在前面，我们分享过什么是Agent Skills？
简单来说，Skills就是给 AI 准备的技能包，让 AI 快速学习使用各种专业技能，而不用每次都重复输入提示词、编写脚本等等。
Agent Skills 的本质是一组 结构化的指令和资源，用于教会 AI 完成特定任务，让AI按照标准规则干活，是一套可复用的规则。
你可以把它理解为 AI 的“操作手册":
那Skills到底能用来做些什么呢？我只想说，在计算机的世界里，万物皆可Skills化！
就拿测试领域来说，我们完全可以将那些资深测试专家的经验、流程、模板等固化下来，把它们变成一个个Skills。
接下来，我们就挑测试领域其中一个小场景：需求文档自动生成测试用例为例，简单来讲一下（更详细、全面的AI测试保姆级教程，可在「狂师. AI进化社」中进行系统性学习。
我们先选用一个AI编程工具，比如Cursor。
打开Cursor设置菜单->选择Rules、Skills、Subagents标签页->点击新建Skill，在弹出来的New Chat对话中，输入要求：
根据需求文档，用生成测试用例，需要覆盖正向、逆向、异常、并发场景。
将上述创建skills提示词发送给Cursor，AI会先帮我们创建一个技能草稿，并将内容写到SKILL.md中
且需要和我们确认两个小问题：
REQ-1、模块-条款号），以及并发用例是否需要标注具体一致性语义（如幂等、乐观锁版本冲突、最终一致窗口）？
纳尼？🤣小孩才做选择题，成年人肯定是全都要啊，直接补充：
我希望用例输出格式，同时生成markdown、json、excel(.xlsx)
执行完成后，Cursor问我们是否需要将技能名称修改一下，另外，由于当前Skills.md内容默认显示英文，爱国且宠粉的我，怎能允许全是英文，如是让AI直接将内容改为中文输出。
更新完成，最终我们就得到了一个名称为testcase-generator的Skill技能、且通过该技能，可以将需求文档转换成用例，并同时支持excel\markdown\json三种格式输出。
Skill开发好之后，在Chat中输入/testcase-generator 如果有出现这个斜杆命令，则说明skill可用了。
测试用例生成SKILL开发好之后，接下来，需要测试验证这个技能能否按预期工作，因此，可以准备一份需求文档。
你不会还傻傻的自己去手敲需求文档吧，交给AI来做就行了
这里我们随便打开一个豆包或DeepSeek网页版，把下述提示词喂给AI。
帮我生成一份用户登录的需求文档，用word格式输出，支持下载
生成的需求文档PRD还有模有样，内容还挺详细的。
在Cursor Chat中输入：
/generate-testcases @需求文档.docx
其中 输入 / 选择要使用的skill，如果不写@需求文档名 ,也可将需求文档拖到chat输入框中。
可以看到，我甚至懒得写提示词描述，直接调用/generate-testcases，把需求文档拖进来就行了。
执行完成后，同时输出了三种格式的用例，根据自己的需求自取：
打开xlsx格式，看一下效果（还不错，挺详细，还提供测试数据、测试步骤、预期结果等测试用例关键信息）：
description 描述至关重要
AI 是否能够准确识别并调用当前 Skill，很大程度上取决于 description 的清晰程度。描述越具体、意图越明确、约束越清晰，AI 调用成功率就越高。
善用模板示例引导输出格式
如果你在 Skill 中给出固定模板（如表格、JSON 结构、Markdown 格式等），AI 会严格按照该结构进行输出。
在日常工作中，你可以把需要生成的 Excel 测试用例模板、接口文档模板、报告规范格式等，通过 Markdown 形式整理后，放在 examples 目录下，让 AI 直接复用规范结构，大幅减少调整成本。
Skill 文件体积控制
单个 Skill.md 建议控制在 500 行以内，避免内容过于冗长导致解析效率下降。
如果 Skill 涉及复杂逻辑、参考资料、扩展说明等，可拆分到 references 目录下的独立 Markdown 文件中，保持主 Skill 简洁聚焦。
以上都是经过实战验证的实用技巧，简单易落地，大家不妨动手试一试，效果会非常明显~
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