相关实践
用 Agent Skills + OpenClaw + Waza 验证医疗 PDF 工作流
Paul J. Swider 为个人医疗 AI Tula 构建了 `med-pdf` 和 `epic-note` 两个 Agent Skills：在 source-of-truth repo 中维护 `skills/AGENTS.md`、两个 Skill 目录和 `evals/<skill>/tasks/`，再将技能同步到 OpenClaw 运行时 `~/.openclaw/workspace/skills/`。他用明确优先级规则处理 Anthropic Agent Skills 规范与 Microsoft Waza 检查的冲突，并按 progressive disclosure 把 `SKILL.md`、`scripts/`、`references/` 拆层。最终 `med-pdf` 通过 Waza 5/5 eval，success rate 100.0%，aggregate score 1.00，duration 29.369s；`epic-note` 的 4-task suite 也 clean，覆盖 PHI 边界、非医疗 PDF 拒绝、LabCorp/MyChart 解析和跨 Skill portal message 路由。
用 eval 闭环验证 Agent Skill 是否真的提升任务成功率
OpenHands 团队把 Agent Skill 当成可评测工程资产，而不是“写完就信”的提示词。案例先定义三个真实任务：离线 Trivy 漏洞报告、两份季度财报结构化抽取、Excel+PDF 销售透视分析；再分别跑 no-skill 与 improved-skill 条件，记录 trace、runtime、events 和 pass rate。结果显示漏洞报告任务从 0/10 提升到 10/10，平均耗时从 266s 降到 109s；财报抽取从 9/10 提升到 10/10；销售透视任务则暴露出 skill 可能让部分模型退化。适合用 skill-creator 做完 Skill 后，继续用 eval 证明它真的改善了输入、过程、输出和结果。
小白也能看懂的Skill-Creator教程来了！
我姚学AI 出品的 Skill-Creator 入门教程，面向零基础用户，手把手教你使用 Skill-Creator 创建自定义 Agent Skill。
用Skill-creator构建知识库检索技能！破解AI健忘+降低Token消耗全流程
华哥详细讲解如何用 Skill-creator 构建知识库检索工具，解决 AI 健忘、Token 浪费三大痛点。生成包含 SKILL.md、references、scripts 的三层递进式检索技能，实测精准查询对象存储平台、按需读取 API 规范，直观展示节省 Token 效果。
LLM 应用开发原理实战篇：从零手搓一个Skill（包含手搓和使用 skill-creator 构建）
Beyond_April 从零演示两种创建 Skill 的方式：手动编写和使用 skill-creator 自动生成。小白友好，有手就行，覆盖 SKILL.md 结构、references、scripts 三层架构。
告别面条代码：我用 npx skills 跑通的「自动化写作」流水线
昨晚我还在被烂代码和憋稿子双重折磨，半小时后居然代码干净了、长文也自动生成了！🤯 就靠一条神奇命令，我调教出一个“代码医生”+“主编”组合拳：用npx skills召唤AI技能库，先让kaizen暴力重构面条代码，再捏个专属编辑器把过程变成精致长文。现在写技术博客就像点外卖一样简单，这套自动化流水线真的爽飞了！🚀