企业官网建设流程全解析

1. 为什么你的 SKILL.md 写了却调不起来

很多人第一次接触 SKILL 开发，都会经历同一个尴尬：照着文档把SKILL.md写完了，目录也建了，结果在 Coze 或 Cursor 里一跑，AI Agent 要么完全不调用，要么调用了却返回一堆废话。问题往往不在模型能力，而在 SKILL.md 本身没写清楚「什么时候用、输入什么、输出成什么样」。

SKILL 本质上是一份给 AI Agent 看的「岗位说明书」。它和普通 Prompt 最大的区别是：Prompt 是你临时交代任务，SKILL 是提前封装好的能力单元，Agent 会根据当前对话自动判断要不要加载它。所以 SKILL.md 的核心不是「写得多详细」，而是「边界写得多清楚」。

这篇文章面向用 Coze、Cursor 做 AI Agent 落地的开发者，交付一套可以直接复制的 SKILL.md 模板、标准目录结构、参数配置，以及在两个平台里加载并触发调用的完整验证步骤。你不需要深厚的编程背景，只要能把自己的工作流程讲清楚，就能跑通第一个可用的 SKILL 实例。

先说清楚 SKILL 适合封装什么。判断标准有三条：重复性高、流程固定、需要反复指导别人。比如周报生成、数据复盘、竞品分析报告、公众号排版，这些都符合。反过来，一次性的、需要大量临场判断的任务，硬做成 SKILL 反而会让 Agent 调用混乱。

一个完整的 SKILL 技能包由三部分组成。SKILL.md是大脑，负责告诉 Agent 这个技能干什么、什么时候调用、输入输出规范是什么。scripts/是手脚，放自动化脚本，比如抓数据、调 API、处理表格。references/是记忆，放领域知识，比如术语表、分析框架、成功案例模板。三者分工明确，缺一个都会让技能「不完整」。

我见过最常见的错误，是把 SKILL.md 写成了一篇教程。Agent 读到的应该是「调用条件 + 参数规范 + 输出标准」，而不是「这个技能很有用，希望大家喜欢」。下面从目录结构开始，一步步把可复制的模板搭出来。

2. TaoToken 前置准备：Base URL、API Key 与 Model ID 三件套

在把 SKILL 接到 Coze 或 Cursor 之前，你需要一个稳定的模型调用入口。TaoToken 提供统一的 API 接入，官网是 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，API 地址是 https://taotoken.net/api 。不管你是本地 Cursor 还是云端 Coze，只要涉及模型调用，都要先拿到三件套：Base URL、API Key、Model ID。

Base URL 就是上面那个 API 地址，注意它不带任何查询参数。API Key 需要登录后在控制台生成，路径是 https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite ，进去之后找到 API Keys 页面，新建一个 Key 并复制保存。Model ID 取决于你要用哪个模型，常见的有 claude 系列和 gpt 系列，具体以文档为准，文档地址是 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 。

如果你用的是 Claude Code 这类命令行工具，接入方式略有不同，可以参考 https://taotoken.net/claudecode?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=claudecode&utm_campaign=rewrite 里的说明。核心还是那三件套，只是配置文件的字段名不一样。

这里要提醒一点：SKILL 开发和模型接入是两件事。SKILL.md 负责描述能力，模型负责执行能力。你可以先用模型对话页面 https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=chat&utm_campaign=rewrite 测试一下 Key 是否可用，确认能正常返回结果，再去配 SKILL。如果 Key 本身就有问题，后面调 SKILL 会一直报 401，排查起来很浪费时间。

对于长期做编码和 Agent 开发的场景，可以考虑 Coding Plan，地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite ，它更适合高频调用。但如果你只是先跑通一个 SKILL 实例，用普通 API Key 就够了。

拿到三件套之后，先别急着写 SKILL.md。建议在本地建一个测试目录，把 Key 写进环境变量，用一条最简单的 curl 命令验证连通性。确认模型能正常响应，再进入下一步的目录结构搭建。这样出问题时你能快速判断是接入层的问题还是 SKILL 层的问题。

3. 可复制配置：SKILL.md 模板与目录结构

这一节直接给可复制的内容。先建目录，再写 SKILL.md，最后配参数。目录结构建议如下：

my-skill/ ├── SKILL.md ├── scripts/ │ └── fetch_data.py └── references/ └── style_guide.md

