2026年Cursor新寫法：別再把指令塞進Rules了，Skills才是真正的降維打擊！
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2026年Cursor新寫法：用Skills取代Rules，AI編程效率翻倍
呢篇文章係由程序員大劉分享嘅AI編程心得，佢發現好多人將所有指令塞入.cursorrules，結果AI越用越慢、越用越笨。佢提出2026年嘅核心趨勢係用Skills（技能）取代Rules，因為Skills係按需加載，精準度高、Token消耗低、可複用性強。佢用廚師比喻：Rules係衞生要求，Skills係菜譜——炒青菜唔使睇佛跳牆菜譜。
大劉詳細拆解咗Skills嘅結構：身份定義、觸發場景、工作流、輸出規範同邊界控制，仲示範點樣創建一個daily-code-summary技能。佢特別強調「語義SEO優化」，例如用具體動詞+名詞命名、加入口語示例、互斥設計同排他性關鍵詞，令AI更容易揾到啱嘅技能。
最後，大劉分享咗點樣從GitHub搬運高質素Skills、用Codex自動安裝，同埋透過「Skill Dashboard」同「Skill Recommender」解決技能太多難以管理嘅問題。佢認為AI時代最重要係「定義問題」嘅能力，而Skills正正係將專家決策模型複製俾AI嘅工具。
- Skills係按需加載，精準度高、Token消耗低，唔似Rules咁長期佔用AI算力
- 一個完整Skill包含身份定義、觸發場景、工作流、輸出規範同邊界控制五大部份
- 語義SEO優化：用「動詞+名詞」命名、加入口語示例、互斥設計同排他性關鍵詞，提升AI匹配準確度
- 可以從GitHub嘅.cursor/skills目錄揾現成Skills，或者用Codex自動安裝obra/superpowers等倉庫
- 技能太多時可用Skill Dashboard可視化管理，再加一個Skill Recommender協助揀選最合適技能
obra/superpowers Skills倉庫
目前最火嘅Cursor Skills集合，可以透過Codex自動安裝
Skill Dashboard創建方法
用create-skill生成一個HTML頁面，列出所有技能，解決索引失效問題
Skill Recommender創建方法
建立一個謀士技能，主動分析用戶需求並推薦最合適嘅技能
點解要用Skills取代Rules？
好多朋友習慣將所有指令塞入.cursorrules，結果AI越用越慢，甚至混淆指令。大劉用廚師做比喻：Rules係「開工前洗手」，Skills係「點樣做佛跳牆」——炒青菜時唔應該睇佛跳牆菜譜。
Skills嘅核心價值係按需加載
- 精準度高：只有特定場景先觸發，減少幹擾
- Token消耗低：唔似Rules長期佔位，僅觸發時用腦
- 可複用性強：定義一次，跨項目用斜槓 / 即時調用
一個頂級Skill嘅解剖學
大劉建議用「大廠SOP風格」寫技能，以daily-code-summary為例，由五個核心部份組成：
- 1 身份與任務定義：明確技能名稱、描述同核心目標，決定AI何時意識到「呢個係我嘅嘢」
- 2 觸發場景與輸入：用戶講「總結今日工作」或「出份報告」時觸發，最好多寫幾個例子
- 3 工作流與執行邏輯：技能嘅靈魂，可以包含腳本Hooks，例如先跑Git命令再分析變更
- 4 輸出規範與模版：用Markdown模版，包含圖標，從全局統計到工作重點邏輯清晰
- 5 規則與邊界控制：防止AI亂講，例如「即使提交信息係英文，都要用中文總結」
用大白話理解：先介紹自己是誰 → 工作能力係咩 → 可以喺咩場景做咩 → 需要咩步驟 → 輸出係咩 → 邊啲唔做
如何令AI更有「靈性」？語義SEO優化三招
當技能庫有成幾十個技能時，要確保AI每次精準調用，需要做語義搜索引擎優化。大劉教咗三招：
