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无限研究与调试循环技能,支持令牌监控,能在完成时自动通知。

技能创造器

功能概述

技能创造器是一项面向实际任务的技能,主要用于这种技能为创造有效技能提供了指导;关于技能, 技能是模块化的自成一体的软件包, 通过提供专门的知识来扩展马努斯的能力。

核心要点

  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。

使用与执行

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

Skill Creator

本 Skill 提供创建高效 Skill 的指导。

关于 Skill

Skill 是模块化、自包含的软件包,通过提供特定领域的知识、工作流和工具来扩展 Manus 的能力。可将其理解为面向特定领域或任务的“上手指南”——它能将 Manus 从通用型智能体转变为具备程序性知识的专用智能体,而这类知识是任何大模型都无法完全内化的。

Skill 提供的内容

  1. 专用工作流:面向特定领域的多步骤流程
  2. 工具集成:与特定文件格式或 API 协作的操作说明
  3. 领域专业知识:公司专属知识、数据模式(schema)、业务逻辑
  4. 捆绑资源:用于复杂或重复性任务的脚本、参考资料与资产

核心设计原则

简洁性优先

上下文窗口是一种公共资源。Skill 必须与 Manus 所需的其他全部内容共享该窗口:系统提示(system prompt)、对话历史、其他 Skill 的元数据,以及用户实际请求本身。

默认假设:Manus 已经非常聪明。 仅添加 Manus 当前不具备的信息。对每一段内容都应提出质疑:“Manus 真的需要这段解释吗?”以及“这段内容是否值得其消耗的 token?”

优先采用简洁示例,而非冗长说明。

设定恰当的自由度

根据任务的脆弱性与可变性,匹配相应粒度的控制程度:

高自由度(纯文本指令):适用于多种解法均有效、决策高度依赖上下文,或需依靠启发式规则推进的场景。

中自由度(伪代码或带参数的脚本):适用于存在首选范式、允许一定灵活性,或行为受配置影响的场景。

低自由度(固定脚本,参数极少):适用于操作易出错、一致性至关重要,或必须严格遵循特定执行顺序的场景。

可将 Manus 比喻为探索路径的行者:若路径是悬崖边的窄桥,则需明确设置护栏(低自由度);若路径是一片开阔原野,则允许多种通行方式(高自由度)。

Skill 的结构组成

每个 Skill 均包含一个必需的 SKILL.md 文件,以及若干可选的捆绑资源:

skill-name/
├── SKILL.md (必需)
│   ├── YAML 前置元数据(必需)
│   │   ├── name: (必需)
│   │   └── description: (必需)
│   └── Markdown 格式说明(必需)
└── 捆绑资源(可选)
    ├── scripts/          - 可执行代码(Python/Bash 等)
    ├── references/       - 按需加载至上下文的文档资料
    └── templates/        - 输出时使用的文件(模板、图标、字体等)

SKILL.md(必需)

每个 SKILL.md 文件均由以下两部分构成:

  • 前置元数据(YAML 格式):包含 name 和 description 字段。这是 Manus 唯一用于判断何时启用该 Skill 的字段,因此务必清晰、全面地描述 Skill 的功能及其适用场景。
  • 正文(Markdown 格式):使用该 Skill 的具体说明与指引。仅在 Skill 触发后(如触发)才被加载。

捆绑资源(可选)

  • scripts/ —— 用于重复性或确定性任务的可执行代码(例如 rotate_pdf.py)。Token 开销低,无需载入上下文即可运行。
  • references/ —— 按需加载的文档资料(如数据模式、API 文档、策略规范),确保 SKILL.md 保持精简。对于超大文件(>10k 词),应在 SKILL.md 中注明 grep 模式以便快速定位。
  • templates/ —— 不载入上下文的输出资产(如 logo、字体、样板代码)。

避免重复:信息应只存在于 SKILL.md 或 references/ 中,二者不可并存。

禁止包含:README.md、CHANGELOG.md 或其他面向用户的辅助文档。Skill 是为 AI 智能体设计的,而非人类用户。

渐进式披露(Progressive Disclosure)

采用三级加载机制:

  1. 元数据 —— 始终驻留于上下文中(约 100 词)
  2. SKILL.md 正文 —— 在 Skill 触发时加载(<500 行)
  3. 捆绑资源 —— 按需加载

请将 SKILL.md 控制在 500 行以内。若需拆分内容至 references/,请在正文中明确说明何时应查阅对应文件。

关键原则:核心工作流保留在 SKILL.md 中;与具体变体相关的细节移至 reference 文件中。

多领域 Skill 的典型结构示例:

bigquery-skill/
├── SKILL.md (概览 + 导航)
└── references/
    ├── finance.md
    ├── sales.md
    └── product.md

Manus 仅在必要时加载对应 domain 的 reference 文件。

Skill 创建流程

Skill 创建包含以下步骤:

  1. 通过具体示例深入理解 Skill
  2. 规划可复用的 Skill 内容(脚本、参考资料、模板)
  3. 初始化 Skill(运行 init_skill.py)
  4. 编辑 Skill(实现资源并编写 SKILL.md)
  5. 交付 Skill(通过 notify_user 发送 SKILL.md 路径)
  6. 基于真实使用反馈持续迭代

请严格按顺序执行上述步骤;仅当有明确理由表明某一步骤不适用时,方可跳过。

步骤 1:通过具体示例理解 Skill

仅当 Skill 的使用模式已十分明确时,方可跳过此步。

收集 Skill 实际使用场景的具体示例。可提问如下问题:

  • “该 Skill 应支持哪些功能?”
  • “能否给出几个典型使用示例?”

