.NET 10 File-Based Apps 实战：为AI Agent编写高效Skill脚本指南

前言

随着人工智能工具生态的快速发展，其能力扩展方式也在不断演进。从标准化的数据接口（如Model Context Protocol，即 MCP）到更聚焦于封装工作流程的Agent Skills，AI正在学习如何更深入地理解并执行人类的专业任务。其中，Agent Skills(https://agentskills.io) 规范允许脚本（通常位于scripts/目录）使用Python、Bash、JavaScript等多种语言。而.NET 10 引入的 File-Based Apps特性，为编写这类脚本提供了一个强有力的新选项：仅需一个.cs文件即可运行，具备内联依赖、跨平台及Native AOT编译等特性。

本文旨在解析Agent Skills规范，并详细演示如何利用 .NET File-Based Apps 编写既高效又可靠的Skill脚本。你将看到，.NET凭借其类型安全、高性能和出色的跨平台能力，为Agent Skills的脚本开发带来了独特的优势。

一、什么是 Agent Skills？

1.1 核心概念

Agent Skills是一种轻量级、开放式的格式，专门用于扩展AI Agent（智能体）的能力边界和知识深度。其本质非常简单：一个Skill就是一个包含核心文件SKILL.md的文件夹。

该核心文件通常包含：

• 元数据：最基础的name和description。
• 指令：一份告诉Agent如何执行特定任务的Markdown文档。
• 可选资源：可执行脚本、模板文件、参考文档等。

Skills的核心价值体现在以下几个方面：

• 专业知识封装：将特定领域或团队的流程化知识和上下文打包成可复用的单元。
• 按需加载：Agent启动时仅加载所有Skill的名称和描述，仅在任务匹配时才加载完整的指令内容，优化资源使用。
• 可执行能力：通过包含脚本和工具，使Agent能够执行实际的操作。
• 版本化管理：Skills以文件形式存在，便于编辑、使用Git进行版本控制以及团队间共享。

1.2 Agent Skills 能做什么？

根据官方定义，Agent Skills主要应用于以下场景：

领域专长

将专业知识打包为可复用的指令集：

• 法律审查流程：标准化的合同审查清单与审批流。
• 数据分析管道：统一的数据清洗、转换与可视化工作流。
• 代码审查规范：团队内部的编码标准、安全及性能审查指南。
• 医疗诊断协议：基于症状的标准诊断路径与治疗建议流程。

新能力赋予

为Agent拓展原本不具备的实操能力：

• 创建演示文稿：根据给定内容自动生成PPT或Keynote。
• 构建MCP服务器：生成符合Model Context Protocol规范的服务器代码。
• 分析数据集：执行统计分析并生成可视化图表。
• 处理PDF文档：拆分、合并、提取文本或填写表单。

可重复工作流

将复杂的多步骤任务标准化为一致且可审计的流程：

• CI/CD流水线：标准化的构建、测试与部署步骤。
• 客户入职流程：账户创建、权限配置与培训材料发送。
• 月度报告生成：从数据收集、分析到报告编写与分发的完整流程。
• 代码重构任务：识别问题、建议改进、执行修改与验证测试的闭环。

跨工具互操作

实现“一次编写，多处使用”：

• 在 GitHub Copilot 中辅助编码。
• 在 Cursor 中进行项目重构。
• 在 Claude 中进行文档写作。
• 在 Goose 中执行自动化任务。

这种标准化使得组织内部的知识资产能够在不同的AI工具间无缝流转。

1.3 谁在支持 Agent Skills？

目前，该标准已获得多个主流AI开发工具的支持：

二、Agent Skills 规范解读

2.1 基本目录结构

一个最简单的Skill仅需包含SKILL.md文件：

skill-name/
└── SKILL.md          # 必需

完整的目录结构可包含以下可选部分：

skill-name/
├── SKILL.md          # 必需：技能描述和使用说明
├── scripts/          # 可选：可执行脚本
│   └── tool.py
├── references/       # 可选：详细参考文档
│   └── REFERENCE.md
└── assets/          # 可选：静态资源
    └── template.json

2.2 SKILL.md 格式规范

SKILL.md文件由两部分构成：YAML前置元数据（frontmatter）和Markdown正文。

Frontmatter 必需字段

---
name: skill-name
description: 描述技能功能和使用场景的文字，应包含帮助 Agent 识别相关任务的关键词
---

name 字段规则：

• 长度：1-64个字符。
• 字符：仅允许小写字母、数字和连字符 (a-z, -)。
• 不能以连字符开头或结尾。
• 不能包含连续的连字符 (--)。
• 必须与父目录名完全一致。

description 字段规则：

• 长度：1-1024个字符。
• 应清晰说明技能的功能和适用时机。
• 包含关键词以帮助Agent准确识别匹配场景。

可选字段

---
name: pdf-processing
description: Extract text from PDFs and merge multiple documents
license: MIT
compatibility: Requires Python 3.8+ and poppler-utils
metadata:
  author: your-org
  version: "1.0.0"
---

