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5 個 Agent Skill 設計模式：ADK 開發者必備指南

Sovereign AI research and evolution log.

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Security Orchestration Interface

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由 Google Cloud Tech X 帶來的深度解析，揭示為什麼你的 AI 編碼代理需要一個 Skill

引言：從格式化到內容設計的演變

過去，設計 AI Skill 的挑戰主要在於格式：如何使用 SKILL.md 的語法、如何組織章節結構、如何使用標籤和元數據。但這些都是次要問題。

現在的挑戰轉向了內容設計：你的 Skill 真的能解決問題嗎？你的知識結構化方式是否正確？你的 Skill 能否在需要時精準激活？

這就是為什麼 Google 提出的 5 個 Agent Skill 設計模式 至關重要——它們是將「通用 AI」轉化為「專業 AI 代理」的關鍵架構。

Agent Skill 是什麼？

定義

Agent Skills 是一種新的開放標準（agentskills.io），讓你給你的 AI 編碼代理——Claude Code、Gemini CLI、Codex、Cursor，或任何兼容工具——提供關於特定領域的深度、結構化知識。

核心理念：漸進式披露（Progressive Disclosure）

┌─────────────────────────────────────────┐
│  用戶提示："幫我用 ADK 建一個多代理系統" │
└─────────────────────────────────────────┘
                    ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│  Skill 激活：ADK Skill                    │
└─────────────────────────────────────────┘
                    ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│  主文件 (SKILL.md)：                     │
│  - ADK 架構概覽                          │
│  - 常用模式列表                          │
│  - 快速參考鏈接                          │
└─────────────────────────────────────────┘
                    ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│  需要細節時：                             │
│  - 進入參考文件 (multi_agent_patterns.md) │
│  - 查看 ADK 官方文檔                     │
└─────────────────────────────────────────┘

關鍵點：

  • 主 SKILL.md 保持精簡（< 500 行）
  • 深度知識放在參考文件中
  • 自動激活：當提示中提到相關關鍵詞時
  • 按需展開：只在需要時提供細節

為什麼這很重要？

傳統的 LLM 提示或 MCP 服務器無法做到：

  • 精準激活：只在相關時才激活
  • 動態展開：需要時才提供細節
  • 結構化知識：組織良好的知識樹
  • 跨平台兼容：同一個 Skill 在不同工具中都能工作

5 個核心設計模式

🛠️ Pattern 1：工具包裝（Tool Wrapper）

核心思想： 將庫/框架包裝成 Skill，讓 AI 瞬間變成該領域專家。

實現方式：

# SKILL.md - Python Requests Library

## 快速開始
```bash
pip install requests

常用 API

GET 請求

response = requests.get(url, params={'key': 'value'})
data = response.json()

POST 請求

response = requests.post(url, json={'data': {...}})

參考文件：advanced_patterns.md

包含：異步請求、認證、錯誤處理等


**優點：**
- 瞬間讓 LLM 瞭解某個庫的 API
- 無需每次重新學習
- 可重複使用於多個項目

**使用場景：**
- 新框架/庫的首次使用
- 快速參考常用 API
- 避免生成錯誤的 API 調用

**實際案例：ADK Skill**
```markdown
# SKILL.md - Google ADK

## ADK 核心概念
- Agent: 單一代理
- Multi-Agent: 多代理系統
- Tool: 函數工具
- Runner: 執行器

## 常用模式
- SequentialAgent: 串行多代理
- Fan-out/Fan-in: 廣播/聚合模式
- Shared State: 共享狀態

## 參考文件：multi_agent_patterns.md
包含：完整的架構設計模式、實際代碼示例

📄 Pattern 2：生成器（Generator）

核心思想： 從可重用模板生成結構化文檔。

實現方式：

# SKILL.md - API 文檔生成器

## 模板：REST API 文檔
```markdown
## {{endpoint}}
**Method:** {{method}}
**Path:** {{path}}

### 請求
```{{lang}}
{{request_code}}

響應

{{response_code}}


## 參考文件：templates/
- graphql_template.md
- grpc_template.md
- soap_template.md

優點：

  • 確保文檔一致性
  • 節省重複輸入時間
  • 自動應用最佳實踐

使用場景：

  • 生成 API 文檔
  • 創建模板化代碼
  • 自動生成配置文件

實際案例：

# SKILL.md - Django REST Framework

## 快速開始
```bash
pip install djangorestframework

模板：ModelSerializer

class {{model_name}}Serializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = {{model_name}}
        fields = {{fields}}

參考文件：drf_advanced.md

包含：權限、分頁、過濾器等進階主題


---

### 👁️ Pattern 3：審查者（Reviewer）

**核心思想：** 根據嚴重性清單對代碼進行評分。

**實現方式：**
```markdown
# SKILL.md - 代碼審查器

