Skills是为特定任务扩展 Cline 能力的模块化指令集。每个Skills都包含详细的指导、工作流程和可选的资源文件，Cline 仅在与您的请求相关时加载这些内容。

您可以安装多个Skills，Cline 只会按需加载。例如，一个部署Skills在您提出部署相关请求之前会一直处于休眠状态。与 规则（始终激活）不同，Skills是按需加载的，因此当您处理不相关的事务时，它们不会占用上下文窗口。

笔记

Skills是一项实验性功能。请在 Settings → Features → Enable 中开启它。

Skills 工作原理

考虑如何让新团队成员入职：你不会一次性把所有文档都给他们。你会给他们一个简要概述，然后在他们处理特定任务时指向详细指南。

Skills使用渐进式加载以最大化效率：

级别	加载时机	消耗的tokens数	内容
元数据	始终（启动时）	每个Skills约 100 个tokens	YAML 前置元数据中的 name 和 description
指令	Skills被触发时	低于 5k tokens	SKILL.md 正文，包含指令和指导
资源文件	按需加载	实际上无限制	通过 read_file 访问或执行脚本的捆绑文件

当您发送消息时，Cline 会看到可用Skills列表及其描述。如果您的请求与某个Skills描述匹配，Cline 将使用 use_skill 工具激活该Skills，从而加载 SKILL.md 中的完整指令。这种渐进式加载意味着你可以打包大量的领域知识，而不会在当前任务不相关的信息上消耗上下文令牌。

例如，如果你有一个用于部署到AWS的技能：

---
name: aws-deploy
description: 使用CDK将应用程序部署到AWS。在部署、更新基础设施或管理AWS资源时使用。
---

询问"将此部署到AWS"将触发Cline激活该技能，加载其详细指令，并按照它们完成你的请求。

Skills结构

每个Skills都是一个包含 SKILL.md 文件的目录，该文件带有 YAML 前置元数据。

技能目录结构

my-skill/
├── SKILL.md          # 必需：主要指令
├── docs/             # 可选：额外文档
│   └── advanced.md
└── scripts/          # 可选：实用脚本
    └── helper.sh

SKILL.md 文件包含两部分：元数据和指令。

SKILL.md

---
name: my-skill
description: 简要描述该Skills的作用及何时使用。
---

# 我的Skills

当此Skills被激活时，Cline 需要遵循的详细指令。

## 步骤
1. 首先，执行此操作
2. 然后执行彼操作
3. 高级用法，请参阅 [advanced.md](docs/advanced.md)

必填字段：

• name 必须与目录名称完全一致
• description 告知 Cline 何时使用此Skills（最多 1024 个字符）

创建Skills

1. 打开Skills菜单

   点击 Cline 面板底部（模型选择器左侧）的天平图标。切换到“Skills”标签页。

2. 创建新Skills

   点击“新建Skills...”，为您的Skills命名（例如：aws-deploy）。Cline 将创建一个Skills目录，其中包含一个模板 SKILL.md 文件。

3. 编写Skills指令

   编辑 SKILL.md 文件：

   • 更新 description 字段，明确此Skills的触发条件
   • 在正文中添加详细指令
   • 可选地在 docs/、templates/ 或 scripts/ 子目录中添加辅助文件

您也可以通过手动在文件系统中创建目录结构来创建Skills。将Skills目录放置在 .cline/skills/（工作区）或 ~/.cline/skills/（全局）中，Cline 将自动检测到它们。

请将重要信息放在 SKILL.md 的开头。Cline 会按顺序读取文件，因此请将常见情况放在前面。使用清晰的章节标题，如“## 错误处理”或“## 配置”，以便 Cline 能够快速扫描到相关部分。

编写你的 SKILL.md

命名约定

Skills名称出现在 name 字段中，必须与目录名称完全一致。请使用小写字母和连字符（kebab-case），并对Skills的功能进行描述性命名。

好的命名示例：

• aws-cdk-deploy
• pr-review-checklist
• database-migration
• api-client-generator

应避免的命名：

• aws（过于模糊）
• my_skill（使用了下划线，且未描述功能）
• DeployToAWS（应使用 kebab-case，而非 PascalCase）
• misc-helpers（过于通用）

编写有效的描述

描述决定了 Cline 何时激活该Skills。模糊的描述可能导致Skills无法在您期望时被触发。

好的描述具体且可操作：

description: 使用 CDK 将应用程序部署到 AWS。在部署、更新基础设施或管理 AWS 资源时使用。

description: 从 git 提交记录生成发布说明。在准备发布、编写变更日志或总结近期更改时使用。

description: 分析 CSV 和 Excel 数据文件。在探索数据集、生成统计数据或基于表格数据创建可视化时使用。

薄弱的描述会留下太多歧义：

description: 帮助处理 AWS 相关事宜。

description: 数据分析助手。

description: 对发布有用。

以Skills的作用开头（使用动词），包含用户可能说的触发短语，并提及特定的文件类型、工具或领域。通过尝试不同措辞的请求来测试您的描述，观察Skills是否能够被触发。

保持Skills聚焦

请将 SKILL.md 的内容控制在 5k 个tokens以内。如果您的Skills需要更多内容，可以将其拆分成多个文件，放在 docs/ 目录中，并在主指令中引用它们。Cline 仅在需要时加载被引用的文件。

