在 AI 智能体 Skill 工程开发中，输入与输出规范是决定技能稳定性、统一性、可用性的核心标准。没有规范约束，模型会自由发挥、回答混乱、格式不统一、结果不可复用。Skills 输入/输出规范设计，就是通过标准化定义用户输入、参数解析、执行结果输出，让每一次技能调用行为一致、结果可控、可自动化对接。
一、什么是 Skills 输入输出规范
Skill 的输入输出规范，是对技能接收数据和返回结果的标准化设计。
- 输入规范：定义用户可以传什么、怎么传、系统如何解析参数
- 输出规范：定义技能执行完成后，必须以什么格式、结构、语言返回结果
输入输出规范化，是 Skill 从“临时对话能力”升级为“工程化工具能力”的重要标志。
二、为什么必须设计输入输出规范
普通 Prompt 没有规范，每次回答格式都不一样，无法用于自动化、无法对接脚本、无法批量复用。
规范设计的核心价值：
- 杜绝 AI 幻觉：强制模型按固定格式输出，禁止自由发挥
- 结果可预测：每次调用技能返回结构一致
- 可对接脚本与程序：标准化输出可被代码解析、统计、二次处理
- 降低调试成本：格式统一，问题更易定位
- 支持多人协作：所有人使用同一套交互标准
三、Skills 输入规范设计
输入规范负责约束用户如何调用技能、系统如何识别参数。分为三类设计标准。
1. 自然语言输入规范
允许用户口语化提问，但技能必须明确可识别的关键词句式。
例如掷骰子技能支持：
- 帮我掷一个 6 面骰子
- 掷 2d6、3d20
- roll 1d20
输入规范要求：兼容口语、兼容简写、兼容英文指令，提升易用性。
2. 结构化参数输入规范
技能需要定义清晰的参数结构，包括参数名、参数含义、参数类型。
以 roll-dice 为例：
- count：骰子数量（正整数）
- sides：骰子面数（正整数）
输入规范强制：非法参数不执行、空参数有默认值。
3. 精准指令输入规范
提供固定调用格式 @skill-name 参数，用于精准调用、避免匹配错误。
示例：@roll-dice 2d6
四、Skills 输出规范设计
输出规范是技能最重要、最核心的约束，直接限制模型最终输出内容。
标准输出规范包含四大维度：
1. 输出结构规范
固定结果结构，不允许随意增减内容。
roll-dice 标准结构：
- 展示投掷规则（几几颗几面骰子）
- 展示每一颗骰子点数
- 展示总点数
2. 输出格式规范
统一排版、简洁、结构化，不冗余、不啰嗦。
标准示例：
掷骰子 2d6 → 点数：3、5，总和：8
3. 输出语言规范
统一中文输出，语气中立、结果清晰、不抒情、不解释多余原理。
4. 异常输出规范
对非法输入要有固定报错提示：
- 参数为空提示：请输入有效的骰子参数
- 非法数值提示：面数与数量必须为正整数
五、输入输出规范与 Skill 运行机制的关系
输入输出规范完全融入 Skill 渐进式加载与触发机制：
- 发现阶段：description 定义输入场景范围
- 匹配阶段：根据输入规范解析用户参数
- 执行阶段：按输入参数执行命令/脚本
- 输出阶段：严格按照输出规范返回结果
规范让整个链路可控制、可预期、可工程化。
六、规范设计的最佳实践
- 输入兼容、输出严格：输入尽量兼容用户口语，输出必须绝对统一
- 参数明确、默认兜底：无参数自动使用默认值，避免执行失败
- 格式固定、禁止自由发挥：开启 disable-model-invocation 锁定输出
- 异常可预判、报错可提示：覆盖边界输入，提升鲁棒性
- 统一风格、统一结构：所有技能保持一致的输出审美与逻辑
七、总结
Skills 输入/输出规范设计是技能工程化的核心能力。输入规范保证技能易用、兼容、可精准解析参数，输出规范保证技能稳定、统一、无幻觉、可自动化对接。
如果说触发机制决定技能“什么时候运行”，参数机制决定“运行什么”，那么输入输出规范就决定技能运行得是否专业、是否工程化、是否可落地。
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