Skill 写不出来？PyTorch 这份 10 步模板直接抄走

如果你想让 Claude 真正”长出”自己的专业能力，自己写一个 Skill 是绕不开的那一步。但大多数人在第一次写 SKILL.md 时都会踩同样的坑：目录命名不规范、description 写得像谜语、frontmatter 一堆字段不知道哪些必填，最后 Claude 死活调不起来——你以为它没用，其实是你的 skill 描述太模糊，它根本认不出来。

今天推荐的这款 pytorch/skill-writer，就把写 Skill 这件事拆成了一套可复用的 10 步模板。没错，PyTorch 那个 PyTorch——他们给 Claude Code 写了一整套官方 Skill 来规范团队协作，skill-writer 是其中最值得所有新手收藏的那一个。

它解决什么问题

写 Skill 听起来简单，本质却是个”提示工程的提示工程”——你要让 Claude 知道：这个 Skill 是干嘛的、什么时候该触发、需要哪些工具、依赖哪些资源。skill-writer 把这件事拆成了 10 个明确步骤：

• Step 1-3：确定 Skill 范围、选择存放位置（个人 ~/.claude/skills/ 还是项目 .claude/skills/）、搭好目录骨架。
• Step 4-5：写 frontmatter 的硬性规则——name 必须小写字母数字连字符、最长 64 字符、必须和目录名一致；description 必须包含”做什么”和”何时用”两个部分。
• Step 6-7：正文结构模板（Quick start / Instructions / Examples / Best practices / Requirements），以及 reference.md / examples.md / scripts/ 的渐进披露写法。
• Step 8-10：Validation checklist + 调试技巧——如果 Claude 没识别到你的 skill，最快的修法是把描述写得更具体、加触发词、明确文件类型。

最有用的三个细节

description 的”两段式”公式：[做什么] + [何时用] + [关键触发词]。例子：”Extract text and tables from PDF files, fill forms, merge documents. Use when working with PDF files or when the user mentions PDFs, forms, or document extraction.” 这种写法把”行为 + 场景 + 关键词”三件套塞进一个字段，Claude 匹配命中率会高很多。

渐进披露的目录结构：SKILL.md 只放核心说明，详细的 API 参考放进 reference.md、复杂案例放进 examples.md、辅助脚本放进 scripts/。这避免了上下文窗口被一份巨大的 SKILL.md 撑爆——也是 Anthropic 官方一直推荐的做法。

Validation checklist 写得很死：它列出了 10 条必查项（命名规则、frontmatter 完整性、内容质量、依赖声明、文件路径用正斜杠等），每条都能直接打钩。这对新人是福音——你不需要再问”我写完了吗”，照着清单一条条过就行。

适合谁用

想给团队沉淀一套内部 Skill 工作流的人、写了好几次都调不起来 Claude 的个人用户、以及准备做 Skill 市场的开发者——都能从这套模板里抄到一份 80 分的底稿，再根据自己的场景改。

对于已经熟练的作者，它也是一份”防错清单”：避免一个 Skill 塞太多能力（”mega-Skill”是反模式）、别用泛泛的描述、一定要写给 Claude 而不是人类。

GitHub 仓库在 PyTorch 主仓下的 .claude/skills/skill-writer，star 数跟着 PyTorch 主仓一起跑，已经 9.7 万 +。Smithery 上独立 install 数 32，验证过的精选版本。

👉 GitHub 直达：pytorch/pytorch/.claude/skills/skill-writer

GitHub: https://github.com/pytorch/pytorch/tree/main/.claude/skills/skill-writer