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Atomic Agent Skills开发教程：5分钟写出第一个Markdown技能，附18个内置起步技能清单

【免费下载链接】atomic-agentAtomic Agent is a local-first AI agent. Runs open-weight models on your own machine via llama.cpp.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/at/atomic-agent

Atomic Agent是一个本地优先（local-first）的 AI Agent，通过 llama.cpp 在你自己的电脑上运行开源权重模型。它的Skills（技能）系统把任务"操作手册"写成一个 Markdown 文件加可选脚本——本文带你 5 分钟写出第一个自定义技能，并附完整清单：18 个开箱即用的内置起步技能。

什么是 Skills：给本地AI智能体的"技能手册"

可以把每个 Skill 理解为一本小手册：

• Markdown 正文：告诉 Agent「遇到某类任务时，该用什么工具、按什么步骤做」；
• YAML 前置信息（frontmatter）：声明技能名称、用途、版本；
• 可选脚本：放在scripts/目录，仅在用户明确批准后才会执行。

官方文档 SKILLS.md 中特别强调了它的**渐进式加载（progressive loading）**设计：稳定提示词前缀里只包含每个技能的name: description，只有当 Agent 调用skill.view查看某个技能后，正文才会进入提示词——这样 KV 缓存每个会话只失效一次，本地小模型也能跑得又快又省。实现可参考 src/prompt/stable-prefix.ts。

SKILL.md 文件结构一览

一个技能的目录长这样：

<技能名>/ SKILL.md # 必需：YAML frontmatter + Markdown 正文 scripts/ # 可选：shell / node 脚本 references/ # 可选：供 Agent 阅读的静态资料

SKILL.md的头部是 YAML，字段如下（摘自 SKILLS.md）：

--- name: check-gmail-inbox # 必需，kebab-case，且必须与文件夹同名 description: "Check Gmail inbox" # 必需，约 200 字符以内 version: 0.1.0 # 必需，建议 SemVer requires_tools: # 信息性字段：该技能会用到哪些工具 - os.http.request requires_scripts: # 只有列出的脚本才允许执行 - fetch-headers.sh dangerous: false # 标记为高风险技能（给人看的） ---

⚠️新手最常踩的坑：文件必须以---开头，缺少 frontmatter 块的技能会在加载时被直接丢弃，不会出现在技能列表里。这一点在 starter-skills/skill-creator/SKILL.md 中被标注为 "Critical"。

5分钟写出你的第一个Markdown技能

以「查天气」为例，全程不需要任何 API Key。

第 1 步：创建技能目录

全局技能放在~/.atomic-agent/skills/，也可以放在项目内.atomic-agent/skills/（同名时项目级优先，方便随仓库提交）。

mkdir -p ~/.atomic-agent/skills/my-weather

第 2 步：编写 SKILL.md

复制下面这份最小可用模板并保存为~/.atomic-agent/skills/my-weather/SKILL.md（模板同样来自 skill-creator 技能）：

--- name: my-weather description: 查询城市当前天气，使用 wttr.in 的 HTTP 接口，无需密钥。 version: 1.0.0 requires_tools: - os.http.request requires_scripts: [] dangerous: false --- # my-weather 用 `os.http.request` GET 请求 `https://wttr.in/<城市>?format=3` 获取一行天气文本， 把结果原样汇报给用户。失败时可退回 `os.shell.run` 执行 `curl`。

第 3 步：验证技能已注册

atomic-agent skill list

只要列表里出现my-weather即为成功。如果目录有问题，命令会打印WARN:行提示你。

第 4 步：让 Agent 用起来

之后在对话里说"帮我查下上海天气"，Agent 会先看到技能描述、调用skill.view加载正文，再按手册执行os.http.request。官方自带的 wttr-weather 技能 就是一个可直接参考的"零依赖"范例。

技能管理：最常用的 CLI 命令清单

技能来源支持本地文件夹、GitHub tap（owner/repo[/path]）以及 ClawHub 注册表（@owner/slug），完整说明见 SKILLS.md。

18个内置起步技能完整清单

Atomic Agent 首次启动会自动安装以下 18 个起步技能，升级时还会自动刷新（清单源自 starter-skills/README.md）：

💡 前 4 个零依赖技能装上即用，非常适合先跑通再扩展。

进阶：给技能附加脚本，并管好安全边界

需要跑复杂逻辑时，把脚本放进scripts/目录，并在 frontmatter 的requires_scripts中列明——只有列出的脚本才允许执行，任何scripts/之外的路径都会被拒绝。扩展名决定运行方式：.ts/.js/.mjs/.cjs走 Node，.sh走 Bash，其余按可执行文件直接运行。

执行前，脚本调用会经过审批门（approval gate），向你展示技能名、脚本路径和参数预览，确认后才运行（机制见 skill 相关说明）。两条硬性边界：

• 技能是数据 + 脚本，不是插件，不能动态注册新工具或加载原生模块；
• 不要在技能里写密钥，也不要教 Agent 绕过审批或 HTTP 白名单。

这套本地优先的智能体循环本身也很能打——在同一本地模型（qwen-3.6-35b-a3b）下，Atomic Agent 在 GAIA Level 1 公开验证集上取得 69.8% 准确率，领先对比对象 11.3 个百分点：

常见问题（FAQ）

Q：技能名字和文件夹名不一致会怎样？name必须与所在文件夹同名（kebab-case），不一致属于无效格式，加载时会被跳过。

Q：项目级技能和全局技能同名？项目级（.atomic-agent/skills/<name>/）始终优先，全局技能作为回退——这正是"随仓库提交技能"的设计意图。

Q：改完 SKILL.md 为什么没生效？重启 Agent 或刷新技能注册表，再用atomic-agent skill list验证。

Q：想学官方技能怎么写？最快的方式是读内置技能源码，推荐从 skill-creator 和 wttr-weather 两个入手，前者是"教你写技能的技能"，后者是最小化的真实示例。

📌小结：Atomic Agent 的 Skills 就是"Markdown + 可选脚本"的本地技能手册，零依赖、渐进加载、脚本需审批。5 分钟即可上手你的第一个技能，18 个内置起步技能则覆盖天气、汇率、PDF、Excel、音视频、Docker 等高频场景——把技能当作可版本化的资产，让本地 AI 智能体随你的工作流一起成长。

【免费下载链接】atomic-agentAtomic Agent is a local-first AI agent. Runs open-weight models on your own machine via llama.cpp.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/at/atomic-agent