动化用例执行通过。"
returnf"回归结论：{bug_desc} 未修复，自动化校验捕获异常。"
输出格式一旦标准化，Skill 才能被其他工具调用。
七、配套源码包：空白模板直接套
这篇文章的源码包是一个 AI Skill 工程模板，不是某个具体功能的 Skill。你把里面的占位符改掉，就能变成你们项目的专属 Skill。
skill_template_v1.0/
├── README.md # 5 步跑通 + 复用指南
├── skill.yaml # 通用 Skill 调用说明书模板
├── prompt_template.md # 通用提示词模板（含约束范式）
├── config.py # 配置模板（URL / 模型 / 输出路径）
├── main.py # 标准入口：读取输入 → 调 LLM → 输出结果
├── run.sh # 一键运行
└── examples/
└── demo_regression/# 一个可运行的最小示例
├── input.json
└── README.md拿到后建议先做一件事：把 examples/demo_regression/ 改成你自己项目的一个真实场景。 改完跑通，你就拥有了一个 L3 级别的项目 Skill。
八、写在最后
AI Skill 不是越复杂越好。好的 Skill 像一把螺丝刀：结构简单、边界清楚、拿到就能用。
今天这个方法论 + 模板，核心就一句话：把提示词工程化，而不是把工程提示词化。
