本指南用于编写和打磨 skill，目标是让 Agent 每次运行遵循相同过程，即可预测性。
调用方式分两种：模型调用保留 description，Agent 可自主触发，其他 skill 也能调用，但每轮都占用上下文负载；用户调用设置 disable-model-invocation: true，只有手动输入名称才能调用，零上下文负载但增加认知负载。skill 多到记不住时，可用一个用户调用的路由 skill 列出其他 skill 及适用场景。
description 需说明 skill 是什么并列出触发分支，核心词放最前，每个分支一个触发词，合并同义重复，删除正文已有信息。
信息层次按紧迫程度排列：skill 内步骤（有序操作，每步以可检查、必要时穷尽的完成标准结束）、skill 内参考（定义、规则、事实，可扁平平级）、外部参考（移入独立文件，通过上下文指针按需加载）。渐进披露即把内容从 SKILL.md 移入链接文件；同位置指把同一概念的定义、规则和注意事项放在同一标题下。
拆分分两种：按调用拆分（有独特核心词或需被其他 skill 调用时），按顺序拆分（后续步骤诱使过早完成时）。精简要求单一事实来源、逐行检查相关性、逐句做 no-op 测试，失败即删整句。
核心词是模型预训练中已有的紧凑概念，重复出现可锚定执行与调用。
失败模式包括：过早完成、重复、沉积、臃肿、no-op、否定。防御顺序为先锐化完成标准，再考虑拆分隐藏完成后步骤。
资料未提供具体安装命令、收费、平台与效果信息。