https://github.com/onexstack/sre-skill-hub

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• URL: https://github.com/onexstack/sre-skill-hub
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# SRE SKILL Hub

SRE 团队SKILL仓库，报错各个场景下的高质量 SKILL。

## SKILL 介绍

先来介绍下 SKILL 的核心知识。

### 什么是 SKILL？

Skill 是一个开放标准的文件夹，包含一套告诉 AI 如何处理特定任务或工作流的指令。它是目前最强大的 AI 定制方式之一：教 AI 一次，永久受益——不再需要在每次对话中重新解释你的偏好、流程和领域知识。 Skill 解决的核心问题：

- AI 每次遇到相同任务，行为不稳定、结果不一致；

- 复杂流程需要反复编写相同代码，浪费时间和 token；

- 没有固定的输出格式，结果参差不齐；

### SKILL 目录结构

```bash

my_skill/

├── SKILL.md              # 必需：核心指令文件（入口）

├── scripts/              # 可选：可直接执行的脚本文件

│   └── process_data.py

│   └── validate.sh

├── references/           # 可选：大型参考文档，按需加载

│   └── api_docs.md

│   └── examples/

├── assets/               # 可选：模板文件、图片、字体等

│   └── template.docx

├── evals/                # 可选：测试用例（开发阶段使用）

│   └── evals.json

└── .skillignore          # 可选：打包时忽略的文件列表

```

各部分角色一览：

| 文件/目录 | 必需？ | 作用 | 加载时机 |

|:---:|:---:|:---|:---|

| SKILL.md | 是 | 核心指令，包含元数据和工作流 | 技能触发时立即加载 |

| scripts/ | 否 | 可执行脚本，用于确定性任务 | 按需执行，不占上下文 |

| references/ | 否 | 大型参考文档 | 按需读取 |

| assets/ | 否 | 静态资源（模板、图片等） | 按需读取或复制 |

| evals/ | 否 | 测试用例 | 仅开发阶段使用 |

| .skillignore | 否 | 打包排除规则（打包时使用） | 打包时使用 |

### 三级渐进式披露机制（Progressive Disclosure）

这是 Skill 最核心的工作原理，决定了它既节省上下文，又能承载复杂知识：

```

第一级：YAML Frontmatter（元数据头部）

  → 始终加载在 AI 的系统提示词中

  → 只包含 name 和 description

  → 作用：让 AI 知道"我有哪些技能、分别在什么时候用"

  → 类比：图书馆的目录卡片

第二级：SKILL.md 正文

  → 当 AI 判断当前任务与该 Skill 相关时，才加载完整正文

  → 包含具体执行步骤、示例、注意事项

  → 类比：从书架上取出那本书，深度阅读

第三级：scripts/ references/ assets/ 中的文件

  → 只在 Skill 执行过程中需要时才按需读取

  → 类比：书中引用的附录和参考资料

```

这个机制的三大优势：

| 优势     | 说明                                                                 |

|:---------:|:----------------------------------------------------------------------|

| 省上下文 | 大量 Skill 并存时，AI 只加载目录信息，不会撑爆上下文窗口 |

| 省推理成本 | 步骤清晰，AI 减少"想怎么做"的推理次数，降低 token 消耗 |

| 结果确定 | 固定步骤 + 可脚本化执行，输出稳定，关键细节不遗漏 |

### 什么任务最适合写成 Skill？三大使用场景

根据 Anthropic 官方总结，Skill 最适合以下三类场景：

#### 场景一：文档与资产创建（Document & Asset Creation）

**适合人群：** 运营、产品、设计、所有人

**核心特征：** 需要生成符合特定风格、规范或品牌标准的输出物

**典型案例：**

- 给产品制作宣传视频（Remotion Best Practice Skill）

- 生成高质量前端界面（frontend-design Skill）

- 按公司模板生成 Word/PPT/Excel 文档

- 制作符合设计规范的海报或社交媒体图文

**为什么用 Skill：** 你不熟悉该领域，无法指导 AI 达到专业标准。Skill 携带了该领域的最佳实践，让 AI 直接按专家标准执行。

##### 场景二：工作流自动化（Workflow Automation）

**适合人群：** 开发、技术管理者、任何有重复性工作的人

**核心特征：** 多步骤流程，期望每次输出结果一致

**典型案例：**

- 每次新增 API 后自动同步文档 + 兼容性检查 + 单元测试框架

- 代码提交前自动执行 Code Review 规范

- 按固定模板生成项目进展报告

为什么用 Skill：

- 重复动作脚本化 → 不遗漏任何步骤

- 不依赖 AI 每次"想起来"提醒 → 结果确定

- 将步骤固化到文件 → 减少 token 消耗，降低成本

### 场景三：MCP 能力增强（MCP Enhancement）

**适合人群：** 已经连接了 MCP 的开发者、技术团队

**核心特征：** 有了工具访问权限，但缺乏"怎么用好"的工作流知识

**典型案例：**

- 连接了 Linear MCP，但每次都要解释 Sprint 规划流程 → 写一个 Skill 固化这套流程

- 连接了 GitHub MCP，但代码审查没有标准 → 写一个 Skill 定义审查步骤

为什么用 Skill：

- MCP 解决"AI 能做什么"（工具访问）

- Skill 解决"AI 应该怎么做"（工作流知识）

- 两者结合，用户无需每次从头解释，AI 自动按最佳实践执行

### SKILL 完整格式

## 使用指南

### SKILL 开发流程

SKILL 开发流程如下：

```bash

写SKILL文档

    ↓

用测试用例运行（带技能 vs 不带技能）

    ↓

对比结果差异

    ↓

真人评估反馈（哪里不对？哪里缺失？）

    ↓

修改 SKILL.md / 脚本 / 模板

    ↓

重复，直到满意

    ↓

打包发布

