Copilot Skills使用指南

前言

随着AI编程助手的广泛应用，开发者面临着一个新的挑战：如何让AI掌握特定领域的专业知识和复杂工作流程？传统的自定义指令虽然能够定义编码规范，但对于需要执行脚本、引用文档、处理多步骤任务等复杂场景，往往力不从心。

Copilot Skills（Agent Skills）正是为了解决这一问题而诞生的开放标准。它不仅仅是简单的文本指令，而是一个完整的技能包，可以包含详细的操作指南、可执行脚本、参考文档、模板文件等多种资源。更重要的是，Skills采用渐进式披露机制，只在需要时加载相关内容，确保高效使用上下文。

与Copilot Instructions注重编码规范不同，Skills专注于赋予AI新的专业能力，让它能够胜任Web应用测试、数据分析、文档生成、CI/CD调试等各种领域特定任务。本文将深入介绍Copilot Skills的功能特性、使用方法、应用场景和最佳实践。

Copilot Skills是什么

Copilot Skills（也称为Agent Skills）是一种开放标准的技能定义格式，它允许开发者通过包含指令、脚本和资源的文件夹来扩展AI代理的专业能力。每个技能就是一个独立的目录，其中必须包含一个SKILL.md文件来定义技能的元数据和使用指南。

简单来说，Copilot Skills就是给AI助手创建"专业技能包"，让它能够按照你定义的流程和标准完成特定领域的复杂任务。

核心特点

开放标准：基于 agentskills.io 开放标准，可跨多个AI工具使用
完整能力包：不仅包含指令，还可以包含脚本、文档、模板等资源
渐进式披露：采用三级加载机制，高效管理上下文使用
自动激活：根据任务描述自动匹配和加载相关技能
跨平台兼容：支持Copilot、Claude Code、Cursor等多个平台
可移植性强：技能可以轻松分享和复用
版本控制友好：技能目录可纳入Git管理

关键概念

概念	说明
`SKILL.md`	每个技能必需的核心文件，包含元数据和详细指令
渐进式披露	分三级加载：元数据→指令→资源文件
项目技能	存储在项目的`.github/skills/`目录
个人技能	存储在用户目录的`~/.copilot/skills/`
技能发现	`AI`通过`name`和`description`判断是否加载技能
技能激活	当任务匹配时，`AI`加载完整的`SKILL.md`内容
资源访问	按需加载技能目录中的脚本、文档等文件

与Instructions和Prompts的对比

理解三种自定义功能的差异，有助于选择合适的工具：

特性	Instructions	Prompts	Skills
主要用途	定义编码规范和准则	创建可复用的任务提示	赋予专业领域能力
触发方式	自动应用到所有对话	按需手动调用	根据任务自动激活
文件扩展名	`.instructions.md`	`.prompt.md`	`SKILL.md`
可包含内容	仅文本指令	文本指令和参数	指令、脚本、文档、资源
标准化程度	`VS Code`特定	`VS Code`特定	开放标准（跨平台）
跨平台兼容	仅`VS Code`和`GitHub.com`	仅`VS Code`	多平台（`VS Code`、`CLI`、编码代理）
上下文管理	始终加载	单次调用	渐进式披露（三级加载）
典型场景	代码风格、命名规范	生成组件、代码审查	测试流程、数据分析
资源支持	不支持	不支持	支持脚本、文档、模板

选择建议：

使用Instructions：定义项目的编码标准、命名规范、代码风格等通用准则
使用Prompts：创建可复用的开发任务，如生成组件、执行审查等
使用Skills：赋予AI专业能力，处理需要多步骤、脚本执行、文档查询的复杂任务

组合使用示例：

项目配置/
├── .github/
│   ├── copilot-instructions.md    # 项目编码规范
│   ├── prompts/
│   │   ├── create-package.prompt.md  # 快速生成组件
│   │   └── code-review.prompt.md     # 执行代码审查
│   └── skills/
│       ├── web-test/                 # 测试执行流程
│       └── performance-analysis/     # 性能优化指导

