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MC-037 自定义 Skill 开发：创建你的AI能力模块

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系列: 不爱土豆唯爱马铃薯 · MonkeyCode 教程系列

字数: 约 1400 字 | 难度: ⭐⭐⭐

开篇：Skill 是 MonkeyCode 的"插件系统"

MC-014 介绍过 Skills 商店——里面有预制好的安全审查、数据分析、技术调研等 Skill。这些是官方提供的通用能力。

但每个团队都有自己的特殊需求：你们公司的代码规范、你们特有的部署流程、你们内部的 API 接口……这些通用 Skill 覆盖不了。

MonkeyCode 支持开发自定义 Skill——把你的工作流程、规范、工具链封装成一个可复用的 AI 能力模块。一次开发，整个团队都能用。

什么是自定义 Skill

自定义 Skill 本质上是一个配置文件 + 提示词模板，告诉 AI 在特定场景下该怎么工作：

`自定义 Skill = 触发条件 + 系统提示词 + 工具配置 + 输出格式

`

举个例子：你可以创建一个"前端代码规范检查"Skill，每次触发时 AI 会按照你们团队的规范检查代码——命名用小驼峰、CSS 用 BEM、组件必须有 TypeScript 类型。

Skill 的组成

一个完整的自定义 Skill 包含以下部分：

组件说明示例

名称与描述Skill 的标识和功能说明"公司前端规范检查器"

触发条件什么时候激活这个 Skill用户选择、关键词触发、PR 创建时

系统提示词告诉 AI 的工作方式"按照以下规范检查代码……"

工具配置Skill 可以使用的工具文件读写、终端命令、API 调用

输出模板结果的呈现格式表格、报告、JSON

开发一个简单的 Skill

以"代码规范检查 Skill"为例：

Step 1：定义规范

先明确你们团队的代码规范要点：

• 变量命名：小驼峰

• 组件命名：大驼峰

• CSS 类名：BEM 命名

• 函数必须有注释

• 禁止使用 any 类型

Step 2：编写提示词模板

`你是一个前端代码规范检查器。请按照以下规范检查代码：

命名规范

• 变量/函数：小驼峰（userName, getAccount）

• 组件/类：大驼峰（UserCard, DataTable）

• CSS类名：BEM（btn--primary, user-card__title）

• 常量：全大写下划线（MAX_RETRY_COUNT）

注释要求

• 每个导出函数必须有 JSDoc 注释

• 复杂逻辑处添加行内注释

类型安全

• 禁止使用 any 类型

• 函数参数必须有类型声明

请输出检查报告，按严重程度排序。

`

Step 3：配置触发条件

在 Skill 配置中设置触发方式——比如在 Skill 列表中手动选择，或者每次创建新任务时自动询问是否运行。

Step 4：测试与发布

在测试项目中运行这个 Skill，确认输出符合预期。没问题后发布到团队，其他成员就可以使用了。

常见 Skill 类型

Skill 类型典型场景

代码规范检查团队编码标准

文档生成自动生成 README、API 文档

部署助手按团队部署流程操作

测试生成按团队测试规范生成用例

代码审查定制化的 Review 标准

新人引导帮新成员理解项目结构

Skill 与 MCP 的区别

你可能觉得 Skill 和 MCP（MC-015）很像。它们的区别是：

维度SkillMCP

本质提示词 + 配置外部工具连接

作用告诉 AI 怎么工作让 AI 能操作外部系统

开发难度低（写提示词）高（需要开发）

示例代码规范检查器连接数据库、调用外部 API

简单理解：Skill 是给 AI 的"工作手册"，MCP 是给 AI 的"工具箱"。

试试看

创建一个属于你的自定义 Skill：

• 定义一个你日常重复做的任务（比如"每次写完代码后的检查清单"）

• 把它写成提示词模板

• 在 MonkeyCode 中创建 Skill

• 在测试项目中运行，看看效果

总结

• 自定义 Skill：把工作流程封装为 AI 能力模块

• 组成：触发条件 + 系统提示词 + 工具配置 + 输出格式

• 开发流程：定义规范 → 编写提示词 → 配置触发 → 测试发布

• 常见类型：代码规范、文档生成、部署助手、测试生成

• Skill vs MCP：Skill 是工作手册，MCP 是工具箱

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