命名與描述嘅「語義直達」
- 反例：git-tool（太模糊）；正例：daily-code-summary
- 描述中包含「動詞+名詞」，例如「統計代碼提交，分析變更內容」
引入Few-shot示例意圖
畀AI幾個口語例子，例如「今日忙死啦」、「出份報告」，令AI知道用戶講A時其實想執行B。唔好只得指令，要畀「語感」。
互斥設計同排他性關鍵詞
優秀技能要話畀AI「我係邊個」同「我唔係邊個」，例如「當用戶只問語法而冇Git環境時，唔好調用」。另外，排他性關鍵詞可以解決兩個類似技能嘅衝突，例如ui-fix同css-optimize。
獲取同管理技能大軍
從GitHub搬運技能：搜尋path:.cursor/skills直接揾到現成技能
仲可以睇高質素.cursorrules倉庫拆解成Skills，或者將網上嘅系統提示詞（例如「蘇格拉底式教學法」）直接放入Skill編輯框。
- 自動化安裝：用Codex從GitHub安裝，例如「Install Codex skills from https://github.com/obra/superpowers」
- 手動克隆：複製.md技能內容，喺Cursor Settings點「New」貼上
- 搬運System Prompt：大神嘅系統提示詞可以直接轉換成Skill
AI時代嘅編程思考
編程門檻正在消失，但「定義問題」嘅能力變得前所未有咁重要。好嘅Skill定義係一份「專家決策模型」，透過學習Skill，小白唔止寫到代碼，仲學到頂級程序員點樣思考同拆解任務。
互動測驗：將「React性能優化專家」提示詞變成技能，最關鍵一步係複製內容，新建Skill並起個好記名，例如/react-opt
大家好，我係大劉，一個鍾意研究 AI 編程嘅 programmer。
好多啱啱入門嘅小白問我：「大劉，AI 編程唔係就咁將需求掉畀 Cursor 叫佢寫就得㗎咩？點解我寫出嚟嘅嘢成日都唔啱？」
咁今日，快啲跟我試下點樣幫 AI 裝備上「技能包」，學識點樣用佢。
喺呢度，我要同大家深度講下 2026 年初圈子入面最紅嘅概念——Skills（技能）。
呢篇文章唔單止係教學，更加係我作為一個「過來人」總結嘅 AI 時代生存指南。
全文乾貨極多，建議收藏之後反覆睇。
點解你嘅 AI 越用越「蠢」？
2025 年大家仲喺度鬥 Prompt 長度，2026 年鬥嘅係「原子化能力（Atomic Skills）。
好多朋友習慣將所有指令、規範全部塞曬入 .cursorrules 檔案入面。結果發現，隨住規則越嚟越多，AI 嘅「大腦」變得異常沉重，甚至開始混淆指令。
呢度大劉畀大家打個比喻：
如果 AI 係一個廚師，Rules（規則）就係要求佢「開工之前一定要洗手」同「一定要戴口罩」；而 Skill（技能）就係教佢「點樣整佛跳牆」。
你肯定唔想佢炒個菜心嗰陣，都要翻開佛跳牆嘅食譜睇半日，咁樣會極之浪費佢嘅精力同你嘅 Token（成本）。
Skill（技能）嘅核心價值在於按需加載：
精準度高：淨係喺特定場景下觸發，減少幹擾。
Token 消耗低：唔似 Rules 長期佔位，Skill 淨係喺觸發嗰陣先佔用 AI 嘅思考空間。
可複用性強：定義一次，喺唔同 Project 入面透過一個 Slash
/就可以即刻叫用。
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手把手教你開啓「技能大師」模式
目前 Agent Skills 主要喺 Cursor 嘅 Nightly（開發版） 頻道入面率先上線。
1. 轉做開發版
入 Cursor 設定（File > Preferences > Cursor Settings），喺 "Update Access" 選項入面，將預設嘅 "Default" 改為 "Nightly"。