解决什么问题

Copilot Skills主要解决以下几类开发问题：

专业能力不足

通用的AI模型缺乏特定领域的专业知识和工作流程。

场景示例：

Web应用测试流程和测试框架使用
特定行业的数据分析方法
公司内部的部署和发布流程
特定技术栈的调试技巧
法律文档审查标准

复杂工作流难以描述

某些任务需要多步骤操作、脚本执行、文档查询等复杂流程。

场景示例：

需要运行测试脚本并分析结果
需要查阅多个参考文档
需要使用特定模板生成代码
需要执行多步骤的调试流程
需要访问外部资源和工具

上下文管理困难

将大量指令、示例、文档一次性加载会浪费宝贵的上下文空间。

场景示例：

详细的API参考文档
大量的代码示例
复杂的配置模板
多个脚本文件
丰富的测试用例

能力无法跨工具使用

为不同AI工具重复定义相同的能力，维护成本高。

场景示例：

同时使用VS Code、命令行、编码代理
团队成员使用不同的AI工具
需要在多个项目间共享相同技能
希望向社区分享技能定义

核心功能

技能定义与管理

技能目录结构

每个技能是一个包含SKILL.md文件的目录，可以包含额外的资源，例如：

web-test/
├── SKILL.md              # 必需：技能定义文件
├── scripts/              # 可选：可执行脚本
│   ├── 运行测试.py
│   └── 分析结果.sh
├── references/           # 可选：参考文档
│   ├── 测试框架文档.md
│   └── 最佳实践.md
└── assets/               # 可选：静态资源
    ├── 测试模板.js
    └── 配置示例.json

目录结构说明：

文件/目录	必需	说明
`SKILL.md`	是	技能的核心定义文件，包含`YAML`前置元数据和`Markdown`格式的详细指令
`scripts/`	否	存放可执行脚本的目录，如`Python`、`Bash`、`JavaScript`等脚本文件，用于执行具体任务
`references/`	否	存放参考文档的目录，包含详细的技术文档、`API`参考、配置说明等辅助材料
`assets/`	否	存放静态资源的目录，包括模板文件、配置示例、图片、数据文件等

SKILL.md文件格式

SKILL.md文件由两部分组成：YAML前置元数据和Markdown正文。

基本格式：

---
name: web-test
description: 执行Web应用的端到端测试，包括测试脚本运行、结果分析和报告生成
---

# Web应用测试技能

## 何时使用此技能
当需要对Web应用执行自动化测试时使用此技能...

## 测试执行步骤
1. 检查测试环境配置
2. 运行测试脚本：`scripts/运行测试.py`
3. 分析测试结果...

## 结果分析方法
...

完整格式（包含可选字段）：

---
name: pdf-processing
description: 从PDF文件提取文本和表格，填充PDF表单，合并多个PDF文档
license: Apache-2.0
compatibility: 需要pdfplumber和PyPDF2库
metadata:
  author: 技术团队
  version: "1.0"
  category: 文档处理
allowed-tools: Bash(python:*) Read
---

# PDF处理技能

## 技能说明
此技能提供PDF文档处理的全套能力...

前置元数据字段说明

字段	必需	说明
`name`	是	技能的唯一标识符，最大`64`字符，仅小写字母、数字和连字符，必须与目录名一致
`description`	是	帮助`AI`判断何时加载此技能，最大`1024`字符，描述技能功能和使用场景
`license`	否	指定技能的许可协议，简短的许可证名称或文件引用
`compatibility`	否	说明环境要求（如所需工具、系统包等），最大`500`字符
`metadata`	否	存储作者、版本等额外元数据，键值对映射
`allowed-tools`	否	预批准可使用的工具（实验性），空格分隔的工具列表

name字段规则

长度：1-64字符
字符：仅允许小写字母（a-z）、数字和连字符（-）
限制：不能以连字符开头或结尾，不能包含连续连字符（--）
匹配：必须与父目录名称完全一致

有效示例：

name: pdf-processing
name: data-analysis
name: code-review
name: web-test

无效示例：

name: PDF-Processing  # 不能包含大写字母
name: -pdf            # 不能以连字符开头
name: pdf-            # 不能以连字符结尾
name: pdf--process    # 不能包含连续连字符
name: pdf处理         # 不能包含非ASCII字符

