Agent Skills 模式

Agent Skills 模式是一種給 AI Agent 專業化能力的架構設計。與其讓 Agent 嘗試處理所有任務，不如將特定領域的能力封裝成獨立的「Skill」模組，Agent 可以按需載入和使用。

核心概念：

• 每個 Skill 是一個獨立模組，專注於特定任務
• Agent 可以動態載入 Skills
• Skills 可以獨立更新，不影響 Agent 核心
• 社群可以共享和複用 Skills

Clawdbot 的 Skill 範例：

• camsnap — 攝影機存取
• openai-whisper — 語音轉文字
• nano-pdf — PDF 處理
• peekaboo — 螢幕截圖
• things-mac — Things 3 待辦事項整合

為什麼重要

這種模式解決了 AI Agent 的能力擴展問題：

1. 避免 Context 膨脹：Agent 不需要永遠載入所有能力的說明
2. 專業化：每個 Skill 可以針對特定任務深度優化
3. 可維護性：更新單一 Skill 不需要重新部署整個 Agent
4. 生態系統：社群可以貢獻和分享 Skills（如 ClawdHub）

這類似於軟體設計中的 Plugin 架構或微服務概念，但應用在 AI Agent 的能力管理上。

連結

• 上層：Clawdbot MOC、Claude Code MOC
• 相關：Claude Code Skills 概念、Skill 檔案結構與語法、模組化能力擴展、按需載入的 Context 管理
• 來源：YouTube - Intro to Clawdbot by Kevin Kerns

參考

• Clawdbot Skills 可透過 clawdhub CLI 搜尋和安裝
• Agent 也可以自己撰寫新的 Skill 並加入系統