Agent Skill黄金三层结构与五步法打造指南：让AI帮你自动生成若依框架代码！

Ne0inhk

21 Mar 2026 — 12 min read

文章介绍Agent Skill的设计原理与实现方法，重点讲解黄金三层结构（元数据层、指令层、资源层）和五步法打造技能包（定边界、显性化经验、工具与脚本、引入控制流、迭代与反馈）。通过若依代码生成器改造案例，展示如何将项目规范、代码模板打包成可复用Skill，让AI按预设规则自动生成符合规范的代码，提升开发效率并减少重复工作。

读完这篇文章，你将学会:
✅ 什么是 Agent Skill
✅ 设计技能的黄金三层结构
✅ 五步法打造你的第一个技能包
✅ 实践拆解：将若依代码生成器改为Agent Skill

前几天有小伙伴在 [Antigravity 进阶指南： 3 种方式复刻 Kiro Spec 模式]那篇文章下留言，想要那个示例里的Spec模式 Skill 包。

我想了想，与其直接给大家丢一个 Skill 文件，不如和大家聊聊什么时候需要创建以及怎么创建Agent Skill。

在让 AI 帮我们生成Skill之前，我们需要先理解 Skill 的设计原理。下面我将用开源项目ruoyi来举例说明。

若依框架

用过若依框架的开发者都知道，若依自带一个代码生成器：

你在后台导入数据库表
配置生成选项（包名、模块名、前端类型等）
点击"生成代码"，一键产出 Controller、Service、Mapper、Vue 页面

为什么能一键生成？ 因为若依把代码规范、目录结构、模板文件（.vm）都预先定义好了。生成器只需要把表信息"填"进模板，就能输出符合规范的代码。

使用 Agent Skill 做代码生成器是完全一样的事——只不过执行者从"若依生成器"变成了"AI"。

你把规范文档、代码模板、执行步骤打包成一个 Skill，AI 读取后就变成了一个"懂若依规范的代码生成器"。

01 | 什么是 Agent Skill？

给 AI 的一份特定工作的"工作手册"，包含步骤说明、代码模板和规范文档，让 AI 按你要求的方式干活

Prompt vs Skill：一次性指令 vs 可复用资产

简单来说：

Prompt：一次性的对话指令，用完即弃
Skill：可复用、版本化、包含执行逻辑的"能力扩展包"

什么时候需要设计 Skill？

问自己三个问题：

是否经常重复同样的解释？→ 需要
任务是否需要特定模板或规范？→ 需要
流程是否复杂，需要多步协同？→ 需要

如果你在开发中反复告诉 AI"我们项目用什么框架、要遵守什么规范、生成什么格式"，那你就应该把这些经验打包成一个 Skill。

02 | 设计架构：渐进式披露的三层结构

设计 Skill 有个核心原则：渐进式披露（Progressive Disclosure）。

什么意思？不要把所有信息一股脑塞给 AI。

AI 的上下文窗口是有限的，信息太多反而会让它"注意力分散"。正确的做法是：分层加载，按需读取。

📊 三层结构一览

 ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ Level 1：元数据层 (始终可见) │ │ ├── name: 技能名称 │ │ └── description: 触发条件描述 │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │ Level 2：指令层 (激活时加载) │ │ └── SKILL.md 正文：工作流程、输入输出、约束条件 │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │ Level 3：资源层 (按需读取) │ │ ├── templates/：代码模板 │ │ ├── references/：规范文档 │ │ └── scripts/：可执行脚本 │ └─────────────────────────────────────────────────────┘

🔍 若依代码生成器Skill

我们来看一下这个Skill包的结构：

 ruoyi-code-generator/ ├── SKILL.md ← Level 1+2：元数据 + 指令 ├── references/ ← Level 3：参考文档 │ ├── coding-standards.md (命名规范、类型映射) │ └── examples.md (完整示例) └── templates/ ← Level 3：代码模板 ├── java/ │ ├── domain.java.vm │ ├── controller.java.vm │ └── ... ├── vue/ │ └── index.vue.vm └── sql/ └── sql.vm

Skill包的结构

为什么这样设计？

当 AI 判断是否使用这个技能时，只需要读取 description（几行字）
当技能被激活后，才加载 SKILL.md 正文
当需要生成具体代码时，才读取 templates/ 目录下的模板