description字段最佳实践

description字段对于技能的自动激活至关重要，应该：

清晰描述技能的功能
说明适用的使用场景
包含有助于匹配的关键词

好的示例：

description: 从PDF文件中提取文本和表格，填充PDF表单，合并多个PDF文档。适用于需要处理PDF文档、提取数据或批量处理PDF文件的场景。

不好的示例：

description: 处理PDF文件。

技能存储位置

项目级技能

存储在项目代码仓库中，团队共享：

推荐位置：.github/skills/
兼容位置：.claude/skills/（向后兼容）

目录结构示例：

项目根目录/
├── .github/
│   └── skills/
│       ├── web-test/
│       │   └── SKILL.md
│       ├── database-migration/
│       │   └── SKILL.md
│       └── performance-analysis/
│           └── SKILL.md

个人级技能

存储在用户主目录，仅个人使用：

推荐位置：~/.copilot/skills/
兼容位置：~/.claude/skills/（向后兼容）

适用场景：

个人工作习惯相关的技能
跨项目通用的技能
尚未准备好分享给团队的实验性技能

渐进式披露机制

Copilot Skills采用三级加载系统，确保高效使用上下文：

级别1：技能发现

加载内容：仅加载所有技能的name和description字段
加载时机：AI助手（如Copilot）启动时始终加载
上下文消耗：每个技能约100个token
作用：帮助AI助手了解有哪些技能可用，判断哪些与当前任务相关

级别2：指令加载

加载内容：完整的SKILL.md文件正文
加载时机：当任务与技能的description匹配时
上下文消耗：建议控制在5000个token以内（约500行）
作用：提供详细的操作指南和步骤

级别3：资源访问

加载内容：技能目录中的脚本、文档、模板等文件
加载时机：仅当AI助手引用这些文件时
上下文消耗：按需加载，只消耗实际使用的资源
作用：提供执行能力和参考材料

这种机制的优势：

可以安装大量技能而不消耗过多上下文
只有相关技能才会被加载
详细的参考资料不会浪费上下文空间
支持复杂的技能定义而不影响性能

如何使用Copilot Skills

启用Skills功能

Copilot Skills功能目前处于预览阶段，需要手动启用。

Copilot Skills功能目前处于预览阶段，需要手动启用

在VS Code中启用：

打开设置（Ctrl+,或Cmd+,）
搜索chat.useAgentSkills
勾选启用选项

或者通过设置JSON文件：

{
  "chat.useAgentSkills": true
}

创建技能

步骤1：创建技能目录

在项目根目录创建技能存储位置：

mkdir -p .github/skills/my-first-skill

步骤2：编写SKILL.md文件

创建.github/skills/my-first-skill/SKILL.md：

---
name: my-first-skill
description: 这是一个示例技能，演示如何创建基本的技能定义
---

# 我的第一个技能

## 技能介绍
这个技能展示了Skills的基本结构和使用方法。

## 使用说明
当你需要示例时，我会提供简单的演示代码。

## 示例
这里可以包含代码示例、操作步骤等内容。

步骤3：添加资源文件（可选）

如果需要脚本或模板，可以创建额外的目录和文件：

mkdir -p .github/skills/my-first-skill/scripts
mkdir -p .github/skills/my-first-skill/references

创建示例脚本scripts/示例脚本.py：

#!/usr/bin/env python3
# 这是一个示例脚本
print("你好，这是技能中的脚本！")

步骤4：在SKILL.md中引用资源

在SKILL.md中使用相对路径引用资源：

## 执行脚本
运行示例脚本：
[示例脚本](scripts/示例脚本.py)

## 参考文档
查看详细说明：
[详细文档](references/详细说明.md)

技能自动激活

技能创建完成后，Copilot会自动根据你的请求加载相关技能：

示例对话：

用户：
- 我需要对Web应用进行测试

AI：
- 检测到与"web应用测试"技能相关，正在加载...
- 根据技能指南，我将帮你执行测试流程...