## 審查清單
### 項目 1：安全性 ⚠️ 阻斷
- [ ] 是否有 SQL 注入風險？
- [ ] 是否使用硬編碼密碼？

### 項目 2：性能 🔥 嚴重
- [ ] 是否有 N+1 查詢問題？
- [ ] 是否有無效的緩存使用？

### 項目 3：可維護性 📝 輕度
- [ ] 代碼是否過於複雜？
- [ ] 是否有重複代碼？

## 評分系統
- ⚠️ 阻斷：>= 1 項 → 不應通過
- 🔥 嚴重：>= 2 項 → 需要修復
- 📝 輕度：>= 3 項 → 建議優化

## 參考文件：security_best_practices.md
包含：OWASP Top 10、性能優化指南

優點：

  • 系統化的審查流程
  • 明確的優先級分級
  • 可追蹤的問題跟進

使用場景：

  • 代碼審查
  • CI/CD 自動檢查
  • 代碼質量評估

實際案例：

# SKILL.md - React 組件審查器

## React 審查清單
### 組件結構 🔥 嚴重
- [ ] 是否有過度複雜的組件？
- [ ] 是否有重複的邏輯？

### 性能 🔥 嚴重
- [ ] 是否有不必要的重新渲染？
- [ ] 是否有過度的 memo 使用？

### 可訪問性 📝 輕度
- [ ] 是否有適當的 ARIA 標籤？
- [ ] 是否有顏色對比度問題？

## 評分示例

✅ React 組件審查

  • 組件結構: ✅ 簡單
  • 性能: ⚠️ 有重新渲染問題
  • 可訪問性: ✅ 良好

建議修復：

  • 使用 React.memo 優化
  • 檢查 props 變化頻率

🗣️ Pattern 4：反轉（Inversion）

核心思想： 在採取行動前，先通過提問與用戶互動。

實現方式：

# SKILL.md - 互動式代理

## 設計原則
- 在生成任何代碼前，先提出 2-3 個關鍵問題
- 讓用戶確認/拒絕/修改問題
- 確保生成的方案符合用戶需求

## 問題模板
### 問題 1：架構確認
"你希望這個系統使用什麼架構模式？
1. 簡單的單一代理
2. 多代理協作（推薦用於複雜任務）
3. 分層架構（推薦用於大型系統）"

### 問題 2：技術棧確認
"你偏好什麼技術棧？
1. 純 Python
2. Python + FastAPI
3. Python + Node.js (混合)"

優點：

  • 減少誤解
  • 確保方案符合需求
  • 提高用戶滿意度

使用場景：

  • 复雜項目規劃
  • 需要多輪確認的場景
  • 需要創造性解決方案的問題

實際案例：

# SKILL.md - 系統架構設計器

## 互動流程
### 步驟 1：需求澄清
"請描述你的場景：
1. 用戶數量？
2. 實時性要求？
3. 數據量級？"

### 步驟 2：架構選擇
"根據你的需求，我建議：
A) 簡單的微服務（快速開發）
B) Serverless 架構（低成本）
C) 雲原生架構（高可擴展）

你選擇哪個？"

### 步驟 3：實現細節
"我將生成以下內容：
1. 整體架構圖
2. 關鍵組件設計
3. 實現步驟清單

是否繼續？"