避免一次性提出过多问题。当对功能范围已有清晰认知时,即可结束本阶段。

步骤 2:规划可复用的 Skill 内容

针对每个示例,识别其中可复用的资源类型:

资源类型 适用场景 示例
scripts/ 反复重写同类代码 rotate_pdf.py(用于 PDF 旋转)
templates/ 每次均需套用相同样板 Web 应用构建器所需的 HTML/React 入门模板
references/ 需反复查阅的文档资料 BigQuery Skill 所需的数据库 schema

步骤 3:初始化 Skill

此时应正式创建 Skill。

仅当所开发 Skill 已存在,且当前目标仅为迭代优化或打包发布时,方可跳过本步;否则请直接进入下一步。

若从零开始新建 Skill,务必运行 init_skill.py 脚本。该脚本会便捷地生成一个完整的新 Skill 模板目录,自动包含所有必需组件,大幅提升 Skill 创建的效率与可靠性。

使用方法:

python /home/ubuntu/skills/skill-creator/scripts/init_skill.py 

该脚本将:

  • 在 /home/ubuntu/skills// 下创建 Skill 目录
  • 生成含标准 YAML 前置元数据及 TODO 占位符的 SKILL.md 模板
  • 创建示例资源目录:scripts/、references/ 和 templates/
  • 在各目录中添加可定制或删除的示例文件

初始化完成后,请根据需要定制或删除生成的 SKILL.md 及示例文件。

步骤 4:编辑 Skill

在编辑(新生成或已存在的)Skill 时,请牢记:该 Skill 是为另一个 Manus 实例所设计。请仅包含对 Manus 有益且非显而易见的信息。思考哪些程序性知识、领域特有细节或可复用资产,能帮助另一个 Manus 实例更高效地完成相关任务。

学习成熟的设计模式

请根据 Skill 的具体需求,参考以下实用指南:

  • 多步骤流程:参阅 /home/ubuntu/skills/skill-creator/references/workflows.md,了解顺序工作流与条件逻辑设计
  • 输出格式或质量标准:参阅 /home/ubuntu/skills/skill-creator/references/output-patterns.md,获取模板与示例模式
  • 渐进式披露模式:参阅 /home/ubuntu/skills/skill-creator/references/progressive-disclosure-patterns.md,学习如何跨文件组织内容

这些文件汇总了经过验证的 Skill 设计最佳实践。

从可复用的 Skill 内容入手

首先处理步骤 2 中识别出的 scripts/、references/ 和 templates/ 文件。此过程可能需用户输入(例如 templates/ 所需的品牌资产、references/ 所需的文档资料)。

通过实际运行测试新增脚本,确保其正确性。若存在大量相似脚本,可选取代表性样本进行测试。

删除初始化过程中未使用的示例文件。

更新 SKILL.md

撰写规范:始终使用祈使式/不定式语法。

前置元数据

编写含 name 和 description 字段的 YAML 前置元数据:

  • name:Skill 名称
  • description:主要触发机制。必须明确说明该 Skill 的功能及其适用时机(正文仅在触发后加载)。
    • 示例:“支持带修订痕迹的文档创建与编辑。适用于:创建 .docx 文件、修改内容、处理修订痕迹。”
正文

撰写使用该 Skill 及其捆绑资源的具体说明。

步骤 5:交付 Skill

Skill 开发完成后,需先验证再交付给用户。

验证 Skill

运行验证脚本,确保 Skill 符合全部要求:

python /home/ubuntu/skills/skill-creator/scripts/quick_validate.py 

若验证失败,请修复错误后重新运行验证脚本。

交付给用户

使用 message 工具将 SKILL.md 作为附件发送:

/home/ubuntu/skills/{skill-name}/SKILL.md

系统将自动执行以下操作:

  1. 识别路径模式 /home/ubuntu/skills/*/SKILL.md
  2. 将 Skill 目录打包为 .skill 文件
  3. 以前端特殊卡片形式发送,并提供以下选项:
    • 添加到我的 Skills
    • 下载
    • 预览

步骤 6:迭代优化

在 Skill 实际测试后,用户可能提出改进建议。此类反馈往往紧随 Skill 使用之后,且带有对实际运行效果的最新上下文。

迭代工作流:

  1. 在真实任务中使用该 Skill
  2. 识别执行中的困难点或低效环节
  3. 明确 SKILL.md 或捆绑资源需如何更新
  4. 实施变更并再次测试

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