你不需要手动指定要使用哪个技能，AI会根据description字段自动判断。

使用共享技能

可以使用社区或团队分享的技能：

从GitHub获取技能

浏览技能仓库：
- https://github.com/github/awesome-copilot
- https://github.com/anthropics/skills
复制技能目录到项目：

# 复制单个技能
cp -r /path/to/shared-skill .github/skills/

# 或克隆整个仓库后选择需要的技能
git clone https://github.com/anthropics/skills
cp -r skills/web-testing .github/skills/

审查和定制SKILL.md文件
根据需要调整或添加资源文件

重要提醒：始终审查共享技能的内容，确保它们符合你的安全标准和项目需求。特别注意脚本执行权限和外部资源访问。

技能的组合使用

可以创建多个技能并组合使用，构建复杂的工作流：

示例场景：代码审查流程

.github/skills/
├── code-quality-check/
│   └── SKILL.md          # 检查代码规范和质量
├── security-scan/
│   └── SKILL.md          # 扫描安全问题
├── performance-analysis/
│   └── SKILL.md          # 分析性能瓶颈
└── test-coverage/
    └── SKILL.md          # 检查测试覆盖率

当你请求"对这个文件进行全面的代码审查"时，Copilot可能会加载多个相关技能，执行综合的审查流程。

实际应用场景

Web应用测试

技能定义示例：

---
name: web-app-testing
description: 执行Web应用的端到端测试，运行Playwright测试脚本，分析测试结果并生成报告
---

# Web应用测试技能

## 何时使用
- 需要运行自动化测试
- 需要调试测试失败
- 需要编写新的测试用例
- 需要分析测试覆盖率

## 测试执行流程

### 1. 环境检查
确保已安装必要的依赖：
``bash
npm install
npx playwright install
``

### 2. 运行测试
使用测试模板：[测试模板](scripts/测试模板.spec.js)
``bash
npx playwright test
``

### 3. 分析结果
查看测试报告并识别失败原因...

## 测试用例模板
参考[测试示例](references/测试示例.md)编写测试用例。

## 常见问题
参考[故障排查指南](references/故障排查.md)解决常见问题。

GitHub Actions调试

技能定义示例：

---
name: github-actions-debug
description: 调试GitHub Actions工作流失败，分析日志，识别常见配置问题并提供修复建议
---

# GitHub Actions调试技能

## 何时使用
- 工作流构建失败
- 需要优化工作流配置
- 需要添加新的工作流步骤

## 调试步骤

### 1. 分析失败日志
1. 定位失败的步骤
2. 查找错误消息
3. 识别错误类型

### 2. 常见问题检查清单
- [ ] 环境变量配置是否正确
- [ ] 密钥和令牌是否有效
- [ ] 依赖版本是否兼容
- [ ] 权限设置是否充分

### 3. 修复建议
根据错误类型提供针对性的修复方案...

## 配置模板
参考[工作流模板](assets/工作流模板.yml)创建标准工作流。

## 最佳实践
查看[最佳实践指南](references/最佳实践.md)优化工作流。

数据分析任务

技能定义示例：

---
name: data-analysis
description: 使用Python和pandas进行数据清洗、分析和可视化，生成数据报告
compatibility: 需要pandas、matplotlib、seaborn库
---

# 数据分析技能

## 何时使用
- 需要分析CSV或Excel数据
- 需要生成数据可视化图表
- 需要进行统计分析
- 需要清洗和转换数据

## 分析流程

### 1. 数据加载
使用分析脚本加载数据：[数据加载脚本](scripts/加载数据.py)

### 2. 数据清洗
- 处理缺失值
- 识别异常值
- 标准化数据格式

### 3. 数据分析
- 描述性统计
- 相关性分析
- 趋势分析

### 4. 可视化
使用可视化模板：[图表模板](assets/图表模板.py)

## 示例分析
参考[分析示例](references/分析示例.ipynb)了解完整流程。

API文档生成

技能定义示例：

---
name: api-doc-generator
description: 根据代码自动生成RESTful API文档，包括接口说明、参数、响应示例
---

