Module 0
重新理解 Skill
从 Prompt、Workflow 进入 Skill，把它理解成 Agent 时代的可复用能力单元，并画出自己的第一个 Skill 想法。
7讲
图解 Skill：从 Agent 能力单元到企业 Skill 技能包Agent 能力单元到企业技能包
FIIT.AI 课程：「图解 Skill：从 Agent 能力单元到企业 Skill 技能包」
按图解方式讲清 Skill 的概念、Agent/MCP/LLM 原理、包结构、触发机制、评测、安全和企业 SkillHub，并从第 0 模块开始迭代构建自己的 Skill。
独立购买 · 独立兑换码 · 79.9 元/年前 6 讲试看56 讲
name: enterprise_weekly_report
description: >
当用户需要把经营数据、会议纪要和项目进展
汇总成企业经营周报时使用。
package:
instructions: SKILL.md
resources: ["templates/report.md", "rubrics/quality.md"]
scripts: ["scripts/build-report.mjs"]
tests: ["tests/trigger.jsonl", "tests/regression.jsonl"]
governance:
approvals: ["读取企业数据", "发送到群聊"]
risks: ["数据泄露", "Prompt Injection", "Tool Abuse"]
lifecycle: ["创建", "测试", "发布", "优化", "下线"]
};你会搭出的 Skill 技能包架构
LLM -> Agent Loop -> Tool / MCP -> Skill Package -> Eval -> SkillHub
课程不是堆提示词，而是把智能体能力沉淀成可触发、可执行、可测试、可上架的工程包。
01Prompt / Workflow
02LLM
03Agent Loop
04Tool / MCP
05SKILL.md
06Tests / Trace
07Security Review
08Enterprise SkillHub
螺旋式学习路径
一门课迭代一个 Skill，而不是最后才做项目
每个模块都回到你自己的 Skill 项目：先画草图，再调触发，再搭骨架，再加边界、组合、评测和安全审查。
0纸上草图
写下 Skill 名称、一句话描述、一个输入和一个输出，不碰文件。
2触发压力测试
写 3 个 description 版本，判断哪些会误触发或漏触发。
3骨架落地
创建 SKILL.md、resources、scripts、tests 目录，先形成肌肉记忆。
4边界前置
提前定义拒绝事项、失败 fallback、权限和人工确认门槛。
6回归与攻击
写 should-trigger、should-not-trigger 和 prompt injection 测试。
7发布自评
用 rubric 检查是否达到 SkillHub 上架标准。
适合人群与先修
适合智能体开发者、产品/运营自动化负责人、企业知识库与流程负责人。
不要求先会写完整 Agent 框架，但需要能阅读 Markdown/YAML，并愿意动手整理文件夹。
会使用一种代码编辑器和基础命令行会更顺；不会也可以从课程模板开始。
课程目录
56 讲保持 8×7 节奏，但每个模块末尾都有 checkpoint：同一个 Skill 从纸上草图一路迭代到可发布技能包。
56 讲 79.9 元 / 年
Module 1
Skill、Agent、MCP、LLM 的技术原理
理解大脑、执行系统、动作接口、连接协议和能力说明书之间的关系。
7讲
Module 2
Agent Loop 与 Skill 触发机制
学习 Skill 如何在 Agent Loop 中被发现、路由、选择、误触发和评测。
7讲
Module 3
Skill 文件结构与最佳实践
构建标准 Skill 目录：SKILL.md、资源、脚本、样例、测试和简洁说明。
7讲
Module 4
OpenAI 工程化视角与 Skill 设计五步法
把 Skill 接入 Tool、Hosted Tool、MCP、Tracing、Guardrails、Approval 和真实设计决策。
7讲
Module 5
Skill 与知识、工具、流程、多智能体组合
把 Skill 与知识库、MCP 工具、流程编排、人工确认和多智能体系统组合起来。
7讲
Module 6
Skill 评测、Trace、版本管理与运营
把 Skill 当产品运营：触发准确率、输出质量、Trace 分析、版本发布和生命周期管理。
7讲
Module 7
Skill 安全与 Top 100 高价值 Skill 类型图谱
把第三方 Skill 当作供应链风险来审查，并学习如何选择、迁移和发布企业级 Skill 技能包。
7讲
模块检查点
这些练习把阅读变成动手产物：每学完一个模块，就让自己的 Skill 多一层真实结构。
Module 0Skill 餐巾纸草图
写 1 页纸：名称、一句话描述、一个输入、一个输出、为什么值得做成 Skill。
Module 1四层架构映射
把自己的草图标到 LLM、Agent、Tool/MCP、Skill 四层里，说明每层负责什么。
Module 2Name & Description Stress Test
写 3 个 description：太窄、太宽、最佳版；各配 1 个误触发和 1 个漏触发样例。
Module 3Skeleton Build
创建真实目录：SKILL.md + resources/ + scripts/ + tests/，写 frontmatter 和一段 instructions。
Module 4Define the Edges
用 3 行回答：明确拒绝什么、失败如何 fallback、执行前需要什么权限或人工确认。
Module 5One Integration
选择知识库、MCP 工具或 Workflow 中的一种，加入自己的 Skill，并写清边界。
Module 6Break Your Own Skill
写 tests/trigger.jsonl：3 个应触发、2 个不应触发、1 个注入攻击样例。
Module 7SkillHub 发布准备
完成安全审查、版本说明、上架文案和 capstone rubric 自评。
毕业项目
Build an enterprise Skill package and SkillHub model
交付一个从第 0 模块持续迭代出来的企业级 Skill 技能包和内部 SkillHub 运营方案：包含 SKILL.md、触发评测、安全审查、版本发布和上架提案。
PackageSKILL.md, resources, scripts, examples, tests.
DiagramsAgent loop, MCP boundary, trigger router, lifecycle.
EvaluationTrigger accuracy, output quality, trace, regression.
SecuritySupply chain review, sandbox, approvals, whitelist.
Capstone 自评 Rubric
用评测 Skill 的方式评测自己的毕业 Skill
结课项目不只看有没有 SKILL.md，而是按触发、质量、Trace、回归、安全和文档六个维度自评，总分 72。
01触发准确性
description 不模糊也不过宽；至少 3 个正确触发、2 个相邻但不触发的样例。
0-3 分自评02输出质量
输出格式稳定，能处理空输入、含糊需求或局部数据，用户无需二次清洗。
0-3 分自评03可追踪性
执行步骤、调用文件、工具和失败原因能被记录并复盘。
0-3 分自评04回归覆盖
tests/ 同时包含触发、不触发和注入攻击样例，并可重复运行。
0-3 分自评05治理与边界
明确拒绝事项、敏感操作审批、fallback/rollback 和安全审查结果。
0-3 分自评06打包与文档
标准目录、完整 frontmatter、可读 SKILL.md、SkillHub 上架一句话卖点。
0-3 分自评前 6 讲试看
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