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。
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;
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。
本 Skill 提供创建高效 Skill 的指导。
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。
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。
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)。
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:
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。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。
采用三级加载机制:
SKILL.md 正文 —— 在 Skill 触发时加载(<500 行)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 创建包含以下步骤:
init_skill.py)SKILL.md)notify_user 发送 SKILL.md 路径)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。
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:
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。
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 |
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:
/home/ubuntu/skills// 下创建 Skill 目录SKILL.md 模板scripts/、references/ 和 templates/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。
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。
请根据 Skill 的具体需求,参考以下实用指南:
/home/ubuntu/skills/skill-creator/references/workflows.md,了解顺序工作流与条件逻辑设计/home/ubuntu/skills/skill-creator/references/output-patterns.md,获取模板与示例模式/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。
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。
SKILL.md撰写规范:始终使用祈使式/不定式语法。
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)。
撰写使用该 Skill 及其捆绑资源的具体说明。
Skill 开发完成后,需先验证再交付给用户。
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。
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:
/home/ubuntu/skills/*/SKILL.md.skill 文件在 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:
SKILL.md 或捆绑资源需如何更新相关专题
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