Skill本质就是在一个特定的文件夹里，创建一个格式规范的 Markdown 文件，用来教 AI 如何完成一项特定的任务。整个过程就像是在给 AI 写一份清晰的操作说明书。

下面我为你梳理了两种主流的创建方法，你可以根据自己的习惯来选择。

📝 方法一：手动创建（最基础）

这种方式能让你完全掌控 Skill 的每一个细节。

1. 创建文件夹：在 OpenCode 能识别到的路径下，为你的新 Skill 创建一个文件夹。文件夹名就是未来的 Skill 名，需遵循命名规范。

   • 项目局部路径（仅当前项目可用）：.opencode/skills/<你的-skill-名>/
   • 用户全局路径（所有项目可用）：~/.config/opencode/skills/<你的-skill-名>/

2. 创建核心文件：在上述文件夹中，新建一个名为 SKILL.md 的文件（注意大小写）。

3. 编写文件内容：SKILL.md 由两部分组成，你可以直接复制下面的模板进行修改。

   ---
   # 1. YAML Frontmatter (元数据)
   name: your-skill-name      # 必填，必须与文件夹名一致 
   description: 用一句话清晰描述这个技能是做什么的。 # 必填，Agent靠它来理解和选择 
   # 可选字段，例如：
   # author: your-name
   # version: 1.0.0
   ---
   
   # 2. Markdown 正文 (核心指令)
   
   ## 技能目标
   详细说明这个技能要解决什么问题，在什么场景下使用。
   
   ## 执行步骤
   1.  **第一步**：清晰地写出要做的第一件事。
   2.  **第二步**：说明第二步，如果涉及命令，可以用代码块标出，例如：
       ```bash
       git log --oneline -5
       ```
   3.  **第三步**：说明如何判断任务是否成功，或者如何处理可能出现的错误。
   
   ## 注意事项
   *   列出任何需要特别注意的点，比如权限要求、依赖的环境等。
   

⚡ 方法二：对话生成（最高效）

这是官方推荐的高效方式，你只需要通过对话，让 OpenCode 自己帮你写 Skill。

• 核心思想：实战 -> 总结 -> 测试 -> 迭代 。
• 操作步骤：
  1. 实战：在 OpenCode 会话中，像平时一样通过对话完成一个具体的任务（例如合并两个 Git 仓库）。
  2. 总结：任务成功后，在同一个会话中输入命令：/skill-creator 请把刚才的任务方法总结为一个标准技能。OpenCode 会自动分析你的操作过程，并生成一个 SKILL.md 文件放在正确的目录下。
  3. 测试与迭代：新建一个会话，测试这个新 Skill 的效果。如果效果不完美，可以再次执行任务，并用 /skill-creator 命令要求它基于这次的经验改进之前的 Skill。经过几轮迭代，你的 Skill 就会非常稳定可靠。

💡 技能的基本结构

无论用哪种方法创建，一个完整的 Skill 不仅仅是一个 SKILL.md 文件，它可以有更丰富的结构来支持复杂的功能：

your-skill-name/          # 技能文件夹，名称即技能ID
├── SKILL.md              # 核心指令文件（必需）
├── scripts/              # （可选）存放可被 Skill 调用的脚本
├── references/           # （可选）存放供 Agent 阅读的参考文档
└── assets/               # （可选）存放模板、图片等静态资源

🔧 进阶：权限与工具

• 控制访问权限：如果你想限制某些高风险 Skill 的使用（比如只有特定 Agent 能用，或使用时需询问用户），可以在项目根目录的 opencode.json 文件中配置 permission.skill 规则。
• 区分 Command, Agent 和 Skill：
  • Command (/)：是你输入的命令快捷方式。
  • Agent：是执行任务的角色（如 plan 智能体）。
  • Skill：是 Agent 可以按需加载的知识和操作流程。