㩒 "Help" 選單下面嘅 "Check for Updates" 完成更新之後重啟。
2. 揾到功能入口
喺設定入面導航去 "Rules, Skills, Agents" 部分，你就會見到新建同管理技能嘅介面。
一個「頂級技能」嘅解剖學：以大廠日報做例子
下面我會展示點樣建立 Skill，瞭解佢由邊幾部分組成，一個 Skill 嘅框架係點。
如下圖所示，一般都用唔著我哋一行一行咁辛苦寫 skill，直接㩒 "new"
但基本嘅 Skill 係乜，都要稍微瞭解下，好多小白寫技能只係隨便寫幾句，但我建議你用「大廠 SOP（標準作業程序）」風格。
例如我即刻寫一個daily-code-summary（統計一日嘅代碼提交並總結）嘅技能，佢由五個核心部分組成：
1. 身份與任務定義 (Identity)
清楚標明技能名稱、描述同核心目標。呢個決定咗 AI 幾時會意識到「呢個係我嘅嘢」。
2. 觸發場景與輸入 (Triggers)
清楚標明用戶喺咩意圖之下叫用。例如用戶話「總結今日嘅工作」或者「出一份報告」嗰陣，AI 就會自動聯想到呢個能力。
最好將觸發場景嘅說話，寫多幾個做例子。
3. 工作流與執行邏輯 (Workflow) —— 技能嘅靈魂
呢個係技能最核心嘅部分，即係 AI 點樣一步一步攞到結果。
佢唔淨止係文字，仲可以包含Script Hooks（如
.sh檔案）。例如先執行 Git 指令攞到變更，再進行結構化分析，最後跟住步驟生成總結。
4. 輸出規範與模版 (Output)
決定咗最終交到你手上嘅結果係咩樣。我要求 AI 一定要用 Markdown 模版，包含圖標（📊, 📝），而且資訊層級要由「全局統計」到「工作重點」邏輯清晰。
5. 規則與邊界控制 (Guardrails)
防止 AI 亂講嘢。例如：明確要求「就算提交信息係英文，都要用中文總結」，或者「對於大型提交要重點留意主要變更」。
大劉秘籍講咗咁多，我再用心底話講下呢份 SKILL 清單，假設你本身就係個 Skill 本人：
得先介紹我是誰吧。
我的工作能力是什麼？能在什麼場景下做什麼？
我完成這個工作，需要哪些步驟？
我完成的工作輸出是什麼？
哪些是我不能不想做的？
返去呢節內容由上至下睇第二次，係咪就係呢個邏輯！
進階：點樣令 AI 更加有「靈性」？（語義 SEO 優化）
當你嘅技能庫入面有幾十幾百甚至上千個技能嗰陣，點樣確保 AI 每次都可以精準咁「揀你嚟用」？
大劉教你三招提高 AI 大腦嘅 「語義搜索引擎優化（SEO）」，
透過下面三招，可以幫 AI 更快揾到最啱嘅技能。
1. 命名與描述嘅「語義直達」
AI 揾技能係靠語義向量檢索，改個好嘅技能名，非常重要，好似而家比較紅嘅「死了麼」，一睇個名就知佢係做咩。
反例：
git-tool（太模糊）。正例：
daily-code-summary。描述入面要包含具體嘅「動詞+名詞」，例如「統計代碼提交，分析變更內容」。
2. 引入 Few-shot（示例意圖）
畀 AI 幾個真實嘅口語例子，例如「我今日忙到死」、「出一份報告」。
呢個可以極大擴展 AI 嘅理解邊界，等佢知道當用戶講 A 嗰陣，其實係想做 B 操作。
唔好淨係畀指令，要畀「語感」。
壞描述：呢個 Skill 用嚟總結代碼。 神描述：當我話「今日辛苦曬」或者「睇下產出」嗰陣，就係我要睇日報嘅信號。
大劉私房話：AI 就好似一個啱啱轉崗嘅實習生，你要話佢知：「阿王，以後我只要一拍枱，你就即刻遞份報表過嚟。」
3. 互斥設計（Exclusion Logic）
優秀嘅技能唔單止要話畀 AI 聽「我係邊個」，仲要話畀佢聽「我唔係邊個」。例如清楚指出「當用戶淨係想問語法，而冇 Git 環境嗰陣，唔好叫用呢個技能」，咁樣可以有效避免誤觸發，節省運算力。
4. 排他性關鍵詞
