背景
在 AI 辅助分析问题的场景中，明确指定抓取范围往往依赖模型自身能力。虽然可以通过提示词控制或使用搜索智能体（如 Tavily Search），但引入 Skills 机制可以更丰富地扩展大模型能力。本文旨在分享如何开发一个网页内容抓取 Skill。
Skills 项目结构
skill-name/
├── SKILL.md (唯一必需)
│ ├── YAML 格式 (name, description 必须)
│ └── Markdown instructions
└── Bundled Resources (可选)
├── scripts/ (存放可执行脚本)
├── references/ (文档、API 说明)
├── examples/ (示例文件)
├── evals/ (测试说明)
└── assets/ (模板、图标)
SKILL.md 元数据
| 字段 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| name | 是 | Skill 显示名称 |
| description | 是 | 技能用途及使用场景 |
| argument-hint | 否 | 参数提示 |
| disable-model-invocation | 否 | 禁止自动触发 |
| user-invocable | 否 | 是否隐藏于菜单 |
| allowed-tools | 否 | 激活时可无授权使用的工具 |
| model | 否 | 使用的模型 |
| context | 否 | 子代理上下文 |
| agent | 否 | 子代理类型 |
| hooks | 否 | 生命周期钩子 |
开发环境
Skills 采用 Prompt + Scripts 架构，Scripts 必须绑定特定运行时环境。本案例使用 Node.js，需配置 node_modules 及 package.json。
开发案例
本项目名为 website-content-fetch，主要实现获取网页文本内容及识别媒体文件 URL。
SKILL.md
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name: website-content-fetch
description: Fetch and extract content from
