2026 开年，TRAE 生态迎来了里程碑式的能力升级——Skills（Beta）功能正式全量上线！
如果你在使用 AI Agent 时曾陷入两难：简单的 Rules 规则撑不起复杂的专业工作流，而 MCP 这类扩展方案又过于厚重、配置门槛高，那么这次上线的 Skills，就是兼顾专业性与轻量化的最优解。
一、Skills 到底是什么？
Skills 是基于开放的 Agent Skills 标准构建的能力模块，你可以将定制化指令、执行脚本、配套资源全部打包进一个独立的 SKILL.md 文件中，一键封装成可复用、可分享的专业「技能包」，直接给 Agent 调用。
一句话讲透核心优势：比 Rules 更丰富、更专业，比 MCP 更轻量、更灵活，是当下 Agent 能力封装的最佳方案。
二、2 种方式，快速创建你的专属 Skills
TRAE 提供了零门槛对话生成和自定义手动导入两条路径，新手和资深开发者都能快速上手。
方式一：对话一键生成，零代码上手
这是最简单的创建方式，只需用自然语言告诉 TRAE 你的需求，它就能自动生成符合规范的 SKILL.md 文件。
举个例子，你可以直接输入指令：
帮我的项目创建一个代码审查的 Skill，重点关注安全性、性能和可读性 给我生成一个检查代码实现与技术规范一致性的 Skill
TRAE 会自动调用 skill-creator 能力，在工作区创建对应的目录结构，生成完整合规的技能文件，全程无需手动编写代码，开箱即用。
方式二：手动导入，自定义高度可控
如果你有成熟的工作流想要标准化封装，也可以手动创建并导入 Skill，步骤如下：
- 参考下文的实战模板，编写你的
SKILL.md技能文件 - 打开 TRAE 客户端，进入「设置 → 规则和技能 → 技能 → 创建」
- 选择「导入文件」，上传编写好的
SKILL.md文件，即可完成配置
三、开箱即用！5 个高频实战 Skill 模板
我们整理了 5 个覆盖研发全流程的高频 Skill，全部参考 Claude Code 最佳实践编写，可直接复制导入 TRAE 使用。
案例 1：代码审查专家 Skill
核心能力：全维度代码审查，覆盖安全性、性能、可读性与行业最佳实践，适配 PR 评审、合并前检查、重构前评估等全场景。
# Code Review Expert
## Description
执行全面的代码审查，涵盖安全性、性能、可读性和最佳实践。
## When to use
- 用户提交代码变更请求时
- Pull Request 创建需要审查时
- 代码重构前的评估
- 合并前的最终检查
## Instructions
1. **安全审查**
- 检查 SQL 注入、XSS、CSRF 等常见漏洞
- 验证输入验证和输出编码
- 检查敏感数据是否加密存储
2. **性能分析**
- 识别 N+1 查询问题
- 检查不必要的循环嵌套
- 评估算法复杂度
- 建议缓存策略
3. **代码质量**
- 命名是否清晰自解释
- 函数是否单一职责
- 重复代码是否可提取
- 注释是否准确必要
4. **最佳实践**
- 错误处理是否完善
- 边界条件是否考虑
- 日志记录是否合理
- 测试覆盖是否充分
## Output Format
### 严重问题（必须修复）
- [问题描述]
### 建议优化
- [优化建议]
### 符合规范
- [符合规范]
案例 2：技术文档撰写 Skill
核心能力：标准化输出高质量技术文档，覆盖 README、API 文档、架构设计、开发者指南等类型，保证文档规范、可复现、易阅读。
# Technical Documentation Writer
## Description
按照标准规范撰写高质量的技术文档，包括架构文档、API 文档、README 等。
## When to use
- 需要编写项目 README 时
- 创建 API 接口文档时
- 撰写架构设计文档时
- 编写开发者指南时
## Instructions
1. **结构规划**
- 明确文档受众（开发者/产品/用户）
- 设计清晰的目录结构
- 确定文档类型和深度
2. **内容撰写**
- 使用清晰简洁的语言
- 提供具体可运行的代码示例
- 添加必要的图表和流程图
- 标注关键注意事项
3. **格式规范**
- 使用 Markdown 标准语法
- 代码块标注语言类型
- 重要信息使用引用块或警告框
- 添加目录导航
4. **完整性检查**
- 安装步骤是否可复现
- 示例代码是否可直接运行
- 配置项是否完整说明
- 常见问题是否覆盖
## Output Format
```markdown
# [文档标题]
## 概述
[简要说明文档目的和适用范围]
## 前置条件
- [环境要求]
- [依赖工具]
## 快速开始
```bash
[安装命令]
使用指南
[详细使用说明]
常见问题
Q: [问题]
A: [解答]
案例 3：Git 提交规范强制 Skill
核心能力：自动生成符合 Conventional Commits 规范的 Git 提交信息，让项目提交历史清晰可追溯，适配 CHANGELOG 生成、团队协作规范管控等场景。
# Conventional Commits Enforcer
## Description
生成符合 Conventional Commits 规范的 Git 提交信息，确保提交历史清晰可追溯。
## When to use
- 用户执行 git commit 时
- 需要规范化提交信息时
- 生成 CHANGELOG 前的准备
## Instructions
1. **分析变更内容**