包含真实的示例。展示要运行的命令、预期的输出以及结果应该是什么样子的。抽象的指令比具体的示例更难遵循。

Skills的存放位置

Skills可以全局存储，也可以存储在项目工作区中。有关何时使用哪种方式的指导，请参阅 存储位置 。

项目级Skills存放位置：

• .cline/skills/（推荐）
• .clinerules/skills/
• .claude/skills/

全局Skills存放位置：

• ~/.cline/skills/（macOS/Linux）
• C:\Users\用户名\.cline\skills\（Windows）

当全局Skills和项目Skills同名时，全局Skills具有更高优先级。这使您可以将通用Skills保存在全局位置，同时在 .cline/skills/ 中使用项目特定Skills，以便整个团队都能使用它们。

捆绑辅助文件

Skills可以包含额外的文件，Cline 仅在需要时访问这些文件。

目录结构

complex-skill/
├── SKILL.md
├── docs/
│   ├── setup.md
│   └── troubleshooting.md
├── templates/
│   └── config.yaml
└── scripts/
    └── validate.py

docs/

将 docs 用于那些对 SKILL.md 来说过于详细或仅在特定情况下相关的信息：

• 高级配置选项
• 边缘情况的故障排除指南
• 参考资料（API 模式、数据库模式）
• 特定平台的说明

一个部署Skills可能包含 docs/aws.md、docs/gcp.md 和 docs/azure.md。Cline 会根据您的请求，仅加载相关平台的指南。

templates/

当您的Skills需要创建配置文件、样板代码或结构化文档时，使用模板：

• 配置文件（Terraform、Docker Compose、CI/CD 管道）
• 代码脚手架（组件模板、测试夹具）
• 文档模板（README、API 文档）

一个项目设置Skills可能包含 templates/dockerfile、templates/docker-compose.yml 和 templates/.env.example，Cline 会为每个新项目定制这些模板。

scripts/

在需要确定性操作且希望行为一致时使用脚本：

• 验证（检查配置文件的语法、检查先决条件）
• 数据处理（解析、格式化、转换）
• 复杂计算（成本估算、资源规模确定）
• API 交互（获取数据、运行健康检查）

脚本是tokens效率高的，因为只有它们的输出（而非代码本身）会进入上下文。一个 500 行的验证脚本可能只输出一个简单的“通过”或详细的错误消息，而不会为脚本逻辑消耗任何上下文。

引用捆绑文件

在您的 SKILL.md 指令中引用这些文件：

SKILL.md (引用捆绑文件)

对于初始设置，请遵循 [setup.md](docs/setup.md)。

以 `templates/config.yaml` 中的配置模板作为起点。

运行验证脚本来检查您的配置：

```bash
python scripts/validate.py
```

当指令中引用文档文件时，Cline 会使用 read_file 读取它们。脚本可以直接执行，并且只有脚本的输出会进入上下文窗口。

适合使用脚本的场景	适合使用指令的场景
确定性操作（验证、格式化）	适应上下文的灵活指导
复杂计算	决策制定工作流程
需要可靠性的操作	可能因情况而异的步骤
任何您不想消耗tokens来解释的内容	最佳实践和模式

技能创意

技能在以下任务中表现出色：

• 需要详细的多步骤工作流程
• 需要领域特定知识或最佳实践
• 否则需要在多个对话中重复相同的指令

一些可能性：

• 发布管理：版本升级、变更日志生成、git标签和发布
• 代码审查：你团队特定的审查清单和质量标准
• 数据库迁移：使用回滚过程安全演进模式
• API集成：通过适当的错误处理连接到特定的第三方服务
• 文档：你偏好的结构、风格指南和工具
• 调试工作流程：诊断特定类型问题的系统方法
• 基础设施：为你的云设置使用的Terraform/CDK模式

技能 vs 规则 vs 工作流程

特性	目的	激活时机
规则	定义Cline应该如何行为	始终（或根据上下文）
工作流程	逐步任务自动化	使用 /workflow.md 调用
技能	按需加载的领域专业知识	通过匹配请求触发

规则设置约束和偏好（如"始终使用TypeScript"或"遵循此风格指南"）。

工作流程是你为特定任务调用的显式序列（如使用 /release.md 进行发布过程）。

技能是Cline在相关时自动激活的专业知识（如在你处理CSV文件时激活数据分析知识）。

使用规则进行持续约束，使用工作流程进行显式自动化，使用技能用于应该可用但不始终激活的领域知识。

示例：数据分析Skills

这是一个用于数据分析任务的实用Skills。创建一个名为 data-analysis/ 的目录，其中包含此 SKILL.md：

data-analysis/SKILL.md

---
name: data-analysis
description: 分析数据文件并生成见解。在处理需要探索、清理或可视化的 CSV、Excel 或 JSON 数据文件时使用。
---

# 数据分析

分析数据文件时，请遵循此工作流程：

## 1. 理解数据
- 读取文件样本以了解其结构
- 识别列类型和数据质量问题
- 注意任何缺失值或异常值

## 2. 提出澄清性问题
在深入分析之前，向用户提问：
- 他们正在寻找哪些具体见解？
- 是否存在已知的数据质量问题？
- 他们希望输出什么格式？

## 3. 执行分析

使用pandas进行数据操作：

```python
import pandas as pd

# 加载和探索
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.head())
print(df.describe())
print(df.info())
```

对于可视化，根据复杂程度优先使用matplotlib或seaborn。

## 4. 呈现发现

- 从关键洞察的摘要开始
- 用具体数字支持发现
- 在能增加清晰度的地方包含可视化
- 以建议或下一步行动结束

Skills将 Cline 从一个通用助手转变为了解您领域的专家。从一个您经常重复的任务开始，创建一个Skills，进行测试，并反复调整其描述，直到它能可靠地被触发。

贡献者: Enlin

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