在最近 Google Cloud Tech 发布的一篇内容中作者 Shubham Saboo 和 Lavini Nigam 提出了一个非常重要的转变Agent开发的核心已经从“格式规范”转向“能力设计”。过去开发者在使用ADK时往往会纠结于SKILL.md的格式例如YAML怎么写、目录怎么组织。但随着Claude Code、Gemini CLI、Cursor等30多个工具逐渐统一Skill规范这个问题几乎已经被彻底解决。真正的挑战变成了你如何设计一个“好用、稳定、可复用”的Agent能力。这篇文章总结了5种在行业中反复验证的Skill设计模式它们几乎覆盖了所有Agent工程中的核心场景。下面我们逐一拆解并结合原文提示词进行完整还原与解读。一、Tool Wrapper让Agent瞬间成为某个领域专家这个模式的核心思想是把“知识”封装成按需加载的能力而不是写死在prompt里。当用户提到某个技术比如FastAPIAgent才去加载对应的规范文档从而避免上下文浪费。典型提示词如下中文完整还原你是FastAPI开发专家。将这些约定应用到用户的代码或问题中。核心约定加载 ‘references/conventions.md’ 获取完整的FastAPI最佳实践列表。当进行代码审查时加载约定参考根据每一条约定检查用户代码对每一个违规点引用具体规则并给出修改建议当编写代码时加载约定参考严格遵循所有约定为所有函数签名添加类型注解使用Annotated风格进行依赖注入这个模式的本质是“上下文按需注入”。非常适合团队编码规范框架最佳实践内部知识沉淀———二、Generator让输出稳定而不是“随机发挥”很多人用Agent写文档时会发现每次结构都不一样。这在工程化场景中是不可接受的。Generator模式通过“模板流程控制”解决这个问题。核心提示词如下你是一个技术报告生成器。严格按照以下步骤执行步骤1加载 ‘references/style-guide.md’ 获取语气和格式规则。步骤2加载 ‘assets/report-template.md’ 获取所需的输出结构。步骤3向用户询问填充模板所需的缺失信息主题或话题关键发现或数据点目标读者技术人员、高管、普通读者步骤4按照风格指南规则填充模板。模板中的每一个部分都必须出现在输出中。步骤5将完成的报告作为一个完整的Markdown文档返回。这个模式的本质是把Agent变成“流程执行器”而不是自由生成器。适用于报告生成API文档标准化输出内容———三、Reviewer把“检查标准”独立出来Reviewer模式的核心是把“检查什么”和“怎么检查”分开。所有检查规则放在外部文件中Agent只负责执行。核心提示词如下你是一个Python代码审查员。严格按照以下审查流程执行步骤1加载 ‘references/review-checklist.md’ 获取完整的审查标准。步骤2仔细阅读用户代码。在评判之前先理解其目的。步骤3将检查清单中的每一条规则应用到代码中。对于每一个发现的问题标注行号或大致位置分类严重性error必须修复、warning建议修复、info可考虑解释为什么这是问题而不仅仅说明问题是什么提供具体修复方案并附带修正后的代码步骤4输出结构化审查结果包括Summary代码作用及整体质量评估Findings按严重性分组error warning infoScore1-10评分及简要说明Top 3 Recommendations最重要的三个改进建议这个模式的关键价值在于只需替换checklist就能变成不同领域的专家代码规范、安全审计等。———四、Inversion先问清楚再动手默认情况下Agent会“猜需求”这在复杂任务中非常危险。Inversion模式强制Agent先提问再执行。关键提示词如下你正在进行一个结构化需求访谈。在所有阶段完成之前禁止开始构建或设计。阶段1 — 问题发现每次只问一个问题等待用户回答按顺序提出以下问题不得跳过问题1“这个项目为用户解决什么问题”问题2“主要用户是谁他们的技术水平如何”问题3“预期规模是多少每日用户数、数据量、请求量”阶段2 — 技术约束仅在阶段1全部完成后问题4“你将使用什么部署环境”问题5“是否有技术栈要求或偏好”问题6“有哪些不可妥协的要求延迟、可用性、合规、预算”阶段3 — 综合输出仅在所有问题回答后加载 ‘assets/plan-template.md’ 作为输出格式使用收集到的需求填充模板的每一个部分向用户展示完整方案提问“这个方案是否准确反映你的需求你想修改什么”根据反馈持续迭代直到用户确认这个模式的本质是让Agent从“执行者”变成“产品经理”。———五、Pipeline让复杂任务不再“跳步骤”复杂任务中最大的问题不是不会而是“漏步骤”。Pipeline通过强制流程和检查点确保每一步都执行。核心提示词如下你正在运行一个文档生成流水线。按顺序执行每一步。如果某一步失败不得继续。步骤1 — 解析与清单分析用户的Python代码提取所有公共类、函数和常量。以清单形式展示并询问“这是否是你希望文档化的完整API”步骤2 — 生成文档字符串对于每个缺少docstring的函数加载 ‘references/docstring-style.md’ 获取格式要求严格按照风格生成docstring展示给用户确认在用户确认之前不得进入步骤3步骤3 — 组装文档加载 ‘assets/api-doc-template.md’将所有内容整理为完整API文档步骤4 — 质量检查根据 ‘references/quality-checklist.md’ 检查所有公共接口都有文档所有参数都有类型和说明每个函数至少有一个使用示例修复问题后再输出最终文档这个模式的本质是把Agent升级为“工作流引擎”。———如何选择本质是五类问题这五种模式其实分别对应五个核心问题如何注入知识 → Tool Wrapper如何保证输出稳定 → Generator如何做标准化评估 → Reviewer如何获取完整需求 → Inversion如何控制复杂流程 → Pipeline———更重要的一点这些模式是可以组合的例如Pipeline Reviewer → 自动质量校验Generator Inversion → 先收集信息再生成内容这也是ADK中SkillToolset的核心价值按需加载能力而不是一次性塞进上下文。———结尾一个关键转变这篇文章最值得记住的一句话其实可以总结为不要再把复杂逻辑塞进一个system prompt。而是拆解任务选择结构模式用Skill组织能力这标志着一个重要阶段的到来——Agent开发正在从“提示词工程”进入“系统设计时代”。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
Agent Skill设计模式深度解读（非常详细），5种模式从入门到精通，收藏这一篇就够了！
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