用途：该技能让智能体能够创建和维护“Agent Skills”，即扩展智能体功能的模块化能力，并确保所有技能遵循 deepagents 环境要求的标准化目录结构与文件格式。
适用时机：用户要求“创建技能”或“添加能力”时；用户想打包特定工作流（例如“教智能体处理 PDF 发票”）时；修改现有技能以新增资源或更新说明时。
结构规则：每个技能必须位于独立目录并包含 SKILL.md。目录内 SKILL.md 为必需，其他文件可选但推荐用于复杂任务，以保持上下文窗口轻量（渐进式披露）。示例结构：skill-name/ 下含 SKILL.md（必需）、REFERENCE.md（可选）、FORMS.md（可选）、scripts/（可选，如 utility.py）。
SKILL.md 格式：必须以 YAML frontmatter 开头，后接 markdown 说明。frontmatter 要求：name 最多 64 字符，仅小写字母、数字和连字符，不得使用保留词（“anthropic”“claude”）；description 最多 1024 字符，须说明技能做什么以及何时使用。内容分区包括 # [Skill Name]、## Instructions（分步指导）、## Examples（具体用法示例）。
创建步骤：必须使用 todowrite 和 todoread 工具跟踪进度。步骤 1：创建或编辑前必须用 webfetch 工具快速网络搜索现有类似技能（如 Anthropic 官方技能或社区维护列表）；若找到且许可允许复用，优先改编为模板并在 SKILL.md 中注明“Based on: ”及链接；若许可要求署名或附加条件，需在新技能目录中包含原始 LICENSE.txt 或指向，并遵守许可条款；若许可与预期用途不兼容，通知用户并请求指导后再导入。步骤 2：若不使用在线技能作模板，搜索本地已有或类似技能，复用其结构、示例和模式。步骤 3：在 .opencode/skills/ 下创建与技能用途匹配的 kebab-case 目录。步骤 4：编写含必需 frontmatter 和分区的 SKILL.md。步骤 5（可选）：如需大量参考文本或脚本，创建单独文件（如 scripts/main.py、docs/api.md）并在 SKILL.md 中引用，智能体仅在需要时读取。步骤 6（可选）：用 uv pip install <package> 将依赖加入项目 requirements.txt 以更新虚拟环境。步骤 7（可选）：若脚本需要环境变量（API 密钥、令牌、凭据），在 SKILL.md 的 Credentials 分区清晰列出预期变量名（如 GITHUB_ACCESS_TOKEN、YOUTUBE_API_KEY），并向用户提示在运行脚本前加入项目 .env 或系统环境。
最佳实践：渐进式披露，SKILL.md 作为入口链接其他文件；复杂逻辑或数据处理优先用 Python 脚本而非自然语言说明；脚本保持简洁，目的清晰、函数小、外部依赖少；描述中明确触发条件以便路由正确识别；执行任何步骤前与用户确认更改。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围或效果数据；技能依赖 deepagents 环境与 .opencode/skills/ 目录约定，其他环境可能不适用。