SKILL.md是必须的，scripts/和references/按需添加。如果你的技能不需要跑脚本，可以只留 SKILL.md 和 references。

下面是 SKILL.md 的模板，字段名和结构可以直接用：

--- name: weekly-report description: 根据用户提供的工作要点，生成结构化周报。当用户提到"写周报""周报生成""本周总结"时调用。 version: 1.0.0 --- # 周报生成技能 ## 核心功能 将零散的工作要点整理成结构化周报，包含本周完成、下周计划、风险与求助三个部分。 ## 调用条件 - 用户明确要求生成周报 - 用户提供了本周工作要点或相关素材 - 不适用于月报、季报或项目复盘 ## 输入参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | points | string | 是 | 本周工作要点，可多行 | | style | string | 否 | 输出风格，默认"简洁"，可选"详细" | | audience | string | 否 | 汇报对象，默认"直属上级" | ## 输出标准 1. 固定三个板块：本周完成、下周计划、风险与求助 2. 每条用动词开头，不超过两行 3. 风险部分必须给出至少一条求助建议 4. 整体字数控制在 300 到 500 字 ## 工作流程 1. 读取 points，按主题归类 2. 按输出标准生成三个板块 3. 若 style 为"详细"，每条补充一句背景说明 4. 返回 Markdown 格式结果

这个模板的关键在于description字段。Agent 判断是否调用技能，主要看这一行。所以要把触发词写进去，比如「写周报」「周报生成」「本周总结」。写得越具体，误调用越少。

如果你需要脚本，scripts/fetch_data.py可以这样写：

import json import sys def main(): raw = sys.stdin.read() data = json.loads(raw) if raw else {} points = data.get("points", []) result = {"count": len(points), "items": points} print(json.dumps(result, ensure_ascii=False)) if __name__ == "__main__": main()

脚本的输入输出建议统一用 JSON，这样 Agent 解析起来稳定。references/style_guide.md放你的写作规范，比如「周报不用第一人称」「数字用阿拉伯数字」这类细节。

参数配置方面，如果你在 Cursor 里用，需要在 settings 里配好模型接入。下面是一个 settings 片段示例，路径和字段名以你本地实际为准：

{ "models": [ { "name": "claude-sonnet", "provider": "openai-compatible", "baseUrl": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "你的_API_Key", "modelId": "claude-sonnet-4-20250514" } ] }

注意baseUrl不要带末尾斜杠，apiKey建议用环境变量引用而不是硬编码。modelId要和你实际使用的模型一致，写错了会报 model not found。

如果你在 Coze 里创建技能，配置入口在「创建技能」的对话窗口，把 SKILL.md 的内容贴进去，平台会解析 frontmatter。Coze 对description字段的解析比较严格，建议不要写太长，控制在两行以内。

Cline MCP 的场景也类似，需要配 Base URL、Key、Model ID 三件套。如果你用 Codex，配置文件是auth.json，字段名和上面不同，但核心信息一样。不管哪个工具，只要三件套对上了，SKILL 就能被正常加载。

4. 验证请求：在 Coze 与 Cursor 中触发 AI Agent 调用

配置写完，必须验证。验证分两步：先确认模型能通，再确认 SKILL 能被调用。

先测模型连通性。用 curl 发一条最简单的请求：

curl -X POST https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer 你的_API_Key" \ -d '{ "model": "claude-sonnet-4-20250514", "messages": [{"role": "user", "content": "回复 OK"}] }'

如果返回里有choices字段且内容正常，说明接入层没问题。如果返回 401，检查 Key 是否复制完整。如果返回 model not found，检查 Model ID 拼写。

模型通了之后，在 Coze 里验证 SKILL。进入技能创建页面，把 SKILL.md 内容贴入，保存后在对话窗口输入「帮我写周报，本周完成了接口联调、修复了三个 bug、参加了两次评审」。观察 Agent 是否调用了 weekly-report 技能。如果没调用，回到description字段，把触发词补得更明确。

在 Cursor 里验证，先把技能目录放到工作区，然后在对话里用@引用 SKILL.md，再输入同样的测试语句。Cursor 的 Agent 会根据 description 判断是否加载。如果加载了但输出格式不对，检查「输出标准」部分是否写得太模糊。

一个常见的成功结果是：Agent 返回三段式周报，本周完成部分有三条，下周计划有两条，风险与求助里有一条求助建议。如果返回的是自由发挥的长文，说明输出标准没约束住，需要把「固定三个板块」写得更强硬。

验证时建议用同一个测试语句跑三次，看输出是否稳定。SKILL 的价值在于可重复，如果三次结果差异很大，说明约束不够。可以增加「必须」「禁止」这类词，比如「禁止使用第一人称」「必须包含风险板块」。

如果 Agent 完全不调用技能，还有一个排查方向：检查 SKILL.md 的 frontmatter 格式。---必须独占一行，name和description不能缺。有些平台对 YAML 缩进敏感，建议用两个空格。