2.3 渐进式信息披露

为了优化大型语言模型（LLM）的Token使用效率，Agent Skills采用了渐进式加载策略：

1. 元数据阶段 (~100 tokens)：Agent启动时，仅加载所有Skills的name和description。
2. 指令阶段 (推荐<5000 tokens)：当某个Skill被激活时，才加载其完整的SKILL.md文件内容。
3. 资源阶段 (按需)：仅在需要执行具体操作时，加载scripts/、references/、assets/等目录中的文件。

最佳实践建议：

• 尽量保持SKILL.md文件内容在500行以内。
• 将详细的参考资料移至references/目录。
• 避免在核心指令文件中进行深层次的嵌套文件引用。

三、使用 .NET File-Based Apps 编写 Agent Skills 脚本

在深入实战之前，我们有必要探讨为何.NET File-Based Apps是编写Agent Skills脚本的上佳之选。

3.0 .NET 作为脚本语言的独特优势

根据规范，scripts/目录下的代码应做到自包含、依赖明确、错误信息友好。常见的Python、Bash等脚本语言固然不错，但.NET File-Based Apps提供了极具竞争力的替代方案。

对比其他脚本语言方案

在为Agent Skills编写可执行脚本时，.NET方案与其他语言对比如下：

特性	.NET File-Based Apps	Python 脚本	Node.js 脚本
单文件运行	✅ dotnet file.cs	✅ python file.py	✅ node file.js
依赖声明	✅ 文件内直接声明	⚠️ 需要requirements.txt	⚠️ 需要package.json
类型安全	✅ 编译时检查	❌ 多为运行时错误	⚠️ 需配合TypeScript
性能	✅ 支持Native AOT编译	⚠️ 解释执行	⚠️ JIT编译
跨平台部署	✅ 可发布为单个可执行文件	⚠️ 需Python运行时	⚠️ 需Node.js运行时
企业级库支持	✅ 丰富的NuGet生态	✅ PyPI生态	✅ npm生态
AI Agent可读性	✅ 结构清晰、强类型自文档化	✅ 语法简洁	✅ 语法简洁

.NET 的核心优势

1. 真正的自包含
依赖声明直接写在代码文件头部，AI Agent或开发者一目了然，无需额外查找配置文件。

#:package PdfSharpCore@1.3.65
#:package Spectre.Console@0.49.1

2. 从开发到生产无缝过渡
开发时直接用dotnet run执行.cs文件；生产时可一键发布为小巧、毫秒级启动的Native AOT原生可执行文件。

3. AI友好的代码结构
.NET的强类型系统和清晰的语法，让人工智能更容易理解代码意图、发现潜在问题并生成准确的修改建议。

3.1 什么是 .NET File-Based Apps？

.NET 10 引入的 File-Based Apps 特性，允许开发者将单个.cs文件作为完整的应用程序来运行，无需传统的.csproj项目文件。其关键特性包括：

• 单文件即应用：一个 .cs 文件包含所有程序逻辑。
• 内联依赖声明：通过特殊的注释语法（如#:package）声明所需的NuGet包。
• 直接运行：使用 dotnet file.cs 命令即可执行。
• 支持发布：可以发布为独立应用或进行Native AOT编译。
• 零配置：无需创建csproj、sln等任何项目文件。

3.2 File-Based Apps 如何适配 Agent Skills 需求？

Agent Skills规范强调“简洁”、“自包含”和“可理解”，而.NET File-Based Apps的设计理念与之高度契合：

适配点 1：渐进式复杂度

// 阶段一：10行代码的简单原型
#!/usr/bin/env dotnet
if (args.Length == 0) { Console.WriteLine("Hello, Agent!"); return; }
Console.WriteLine($"Processing: {args[0]}");

// 阶段二：添加企业级依赖和健壮的错误处理
#:package Newtonsoft.Json@13.0.3
using Newtonsoft.Json;
try { /* 处理逻辑 */ }
catch (Exception ex) { Console.Error.WriteLine(ex.Message); return 1; }

// 阶段三：配置并发布为高性能原生应用
#:property PublishAot=true
// 发布命令：dotnet publish -r win-x64