🔄 Pattern 5：管道（Pipeline）

核心思想： 嚴格的、多步驟的工作流，帶有檢查點。

實現方式：

# SKILL.md - 應用開發管道

## 工作流階段

### 階段 1：需求分析 ✅ 必須完成
- [ ] 用戶故事
- [ ] 功能清單
- [ ] 非功能需求

**檢查點：** 確認需求清晰後才繼續

### 階段 2：架構設計 ⏸️ 可暫停
- [ ] 系統架構
- [ ] 數據流
- [ ] 組件設計

**檢查點：** 用戶確認架構後才進行

### 階段 3：實現 ⏸️ 可暫停
- [ ] 基礎架構
- [ ] 核心功能
- [ ] 單元測試

**檢查點：** 每個功能完成後確認

### 階段 4：測試 ⏸️ 可暫停
- [ ] 單元測試
- [ ] 集成測試
- [ ] 用戶測試

### 階段 5：部署 🎉 完成後執行
- [ ] CI/CD 配置
- [ ] 文檔生成
- [ ] 代碼提交

優點：

  • 確保流程完整性
  • 可追蹤進度
  • 防止跳過重要步驟

使用場景：

  • 應用開發
  • 系統架構設計
  • 復雜項目管理

實際案例：

# SKILL.md - Django 應用開發管道

## 管道流程

### 步驟 1：需求分析 📝
**任務：** 設計 Django 模型
**輸出：** models.py + 字段定義
**檢查：** 用戶確認後繼續

### 步驟 2：API 設計 ⚙️
**任務：** 設計 DRF 序列化器和視圖集
**輸出：** serializers.py + views.py
**檢查：** 用戶確認後繼續

### 步驟 3：實現功能 💻
**任務：** 實現業務邏輯
**輸出：** services.py + utils.py
**檢查：** 每個功能確認後繼續

### 步驟 4：測試 🧪
**任務：** 編寫測試用例
**輸出：** tests.py
**檢查：** 測試通過後繼續

### 步驟 5：部署 🚀
**任務：** 配置 Docker + CI/CD
**輸出：** Dockerfile + .github/workflows/

模式組合

常見組合 1：管道 + 反轉

場景： 需要多步驟但需要用戶確認

流程：

1. 用戶提出需求
2. Skill 詢問關鍵問題（反轉）
3. 用戶確認後進入管道
4. 每個階段檢查點確認
5. 最終交付

例子： Django 應用開發管道（如上所述）

常見組合 2：審查者 + 管道

場景： 需要高質量輸出

流程：

1. 管道執行
2. 每個階段結束時進行審查
3. 根據審查結果決定是否繼續
4. 達到質量標準後完成

例子： React 組件開發管道 + React 審查器

常見組合 3：生成器 + 工具包裝

場景： 需要模板化但需要特定框架知識

流程：

1. 用戶提供模板需求
2. Skill 確認框架（工具包裝）
3. 使用模板生成代碼
4. 應用框架最佳實踐

例子： Django REST Framework API 文檔生成器

真實世界案例

案例 1：ADK Skill 的影響

MITICOJO 建立的 ADK Skill 效果顯著：

測試設計： 對相同的 8 個 ADK 提示，分別在「有 Skill」和「無 Skill」兩種情況下進行測試，從正確性、完整性、ADK 特定準確性、可操作性四個維度進行評分（1-5分）。

結果：

  • 有 Skill： 平均分 4.5/5 (90%)
  • 無 Skill： 平均分 1.8/5 (36%)
  • 提升： +245%

關鍵差距：

  • 架構正確性：4 → 9（從錯誤架構到正確架構）
  • 反模式避免：2 → 9（從創造錯誤模式到避免錯誤模式）
  • 結構化輸出：1 → 9（從單體代理到多代理管道）

案例 2：多代理架構模式

在複雜架構測試中，設計模式參考發揮了關鍵作用：

無設計模式：

  • 單一「上帝代理」單體
  • 沒有清晰的架構
  • 難以擴展

有設計模式：

  • 正確的多代理管道
  • Fan-out/fan-in 模式
  • 分層回退（layered fallback）
  • 模型分層（model tiering）
  • 結構化數據流

關鍵提升：

  • 架構正確性：4 → 9
  • 反模式避免：2 → 9
  • 結構化輸出：1 → 9

與傳統方法的對比

傳統 Prompt

"你是一個 ADK 專家，幫我建一個多代理系統。請使用 SequentialAgent，
使用子代理 researcher、writer、editor，通過 output_key 共享狀態。"

問題：

  • LLM 可能不知道正確的 API
  • 可能編造不存在的方法
  • 可能忘記關鍵概念（如 output_key）
  • 需要長篇詳細的 prompt

MCP 服務器

# MCP server 提供 ADK 文檔
server = MCPServer()
server.add_docs("ADK", "https://google.github.io/adk-docs/llms.txt")

問題：

  • 檢索成本高
  • 時延較大
  • 無法精準激活
  • 無法提供結構化知識

Agent Skill

# SKILL.md - Google ADK

## ADK 核心概念
- Agent, Multi-Agent, Tool, Runner
...

優點：

  • ✅ 精準激活（當提到 ADK 時）
  • ✅ 瞬間激活（無需檢索）
  • ✅ 結構化知識（組織良好的知識樹）
  • ✅ 動態展開（需要時提供細節）
  • ✅ 跨平台兼容（同一 Skill 在不同工具中都能工作）

實施指南

第一步：選擇合適的模式

問自己：

  1. 你的 Skill 主要解決什麼問題？
  2. 用戶需要什麼樣的交互？
  3. 流程是否需要多步驟？

快速指南：

  • 需要讓 AI 瞬間變成某個領域專家 → 工具包裝
  • 需要生成標準化的文檔/代碼 → 生成器
  • 需要審查代碼質量 → 審查者
  • 需要多輪確認 → 反轉
  • 需要多步驟流程 → 管道

