写出好 Skill 的核心秘诀：上位原则，拒绝穷举
OpenAI 近日发布了一篇《Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra》的帖子，重新思考 GPT-6 Astra 的技能和提示。
从最开始的 Prompts 到 Workflow 再到 Skill，随着模型能力的提升，复杂的规则内容并不会让模型表现更好，甚至会成为累赘。
打个比方，一个工厂无论招聘的是小学、初中、高中、大学文化的员工，都放到相同的流水线，按照相同的规则干活，最终的结果显而易见。
要区分你的 Skill 是否足够简洁明确，先看看 description，如果 description 恨不得将整个 Skill 的内容都装进去，那么可以考虑精简/舍弃这个 Skill 了。
description 按照我的理解，只需要重点描述「何时使用、产出什么」，通常两句话说明白就行。然后是内容，每个人都有自己的排版方式，这个没有统一规则。但是用语一定要简洁精炼，使用陈述句。
有一个非常有意思的细节，就是很多人想要写一个去 AI 味的 Skill，自己写嫌麻烦，就让 AI 帮忙写。AI 写出来的 Skill 文本用语本身就有很重的 AI 味，用一个自带 AI 味的 Skill 去去除 AI 味，那是根本不可能的。
如何对 Skill 进行瘦身，举个简单例子：
- 改写前：禁止在登录、注册、找回密码、修改密码、绑定手机号、解绑手机号、更新邮箱、删除账号、注销账号时使用弱密码策略。
- 改写后：敏感操作一律使用强密码校验与二次确认。
对于更优秀的模型来说，你不需要去穷举特定场景，你穷举不完的，徒增规则体量。以下是我的实操建议： - frontmatter description 只描述「何时使用、产出什么」
- 遵循上位原则，不穷举特例
- 无过时规则、无同类重复、无下位细碎场景
- 能用一句话说清的，绝不堆砌解释
创建一个新的 Skill 后，我都会用上面的规则对 Skill 进行审核。