Description写不好，Skill建了也白建：200个里挑3个，简历都没过

先讲个真事。

我们团队有个同事，花了一周建了一个特别牛的Skill，功能强大、流程完善、资产库齐全。他信心满满地上线了。

结果一周后他查后台，发现这个Skill只被触发了两次。

他懵了：“我这么牛的Skill，怎么没人用？”

我们帮他看，发现他的description写的是：

“这是一个用于产品管理的Skill，可以帮助你完成产品相关的工作。”

我说：“你这句话里，除了‘产品’两个字，全是废话。用户说‘帮我梳理产品需求’，它根本匹配不上。”

他换成：

“梳理产品需求、生成PRD、分析竞品、输出产品方案。”

第二天，触发量翻了十倍。

他花了一周建Skill，差点毁在写一行description上。

AI挑Skill，是先看简历再看人

AI面对200个Skill，不可能每个都读正文。它的流程是这样的：

· 用户说了一句话
· AI拿所有description做初筛，200个里挑3-5个候选
· 只对这3-5个读正文
· 最后加载1-3个

description就是初筛那一步的唯一依据。你写坏了，直接死在初筛，正文写得再好也没人看。

这跟HR筛简历一样一样的。200份简历，HR5秒扫一眼标题和关键词，不行就过。你的简历写得再好，标题不对，根本没机会被打开。

Description不是自我介绍，是“索引词”

关键认知：AI挑Skill时做的是语义检索，靠的是关键词匹配和语义相似度——不是读你的自我介绍。

你写：“这是一个用于产品管理的Skill，可以帮助你完成产品相关的工作。”
用户问：“帮我梳理产品需求。”
→ 匹配不上。因为“这是/帮助/工作”全是高频废词，没有任何“梳理/产品需求/PRD”这种实词锚点。

你写：“梳理产品需求、生成PRD、分析竞品、输出产品方案。”
用户问：“帮我梳理产品需求。”
→ 直接命中。因为“梳理”“产品需求”精准匹配。

description不是功能说明书，是喂给检索器的索引词。每一个字都应该能命中某一类真实用户输入。

Description是唯一永远在线的部分

三级加载机制里：

· 一级：description常驻，200个Skill全挂在索引里
· 二级：正文匹配到才加载
· 三级：资源用到才读取

description是唯一永远在线的部分。 它常驻占用约2%的上下文预算，不多但极其关键。

所以：

· 写太短→锚点不够，AI搜不到
· 写太长→被系统压缩截断，后面的白写

不是越长越好，也不是越短越好，是在有限空间里塞进最多的锚点。

写好description的黄金公式

核心功能 + 输入类型 + 主要输出

差 好
“这是一个用于产品管理的Skill” “梳理产品需求、生成PRD、输出产品方案”
“帮助用户处理Excel数据” “清洗Excel数据、自动生成图表、导出分析报告”
“这是一个AI陪练的Skill” “生成销售陪练场景、自动评分、同步到平台”

每一个字都应该是用户可以输入的关键词，不是虚词、不是客气话、不是“帮助”“支持”“可以”。

最后说句大实话

你花一周建一个Skill，正文写了200行，资产库配了50个文件。但如果那一行description写坏了，AI连看都不看它一眼。

就像你花一个月做了份完美的简历，结果标题写了个“个人简历”——HR扫过去，根本不知道你是干啥的。

那200行正文，它从来没机会被读到。

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