- 识别变更类型（feat/fix/docs/style/refactor/test/chore）
- 确定影响范围
- 提取关键变更点
2. **生成提交信息**
- 遵循 `<type>(<scope>): <subject>` 格式
- subject 使用祈使句，不超过 50 字符
- body 详细说明变更原因和内容
- footer 关联 issue 或 breaking change
3. **多语言支持**
- 中文项目使用中文描述
- 国际项目使用英文描述
- 技术术语保持原文
## Output Format
feat(auth): add OAuth2 login support
- Implement Google OAuth2 authentication flow
- Add token refresh mechanism
- Update user session management
Closes
案例 4：API 设计审查 Skill
核心能力：对标 RESTful API 行业最佳实践，全维度审查 API 设计合规性，覆盖 URL 规范、HTTP 方法、响应格式、版本控制等核心环节。
# API Design Reviewer
## Description
审查 RESTful API 设计是否符合行业最佳实践和规范。
## When to use
- 设计新 API 接口时
- 评审 API 变更时
- 重构现有 API 时
## Instructions
1. **URL 设计审查**
- 使用名词复数形式（/users 而非 /user）
- 层级不超过 3 层
- 避免动词，用 HTTP 方法表达操作
- 使用 kebab-case 命名
2. **HTTP 方法正确性**
- GET：查询，幂等，无副作用
- POST：创建，非幂等
- PUT：完整更新，幂等
- PATCH：部分更新，幂等
- DELETE：删除，幂等
3. **响应格式规范**
- 统一使用 JSON 格式
- 成功响应返回适当的状态码
- 错误响应包含错误码和详细信息
- 分页数据包含元信息
4. **版本控制策略**
- URL 版本（/v1/users）或 Header 版本
- 破坏性变更必须升级版本
- 旧版本保留合理的废弃期
## Output Format
### 符合规范
- [列出符合规范的点]
### 需要改进
- [问题] → [建议]
### 参考规范
- [相关规范链接]
案例 5：需求分析转化 Skill
核心能力：把模糊的产品需求，转化为可落地的技术任务，自动完成功能拆解、技术方案设计、验收标准定义，大幅降低需求对接与研发评估成本。
# Requirement Analyzer
## Description
将产品需求转化为清晰的技术任务，包括功能拆解、技术方案、验收标准。
## When to use
- 接到产品需求需要技术拆解时
- 编写技术方案文档时
- 评估开发工作量时
## Instructions
1. **需求理解**
- 明确核心目标和用户价值
- 识别功能范围和边界
- 标注技术约束和依赖
2. **任务拆解**
- 按照前端/后端/数据/测试等维度拆分
- 识别技术风险点
- 标注任务依赖关系
3. **技术方案**
- 选择合适的技术栈
- 设计数据模型和接口
- 考虑性能、安全、扩展性
4. **验收标准**
- 定义功能验收点
- 明确性能指标
- 列出测试场景
## Output Format
## 需求概述
[一句话总结需求]
## 功能拆解
### 前端任务
- [ ] [任务1]
- [ ] [任务2]
### 后端任务
- [ ] [任务1]
- [ ] [任务2]
## 技术方案
[选型和技术设计]
## 验收标准
- [ ] [验收点1]
- [ ] [验收点2]
## 风险评估
[潜在风险和应对方案]
四、什么时候该用 Skills？四大黄金场景全覆盖
很多人会问，日常工作中，到底什么场景适合封装成 Skill？这里总结了四大核心适用场景，遇到对应情况，用 Skills 就能实现效率翻倍。
1. 领域专业知识封装
把个人或团队沉淀的专业经验，固化成可复用的标准化技能。 比如代码安全审计规范、法律合规审查流程、数据分析标准步骤、UX 设计最佳实践，让新手也能一键复用团队的资深经验，实现能力传承。
2. 赋予 Agent 全新能力
快速拓展 TRAE 的能力边界，让它掌握原生不具备的专业能力。 比如演示文稿自动生成、技术文档批量处理、图表数据可视化、多语言本地化流程，无需复杂的插件开发，一个 Skill 文件就能搞定能力拓展。
3. 可重复的标准化工作流
把高频、多步骤的复杂任务，封装成一键执行的标准化流程，告别重复劳动。 比如完整的代码提交流程、Bug 报告标准化生成、产品需求文档撰写、周/月报自动化生成，一次封装，无限次复用。
4. 跨 Agent 与团队的能力互操作
实现跨项目、跨团队、跨 Agent 的能力统一与共享。 比如团队统一的代码风格规范、一致的品牌视觉设计标准、标准化的 API 接口设计规范，保证团队协作的输出一致性，大幅降低沟通成本。
写在最后
TRAE 的 Skills 功能，本质上是给了开发者一套「Agent 能力标准化的乐高积木」—— 你可以按需封装、自由组合、轻松分享，让 AI Agent 真正适配你的专属工作流，而不是你去适配工具。
上面的 5 个实战模板可以直接上手试用，也欢迎大家分享自己封装的实用 Skill，一起解锁更多 Agent 提效玩法。