如果你有兩個技能，一個叫 ui-fix（整返好 UI），一個叫 css-optimize（優化 CSS）。 當用戶話「幫我改下樣式」嗰陣，AI 可能會唔知點揀。
大劉妙招：喺 Skill 嘅描述入面加 Exclusive Keywords（排他性關鍵詞），清楚話畀 AI 聽：「如果你見到 Tailwind 關鍵字，優先揀我；如果冇，就去隔籬揾 CSS 技能。」
借用大神的智慧：獲取高質量 Skill 嘅途徑
你唔需要由零開始寫每一個技能，學識「搬運」都係一種能力。
先講點樣揾到好嘅 Skill：
關鍵字搜尋：喺 GitHub 搜尋
path:.cursor/skills。咁樣你就可以直接搜到人哋 Project 入面已經設定好嘅技能檔案。看
.cursorrules倉庫：好多高質素嘅.cursorrules（全局規則）其實可以拆解成幾個垂直嘅 Skills。利用「反向工程」：如果你喺網上見到一個好犀利嘅 AI 提示詞（例如「蘇格拉底式教學法」），你只需要將呢段提示詞掉畀 Cursor 嘅 Skill 編輯框，佢就會變成你嘅新技能。
揾到咗，點樣打造自己嘅 Skill：
自動化安裝 (Codex) ：Cursor 有一個「自動化插件管理工具」，可以直接從 GitHub 倉庫安裝技能到你嘅本地 Folder（通常係
~/.codex/skills）。推薦倉庫：目前最紅嘅係
obra/superpowers。你可以直接喺 Cursor Chat 入面落指令：「Install Codex skills from https://github.com/obra/superpowers」，AI 會自動幫你搞掂。
手動 Clone：如果自動安裝失敗，你可以去 GitHub 揾後綴為
.md嘅技能檔案，複製內容之後喺 Cursor Settings 入面㩒 "New" ，貼上就可以。
搬運 System Prompt：好多大神嘅系統提示詞（例如「最強重構專家」）可以直接轉成 Skill。
點樣高效管理你嘅「技能大軍」？
當你手下嘅「大軍」Skill 太多，記唔到每個技能嘅名點算？
一般人通常會咁樣教你：
Slash 預覽：喺 Chat 或 Composer 框入面輸入
/，Cursor 會彈出所有可用技能嘅列表。底層查看：你可以直接睇 Project 根目錄下面嘅
.cursor/skills/Folder，每個 Folder 入面嘅SKILL.md就係佢嘅「說明書」。
但面對咁樣一份 SKILL.md，係咪好無力！
大劉嘅招式
嚟，大劉教你，全網獨一份！
有什麼
手下 Skills 大軍數量太多，要我呢個元帥記住每個人嘅資訊，太難！都唔現實，點算？
諗下邊個大元帥隔籬冇幾個「主簿」，咁就 new 一個 skill。
睇下就咁簡單，細心嘅同學都留意到，Cursor 嘅 "new" 功能，本質上都係一個 skill: create-skill。
最後，生成一個 Skill 主簿，而且佢生成一個 html 頁面。
透過呢個頁面，睇你手下嘅 skill 大軍，係咪好順眼。
呢個就係我大劉嘅 Skill Dashboard 模式，呢個唔單止係好睇，佢解決咗 AI 長期記憶入面『索引失效』嘅問題。
而家我哋算係解決咗「有咩嘢」嘅問題，仲加多個「主簿」Skill。
怎麼用
咁「叫用邊一個 Skill」，仲要我分析瀏覽，呢啲唔似大元帥做嘅嘢！
而家主流方法係優化 Skill 嘅 SEO，靠 AI 識別判斷。
但係我哋係邊個，決策權要揸喺自己手，但又唔想分析，呢個時候有個謀士，係咪好正。
最後，幫我生成咗一個叫 skill-recommender 嘅技能，下面主動觸發佢，睇下面兩張圖，效果十足。
寫在最後：AI 時代嘅編程思考
到呢度，我哋就學識咗喺 cursor 上建立自己嘅 skill，仲可以搬運其他人嘅 skill，做到 skill 入面套 skill 嘅俄羅斯套娃，好玩嘛？！