# API文档生成技能

## 何时使用
- 需要为新接口生成文档
- 需要更新现有接口文档
- 需要生成OpenAPI规范

## 文档生成流程

### 1. 分析接口代码
识别路由、参数、响应结构等信息。

### 2. 使用文档模板
参考[API文档模板](assets/api文档模板.md)生成文档。

### 3. 文档结构
- 接口概述
- 请求方法和路径
- 请求参数说明
- 响应示例
- 错误码说明

## 示例文档
查看[文档示例](references/文档示例.md)了解标准格式。

## OpenAPI规范
参考[OpenAPI模板](assets/openapi模板.yaml)生成标准规范文件。

代码重构任务

技能定义示例：

---
name: code-refactoring
description: 安全地重构代码，改善代码结构，提高可维护性，确保功能不变
---

# 代码重构技能

## 何时使用
- 代码结构混乱需要整理
- 存在重复代码需要抽取
- 需要提高代码可读性
- 需要改善代码设计模式

## 重构原则
1. 小步前进，每次只改一处
2. 每步重构后都要运行测试
3. 保持功能行为不变
4. 提交前进行充分测试

## 重构检查清单
- [ ] 是否有完善的测试覆盖
- [ ] 重构前后测试是否都通过
- [ ] 是否改善了代码可读性
- [ ] 是否减少了代码重复
- [ ] 是否改善了代码结构

## 常见重构模式
参考[重构模式](references/重构模式.md)了解常用技巧。

## 重构示例
查看[重构案例](references/重构案例.md)学习最佳实践。

最佳实践

技能设计原则

单一职责原则

每个技能应该专注于一个明确的任务领域：

好的示例：

- web-app-testing/        # 专注于Web测试
- database-migration/     # 专注于数据库操作
- performance-analysis/   # 专注于性能优化

不好的示例：

- general-tool/      # 范围太广，不够具体
- mess-tool/         # 缺乏明确焦点

清晰的描述

description字段要准确描述功能和使用场景：

好的示例：

description: 执行Web应用的端到端测试，使用Playwright运行测试脚本，分析失败原因并生成测试报告。适用于需要运行自动化测试、调试测试失败或编写新测试用例的场景。

不好的示例：

description: 测试相关的工具。

合理的文件大小

控制SKILL.md文件大小，避免消耗过多上下文：

推荐：SKILL.md正文少于500行（约5000个token）
策略：将详细的参考资料拆分到references/目录
原则：主文件包含核心流程，细节按需引用

文件结构示例：

技能目录/
├── SKILL.md                   # 核心流程（300行）
└── references/
    ├── 详细API文档.md          # 详细参考（1000行）
    ├── 配置选项说明.md         # 配置细节（500行）
    └── 故障排查指南.md         # 问题解决（800行）

目录和文件组织

标准目录结构

遵循标准结构，提高可读性和可维护性：

技能名称/
├── SKILL.md                 # 必需：核心定义
├── scripts/                 # 可执行脚本
│   ├── 准备环境.sh
│   └── 执行任务.py
├── references/              # 参考文档
│   ├── API文档.md
│   └── 最佳实践.md
└── assets/                  # 静态资源
    ├── 配置模板.yaml
    └── 代码模板.js

文件引用规范

在SKILL.md中引用其他文件时：

使用相对路径
保持引用层级简单（避免深层嵌套）
提供清晰的链接文本

示例：

## 执行测试
运行测试脚本：[测试脚本](scripts/运行测试.py)

## 配置说明
参考详细配置：[配置指南](references/配置指南.md)

## 模板文件
使用标准模板：[测试模板](assets/测试模板.spec.js)

技能内容编写

提供清晰的步骤

使用编号列表或检查清单展示操作步骤：

## 部署流程

### 1. 构建准备
- [ ] 检查代码是否已提交
- [ ] 确认测试全部通过
- [ ] 更新版本号

### 2. 执行构建
``bash
npm run build
``

### 3. 部署到服务器
运行部署脚本：[部署脚本](scripts/部署.sh)

### 4. 验证部署
- [ ] 检查服务健康状态
- [ ] 验证关键功能
- [ ] 查看日志确认无错误

包含示例

提供具体的输入输出示例：

## 使用示例

### 输入
``javascript
const 数据 = {
  用户名: "张三",
  年龄: 28,
  城市: "北京"
};
``

### 处理过程
使用数据转换脚本：[转换脚本](scripts/数据转换.js)

### 输出
``json
{
  "username": "张三",
  "age": 28,
  "city": "北京",
  "timestamp": "2026-01-22T10:30:00Z"
}
``

说明边界情况

明确技能的适用范围和限制：

## 适用场景
- ✅ 处理100MB以内的数据文件
- ✅ 支持CSV、Excel、JSON格式
- ✅ 可以进行基本的统计分析

## 不适用场景
- ❌ 大规模数据（> 1GB）应使用专业数据库
- ❌ 实时数据流处理需要其他工具
- ❌ 复杂的机器学习任务超出此技能范围

## 环境要求
- Python 3.8+
- pandas、numpy库
- 至少4GB可用内存

脚本和资源

脚本编写规范

编写自包含、健壮的脚本：

#!/usr/bin/env python3
"""
数据分析脚本
功能：加载CSV文件并生成统计报告
使用：python 数据分析.py <文件路径>
"""

