microsoft-skill-creator

Microsoft Skill Creator

为 Microsoft 技术创建混合技能，在本地存储基本知识，同时支持通过 Learn MCP 动态查询更详细的信息。

关于技能

技能是模块化包，通过专业知识和工作流扩展智能体能力。技能将通用智能体转变为特定领域的专业智能体。

技能结构

skill-name/
├── SKILL.md (必需)     # 前置元数据 (name, description) + 指令
├── references/             # 按需加载到上下文中的文档
├── sample_codes/           # 可运行的代码示例
└── assets/                 # 输出中使用的文件（模板等）

关键原则

• 前置元数据至关重要：name 和 description 决定技能何时触发——要清晰全面
• 简洁是关键：只包含智能体尚不了解的内容；上下文窗口是共享的
• 不重复：信息要么在 SKILL.md 中，要么在引用文件中，不能同时存在

Learn MCP 工具

工具	用途	使用时机
microsoft_docs_search	搜索官方文档	初步发现，查找主题
microsoft_docs_fetch	获取完整页面内容	深入重要页面
microsoft_code_sample_search	查找代码示例	获取实现模式

CLI 备选方案

如果 Learn MCP 服务器不可用，请使用终端或 shell（例如 Bash、PowerShell 或 cmd）中的 mslearn CLI：

# 直接运行（无需安装）
npx @microsoft/learn-cli search "semantic kernel overview"

# 或全局安装后运行
npm install -g @microsoft/learn-cli
mslearn search "semantic kernel overview"

MCP 工具	CLI 命令
microsoft_docs_search(query: "...")	mslearn search "..."
microsoft_code_sample_search(query: "...", language: "...")	mslearn code-search "..." --language ...
microsoft_docs_fetch(url: "...")	mslearn fetch "..."

生成的技能应包含相同的 CLI 备选表格，以便智能体可以使用任一方式。

创建流程

步骤 1：调查主题

使用 Learn MCP 工具分三个阶段建立深入理解：

阶段 1 - 范围发现：

microsoft_docs_search(query="{technology} overview what is")
microsoft_docs_search(query="{technology} concepts architecture")
microsoft_docs_search(query="{technology} getting started tutorial")

阶段 2 - 核心内容：

microsoft_docs_fetch(url="...")  # 获取阶段 1 中的页面
microsoft_code_sample_search(query="{technology}", language="{lang}")

阶段 3 - 深入：

microsoft_docs_search(query="{technology} best practices")
microsoft_docs_search(query="{technology} troubleshooting errors")

调查清单

调查后，验证：

• [ ] 能用一段话解释该技术的功能
• [ ] 确定了 3-5 个关键概念
• [ ] 有基本用法的可运行代码
• [ ] 了解最常见的 API 模式
• [ ] 有用于深入主题的搜索查询

步骤 2：与用户确认

展示发现并询问：

1. "我找到了这些关键领域：[列表]。哪些最重要？"
2. "智能体主要使用此技能执行哪些任务？"
3. "代码示例应优先使用哪种编程语言？"

步骤 3：生成技能

使用 skill-templates.md 中的相应模板：

技术类型	模板
客户端库、NuGet/npm 包	SDK/库
Azure 资源	Azure 服务
应用开发框架	框架/平台
REST API、协议	API/协议

生成的技能结构

{skill-name}/
├── SKILL.md                    # 核心知识 + Learn MCP 指导
├── references/                 # 详细的本地文档（如果需要）
└── sample_codes/               # 可运行的代码示例
    ├── getting-started/
    └── common-patterns/

步骤 4：平衡本地与动态内容

本地存储的情况：

• 基础性（任何任务都需要）
• 频繁访问
• 稳定（不会变化）
• 难以通过搜索找到

保持动态的情况：

• 详尽参考（太大）
• 版本特定
• 情境性（仅特定任务）
• 索引良好（易于搜索）

内容指南

内容类型	本地	动态
核心概念（3-5 个）	✅ 完整
Hello world 代码	✅ 完整
常见模式（3-5 个）	✅ 完整
主要 API 方法	签名 + 示例	通过 fetch 获取完整文档
最佳实践	前 5 条要点	搜索更多
故障排除		搜索查询
完整 API 参考		文档链接

步骤 5：验证

1. 审查：本地内容是否足以完成常见任务？
2. 测试：建议的搜索查询是否返回有用结果？
3. 验证：代码示例能否无错误运行？

常见调查模式

对于 SDK/库

"{name} overview" → 用途、架构
"{name} getting started quickstart" → 设置步骤
"{name} API reference" → 核心类/方法
"{name} samples examples" → 代码模式
"{name} best practices performance" → 优化

对于 Azure 服务

"{service} overview features" → 功能
"{service} quickstart {language}" → 设置代码
"{service} REST API reference" → 端点
"{service} SDK {language}" → 客户端库
"{service} pricing limits quotas" → 约束

对于框架/平台

"{framework} architecture concepts" → 心智模型
"{framework} project structure" → 约定
"{framework} tutorial walkthrough" → 端到端流程
"{framework} configuration options" → 自定义

示例：创建“Semantic Kernel”技能

调查

microsoft_docs_search(query="semantic kernel overview")
microsoft_docs_search(query="semantic kernel plugins functions")
microsoft_code_sample_search(query="semantic kernel", language="csharp")
microsoft_docs_fetch(url="https://learn.microsoft.com/semantic-kernel/overview/")

生成的技能

semantic-kernel/
├── SKILL.md
└── sample_codes/
    ├── getting-started/
    │   └── hello-kernel.cs
    └── common-patterns/
        ├── chat-completion.cs
        └── function-calling.cs

生成的 SKILL.md

---
name: semantic-kernel
description: 使用 Microsoft Semantic Kernel 构建 AI 智能体。用于基于 LLM 的应用，支持插件、规划器和内存，使用 .NET 或 Python。
---

# Semantic Kernel

用于将 LLM 集成到应用程序中的编排 SDK，支持插件、规划器和内存。

## 关键概念

- **Kernel**：管理 AI 服务和插件的中央编排器
- **Plugins**：AI 可调用的函数集合
- **Planner**：对插件函数进行排序以实现目标
- **Memory**：用于 RAG 模式的向量存储集成

## 快速开始

参见 [getting-started/hello-kernel.cs](sample_codes/getting-started/hello-kernel.cs)

## 了解更多

| 主题 | 如何查找 |
|-------|-------------|
| 插件开发 | `microsoft_docs_search(query="semantic kernel plugins custom functions")` |
| 规划器 | `microsoft_docs_search(query="semantic kernel planner")` |
| 内存 | `microsoft_docs_fetch(url="https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/frameworks/agent/agent-memory")` |

## CLI 备选方案

如果 Learn MCP 服务器不可用，请改用 `mslearn` CLI：

| MCP 工具 | CLI 命令 |
|----------|-------------|
| `microsoft_docs_search(query: "...")` | `mslearn search "..."` |
| `microsoft_code_sample_search(query: "...", language: "...")` | `mslearn code-search "..." --language ...` |
| `microsoft_docs_fetch(url: "...")` | `mslearn fetch "..."` |

直接使用 `npx @microsoft/learn-cli <command>` 运行，或使用 `npm install -g @microsoft/learn-cli` 全局安装。