工具让 Agent 能做，知识让它知道，还差一样：会做——按专业的方法论做事。本篇讲知了的技能系统：把"写周报的规范""润色英文的流程"写成 markdown 文件，Agent 按需取用。代码对应
zhiliao/agent/skills.py和zhiliao/skills/目录。
一、先分清三个词：工具 / 知识 / 技能
这三个词经常被混着叫，但它们是三种完全不同的东西：
| 本质 | 存在形式 | 生效方式 | 例子 | |
|---|---|---|---|---|
| 工具 Tool | 能力（做动作） | Python 函数 | 注册表，模型调用 | 算数、读文件、搜索 |
| 知识 Knowledge | 事实（是什么） | 文档 | RAG 检索后注入 | 公司报销流程 |
| 技能 Skill | 方法论（怎么做才专业） | markdown 说明 | 按需加载进提示词 | 周报模板、润色流程 |
一个例子串起来：用户说"帮我写本周周报"——
- 技能 weekly_report 告诉它周报的结构和写作守则（怎么做）
- 工具 todo 帮它列出本周待办当素材（做什么）
- 知识 库里可能存着"团队的 OKR 进展"（背景事实）
三者协同，产出的周报才既规范又贴合实际。
二、技能 = 一个 markdown 文件
skills/weekly_report.md 的完整样子：
---
name: weekly_report
description: 按团队规范撰写工作周报
trigger: 用户要求写周报、本周总结、工作汇报时
---
# 周报技能
## 第一步：收集素材
- 用 todo 工具的 list 动作查看未完成事项，作为"下周计划"的素材。
## 第二步：按模板组织
（周报的结构模板……）
## 写作守则
- 用动词开头，量化结果（"完成3个接口联调" 优于 "做了开发"）
- 不写"努力、加油"之类的主观形容
头部 --- ... --- 叫 frontmatter（元数据）：name 是模型点名用的，description 和 trigger 是给模型判断"该不该用我"的依据。正文就是写给模型看的操作手册。
为什么是 markdown 而不是代码？ 因为"教模型做事"最好的语言就是自然语言+结构。改技能不用改一行 Python，把文件放进 skills/ 目录、重启程序即生效（想做"改完即生效"的自动重载？留作本篇作业之外的挑战）——这就是"可插拔"。
三、按需加载：技能系统最关键的设计
为什么不把所有技能全文一次性塞进系统提示？两个原因：
- 省 token：每个技能几千字，10 个技能常驻 = 每轮对话白烧几万 token
- 保专注：指令越多模型越容易跑偏。写周报时，"英文润色规则"是纯干扰
知了的方案是目录 + 点单两段式：
第一段：目录常驻。 系统提示里只有每个技能的一行简介（skills.catalog()）：
【可用技能目录】
- weekly_report：按团队规范撰写工作周报（适用：用户要求写周报、本周总结时）
- english_polish：英文写作润色（适用：用户发来英文段落要求润色时）
第二段：模型判断任务匹配某个技能时，主动调用 use_skill 工具取全文，取回的内容和"工具结果"一样进入对话，模型按它执行。
这个"先看目录、再点单"的模式，就是你正在用来读这篇教程的环境（ZCode）里技能系统的同款机制——技能江湖几乎都收敛到了这个设计。
四、实现不足百行
agent/skills.py 的骨架：
class SkillBook:
def _load(self):
for f in sorted(self.skills_dir.glob("*.md")):
meta, body = self._parse_frontmatter(f.read_text(...))
self.skills[meta["name"]] = {
"description": meta.get("description", ""),
"trigger": meta.get("trigger", ""),
"content": body.strip(), ...}
def catalog(self): # 常驻目录：每技能一行
return "\n".join(f"- {s['name']}：{s['description']}（适用：{s['trigger']}）" ...)
def get_skill(self, name): # 点单：返回全文；名字不对返回可用列表
...
frontmatter 解析用 15 行正则手写，不引第三方库。两个容错细节：README.md 不当技能扫描；get_skill 查无此技能时返回"可用技能列表"，模型能自我纠正而不是卡死。
五、写一个好技能的三个特征
对照 zhiliao/skills/README.md 里的完整指南：
1. 触发条件明确。 trigger 是模型选择技能的唯一依据，要写场景不写抽象词。"用户发来英文段落并要求润色时" ✔，"提升文字质量" ✘。
2. 步骤可执行。 像给新同事的操作手册：第一步做什么、用什么工具、什么顺序。写"提高周报质量"是废话，写"先调 todo 的 list 动作收集素材"是步骤。
3. 有模板。 给出输出格式的骨架，模型照着填，产出稳定性立刻上一个台阶。
再送一条实战经验：技能里可以指挥模型用工具（如周报技能里"调 todo 的 list"）。技能 × 工具的组合拳，才是 Agent 能力的乘法。
六、举一反三：值得写成技能的东西
翻翻你的收藏夹和团队 wiki，这些素材都值得技能化：
- 个人：邮件回复规范、简历定制流程、读书笔记模板、健身计划制定
- 团队：代码评审 checklist、发布流程、客服话术、需求文档模板
- 垂直：小红书文案公式、周报/日报规范、面试复盘模板
你的核心竞争力里，凡是"有一套固定方法"的部分，都可以变成技能文件。
本篇作业
- 给知了写一个属于你自己的技能（建议从"邮件回复"或"读书笔记"入手），重启后用匹配的任务实测它是否触发。
- 故意把
trigger写得很模糊，观察技能命中率的下降——理解描述质量的价值。 - 思考：如果把技能全文改成"默认全塞进系统提示"，什么时候会先出问题？（提示：技能数量 vs 上下文预算）
下一篇预告：《08 · Web 界面与产品化》——命令行留不住朋友。用 FastAPI 给知了穿上网页外衣，顺便讨论产品化的第一课：让用户看见 Agent 在干什么。