Skill Block 只是一段固定动作脚本吗？
不是。固定脚本规定了轨迹；Skill Block 规定的是意图效果与适用条件，并把动作委托给兼容的执行器，因此同一个块可以在几何不同的场景中运行。
Skill Block（技能块）
Skill Block 是 Teach-and-Grow Learning 中可复用机器人行为的单元。它携带目标、可复用策略、适用条件、能够实现它的执行器，以及对效果的检验。被保留的是语义效果；物理实现——物体绑定、抓取几何、无碰撞运动——在每次执行时根据当前场景重新计算。
一次演示里有什么，值得留下什么
一次演示同时包含两样不同的东西：值得保留的策略，以及只属于某一个场景的物理细节。以把碗放到盘子上为例。在不同演示中，手可能从不同方向沿不同路径接近。稳定的部分是结构——获取指定的碗、确认已经拿住、移动到目标关系、把它放到盘子上。TGL 把这一结构与具体动作分开。
契约
一个技能块要回答实际问题：意图产生什么效果、何时适用、需要什么证据、哪些执行器能实现它、如何观察成功、允许什么恢复？验证必须指向意图中的物理效果。对于获取类技能块，仅仅夹爪闭合并不足以说明已经拿住物体；检验必须检查该块所声明的效果。
复用前的验证
候选技能块在被纳入技能库之前，要在示教演示之外的情形上评估：检查其支持范围、执行器兼容性、结果检验与恢复策略。较弱的候选会被收窄或修复。这使技能库的增长成为关于「一个行为及其适用条件」的显式决策，而不是多跑几个回合的副作用。
它在循环中的位置
执行时，工作计划是技能块的有序组合，而其余部分可以改变。效果通过就进入下一阶段；效果失败或不确定时，可以触发再一次观察、更换执行器，或修改后续路线。这正是 AI 智能体的推理与物理反馈相遇的地方：接下来做什么，取决于实际发生了什么。
常见问题
Skill Block 与函数调用有什么不同？
函数调用假定前置条件成立。Skill Block 会声明其支持条件与结果检验，执行循环在允许进入下一阶段之前会检查效果。