Gemini Skills 完全指南：从概念到实战
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摘要：这篇文章给出一套可复用的 Gemini Skills 方法论，带你从概念走到可上线的实战流程。
Skills 到底是什么
Skills 不是“更聪明的提示词”，而是一种可复用的任务模块。你给它稳定输入，它给你稳定输出， 并且可以调用工具去执行动作。换句话说，Skill 更像一个产品能力，而不是一次性对话。
你会发现，真正有价值的 Skill 往往出现在“重复劳动”里：整理资料、生成提纲、做信息抽取、 标准化输出。这些需求越重复，Skill 的价值越大。
以教程站为例，“生成文章大纲”“把长文压缩成摘要”“从资料里提取步骤清单”就是典型 Skill。 它们不像聊天那样自由发挥，而是把每次产出压到一个稳定范围内，方便复用和排版。
如果你想判断一件事值不值得做成 Skill，就看两个指标：是否高频出现、是否能标准化。 只要满足这两点，就值得投入时间把它打磨成模块。
还有一个隐性价值：Skill 会倒逼你整理业务流程。你需要把“怎么做”说清楚，这个过程本身 就能把混乱的流程变得可复盘、可交接。
和普通提示词的差别
普通提示词强调“此刻要一个答案”，而 Skill 强调“下次还能得到同类答案”。 这意味着 Skill 必须有边界、有格式、有输入规范。你不是在教模型回答一次问题， 而是在搭一个可复用的流程。
如果你发现自己每周都在改同一段 prompt，那就是该把它抽成 Skill 的信号。
还有一点很现实：普通提示词往往只适合个人使用，而 Skill 需要让团队里任何人都能用。 这迫使你把“隐性经验”写成明确规则，比如输入模板、输出字段、失败处理方式。
这也是为什么 Skill 更像“产品”，而不是“技巧”。它有边界、有文档、有版本， 能被别人复用，才能真正产生价值。
如果你想快速区分两者，可以问自己一个问题：这个东西能不能交给新人用？如果不能， 那它还是一个提示词；如果可以，它就更像 Skill。
记住：Skill 的目标不是“写得像”，而是“跑得稳”。
三层结构：指令、工具、输出
一个稳定的 Skill 通常由三层组成：
- 系统指令：定义角色、边界、语气和禁止项。
- 工具调用：把“动作”交给函数或外部系统。
- 结构化输出：用固定格式收口结果，便于复用。
这三层缺一不可。只有系统指令，输出会飘；只有结构化输出，内容会空； 没有工具调用，Skill 就停留在“会说”，难以“能做”。
你可以把这三层理解为：规则、能力、交付。规则定义边界，能力提供动作，交付负责落地。 一旦其中一层不稳，整个 Skill 都会变成不可控的输出。
实战里最容易出问题的是“规则不清”。比如系统指令没有写清楚“输出必须包含哪些字段”， 结果结构化输出形同虚设。所以哪怕只有三层，也必须写到足够明确。
输入模板怎么设计
输入模板决定输出质量。最常见的模板可以很简单：主题、目标、受众、限制。 例如“主题：Gemini 工具调用；目标：生成 5 个落地场景；受众：产品经理；限制：不写代码”。
输入字段越少，用户越愿意填；输入字段越清楚，模型越容易理解。 我的建议是先从两个字段开始，跑通流程后再加字段。
另一个小技巧是“示例化输入”。你在模板旁边写一行例子，用户马上就知道怎么填。 这一步看似简单，但对 Skill 的可用性提升很明显。
如果目标是团队使用，建议把输入模板做成固定表单或配置文件，避免每个人自由发挥。 一致的输入，才会带来一致的输出。
输入模板里最好包含“禁止项”，例如“不要输出代码”“不要引用未经验证的数据”。 这些限制能避免模型跑偏，尤其是对外发布的内容。
工具调用的使用边界
当任务需要“查资料、读网页、跑计算、写入系统”时，就要用工具调用。 Gemini 支持函数调用机制，你提供函数声明，模型决定何时调用并填参数。
关键不是写一堆函数，而是把动作拆小：搜索、读取、整理。每个函数只做一件事， 这样模型更不容易出错。
工具调用的边界也要写清楚：哪些任务必须调用工具，哪些可以直接回答。 如果没有边界，模型会在不该调用时调用，或者该调用时偷懒。
同时，工具返回的结构要尽量清楚。比如返回标题、链接、摘要、时间，而不是一大段原文。 模型拿到结构化的返回，会比拿到原文更容易总结。
如果你的工具会写入系统或触发外部动作，记得加权限边界和确认机制。 模型可以提出调用，但是否执行应由系统决定。
结构化输出与稳定性
结构化输出是 Skill 能否复用的关键。你可以用 JSON Schema 限定返回格式， 让结果直接进入表格、数据库或模板。
一个好用的结构往往很短：标题、步骤、注意事项、标签。字段太多会让模型乱填， 字段太少又难以复用。先少后多是最稳的做法。
结构化输出不只是“机器可读”，也是“团队可读”。当每个人看到输出都像同一套模板， 就更容易协作，也更容易复查质量。
如果暂时不需要 JSON，也可以先用固定的 Markdown 模板，等流程稳定后再收口成 JSON。 重点是“结构”，不是“格式”。
结构化输出最好配合“最小示例”。你把理想输出贴在文档里，团队成员一眼就能明白结果长什么样， 这比任何文字说明都有效。
评估与回归测试
Skill 的质量不是一次写出来的，而是靠测试堆出来的。最简单的做法是保留 5~10 条固定样例， 每次改动后跑一遍，看输出是否保持结构和语气。
还可以加入“边界样例”：超短输入、含糊输入、噪声输入。它们是最容易暴露问题的地方。
如果你做的是对外内容，建议加一层人工抽检。比如每 20 条抽 1 条人工复核。 这一步能提前发现逻辑错误或语气走偏的问题。
评估指标不需要复杂，哪怕只是“字段完整率”“退回率”这种粗指标，也比没有强。
有条件的话，可以对比两版 Skill 的输出差异，看看哪一版更稳定、更易用。 这种“AB 对比”能帮你快速收敛到最优结构。
上线与长期维护
真正上线的 Skill 需要版本管理。你改了输出结构，就该升版本；改了边界，也要记录。 否则团队会遇到“昨天好用，今天突然坏了”的情况。
另外，建议保留日志与原始输入，方便回放与排错。没有这些，你很难判断是模型问题还是输入问题。
如果你的 Skill 被多人使用，可以加一个简单的“使用说明”，比如输入示例、输出示例、常见错误。 这会明显减少沟通成本，也能提高复用率。
最后一点：不要怕删功能。过度复杂的 Skill 往往更不稳定。把它做小、做稳，再逐步扩展。
如果有条件，建议做一次灰度发布：先让小范围用户试用一周，再扩大范围。 这样你能在低风险阶段发现问题，避免一次性推全量。
如果你要把 Skill 当成长期资产，建议每月复盘一次，淘汰低使用率的 Skill， 把精力集中在高频功能上。
落地清单
- 明确任务边界：写清楚“做什么、不做什么”。
- 设计输入模板：至少两个字段，保证可理解。
- 输出结构固定：优先 JSON 或清单格式。
- 工具拆小：搜索、读取、整理分开。
- 保留样例：常规样例 + 边界样例。
- 版本与日志：每次变更可追溯。
如果你只打算先做一个 Skill，就从“最容易复用、最容易验证”的场景开始。 例如：教程大纲、要点摘要、资料整理。这类任务的输入和输出都很好定义， 做出来就能立刻用起来。
