和 AI 协作的正确姿势，不是跟它辩论"你错了"，而是给它递上正确的方法论。模型的通用能力是底座，垂直能力靠插件化积累，这套思路在 Agent 工具越来越普及的当下，值得每个开发者花一个下午上手试试。下一篇打算写"怎么给你的 Skill 做评估和调优"（怎么量化一个技能到底有没有用），感兴趣的关注一下，更新了不迷路。实测环境：Windows 11 + CatPaw Agent。文中代码可直接运行，

Skill 市场的繁荣是 AI Agent 生态成熟的标志，但数量不等于质量，描述不等于能力。当前 Skill 市场正在经历的，是每一个技术生态从诞生到成熟都必须经过的"野蛮生长期"——npm 如此，VS Code 插件如此，今天的 Skill 也是如此。作为 Skill 的使用者，我们没法改变市场的整体质量分布，但可以通过系统化的验证方法，在良莠不齐的海洋中筛选出真正可靠的能力模块。