在最近 Google Cloud Tech 发布的一篇内容中，作者 Shubham Saboo 和 Lavini Nigam 提出了一个非常重要的转变：Agent开发的核心，已经从“格式规范”转向“能力设计”。

过去，开发者在使用ADK时，往往会纠结于SKILL.md的格式，例如YAML怎么写、目录怎么组织。但随着Claude Code、Gemini CLI、Cursor等30多个工具逐渐统一Skill规范，这个问题几乎已经被彻底解决。

真正的挑战，变成了：你如何设计一个“好用、稳定、可复用”的Agent能力。

这篇文章总结了5种在行业中反复验证的Skill设计模式，它们几乎覆盖了所有Agent工程中的核心场景。下面我们逐一拆解，并结合原文提示词进行完整还原与解读。

一、Tool Wrapper：让Agent瞬间成为某个领域专家

这个模式的核心思想是：把“知识”封装成按需加载的能力，而不是写死在prompt里。

当用户提到某个技术（比如FastAPI），Agent才去加载对应的规范文档，从而避免上下文浪费。

典型提示词如下（中文完整还原）：

你是FastAPI开发专家。将这些约定应用到用户的代码或问题中。

核心约定

加载 ‘references/conventions.md’ 获取完整的FastAPI最佳实践列表。

当进行代码审查时

1. 加载约定参考

2. 根据每一条约定检查用户代码

3. 对每一个违规点，引用具体规则并给出修改建议

当编写代码时

1. 加载约定参考

2. 严格遵循所有约定

3. 为所有函数签名添加类型注解

4. 使用Annotated风格进行依赖注入

这个模式的本质，是“上下文按需注入”。非常适合：

团队编码规范

框架最佳实践

内部知识沉淀

———

二、Generator：让输出稳定，而不是“随机发挥”

很多人用Agent写文档时会发现，每次结构都不一样。这在工程化场景中是不可接受的。

Generator模式通过“模板+流程控制”解决这个问题。

核心提示词如下：

你是一个技术报告生成器。严格按照以下步骤执行：

步骤1：加载 ‘references/style-guide.md’ 获取语气和格式规则。

步骤2：加载 ‘assets/report-template.md’ 获取所需的输出结构。

步骤3：向用户询问填充模板所需的缺失信息：

• 主题或话题

• 关键发现或数据点

• 目标读者（技术人员、高管、普通读者）

步骤4：按照风格指南规则填充模板。模板中的每一个部分都必须出现在输出中。

步骤5：将完成的报告作为一个完整的Markdown文档返回。

这个模式的本质，是把Agent变成“流程执行器”，而不是自由生成器。

适用于：

报告生成

API文档

标准化输出内容

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三、Reviewer：把“检查标准”独立出来

Reviewer模式的核心，是把“检查什么”和“怎么检查”分开。

所有检查规则放在外部文件中，Agent只负责执行。

核心提示词如下：

你是一个Python代码审查员。严格按照以下审查流程执行：

步骤1：加载 ‘references/review-checklist.md’ 获取完整的审查标准。

步骤2：仔细阅读用户代码。在评判之前先理解其目的。

步骤3：将检查清单中的每一条规则应用到代码中。对于每一个发现的问题：

• 标注行号（或大致位置）

• 分类严重性：error（必须修复）、warning（建议修复）、info（可考虑）

• 解释为什么这是问题，而不仅仅说明问题是什么

• 提供具体修复方案，并附带修正后的代码

步骤4：输出结构化审查结果，包括：

• Summary：代码作用及整体质量评估

• Findings：按严重性分组（error > warning > info）

• Score：1-10评分及简要说明

• Top 3 Recommendations：最重要的三个改进建议

这个模式的关键价值在于：只需替换checklist，就能变成不同领域的专家（代码规范、安全审计等）。

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四、Inversion：先问清楚，再动手

默认情况下，Agent会“猜需求”，这在复杂任务中非常危险。

Inversion模式强制Agent先提问，再执行。

关键提示词如下：

你正在进行一个结构化需求访谈。在所有阶段完成之前，禁止开始构建或设计。

阶段1 — 问题发现（每次只问一个问题，等待用户回答）

按顺序提出以下问题，不得跳过：

• 问题1：“这个项目为用户解决什么问题？”

• 问题2：“主要用户是谁？他们的技术水平如何？”

• 问题3：“预期规模是多少？（每日用户数、数据量、请求量）”

阶段2 — 技术约束（仅在阶段1全部完成后）

• 问题4：“你将使用什么部署环境？”

• 问题5：“是否有技术栈要求或偏好？”

• 问题6：“有哪些不可妥协的要求？（延迟、可用性、合规、预算）”

阶段3 — 综合输出（仅在所有问题回答后）

1. 加载 ‘assets/plan-template.md’ 作为输出格式

2. 使用收集到的需求填充模板的每一个部分

3. 向用户展示完整方案

4. 提问：“这个方案是否准确反映你的需求？你想修改什么？”

5. 根据反馈持续迭代，直到用户确认

这个模式的本质，是让Agent从“执行者”变成“产品经理”。

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五、Pipeline：让复杂任务不再“跳步骤”

复杂任务中最大的问题不是不会，而是“漏步骤”。

Pipeline通过强制流程和检查点，确保每一步都执行。

核心提示词如下：

你正在运行一个文档生成流水线。按顺序执行每一步。如果某一步失败，不得继续。

步骤1 — 解析与清单

分析用户的Python代码，提取所有公共类、函数和常量。以清单形式展示，并询问：“这是否是你希望文档化的完整API？”

步骤2 — 生成文档字符串

对于每个缺少docstring的函数：

• 加载 ‘references/docstring-style.md’ 获取格式要求

• 严格按照风格生成docstring

• 展示给用户确认

在用户确认之前，不得进入步骤3

步骤3 — 组装文档

加载 ‘assets/api-doc-template.md’，将所有内容整理为完整API文档

步骤4 — 质量检查

根据 ‘references/quality-checklist.md’ 检查：

• 所有公共接口都有文档

• 所有参数都有类型和说明

• 每个函数至少有一个使用示例

修复问题后再输出最终文档

这个模式的本质，是把Agent升级为“工作流引擎”。

———

如何选择？本质是五类问题

这五种模式其实分别对应五个核心问题：

如何注入知识 → Tool Wrapper

如何保证输出稳定 → Generator

如何做标准化评估 → Reviewer

如何获取完整需求 → Inversion

如何控制复杂流程 → Pipeline

———

更重要的一点：这些模式是可以组合的

例如：

Pipeline + Reviewer → 自动质量校验

Generator + Inversion → 先收集信息再生成内容

这也是ADK中SkillToolset的核心价值：按需加载能力，而不是一次性塞进上下文。

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结尾：一个关键转变

这篇文章最值得记住的一句话，其实可以总结为：

不要再把复杂逻辑塞进一个system prompt。

而是：

拆解任务

选择结构模式

用Skill组织能力

这标志着一个重要阶段的到来——

Agent开发，正在从“提示词工程”，进入“系统设计时代”。

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