验证通过后，把测试语句和预期输出记下来，作为后续迭代的回归用例。每次改 SKILL.md，都跑一遍这几个用例，避免改坏了不知道。

5. 常见报错排查：401、local proxy failed、reading choices、OAuth

这一节对照真实报错，给排查路径。SKILL 开发中遇到的错误，八成集中在接入层和解析层。

401 Unauthorized：最常见。原因通常是 API Key 没配、配错、或者带了多余空格。检查顺序：先看 Key 是否从控制台完整复制，再看配置文件里是否有多余引号，最后确认请求头格式是Authorization: Bearer xxx。如果用的是环境变量，确认变量名拼写一致。

local proxy failed：这个报错通常出现在本地工具通过代理访问 API 时。先确认 Base URL 写的是https://taotoken.net/api，不要带路径后缀。再检查本地网络是否能正常访问该地址。如果用了自定义端口，确认端口没被占用。这个错误和 SKILL.md 本身无关，是接入配置问题。

reading choices 报错：一般是返回结构不符合预期。比如模型返回了错误信息而不是正常响应，但代码直接去读choices[0]，就会报这个错。排查方法是先把原始返回打印出来，看error字段里写了什么。常见原因是 Model ID 写错，或者请求体里messages格式不对。

OAuth 相关报错：如果你用的是 Claude Code 或类似工具，可能会遇到 OAuth 认证失败。这类工具建议参考官方接入文档，确认认证方式。TaoToken 的 Claude Code 接入说明在 https://taotoken.net/claudecode?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=claudecode&utm_campaign=rewrite ，按里面的步骤配。不要混用多种认证方式，否则容易冲突。

SKILL 不触发：不是报错但更常见。排查顺序：先看description里有没有写触发词，再看用户输入是否匹配触发词，最后看平台是否真的加载了 SKILL.md。Coze 里可以在技能列表确认状态，Cursor 里可以看 Agent 的调用日志。

输出格式不稳定：检查「输出标准」是否用了可验证的表述。比如「简洁」这种词太模糊，改成「不超过 500 字」「固定三个板块」就明确得多。另外，references/里的规范文件如果太长，Agent 可能读不完，建议控制在 2000 字以内。

脚本执行失败：先单独跑脚本，确认输入输出正常。再检查 Agent 调用脚本时传的参数格式是否和脚本预期一致。建议脚本对空输入和异常输入做兜底，返回结构化错误信息而不是直接崩溃。

排查时建议按「接入层 → 加载层 → 执行层」的顺序。接入层看 Key 和 Base URL，加载层看 SKILL.md 格式和 description，执行层看脚本和输出约束。大部分问题在前两层就能解决。

如果排查完还是不通，可以去模型对话页面 https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=chat&utm_campaign=rewrite 用同样的输入测一下，确认是模型侧还是 SKILL 侧的问题。也可以查接入文档 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 对照配置项。

6. 从跑通到复用：SKILL 迭代与 Agent 落地建议

跑通第一个 SKILL 只是开始。真正让 SKILL 产生价值的，是把它变成可复用、可迭代的能力单元。

迭代的第一步是收集失败案例。每次 Agent 输出不符合预期，就把输入和输出记下来，归到「调用边界不清」「输出约束不够」「知识缺失」三类。调用边界问题改 description，输出约束问题改输出标准，知识缺失问题补 references。这样改起来有方向，不会越改越乱。

第二步是控制 SKILL 的粒度。一个 SKILL 只做一件事。如果你发现一个 SKILL 里塞了周报、月报、季报三种流程，Agent 调用时很容易混淆。拆成三个独立 SKILL，每个的 description 写清楚适用场景，调用准确率会明显提升。

第三步是版本管理。SKILL.md 的 frontmatter 里有version字段，每次修改就递增。配合回归用例，改完跑一遍，确认没破坏已有能力。如果团队协作，建议把 SKILL 目录放进 Git，改动走 review。

对于 AI Agent 落地，还有几个实用建议。一是给 SKILL 配一个「兜底回复」，当输入信息不全时，Agent 应该追问而不是硬编。二是把高频 SKILL 的调用示例写进 references，Agent 可以参考示例稳定输出。三是定期清理不再使用的 SKILL，避免 Agent 在多个相似技能之间反复横跳。

如果你要做的是长期编码或 Agent 项目，建议把模型接入和 SKILL 管理分开维护。模型接入用统一的 Base URL 和 Key，SKILL 按业务域分目录。这样换模型时只改接入配置，不用动 SKILL 内容。

最后一步是验证复用。把同一个 SKILL 放到 Coze 和 Cursor 里各跑一遍，确认行为一致。如果差异大，说明 SKILL.md 里有平台相关的隐含假设，需要抽象掉。能做到跨平台一致，这个 SKILL 才算真正可复用。

到这里，你已经有了一个可复制模板、一套目录结构、一份参数配置、两个平台的验证步骤，以及一份排错清单。接下来就是选一个你工作中最高频的任务，按上面的流程封装成 SKILL，跑通它，然后迭代它。第一个跑通之后，第二个会快很多。