在最开始大模型用于coding的时候，是没有所谓skill的。
所以那个时候，只能是把需求丢给ai，描述要的测试用例模板以及补充细节，最后输出的东西还得检查是否符合要求

而现在，vibe coding工具都支持了skill，这使得测试流程工程化
把我们预期的模板和知识写成skill，大模型在这些skill的约束下完成任务

什么时候需要自己设计Skill

一开始，如果把需求丢给AI，产出的测试用例，但是每次产出的用例字段不太一样，还得手动改

后来我们会告诉AI:用例需要有以下字段：编号、路径、优先级、分支、前置条件.....

但是每次都这么说都会浪费时间，那有没有一种办法，可以把模板写好，让AI按规范填写呢？
有，那就是Skill，严格来说，Skill提供的是规范，而不仅仅是模板

我们可以直接参考大厂的SKill，看看他们怎么设计的
比如微信读书SKill

套用他的模板，然后按照自己的想法设计，通用的要素即是：定义清晰、边界清晰、指令清晰

例如我的想法是把skill分为两部分，一部分是指导ai，应该在什么时候自动调用该skill，另一部分是告诉ai 用例编写遵循用什么模板，注意哪些事项

那可不可以自由发挥呢？
当然可以，综观那些开源的skill，比如下面这个web test skill，他在规范里还给出了常见的陷阱，避免ai犯下相同的错误

总而言之，随便设计skill，ai当然也会执行，但是生成的测试用例效果可能不是很理想
所以需要在skill加更多的规范，约束ai的行为
我的想法是：
定义身份（第一章：何时触发、输入输出）
规范写法（第二章：模板、优先级、避坑）
封堵了AI的偷懒路径（常见问题）

设计完测试skill效果预期，在后续根据使用反馈来调整（有些大模型会经常犯的错误，就需要加入skill中）