从原型到生产环境部署，所有演进都在同一个文件中完成，避免了项目结构重构的麻烦。

适配点 2：降低AI Agent的理解成本

Python等传统方案：Agent需要读取并关联多个文件才能理解全貌。

my-skill/
├── tool.py          # 主逻辑
├── requirements.txt # 依赖清单
└── README.md        # 使用说明

.NET File-Based Apps方案：所有关键信息集中在一个文件内。

my-skill/
└── scripts/
    └── tool.cs      # 依赖、配置、逻辑、说明，一应俱全

Agent只需分析这一个文件，就能立刻获知：所需依赖（#:package）、运行方式（shebang行）、核心功能（代码逻辑）以及部署选项（#:property）。

适配点 3：企业级开发的可靠性

.NET的强类型系统在AI辅助开发中尤为宝贵，能在编译阶段拦截大量错误，而非运行时崩溃。

// .NET: 编译时即明确类型，AI生成代码更安全
string pdfPath = args[0];  // 明确为字符串
int pageCount = GetPageCount(pdfPath); // 明确返回整数

// 对比Python：类型信息模糊，潜在错误可能到运行时才暴露
# pdf_path = args[0]        # 类型？可能是字符串，也可能是列表？
# page_count = get_page_count(pdf_path) # 返回值类型？整数？异常？

这意味着当AI Agent生成或修改代码时，.NET能提供更坚固的“安全护栏”。

适配点 4：卓越的性能与资源效率

AI Agent可能会频繁调用Skills，因此脚本的启动和执行速度至关重要。

# Python脚本启动（需加载解释器）
$ time python tool.py input.pdf
real    0m0.234s

# .NET File-Based App启动（JIT编译）
$ time dotnet tool.cs input.pdf
real    0m0.089s

# .NET Native AOT编译后（接近原生性能）
$ time ./tool input.pdf
real    0m0.012s

对于由Agent驱动、需要反复执行自动化任务的场景，这种性能优势将累积成显著的时间节省和成本降低。

3.3 实战案例：开发一个 PDF 拆分 Skill

下面我们通过一个完整的split-pdf Skill开发过程，演示如何应用上述规范和实践。

步骤 1：创建目录结构

mkdir -p split-pdf/scripts
cd split-pdf

步骤 2：编写核心的 SKILL.md 文件

SKILL.md是Skill的定义文件。创建内容如下：

---
name: split-pdf
description: Split PDF files into separate single-page documents or extract specific page ranges. Use when you need to divide a PDF into multiple files, extract particular pages, or process PDF pages individually. Works with multi-page PDF documents.
license: MIT
---
# Split PDF
将 PDF 文件拆分为多个单页文件或提取指定的页面范围。

