文章提出 Skill 本质是一个微型 Harness，一个完整 AI 工作系统包含六层：信息边界、执行编排、记忆与状态、工具系统、约束恢复、评估观测。作者给出六步写作法：先写 description 作为触发开关，再按任务脆弱程度定正文松紧，超过 500 行的资料拆成参考文件，重复操作固化为脚本，写明失败时的默认行为，最后用真实任务验证迭代。文章强调 description 是主要触发机制、模型天生欠触发、上下文窗口是公共资源、卡的下限由失败处理决定等实战经验，并提供最小可用卡模板和发布前检查清单。
本文介绍了EARS（Easy Approach to Requirements Syntax）需求语法，用于防止AI在编码时脑补未明确的需求细节。文章指出，AI追问只能解决“说不清”，无法覆盖“没意识到要交代”的漏洞。EARS通过五种模式（Ubiquitous、When、While、Where、If-Then）将需求写成清晰、可测试的句子，并强调一条需求只用一个“应”，避免模糊词汇。通过库存校验和登录校验两个案例，展示了EARS如何将模糊需求转化为可验证的规格。文章还提供了将EARS嵌入工作流的具体步骤，包括使用改写工具、审核、嵌入编码工具和复用规格，最终提升AI协作效率，减少返工。