細數呢兩年 AI 嘅發展，感觸最深嘅係：編程嘅門檻正在消失，但「定義問題」嘅能力變得前所未有咁重要。
好嘅 Skill 定義唔係一份簡單嘅命令清單，而係一份「專家決策模型”。
透過學習 Skill，小白唔單止可以寫出代碼，仲可以學識頂級 Programmer 係點樣思考同拆解任務。
互動測驗
如果你喺 GitHub 上面見到一個好犀利嘅「React 性能優化專家」提示詞，你想將佢變成你 Cursor 入面嘅一個技能，你覺得最關鍵嘅一步係咩？
A. 將成個網頁嘅連結直接 send 畀 AI。
B. 將提示詞內容複製出嚟，新建一個 Skill，並改個好記嘅名（例如
/react-opt）。C. 喺 Project 嘅
.gitignore檔案入面寫低呢個提示詞。
喺留言區留低你嘅答案，順便講下你最想實現嘅 AI 技能係咩？
如果你覺得呢篇文章對你有幫助，歡迎 Like 同 Share。
如果你想加入我嘅小白 AI 編程陪伴 Group，記得加我好友交流！
大家好，我是大劉，一個喜歡琢磨 AI 編程的程序員。
很多剛入門的小白問我：“大劉，AI 編程不就是把需求丟給 Cursor 讓它寫嗎？為什麼我寫出來的東西總是不對勁？”
那今天，快跟着我來試試如何給 AI 裝備上“技能包”，學會如何使用它。
在這兒，我要和大家深度聊聊 2026 年初圈子裏最火的概念——Skills（技能）。
這篇文章不僅是教程，更是我作為一個“過來人”總結的 AI 時代生存指南。
全文乾貨極多，建議收藏後反覆研讀。
為什麼你的 AI 越用越“笨”？
2025 年大家還在拼 Prompt 長度，2026 年比拼的是“原子化能力（Atomic Skills）“。
很多朋友習慣把所有的指令、規範都塞進 .cursorrules 文件裏。結果發現，隨着規則越來越多，AI 的“大腦”變得異常沉重，甚至開始混淆指令。
這裏大劉給大家打個比喻：
如果 AI 是一個廚師，Rules（規則） 就是要求他“開工前必須洗手”和“必須戴口罩”；而 Skill（技能） 就是教他“怎麼做佛跳牆”。
你肯定不希望他炒個青菜時，也要翻開佛跳牆的菜譜看半天，這會極大地浪費他的精力和你的 Token（成本）。
Skill（技能） 的核心價值在於按需加載：
精準度高：只有在特定場景下觸發，減少干擾。
Token 消耗低：不像 Rules 一直佔位，Skill 僅在觸發時才佔用 AI 的思考空間。
可複用性強：定義一次，在不同項目裏通過一個斜槓
/就能瞬間調用。
| 加載方式 | ||
| 顆粒度 | ||
| 功能擴展 | ||
| 推理負擔 |
手把手教你開啓“技能大師”模式
目前 Agent Skills 主要在 Cursor 的 Nightly（開發版） 頻道中率先上線。
1. 切換至開發版
進入 Cursor 設置（File > Preferences > Cursor Settings），在 "Update Access" 選項中，將默認的 "Default" 改為 "Nightly"。
點擊 "Help" 菜單下的 "Check for Updates" 完成更新並重啓。
2. 找到功能入口
在設置中導航至 "Rules, Skills, Agents" 部分，你就能看到新建和管理技能的界面了。
一個“頂級技能”的解剖學：以大廠日報為例
下面我來展示如何創建Skill，瞭解它由哪幾部分組成，一個Skill的框架是什麼？
如下圖所示，一般也用不着咱們一行一行費勁的寫skill，直接點“new”
但基本的Skill是什麼，還是要稍微瞭解的，很多小白寫技能只是隨便寫幾句話，但我建議你採用“大廠 SOP（標準作業程序）”風格。
