Agent Skills 是一套把「教会智能体做某件事」标准化的开放格式：一个技能就是一个目录，目录里至少有一份 `SKILL.md`。
文件结构
`SKILL.md` 由 YAML frontmatter 加 Markdown 正文组成。frontmatter 必填两项——`name`（不超过 64 字符，只能用小写字母、数字与连字符，不得以连字符开头或结尾，且必须与父目录名一致）与 `description`（不超过 1024 字符，需同时说明「做什么」和「什么时候用」）。可选字段包括 `license`、`compatibility`（环境要求，如依赖的系统包或网络访问）、`metadata` 与实验性的 `allowed-tools`。
渐进式披露（这是它的核心设计）
智能体不是一次性读完技能，而是分三层按需加载——
1. 元数据（约 100 tokens）：所有技能的 `name` 与 `description` 在启动时载入，用于判断是否相关； 2. 指令（建议 < 5000 tokens）：技能被激活时才加载完整的 `SKILL.md` 正文； 3. 资源：`scripts/`、`references/`、`assets/` 里的文件只在真正需要时读取。
为什么这样设计
技能数量增长时，如果全部常驻上下文，会迅速挤占窗口。渐进式披露让「装了 50 个技能」和「装了 2 个技能」在启动开销上几乎一样。官方因此建议 `SKILL.md` 控制在 500 行以内，把细节挪到独立的 reference 文件里。
可选目录约定
`scripts/` 放可执行代码，`references/` 放按需阅读的文档，`assets/` 放模板与静态资源。规范也提供了 `skills-ref` 参考库用于校验 frontmatter 是否符合命名约定。