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自定义代理创建器

根据工作目标和对话上下文创建专用的 .agent.md 代理文件。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
不推荐
42/ 100 五分制 2.1 / 5
信任安全13 / 25 · 2.6/5

技能要求读取对话历史并将角色、工具偏好和工作范围概括为代理配置,也要求保存代理文件,但未说明敏感信息处理、数据流、最小权限、外部副作用、用户明确确认或回滚机制;因此保留基础信任分但扣除上述安全控制缺口。README、LICENSE 和 SECURITY.md 提供了微软归属、MIT 许可及安全报告路径,但这些仅支持归属与治理,不证明技能本身安全。

可靠稳定5 / 20 · 1.3/5

核心流程可理解:回顾对话、必要时澄清、起草并保存 .agent.md、迭代确认;但依赖的 agent-customization 技能及 agents.md 未在材料中提供,模板、文件写入失败、无权限、歧义输入和保存错误均无处理或诊断反馈。静态评估且无技能专属测试,故不超过10分并进一步扣分。

适用触发8 / 15 · 2.7/5

名称、描述和参数提示明确指向创建特定工作的自定义代理;当对话缺少专门化时也列出三个澄清问题。但未定义不适用场景、触发边界、输入输出格式或语言支持,且没有中文工作流或中国大陆网络适配说明,因此只能给中低分。

规范维护7 / 15 · 2.3/5

YAML 元数据简洁,正文按 Extract、Clarify、Iterate 分层,并说明相关技能依赖;但没有安装说明、模板示例、FAQ、已知限制、版本号、变更记录或该技能的维护更新路径。仓库 README、LICENSE 和 package.json 提供项目级许可、版本和维护归属,但不能弥补技能文档自身的缺失。

有效结果5 / 15 · 1.7/5

该流程应能产出一个面向具体工作的 .agent.md,并通过提问和示例提示支持后续使用;然而模板原则位于未提供的外部依赖中,且没有代表性输出、验收标准或可验证的完整性检查。静态材料仅支持核心任务可能完成,不能证明结果无需较多人工返工。

证据核验4 / 10 · 2.0/5

选定 SKILL.md 是可审计的一手材料,仓库还提供项目级许可、版本、维护和若干 CI 测试证据;但这些 CI 内容并未覆盖该技能的关键路径,也没有技能专属测试、示例输出或独立复现记录。按静态校准限制,不能超过5分。

证据充分度: 评估于 2026年7月20日 审查版本 5b3e1be7be9e
使用前请注意
  • 使用前应提供并核对 agent-customization/agents.md 及模板,否则关键生成规则不可验证。
  • 技能会读取并概括对话历史,但未规定隐私过滤、敏感信息排除、写入前确认或失败回滚;涉及机密项目时应先人工审阅。
  • 未定义何时不应触发、输出验收标准和中文本地化行为,生成的 .agent.md 需要人工检查。
查看完整评分方法 →

它能做什么 & 适用场景

该技能用于指导用户创建面向特定工作的自定义代理文件(.agent.md)。它会先检查对话历史,提取用户已经采用的角色、工具偏好和工作范围;如果信息不足,则提出澄清问题。随后它会起草并保存代理文件,找出最含糊或薄弱的部分并继续询问。最终,它会总结代理用途、提供示例提示,并建议下一步可创建的相关自定义内容。

读取当前对话历史,归纳专业角色或人格、应使用或避免使用的工具,以及领域或任务范围;在缺少明确专业化方向时询问代理应完成的工作、适用时机和工具选择;起草并保存一个 .agent.md 文件;检查草稿中最含糊或薄弱的部分并提问;完成后总结代理功能、给出示例提示,并提出相关的后续自定义建议。它还要求结合 agent-customization 技能并遵循 agents.md 中的模板和原则。

  1. 开发者经常在特定技术领域使用同一代理,希望把已有对话中的角色和工具偏好固化为 .agent.md。
  2. 需要一个限制工具范围或专注特定文件类型的专用代理,但当前需求描述还不够完整,需要先澄清。
  3. 团队想为某项明确的软件开发工作制作可重复使用的代理配置,并在保存前审查其中的模糊部分。
  4. 用户已经形成固定的工作方式,希望根据历史对话生成一个比默认代理更适合该工作的自定义代理。

优缺点一览

优点
  • 会利用对话历史提取已有的角色、工具偏好和领域范围,而不是只依赖一次性描述。
  • 在信息不足时会主动询问工作目标、选择时机以及应使用或避免的工具。
  • 包含草稿、弱点审查、最终总结、示例提示和后续自定义建议的迭代流程。
  • 输出目标明确,为 .agent.md 自定义代理文件。
局限
  • 必须依赖 agent-customization 技能和 agents.md,但提供的源材料没有包含 agents.md 的具体内容。
  • 设置了 disable-model-invocation: true,不能依赖自动模型调用;需要手动调用或进行平台适配。
  • 源材料没有说明独立安装步骤、保存位置、调用命令或测试套件。
  • 技能只指导创建特定工作的自定义代理,不是通用的代码编辑、调试或项目管理技能。

如何安装

源材料没有提供该技能的独立安装命令或兼容客户端的安装目录说明。它位于 microsoft/vscode 仓库的 extensions/copilot/assets/prompts/skills/create-agent/SKILL.md。该仓库整体采用 MIT 许可证;不要将整个仓库中的其他技能能力归因于本技能。

如何使用

在支持该技能的环境中手动调用它,因为其 frontmatter 设置了 disable-model-invocation: true。可使用类似“为代码审查工作创建一个自定义代理:它应专注于 TypeScript 文件并避免使用不必要的工具”的请求开始。随后回答它关于工作范围、适用时机和工具偏好的澄清问题;确切的调用命令、代理安装目录和客户端触发语法未在源材料中说明。

对比同类

与默认代理相比,该技能的重点不是直接完成任务,而是根据对话上下文和用户澄清结果创建一个更适合特定工作的 .agent.md 代理。若用户不需要持久化的角色、工具偏好或任务范围配置,直接使用默认代理可能更简单。

常见问题

它会自动创建或调用代理吗?
它指导用户创建并保存 .agent.md 文件,并在最终阶段总结该代理;由于设置了 disable-model-invocation: true,不能依赖自动模型调用。
使用它需要哪些运行时依赖?
源材料显示它需要读取对话并保存 .agent.md 文件,因此需要文件系统访问;它没有显示 shell、网络、MCP、Node.js 或 Python 依赖。它还要求遵循 agent-customization 和 agents.md。
如果对话中没有明确的专业化方向怎么办?
技能会询问代理应完成的工作、何时应优先选择它,以及应使用或避免哪些工具。
是否有明确的安装命令或客户端调用语法?
没有。源材料只给出了仓库位置和 SKILL.md 路径,未记录独立安装命令、目标目录或触发语法。

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