此專案提出 SKILL 文件以 Makefile 格式的規格。這些文件提供清晰的邏輯鏈、低 Token 消耗（按需載入）、可驗證性和可審計性。
Makefile 格式的 SKILL 文件具有以下優勢，使其非常適合整合到 Agent 框架中：
內建邏輯有向無環圖（DAG）：大多數 SKILL 都隱含一個邏輯 DAG，本質上是規劃模式。透過明確的 DAG 來描述，不僅能降低描述的 Token 成本，還能提高 Agent 的執行準確性並降低錯誤率。
按需載入：SKILL.mk 中的中繼資訊提供了一個關鍵字列表，每個關鍵字直接對應一個 Makefile 目標。透過專用的 SKILL.mk 加載器工具，僅按需載入相關的 Recipe 上下文。這有效地降低了 Agent 運行時的 Token 成本。
強驗證性：SKILL.mk 本身是可驗證且可運行的，同時也支援可審計性（git 追蹤、調用統計等）。它非常適合自我演化，特別是個別 Recipe 可以獨立優化。
易於整合：Makefile 是一種經過實戰考驗的格式。Makefile 解析工具隨處可用，並且可以輕鬆整合到現有的 Agent 框架中。
在此我們以 Web Search SKILL 為例來比較這兩種格式。Web Search 被頻繁使用且具有足夠的代表性。
* 需要專用的 Agent 工具。沒有此類工具支援的情況下，SKILL.mk 也可以作為 SKILL.md 文件的直接替代品。
我們使用 Makefile 格式測試了一組完整的 SKILL（來自知名的「工程師技能」— https://github.com/mattpocock/skills）。它不僅改善了邏輯結構和可讀性，更重要的是，這些 SKILL.make 文件非常適合審計（git 追蹤、調用統計），並為演化工程奠定了堅實的基礎。
您可以使用 convert.sh 來重現此轉換。比較統計數據如下：
這是一個概念驗證規格。它旨在與大多數 Agent Harness 實現兼容。