信息按需加载，效率最大化。

03 | 五步法打造你的第一个 Skill

第一步：定边界

一个 Skill 只解决一类问题。

❌ 错误示范：“前端开发助手”（太宽泛）
✅ 正确示范：“若依框架 CRUD 代码生成器”（聚焦具体场景）

同时，明确定义输入和输出：

 ## 输入定义 - tableName: 数据库表名（必填） - columns: 字段列表（必填） - packageName: 包路径（选填，默认 com.ruoyi.system） ## 输出定义 - Java 后端代码（5 个文件） - Vue 前端代码（2 个文件） - SQL 脚本（1 个文件）

第二步：显性化经验

把你脑海中的隐性知识写成显性规则。

❌ 模糊描述：“代码风格要规范一点”
✅ 精确规则：

 ## 命名规范 - 类名使用大驼峰，表名去前缀：sys_user → SysUser - 变量名使用小驼峰：userName, createTime - 接口方法统一前缀：select/insert/update/delete

关键原则：自由度控制

任务类型	自由度	描述方式
创意类（写文案）	高	给原则，让 AI 发挥
规范类（生成代码）	低	给模板，让 AI 填空

代码生成属于低自由度任务，所以我们的技能里提供了完整的 .vm 模板文件，AI 只需要做变量替换，而不是"自由创作"。

第三步：工具与脚本

对于容易出错的步骤，不要让 AI 推理，给它脚本直接执行。

比如复杂的数据类型映射：

 ### 2.1 MySQL → Java 类型映射 bigint → Long int/integer → Integer smallint → Integer tinyint → Integer tinyint(1) → Boolean (自动识别布尔类型) varchar/char → String text/longtext → String datetime → Date timestamp → Date date → Date decimal/numeric → BigDecimal float → Float double → Double blob → byte[]

references/coding-standards.md

把这些规则写成文档，AI 需要时直接查表，而不是靠"记忆"或"推理"。

第四步：引入控制流

在 Skill 中设计规划-执行-反思的流程：

 ## 执行流程 ### 第一步：信息收集与验证 1. 解析用户请求，识别表名、字段信息 2. 缺省信息追问（如：主键是哪个字段？） 3. 推断默认值 ### 第二步：变量准备 根据输入计算模板变量... ### 第三步：代码生成 按顺序读取并填充模板... ### 第四步：自检与交付 1. 检查生成的代码是否符合规范 2. 提供后续操作指引

SKILL.md

这就是 SOP（标准作业程序）的力量——把复杂任务拆解成可执行的步骤。

第五步：迭代与反馈

没有完美的 Skill，只有不断优化的 Skill。

观察 AI 在哪一步"出错"或"乱猜"，然后把那个步骤的规则补充完善。

比如我们发现 AI 有时候会搞混 ClassName（大驼峰）和 className（小驼峰），于是在文档中加了这一段：

 ## 变量命名对照表 - ${ClassName} → 类名大驼峰（Product） - ${className} → 类名小驼峰（product） - ${BusinessName} → 业务名首字母大写（Product） - ${businessName} → 业务名小写（product）

04 | 避坑指南：这四个错误别犯

❌ 错误 1：SKILL.md 写成"小作文"

技能正文控制在 500 行以内。太长说明你应该把内容拆分到 references/ 目录。

❌ 错误 2：description 太模糊

“处理文件” ← 这种描述，AI 完全不知道什么时候用。

要写成：“从 PDF 文件中提取文本并转换为 Markdown 格式”。

❌ 错误 3：给了脚本/模板但不说怎么用

在正文中明确告诉 AI：

 生成实体类时，读取 templates/java/domain.java.vm 模板， 将 ${ClassName}、${columns} 等变量替换后输出。

❌ 错误 4：缺少示例

提供 1-2 个完整的输入输出示例（Few-shot），能大幅提升执行准确率。

我们在 references/examples.md 里放了完整的产品管理模块示例，AI 参考这个示例就能举一反三。

05 | 写在最后

设计 Agent Skill 本质上是一种思维方式的转变：

从"执行者"变成"管理者"，从"自己干活"变成"写说明书让 AI 干活"。

这就像你从"一线员工"晋升为"部门经理"——你不再亲自写每一行代码，而是定义规范、设计流程、赋能团队。

AI 就是你的"数字员工"，Skill 就是你给它的"培训手册"

如何学习AI大模型？

如果你对AI大模型入门感兴趣，那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传ZEEKLOG，朋友们如果需要可以微信扫描下方ZEEKLOG官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

100套AI大模型商业化落地方案

大模型全套视频教程

200本大模型PDF书籍

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求：大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能，学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

LLM面试题合集

大模型产品经理资源合集

大模型项目实战合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