create-custom-agent

create-custom-agent 技能總覽

create-custom-agent 技能可協助你建立 VS Code 自訂代理檔案（.agent.md），用來定義專門的 AI 角色。它最適合需要可重複使用、並且明確指定工具、指令與交接流程的設定，而不是只做一次性的提示詞。如果你正在建立規劃型、審查型，或特定任務導向的代理，這個技能能為 create-custom-agent 的 Skill Authoring 工作流程提供有結構的起點。

這個 create-custom-agent 技能的用途

當你想要定義代理應該怎麼思考、可使用哪些工具，以及完成後要交給誰時，就適合用 create-custom-agent。它的目標是代理骨架設計，而不是一般提示詞撰寫。

適合誰安裝

如果你在 VS Code 中工作、希望在專案或使用者設定檔裡放 .agent.md 檔案，或是需要讓不同任務與團隊成員之間都能維持一致的代理行為，就應該安裝 create-custom-agent 技能。

它為什麼有用

它最大的價值在於一致性：這個技能能把模糊的角色想像，轉成一個包含 frontmatter、工具限制與交接邏輯的具體代理檔。這能大幅減少建立自訂代理工作流程時的猜測成本。

如何使用 create-custom-agent 技能

安裝 create-custom-agent 技能

先從你的技能管理器執行安裝步驟，例如：npx skills add dotnet/skills --skill create-custom-agent。安裝完成後，打開 .agents/skills/create-custom-agent 裡的技能檔案，並把 SKILL.md 當作主要操作指南。

把粗略想法變成可用的提示詞

若想讓 create-custom-agent usage 更順利，請先提供這些資訊：代理名稱、簡短描述、預定角色、允許使用的工具，以及任何交接目標。像「幫我做一個代理」這種模糊需求，通常只會得到很泛的結果；更好的說法會像是：「建立一個針對 C# PR 的 code-reviewer 代理，只能使用 read、search 和 comment 工具，並在完成後交給 fixer 代理。」

先讀這些檔案

先從 SKILL.md 開始，再檢查技能檔案中引用的任何 repo 相關內容。這個 repository 裡沒有 helper 資料夾，所以在產生自己的 .agent.md 之前，最快的做法就是仔細閱讀 workflow、inputs 和 constraint 各段內容。

採用務實的工作流程

先草擬 persona，再決定工具範圍，最後才定義交接。這個順序很重要，因為工具權限和後續路由，對代理的實際行為影響，往往比名稱或品牌設定更大。

create-custom-agent 技能 FAQ

create-custom-agent 只適用於 VS Code 代理嗎？

是，這個技能是以 VS Code 自訂代理與 .agent.md 撰寫為核心。如果你需要的是 .instructions.md 或 .prompt.md，那就不是這個安裝項目。

這和一般提示詞有什麼不同？

提示詞是一次性的；自訂代理則是可重複使用，而且受到限制的。當你需要的是帶有工具權限與工作流程交接的持久代理定義，而不只是單次聊天指令時，create-custom-agent 指南就特別有用。

這適合新手嗎？

如果你已經知道希望代理完成什麼工作，那就適合。若角色、工具或交接路徑還不清楚，就沒那麼適合新手，因為這些選擇會直接決定產出檔案的品質。

什麼情況下不該使用它？

如果你是要直接修改既有代理、製作 instruction 檔，或只是需要一個可丟棄的單次任務提示詞，就不要用 create-custom-agent。

如何改善 create-custom-agent 技能

提供更強的來源輸入

品質提升最大的關鍵，是給出更明確的代理簡報：任務領域、成功標準、允許使用的工具、禁止使用的工具，以及流程中的下一個代理。這些輸入越清楚，產生後要修整的地方就越少。

留意常見失敗模式

最常見的問題是 persona 太空泛、工具集合太寬、以及交接設計和真實工作流程不一致。如果輸出看起來很泛，通常是你的提示詞描述的是「角色」，而不是「工作」。

先做第一版，再持續迭代

先把第一份 .agent.md 當作草稿，接著根據實際使用情況，逐步收緊描述文字、工具限制與交接條件。對 create-custom-agent 技能輸出來說，小幅調整限制條件，通常比整份重寫更能改善行為。

依照你的 repository 需求做驗證

在正式發布之前，先確認這個代理是否符合你 repo 的慣例、安全邊界與團隊工作流程。最好的 create-custom-agent 結果，不是只有角色設計漂亮，而是能真正貼合實際運作情境。