Skill 管理

Skill 是 Super Agent 的可插拔能力单元。管理员可以在平台中统一管理组织级 Skills，为 Super Agent 提供可复用的能力模块。

当用户请求涉及特定格式、固定工作流或领域规范时，Super Agent 会优先路由到对应 Skill，而不是临时组织规则。

Skill 类型

Skill 分为两类：

1. 提示词类 Skill：仅包含 SKILL.md，不带执行脚本，本质是一段结构化系统提示词。
2. 执行类 Skill：除 SKILL.md 外，还包含 scripts/、manifest.json、skill.runtime.json 等执行元数据。

管理入口与列表查看

1. 进入技能管理页面：导航到 组织工作室 -> Skills 管理。
2. 系统以卡片形式展示所有已上传技能的名称与描述。

常见技能包示例：

• pdf：读取、解析或处理 PDF 文件。
• xlsx：读写电子表格并处理结构化数据。
• slides-json-generator：生成 PPT/幻灯片所需 JSON 数据。
• Chart Generator：根据输入数据生成图表（柱状图、折线图、饼图等）。

添加技能包

技能管理支持从本地上传技能包，以扩展组织能力。

1. 在技能管理页面点击 创建。
2. 选择本地文件或直接拖拽上传。
3. 上传完成后，返回技能列表确认导入成功。

提示：技能上传后，还需在 Super Agent 管理配置中进行关联，运行时才会自动识别并调用。

上传边界

• 单次上传技能包数量：1 个
• 技能包支持格式：.zip / .skill / .md
• 技能包大小限制：50 MB

技能配置

导入技能后，可按业务需求调整配置。

1. 在技能列表中选择目标技能。
2. 点击 ✏️ 进入设置页面，可重新上传技能包。

平台运行时能力与边界

平台自动处理

• 环境变量注入（SKILL_DIR、SKILL_OUTPUT_DIR 等）
• 裸文件名解析（优先 workspace/，其次历史 runs/）
• 已知路径参数重写（来自 skill.runtime.json）
• 工作目录切换（skill / workspace / output）
• 基于 output_patterns 和 manifest 自动检测 artifact

平台无法安全推断

• 哪些位置参数是文件路径（当 Skill 未声明 path_args）
• 第三方 CLI 是否返回误导性退出码
• 脚本应从 workspace、前次运行目录还是 Skill 包内资源读取
• 哪些生成文件是最终交付物（当未声明 output_patterns 或 manifest outputs）

安全边界

1. 必须在平台沙箱中运行，不假设脚本在业务宿主机执行。
2. 不支持 Skill 自助安装依赖，不依赖 requirements.txt / package.json。
3. 额外依赖需联系平台预装。

脚本执行方式如下：

语言	执行方式	要求
.py	平台通过 runpy.run_path() 加载执行	无特殊要求
.sh / .bash / .js 等其他语言	直接作为可执行文件运行（subprocess.run([script])）	必须有 shebang（如 #!/usr/bin/env bash）且具备可执行权限

注意：平台不会根据扩展名自动选择解释器。非 Python 脚本若缺少 shebang 或可执行权限，会直接运行失败。推荐用 Python 脚本作为入口，再由其调用其他语言。

与平台其他能力的关系

• 按当前 Skill 定位与安全模型，不支持通过 Skill 直接访问平台数据库和平台 API。
• 访问外部服务接口时，优先推荐使用 MCP 接入。
• Skill 更侧重“是否调用、何时调用”的编排，不替代 MCP 的鉴权管理与访问约束。
• 若必须通过 Skill 引导 Super Agent 发送 curl 请求，需要在沙箱中配置访问白名单。

沙箱预装依赖

Universal Sandbox 镜像已预装部分依赖，Skill 脚本可直接 import / require 使用，无需额外安装。

镜像源文件：serviceme-sandbox/docker/images/universal-sandbox/