## 使用场景
- 将多页合同、报告等PDF拆分为独立的单页文件。
- 从大型PDF文档中提取特定的章节或页面。
- 需要对PDF的每一页进行单独处理或分发时。

## 使用方法
使用 `scripts/split-pdf.cs` 脚本进行PDF拆分操作。

### 命令示例
```bash
# 拆分所有页面
dotnet scripts/split-pdf.cs input.pdf output-dir/

# 仅拆分第1到第5页
dotnet scripts/split-pdf.cs input.pdf output-dir/ 1-5

输出格式

拆分后的每个单页PDF将按以下格式命名：{原始文件名}_page_{三位数页码}.pdf

依赖项

• PdfSharpCore 1.3.65 - 用于PDF文档的读写操作。
• Spectre.Console 0.49.1 - 提供美观的控制台进度条和输出。

重要提示：

• 本Skill的 name (split-pdf) 必须与其所在的目录名完全一致。
• description 中包含了 "split", "PDF", "pages" 等关键词，以帮助Agent准确识别该Skill的适用场景。

步骤 3：编写 .NET File-Based App 脚本

在scripts/目录下创建split-pdf.cs文件，这是技能的核心执行脚本。

#!/usr/bin/env dotnet
#:package PdfSharpCore@1.3.65
#:package Spectre.Console@0.49.1
#:property PublishAot=true

using PdfSharpCore.Pdf;
using PdfSharpCore.Pdf.IO;
using Spectre.Console;
using System;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;

// ==================== 参数校验与初始化 ====================
if (args.Length < 2)
{
    AnsiConsole.MarkupLine("[red]错误: 参数不足[/]");
    AnsiConsole.MarkupLine("[yellow]用法: dotnet split-pdf.cs <PDF文件路径> <输出目录路径> [起始页-结束页][/]");
    AnsiConsole.MarkupLine("[grey]示例: dotnet split-pdf.cs document.pdf ./pages/ 1-3[/]");
    return 1;
}

var pdfPath = args[0];
var outputDir = args[1];
var pageRange = args.Length >= 3 ? args[2] : null;

// 验证输入文件是否存在
if (!File.Exists(pdfPath))
{
    AnsiConsole.MarkupLine($"[red]错误: 指定的PDF文件不存在: {pdfPath}[/]");
    return 1;
}

// 确保输出目录存在
Directory.CreateDirectory(outputDir);

// ==================== 核心PDF拆分逻辑 ====================
try
{
    using var inputDocument = PdfReader.Open(pdfPath, PdfDocumentOpenMode.Import);
    var totalPages = inputDocument.PageCount;
    var baseName = Path.GetFileNameWithoutExtension(pdfPath);

    // 解析页面范围参数，默认为全部页面
    int startPage = 1, endPage = totalPages;
    if (!string.IsNullOrEmpty(pageRange))
    {
        var rangeParts = pageRange.Split('-');
        if (rangeParts.Length == 2 &&
            int.TryParse(rangeParts[0], out startPage) &&
            int.TryParse(rangeParts[1], out endPage))
        {
            // 确保页码范围有效
            startPage = Math.Max(1, Math.Min(startPage, totalPages));
            endPage = Math.Max(startPage, Math.Min(endPage, totalPages));
        }
        else
        {
            AnsiConsole.MarkupLine($"[red]错误: 无效的页面范围格式 '{pageRange}'。请使用 '起始页-结束页' 格式，例如 '1-5'。[/]");
            return 1;
        }
    }

    AnsiConsole.MarkupLine($"[green]准备拆分: {Path.GetFileName(pdfPath)} (共{totalPages}页)[/]");
    AnsiConsole.MarkupLine($"[grey]输出范围: 第 {startPage} 页 至 第 {endPage} 页[/]");

    // 使用进度条提升用户体验
    await AnsiConsole.Progress()
        .StartAsync(async ctx =>
        {
            var progressTask = ctx.AddTask("正在拆分页面", maxValue: endPage - startPage + 1);

            for (int currentPage = startPage; currentPage <= endPage; currentPage++)
            {
                // 创建新PDF文档并加入当前页
                using var outputDocument = new PdfDocument();
                outputDocument.AddPage(inputDocument.Pages[currentPage - 1]);

                // 生成输出文件名，页码补零至3位
                var outputFileName = $"{baseName}_page_{currentPage:D3}.pdf";
                var outputPath = Path.Combine(outputDir, outputFileName);

                outputDocument.Save(outputPath);

                // 更新进度
                progressTask.Increment(1);
                await Task.Delay(10); // 小幅延迟，让进度条更平滑（实际生产可移除）
            }
        });

    AnsiConsole.MarkupLine($"[bold green]✅ 拆分完成！共生成 {endPage - startPage + 1} 个文件，已保存至: {outputDir}[/]");