比如我現寫一個daily-code-summary（統計一天代碼提交併總結）的技能，它由五個核心部分組成：
1. 身份與任務定義 (Identity)
明確技能名稱、描述和核心目標。這決定了 AI 何時意識到“這是我的活兒”。
2. 觸發場景與輸入 (Triggers)
明確用戶在什麼意圖下調用。比如用戶說“總結今天的工作”或“出份報告”時，AI 就會自動聯想該能力。
最好將觸發場景的話，多寫幾個作為例子。
3. 工作流與執行邏輯 (Workflow) —— 技能的靈魂
這是技能最核心的部分，即 AI 如何一步步拿到結果。
它不僅是文字，還可以包含腳本 Hooks（如
.sh文件）。比如先運行 Git 命令獲取變更，再進行結構化分析，最後按照步驟生成總結。
4. 輸出規範與模版 (Output)
決定了最終交付給你的結果長什麼樣。我要求 AI 必須使用 Markdown 模版，包含圖標（📊, 📝），並且信息層級要從“全局統計”到“工作重點”邏輯清晰。
5. 規則與邊界控制 (Guardrails)
防止 AI 胡說八道。例如：明確要求“即便提交信息是英文，也要用中文總結”，或者“對於大型提交要重點關注主要變更”。
大劉秘籍說了這麼多，我再用大白話來說說這份SKILL清單，假設你就是活的Skill本人：
得先介紹我是誰吧。
我的工作能力是什麼？能在什麼場景下做什麼？
我完成這個工作，需要哪些步驟？
我完成的工作輸出是什麼？
哪些是我不能不想做的？
回到這節內容從上往下看第二遍，是不是這邏輯！
進階：如何讓 AI 更有“靈性”？（語義 SEO 優化）
當你的技能庫裏有幾十成百上千個技能時，如何確保 AI 每次都能精準地“翻你的牌子”？
大劉教你三招提高 AI 大腦的 “語義搜索引擎優化（SEO）”，
通過下面三招，能幫AI 更快找到最適合的技能。
1. 命名與描述的“語義直達”
AI 找技能靠的是語義向量檢索，起個好的技能名，至關重要，像現在比較火的“死了麼”，一看名字就知道它是做什麼的。
反例：
git-tool（太模糊）。正例：
daily-code-summary。描述中要包含具體的“動詞+名詞”，如“統計代碼提交，分析變更內容”。
2. 引入 Few-shot（示例意圖）
給 AI 幾個真實的口語例子，比如“我今天忙死啦”、“出份報告”。
這能極大擴展 AI 的理解邊界，讓它知道當用戶說 A 的時候，其實是想執行 B 操作。
不要只給指令，要給“語感”。
壞描述：本技能用於總結代碼。 神描述：當我說“今天辛苦了”或“看看產出”時，這就是我要看日報的信號。
大劉私房話：AI 就像個剛轉崗的實習生，你得告訴他：“小王，以後我只要一拍桌子，你就趕緊把報表遞過來。”
3. 互斥設計（Exclusion Logic）
優秀的技能不僅要告訴 AI“我是誰”，還要告訴它“我不是誰”。比如明確指出“當用戶只想問語法，而沒有 Git 環境時，不要調用此技能”，這能有效避免誤觸發，節省算力。
4. 排他性關鍵詞
如果你有兩個技能，一個叫 ui-fix（修復UI），一個叫 css-optimize（優化CSS）。 當用戶說“幫我改改樣式”時，AI 可能會糾結。
大劉妙招：在 Skill 的描述裏增加 Exclusive Keywords（排他性關鍵詞），明確告訴 AI：“如果你看到 Tailwind 關鍵字，優先用我；如果沒有，去隔壁找 CSS 技能。”
借用大神的智慧：獲取高質量 Skill 的途徑
你不需要從零開始寫每一個技能，學會“搬運”也是一種能力。
先說怎麼找到好的Skill：
關鍵字搜索：在 GitHub 搜索
path:.cursor/skills。這能讓你直接搜到別人項目裏已經配置好的技能文件。看