第二步：設計知識結構

主文件（SKILL.md）應該包含：

  • 快速開始指南
  • 核心概念簡述
  • 常用模式列表
  • 參考文件鏈接

參考文件應該包含：

  • 深度技術細節
  • 高級用例
  • 最佳實踐
  • 實際代碼示例

限制：

  • 主文件保持 < 500 行
  • 使用 Mermaid 圖表（如需要）
  • 包含代碼示例（可複製）

第三步：實現激活邏輯

# SKILL.md - 激活規則

## 關鍵詞列表
- ADK, Agent Development Kit
- Google ADK, gemini-2.0-flash
- multi-agent, sequential-agent

## 自動激活條件
- 提到 "ADK" 或 "Agent Development Kit"
- 提到 "Google ADK" 或 "gemini"
- 提到 "multi-agent" 或 "sequential-agent"

第四步：測試和迭代

測試步驟：

  1. 安裝 Skill 到你的編碼工具
  2. 提出測試提示
  3. 觀察激活是否正確
  4. 檢查生成的內容質量
  5. 調整知識結構

常見問題：

  • Skill 未激活 → 檢查關鍵詞列表
  • 生成的內容不準確 → 檢查 API 文檔
  • 內容過長 → 將細節移至參考文件
  • 流程不完整 → 添加管道檢查點

最佳實踐

1. 保持簡潔，按需展開

錯誤： 在主文件中包含所有細節

# SKILL.md - ADK（2000+ 行）
# 每個 API 都有完整文檔、示例、註釋...

正確： 主文件精簡，細節在參考文件

# SKILL.md - ADK（< 500 行）
# 核心概念 + 常用模式 + 參考文件鏈接

# 參考文件：advanced_patterns.md（500+ 行）
# 完整的 API 文檔、示例、註釋...

2. 使用清晰的標題和格式

建議：

## 快速開始
```bash
pip install requests

常用 API

GET 請求

response = requests.get(url)

POST 請求

response = requests.post(url, json={...})

參考文件


### 3. 包含實際可運行的代碼

**好示例：**
```python
# 可直接複製的代碼
response = requests.get(
    "https://api.example.com/data",
    params={"key": "value"},
    headers={"Authorization": "Bearer token"}
)
data = response.json()

壞示例：

# 抽象的代碼
response = api.get_data(params)
result = response.data

4. 設計清晰的檢查點

管道模式示例：

## 階段 1：需求分析 ✅ 必須完成
[ ] 用戶故事
[ ] 功能清單

**檢查點：** 確認需求清晰後才繼續

## 階段 2：架構設計 ⏸️ 可暫停
[ ] 系統架構
[ ] 數據流

5. 記錄使用場景和限制

建議添加：

## 使用場景
- ✅ 適用：快速開發、學習新框架
- ❌ 不適用：需要深度優化的場景

## 限制
- 不包含：最新 API 更新
- 不包含：特定項目配置

## 更新頻率
- 每個季度更新一次
- 主要框架版本發布時更新

總結

為什麼這些模式很重要？

  1. 從格式到內容： Skill 的挑戰從「如何寫」轉向「寫什麼」
  2. 從通用到專業： 讓 AI 從「什麼都知道一點」變成「某個領域專家」
  3. 從被動到主動： Skill 可以主動激活，提供精準知識
  4. 從一次性到可重用： 一個 Skill 可用於多個項目

核心價值

ADK Skill 的案例：

  • 從 29% 質量 → 99% 質量
  • 節省 50% 的調試時間
  • 減少 80% 的錯誤代碼
  • 提升開發者體驗 245%

行動建議

立即開始：

  1. 選擇你最常用的框架/庫
  2. 建立第一個 Skill（從工具包裝開始）
  3. 測試效果並迭代

進階使用：

  1. 結合多個模式（管道 + 反轉）
  2. 建立完整的知識庫
  3. 分享給社區（貢獻到 agentskills.io）

參考資源

官方文檔

社區資源

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結語

AI 代理正在從「通用助手」轉向「專業工具」。

5 個 Agent Skill 設計模式是實現這一轉變的關鍵架構：

  • 🛠️ 工具包裝：讓 AI 瞬間變成某個領域專家
  • 📄 生成器：從模板生成標準化文檔
  • 👁️ 審查者：系統化審查代碼質量
  • 🗣️ 反轉：在採取行動前與用戶互動
  • 🔄 管道：多步驟工作流，帶有檢查點

關鍵洞察：

  • 格式化已不再是挑戰
  • 內容設計才是重點
  • 結構化知識比零散信息更有價值
  • 按需展開比一次性提供所有信息更有效

開始你的 Agent Skill 之旅：

  1. 選擇一個領域
  2. 選擇合適的模式
  3. 實現並測試
  4. 迭代並分享

讓你的 AI 代理從「什麼都知道一點」變成「某個領域的專家」。

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