```

使用时，可以直接执行以下命令生成一个 SKILL 模版，然后修改成自己的 SKILL:

```bash

$ cp -r skills/demo-skill skills/my-skill

```

## SKILL 编写规范

### SKILL 规范

- 命名规范：

    - 只允许字符：小写字母 a-z、数字 0-9、连字符 `-`。例如：`demo-skill`

    - SKILL 名字要和 SKILL 所在目录名保持一致；

    - 长度：建议 <= 64 字符（不超过 80 也可接受）

    - 语义要清晰：名字能回答“它做什么/输出什么”

### 写好 Description 的三个黄金原则

Description 是 Skill 的"触发器"，决定 AI 在什么时候调用它。

#### 原则一：同时说明"做什么"和"什么时候用"

```

# ❌ 太模糊

description: 帮助处理项目。

# ❌ 只说做什么，没有触发条件

description: 创建复杂的多页面文档系统。

# ✅ 好的示例

description: |

  分析 Figma 设计文件并生成开发交付文档。

  当用户上传 .fig 文件、说到"设计规范"、

  "组件文档"或"设计转代码"时使用。

```

#### 原则二：包含用户实际会说的话（触发词）

用户一般不会说专业术语，要预测他们的自然语言：

```

description: |

  管理 Linear 项目工作流，包括 Sprint 规划、任务创建和状态跟踪。

  当用户提到"冲刺"、"Linear 任务"、"项目计划"，

  或要求"创建工单"时触发。

```

#### 原则三：控制长度，不超过 1024 字符

Frontmatter 会被加载到系统提示词中，过长会占用上下文。2-4 句话即可，核心信息优先。

### 正文写作的四个技巧

1. 用第三人称描述步骤：`当被触发时，AI 需要先……` 而非 `你要……`，便于阅读和修改；

2. 步骤编号化：每步只做一件事，AI 不会跳过或混淆顺序；

3. 关键验证前置：把最重要的检查放在最前面，用 `## 重要` 或 `CRITICAL:` 标注；

4. 引用胜过嵌入：复杂文档放在 `references/` 中，主文件只写引用路径，保持 SKILL.md 在 5000 词以内。

### 五大进阶模式：让 Skill 处理复杂工作流

以下五种模式来自 Anthropic 官方总结的实践经验，适合需要处理更复杂场景的用户。

#### 模式一：顺序工作流编排

**适用：** 需要严格按顺序执行的多步流程

```markdown

## 工作流：新客户接入

### 第一步：创建账户

调用 MCP 工具：`create_customer`

参数：姓名、邮箱、公司名

### 第二步：设置支付方式

调用 MCP 工具：`setup_payment`

等待：支付方式验证完成

### 第三步：创建订阅

调用 MCP 工具：`create_subscription`

依赖参数：来自第一步的 customer_id

### 第四步：发送欢迎邮件

调用 MCP 工具：`send_email`

模板：welcome_email_template

```

**关键技巧：** 明确步骤依赖关系、在每步加验证、提供失败时的回滚指令。

### 模式二：跨 MCP 协调

**适用：** 工作流跨越多个外部服务

```markdown

## 设计转开发交付流程

### 阶段一：Figma 导出（Figma MCP）

1. 导出设计资产

2. 生成设计规范文档

3. 创建资产清单

### 阶段二：文件存储（Drive MCP）

1. 创建项目文件夹

2. 上传所有资产

3. 生成分享链接

### 阶段三：任务创建（Linear MCP）

1. 创建开发任务

2. 将资产链接附到任务

3. 分配给工程团队

### 阶段四：通知（Slack MCP）

1. 在 #engineering 频道发布交付摘要

2. 包含资产链接和任务引用

```

### 模式三：迭代优化循环

**适用：** 需要多轮优化才能达到质量标准的输出

```markdown

## 报告生成流程

### 初稿生成

1. 通过 MCP 获取数据

2. 生成第一版报告

3. 保存到临时文件

### 质量检查

1. 运行验证脚本：`scripts/check_report.py`

2. 检查项：缺失章节 / 格式不一致 / 数据错误

### 优化循环

1. 逐项修复检查出的问题

2. 重新生成受影响的章节

3. 再次验证

4. 重复直到通过质量标准

### 最终输出

1. 应用最终格式

2. 生成摘要

3. 保存正式版本

```

### 模式四：上下文感知的工具选择

**适用：** 同一个目标，根据文件类型或场景选择不同工具

```markdown

## 智能文件存储

### 决策树

1. 检查文件类型和大小

2. 选择最佳存储位置：

   - 大文件（>10MB）→ 云存储 MCP

   - 协作文档 → Notion/Google Docs MCP

   - 代码文件 → GitHub MCP

   - 临时文件 → 本地存储

### 执行存储

根据决策调用对应 MCP 工具，

并向用户说明选择该存储方式的原因。

```

### 模式五：领域专业知识内嵌

**适用：** 需要将复杂的合规规则、行业知识内嵌到工作流中

```markdown

## 支付处理合规流程

### 处理前（合规检查）

1. 获取交易详情（MCP）

2. 应用合规规则：

   - 检查制裁名单

   - 验证司法管辖权

   - 评估风险等级

3. 记录合规决策

### 执行处理

IF 合规通过：

  - 调用支付处理 MCP

  - 执行欺诈检测

  - 完成交易

ELSE：

  - 标记待人工审核

  - 创建合规案例

### 审计记录

- 记录所有合规检查过程

- 生成审计报告

```

## 参考文档

- [skills.sh](https://skills.sh)：当前最流行的开放 Skill 市场，含 Remotion（视频）、from-design（前端）等热门 Skill；