import sys
import pandas as pd

def 分析数据(文件路径):
    """分析数据并返回统计结果"""
    try:
        # 加载数据
        数据 = pd.read_csv(文件路径)
        print(f"成功加载 {len(数据)} 行数据")
        
        # 生成统计
        统计 = 数据.describe()
        print("\n数据统计：")
        print(统计)
        
        return 统计
    except FileNotFoundError:
        print(f"错误：找不到文件 {文件路径}")
        sys.exit(1)
    except Exception as e:
        print(f"错误：{str(e)}")
        sys.exit(1)

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) < 2:
        print("使用方法：python 数据分析.py <文件路径>")
        sys.exit(1)
    
    分析数据(sys.argv[1])

脚本编写要点：

包含清晰的文档字符串
提供有用的错误消息
处理常见的边界情况
使用中文输出提高可读性（如果团队使用中文）

模板文件设计

创建通用、易于定制的模板：

// 测试模板.spec.js
// 这是一个测试用例模板，可根据具体需求修改

import { test, expect } from '@playwright/test';

test('页面功能测试', async ({ page }) => {
  // 1. 导航到页面
  await page.goto('https://example.com');
  
  // 2. 执行操作
  await page.click('#按钮');
  
  // 3. 验证结果
  await expect(page.locator('#结果')).toBeVisible();
  
  // TODO: 根据实际情况添加更多测试步骤
});

技能维护

版本管理

使用metadata字段记录版本信息：

---
name: data-analysis
description: ...
metadata:
  version: "2.1.0"
  author: 数据团队
  last-updated: "2026-01-20"
  changelog: "新增时间序列分析功能"
---

定期更新

根据反馈改进技能内容
更新过时的工具和方法
补充新的使用场景
修复发现的问题

文档审查

定期审查技能文档，确保：

指令清晰准确
示例仍然有效
脚本能正常运行
链接没有失效

安全考虑

审查共享技能

使用第三方技能前要仔细审查：

# 1. 查看SKILL.md内容
cat .github/skills/新技能/SKILL.md

# 2. 检查脚本内容
cat .github/skills/新技能/scripts/*.py

# 3. 查找可疑操作
grep -r "rm -rf" .github/skills/新技能/
grep -r "curl.*bash" .github/skills/新技能/

控制脚本权限

不要给脚本不必要的执行权限
使用VS Code的终端工具控制功能
配置自动批准白名单
限制网络访问和文件操作

敏感信息处理

不要在技能文件中硬编码密钥
使用环境变量或配置文件
在文档中说明如何安全地配置凭据

## 环境配置

需要设置以下环境变量：

``bash
export API_KEY="你的API密钥"
export DATABASE_URL="数据库连接字符串"
``

⚠️ 注意：不要将密钥提交到代码仓库！

团队协作

创建团队技能库

建立团队共享的技能仓库：

团队项目/
├── .github/
│   └── skills/
│       ├── frontend-dev/
│       ├── backend-dev/
│       ├── database-ops/
│       ├── deployment/
│       └── testing/

制定技能规范

为团队技能制定统一标准：

命名规范
文档结构要求
代码风格指南
审查流程

鼓励贡献

建立技能提交流程
进行技能代码审查
分享使用经验
持续改进现有技能

常见问题

技能没有被激活怎么办？

可能原因：

description字段与任务描述不匹配
技能名称或目录结构不符合规范
chat.useAgentSkills设置未启用

解决方法：

检查description字段是否包含相关关键词
确认name字段与目录名完全一致
验证SKILL.md的YAML前置元数据格式正确
在设置中启用chat.useAgentSkills