    return 0;
}
catch (Exception ex)
{
    AnsiConsole.MarkupLine($"[bold red]❌ 处理过程中发生错误:[/]");
    AnsiConsole.WriteException(ex, ExceptionFormats.ShortenEverything);
    return 1;
}

代码关键点解析：

1. Shebang行：#!/usr/bin/env dotnet 使得在Unix/Linux系统上可以直接执行此脚本。
2. 依赖声明：通过 #:package 指令内联声明了所有NuGet包及其版本。
3. AOT配置：#:property PublishAot=true 表示此脚本支持发布为Native AOT应用。
4. 顶层语句：无需定义Main方法，代码从文件顶部开始顺序执行，更符合脚本的简洁性。
5. 友好的交互：利用Spectre.Console库提供了彩色输出、进度条和清晰的异常信息，这对后端架构中工具链的开发者体验至关重要。
6. 返回值：使用 return 返回退出码（0成功，非0失败），符合命令行工具规范。

四、测试与验证

4.1 本地测试

功能测试

# 进入Skill目录
cd split-pdf

# 测试1：拆分PDF的所有页面
dotnet scripts/split-pdf.cs sample.pdf ./output-all/

# 测试2：拆分PDF的指定页面范围（第2至第4页）
dotnet scripts/split-pdf.cs sample.pdf ./output-range/ 2-4

错误处理测试

# 测试文件不存在的情况
dotnet scripts/split-pdf.cs missing.pdf ./output/

# 测试缺少必要参数的情况
dotnet scripts/split-pdf.cs

# 测试无效的页面范围格式
dotnet scripts/split-pdf.cs sample.pdf ./output/ abc-xyz

4.2 Agent 集成测试

在支持Agent Skills的环境（如配置了相应插件的IDE）中进行测试：

1. 将整个split-pdf文件夹放置到Agent指定的Skills目录下（例如.github/skills/）。
2. 重启或刷新你的AI Agent（如Copilot Chat）。
3. 尝试提出相关需求，观察Agent是否能自动识别并调用该Skill。

模拟对话：

用户： “我有一个report.pdf文件，请帮我把前3页单独拆分出来。”

Agent行为：

1. 理解任务为“拆分PDF前3页”。
2. 在已加载的Skill元数据中，匹配到name为split-pdf、description含相关关键词的Skill。
3. 激活该Skill，读取SKILL.md获取具体用法。
4. 构造并执行命令：dotnet scripts/split-pdf.cs report.pdf ./split_result/ 1-3
5. 将执行结果（成功或失败信息）反馈给用户。

五、最佳实践

5.1 脚本设计原则

• 清晰的参数设计：使用有意义的参数顺序和名称，并在帮助信息中明确说明。
• 友好的交互反馈：对于耗时操作，务必提供进度提示；对于错误，给出可操作的解决建议。
• 完善的错误处理：使用try-catch捕获异常，并以非零退出码和清晰消息告知失败原因。

5.2 依赖管理

• 锁定版本：始终在#:package指令中指定依赖包的确切版本号，避免因依赖更新导致的不兼容。
• 最小化依赖：仅引入完成功能所必需的包，以减少最终应用体积和潜在冲突。

5.3 文档编写

• 关键词策略：在SKILL.md的description中，务必包含动作动词（split, merge, analyze）、操作对象（PDF, JSON, database）和场景关键词。
• 提供丰富示例：在Markdown正文中，提供涵盖常见和边界情况的命令行示例。

5.4 跨平台兼容性

• 使用Path类处理路径：始终使用System.IO.Path.Combine()来拼接路径，避免硬编码\或/。
• 注意控制台编码：如果需要输出非ASCII字符，可设置Console.OutputEncoding = System.Text.Encoding.UTF8。

六、进阶话题

6.1 构建工具集Skill

一个Skill内可以包含多个相关脚本，形成一个工具集。

pdf-toolkit/
├── SKILL.md          # 介绍整个PDF工具箱
└── scripts/
    ├── split.cs      # 拆分
    ├── merge.cs      # 合并
    └── extract-text.cs # 提取文本

6.2 利用References目录

对于复杂的Skill，可以将详细的API文档、算法原理等内容移到references/目录下，保持SKILL.md的简洁。

data-analysis/
├── SKILL.md          # 快速入门和核心用法
├── scripts/
│   └── analyze.cs
└── references/       # 深入资料
    ├── api-reference.md
    ├── advanced-examples.md
    └── algorithm-details.md

6.3 Native AOT 深度优化

对于性能极度敏感或要求极小部署体积的场景，可以进一步优化AOT发布：

#:property PublishAot=true
#:property InvariantGlobalization=true // 移除区域化数据，减小体积
#:property StripSymbols=true // 剥离调试符号

发布命令：

dotnet publish scripts/split-pdf.cs -r linux-x64 -c Release --property:PublishAot=true

这将生成一个极速启动、不依赖任何.NET运行时的单一可执行文件，非常适合集成到云原生或边缘计算场景的自动化流水线中。

6.4 团队协作与知识沉淀

将Skills纳入团队代码仓库进行版本管理，是沉淀组织知识资产的有效方式。

.your-repo/
├── .github/
│   └── skills/       # 团队共享的Agent Skills库
│       ├── split-pdf/
│       ├── data-analyzer/
│       └── code-reviewer/
└── README.md         # 说明如何安装和使用这些Skills

七、总结与展望

通过本文的探讨，我们可以看到.NET File-Based Apps凭借其单文件自包含、编译时类型安全、支持高性能Native AOT编译等特性，与Agent Skills对脚本“简洁、可靠、高效”的要求完美契合。它不仅为.NET开发者打开了参与AI Agent生态的新大门，其强类型和丰富的基础库也为AI生成和操作代码提供了更可靠的“护栏”。

行动起来

• 对于.NET开发者：立即尝试用你熟悉的C#，将你的专业知识封装成Agent Skill，在AI协作的浪潮中发挥独特价值。
• 对于所有开发者：.NET File-Based Apps的入门门槛已极大降低。如果你需要一个兼具脚本灵活性与应用性能的解决方案，它绝对值得一试。

未来，随着Agent Skills生态的成熟，我们或许会看到专门的Skill市场、更强大的IDE集成工具，以及更广泛的企业级应用。.NET File-Based Apps有望在其中扮演高性能、高可靠性脚本运行时的重要角色。

参考资源

• Agent Skills 官方网站
• Agent Skills 规范文档
• .NET File-Based Apps 官方文档