.cursorrules倉庫：很多高質量的.cursorrules（全局規則）其實可以拆解成好幾個垂直的 Skills。利用“反向工程”：如果你在網上看到一個很厲害的 AI 提示詞（比如“蘇格拉底式教學法”），你只需要把這段提示詞丟給 Cursor 的 Skill 編輯框，它就變成了你的新技能。
找到了，如何打造自己的Skill:
自動化安裝 (Codex) ：Cursor 有一個“自動化插件管理工具”，可以直接從 GitHub 倉庫安裝技能到你的本地文件夾（通常是
~/.codex/skills）。推薦倉庫：目前最火的是
obra/superpowers。你可以直接在 Cursor Chat 中發指令：“Install Codex skills from https://github.com/obra/superpowers”，AI 會自動幫你搞定。
手動克隆：如果自動安裝失敗，你可以去 GitHub 找後綴為
.md的技能文件，複製內容後在 Cursor Settings 裏點擊 "New" ，粘貼即可。搬運 System Prompt：很多大神的系統提示詞（如“最強重構專家”）可以直接轉換成 Skill。
如何高效管理你的“技能大軍”？
當你手下的“大軍”Skill太多，記不住每個技能的名字怎麼辦？
一般人都會給你這樣支招：
斜槓預覽：在 Chat 或 Composer 框裏輸入
/，Cursor 會彈出所有可用技能的列表。底層查看：你可以直接看項目根目錄下的
.cursor/skills/文件夾，每個文件夾裏的SKILL.md就是它的“說明書”。
可面對這樣一份SKILL.md，是不是很無力！
大劉的招法
來，大劉教你，全網獨一份！
有什麼
手下Skills大軍數量太多，讓我這個元帥去記住每個人的信息，太難！也不現實，怎麼辦？
想想哪個大元帥旁邊不是有幾個“主簿”，那來new一個skill。
看看就這麼簡單，細心的同學也注意到了，Cursor的"new"功能，本質也是一個Skill: create-skill。
最後，生成一個Skill主簿，並且他生成一個html頁面。
通過這個頁面，看你手下的skill大軍，是不是就很順眼了。
這就是我大劉的 Skill Dashboard 模式，這不僅僅是好看，它解決了 AI 長期記憶中‘索引失效’的問題。
現在我們算是解決了“有什麼”的問題，還增加一位“主簿”Skill。
怎麼用
那“調用哪一個Skill”，還要我瀏覽分析，這可不像大元帥乾的活！
目前主流方法是優化Skill的SEO，靠AI識別判斷。
但我們是誰，決策權要抓在手裏，可又不想分析，此時有一個謀士，那豈不美哉。
最後，幫我生成了一個叫skill-recommender技能，下面主動觸發它，看下面兩張圖，效果拉滿。
寫在最後：AI 時代的編程思考
至此，我們就學會了在cursor上創建自己的skill，還能搬運他人的skill，能做skill的skill式的套娃，好玩不？！
細數這兩年AI的發展，感觸最深的是：編程的門檻正在消失，但“定義問題”的能力變得前所未有的重要。
好的 Skill 定義不是一份簡單的命令清單，而是一份“專家決策模型”。
通過學習 Skill，小白不僅能寫出代碼，更能學會頂級程序員是如何思考和拆解任務的。
互動測驗
如果你在 GitHub 上看到一個非常厲害的“React 性能優化專家”提示詞，你想把它變成你 Cursor 裏的一個技能，你覺得最關鍵的一步是什麼？
A. 把整個網頁的連結直接發給 AI。
B. 把提示詞內容複製出來，新建一個 Skill，並起個好記的名字（如
/react-opt）。C. 在項目的
.gitignore文件裏寫下這個提示詞。
在評論區留下你的答案，並說說你最想實現的 AI 技能是什麼？
如果你覺得這篇文章對你有幫助，歡迎點贊轉發。
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