如何调试技能内容？

调试方法：

使用skills-ref工具验证：

skills-ref validate .github/skills/my-skill

查看VS Code的输出面板中的Copilot日志

在对话中明确提及技能名称：

使用"web-app-testing"技能帮我运行测试

技能文件太大怎么办？

优化策略：

将详细内容拆分到references/目录
使用外部链接引用在线文档
精简SKILL.md正文，只保留核心流程
将大型脚本独立存储，在SKILL.md中引用

多个技能冲突怎么办？

处理方法：

确保每个技能的description足够具体
避免创建范围重叠的技能
在技能文档中明确说明适用范围
必要时合并功能相近的技能

如何共享技能给团队？

共享方式：

通过Git：将技能目录提交到项目仓库

git add .github/skills/
git commit -m "添加web应用测试技能"
git push

创建技能仓库：建立独立的技能仓库供多个项目使用
发布到社区：将通用技能贡献到社区仓库

前言​

Copilot Skills是什么​

核心特点​

关键概念​

与Instructions和Prompts的对比​

解决什么问题​

专业能力不足​

复杂工作流难以描述​

上下文管理困难​

能力无法跨工具使用​

核心功能​

技能定义与管理​

技能目录结构​

SKILL.md文件格式​

前置元数据字段说明​

name字段规则​

description字段最佳实践​

技能存储位置​

项目级技能​

个人级技能​

渐进式披露机制​

级别1：技能发现​

级别2：指令加载​

级别3：资源访问​

如何使用Copilot Skills​

启用Skills功能​

创建技能​

步骤1：创建技能目录​

步骤2：编写SKILL.md文件​

步骤3：添加资源文件（可选）​

步骤4：在SKILL.md中引用资源​

技能自动激活​

使用共享技能​

从GitHub获取技能​

技能的组合使用​

实际应用场景​

Web应用测试​

GitHub Actions调试​

数据分析任务​

API文档生成​

代码重构任务​

最佳实践​

技能设计原则​

单一职责原则​

清晰的描述​

合理的文件大小​

目录和文件组织​

标准目录结构​

文件引用规范​

技能内容编写​

提供清晰的步骤​

包含示例​

说明边界情况​

脚本和资源​

脚本编写规范​

模板文件设计​

技能维护​

版本管理​

定期更新​

文档审查​

安全考虑​

审查共享技能​

控制脚本权限​

敏感信息处理​

团队协作​

创建团队技能库​

制定技能规范​

鼓励贡献​

常见问题​

技能没有被激活怎么办？​

如何调试技能内容？​

技能文件太大怎么办？​

多个技能冲突怎么办？​

如何共享技能给团队？​

参考资料​

前言

Copilot Skills是什么

核心特点

关键概念

与Instructions和Prompts的对比

解决什么问题

专业能力不足

复杂工作流难以描述

上下文管理困难

能力无法跨工具使用

核心功能

技能定义与管理

技能目录结构

SKILL.md文件格式

前置元数据字段说明

name字段规则

description字段最佳实践

技能存储位置

项目级技能

个人级技能

渐进式披露机制

级别1：技能发现

级别2：指令加载

级别3：资源访问

如何使用Copilot Skills

启用Skills功能

创建技能

步骤1：创建技能目录

步骤2：编写SKILL.md文件

步骤3：添加资源文件（可选）

步骤4：在SKILL.md中引用资源

技能自动激活

使用共享技能

从GitHub获取技能

技能的组合使用

实际应用场景

Web应用测试

GitHub Actions调试

数据分析任务

API文档生成

代码重构任务

最佳实践

技能设计原则

单一职责原则

清晰的描述

合理的文件大小

目录和文件组织

标准目录结构

文件引用规范

技能内容编写

提供清晰的步骤

包含示例

说明边界情况

脚本和资源

脚本编写规范

模板文件设计

技能维护

版本管理

定期更新

文档审查

安全考虑

审查共享技能

控制脚本权限

敏感信息处理

团队协作

创建团队技能库

制定技能规范

鼓励贡献

常见问题

技能没有被激活怎么办？

如何调试技能内容？

技能文件太大怎么办？

多个技能冲突怎么办？

如何共享技能给团队？

参考资料