Anthropic Agent Skills Example (with ChatOpenAI)

这是一个展示如何使用 Anthropic 发布的 Agent Skills 标准，并结合 ChatOpenAI (OpenAI LLM) 驱动智能体的示例项目。

什么是 Agent Skills？

Agent Skills 是一种模块化的能力扩展方式，采用 “渐进式披露 (Progressive Disclosure)” 原则：

• 启动时：智能体只知道技能的名字和简短描述。
• 执行时：当任务匹配到某个技能时，智能体通过工具自主读取该技能目录下的详细指令（如 instructions.md）或数据文件。

快速开始

本项目使用 uv 进行依赖管理。

1. 环境准备

确保已安装 uv。如果未安装，可以使用 pip 安装：

pip install uv

2. 安装依赖

在项目根目录下运行：

uv sync

3. 配置 API Key

设置您的 OpenAI API Key：

cp .env.tpl .env

4. 运行示例

执行主程序：

uv run python main.py

如何工作？

1. 技能加载：main.py 会扫描目录并提取 SKILL.md 中的元数据。
2. 动态提示词：技能描述被注入到系统提示词中，让 LLM 知道有哪些可用技能。
3. 自主探索：智能体配备了 list_skill_contents、 read_skill_file 和 run_shell_command 工具。当您询问“分析这段文字的情感”时，它会发现 text-processor 技能，然后读取其内部的 instructions.md 来获取具体的处理逻辑。

扩展建议

您可以创建自己的文件夹并添加 SKILL.md 来扩展智能体的能力，无需修改 main.py 的核心逻辑。