一個自媒體博主做了17個開源Skills拿到9000 Star，他總結的四條設計哲學
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寶玉老師分享開源17個Agent Skills嘅經驗，核心係要原子化、不斷迭代、企喺Agent角度設計
寶玉老師係一個AI自媒體博主，佢日常大量使用AI做翻譯、寫作同產品介紹。佢將呢啲重複性工作全部抽象成Agent Skills，並且開源咗出嚟，兩個月之內GitHub已經有接近9000個Star，共有17個Skills，差唔多400次提交。最近佢喺D2大會上做咗一場分享，前半段係真實場景嘅現場演示，後半段就係佢踩過嘅坑同埋悟出嚟嘅設計哲學。
佢演示咗寫採訪稿嘅完整工作流：先用Gemini Gem功能拎YouTube字幕，再將素材放入Claude Project，Project裏面預製咗Instruction同Skill執行順序，先分析再寫作，仲會生成三份稿子再合併，同時間生成封面圖同配圖。佢嘅四條設計哲學分別係：第一，先用起來，從提示詞開始；第二，Skill要原子化，愈細愈好；第三，要不停迭代，讓Agent自己優化；第四，企喺Agent角度設計Skill。呢啲原則嘅核心係要理解Agent嘅工作方式，令Skill越用越好。
呢篇文章唔單止分享咗具體嘅做法，仲提供咗好多實用嘅技巧，例如用文件做中間態、先分析再執行、寫清驗證標準、用子Agent並行等。對想建立自己Agent Skills嘅開發者或者使用者嚟講，值得細讀。
- 先用提示詞創建Skill，可透過Skill Creator、對話封裝或採訪式提問三種方法。
- Skill要原子化，拆成最小單元，方便複用同維護，避免萬能Skill。
- 遇到問題時讓Agent自己分析原因並優化Skill，迭代改進。
- 設計Skill時要考慮Agent習慣：用文件做中間態、先分析後執行、寫驗證標準。
- 用子Agent並行處理可提升效率，腳本比MCP更省Token更穩定。
baoyu-skills GitHub
寶玉老師開源嘅17個Agent Skills倉庫
從YouTube連結到發文：完整工作流演示
寶玉老師喺D2大會現場演示咗佢寫採訪稿嘅完整流程，成個過程高度自動化，由多個Skill協作完成。佢先用Gemini嘅Gem功能輸入一條YouTube URL，系統會自動拎到字幕、識別發言人、分段章節，生成結構化素材。
然後佢將呢份素材丟入Claude Project，Project入面預製咗Instruction同Skill執行順序，核心係「先分析再寫作」。分析Skill會挖掘嘉賓背景、話題關聯、金句提取；寫作Skill基於分析結果同原始素材生成稿件。
佢會生成三份稿子，然後用一個合併稿子嘅Skill揀最好嘅做底稿，從其他兩份提取優點，取長補短。與此同時並行啟動封面圖生成同配圖生成，等文字稿合併完，圖都差唔多生成好。
第一條：先用起來，從提示詞開始
寶玉話佢真正開始用Skills係上年年底，最初寫code用，後尾發現寫作場景更實用。創建Skill最簡單嘅方法係用內置嘅Skill Creator，佢介紹咗三種具體方式：
- 第一，如果你有個好用嘅提示詞，直接Send畀Skill Creator，叫佢幫你變成Skill。例如一個翻譯Prompt變成Translator Skill，下次講「幫我翻譯」就自動調用。
- 第二，你啱啱做完一個任務，覺得以後會再用，就直接喺對話講「幫我將啱先嘅操作做成一個通用Skill」。Agent會基於上下文提煉抽象，變成可複用嘅Skill。佢舉例：寫完一篇AI產品介紹後，叫Agent封裝成產品介紹Skill，下次只要輸入官方Blog連結就自動完成。
- 第三，如果你個概念仲好模糊，可以叫Agent採訪你，問你問題。你喺回答過程中就會諗清楚，最後都產出一個唔差嘅Skill。
呢三種方法都係由低門檻開始，唔需要一開始就設計完美，先用起來再慢慢改。
第二條：Skill要原子化，唔好做萬能Skill
好多人會將所有嘢塞入一個Skill，例如寫作Skill包含寫提綱、寫作、潤色、發佈。寶玉嘅經驗係要拆開，拆到最細嘅原子Skill。佢嘅Skill清單好清楚：分析素材一個、寫提綱一個、寫稿一個、潤色一個、發佈一個、插圖一個、封面圖一個。每個都好細，但可以喺唔同場景複用。
拆細有好處：每個Skill佔用上下文少，Agent執行更聚焦，維護更容易。某個Skill出問題，只修一個就得。編排呢啲小Skill有兩種方式：用一個專門嘅Workflow Skill，或者喺Project Instruction/AGENTS.md寫好執行順序。寶玉嘅項目只要輸入一個URL，就自動判斷類型、抓文本、翻譯、分析、提綱、寫作、潤色、發佈，全流程自動化。
第三條：不停迭代，讓Agent自己優化
寶玉喺演示遇到一個真實問題：插圖Skill將圖片生成到錯誤路徑。嘅處理方式係分兩步：第一步喺當前對話叫Agent分析原因，發現係路徑被硬編碼；第二步叫Agent去優化呢個Skill本身，確保唔會再犯。改完之後人工審查確認，提交到Git。
佢嘅寫作風格Skill亦係咁迭代：每次寫完文章，佢都會人工修改一啲內容，然後叫Agent對比兩個版本嘅差異，分析個人偏好，再更新寫作風格Skill。迭代幾輪之後，需要人工修改嘅地方就越來越少。關鍵係自己常用嘅Skill一定要有幾個屬於自己嘅，不停用不停迭代，佢就會越來越懂你。
第四條：企喺Agent角度設計Skill
呢條係最關鍵嘅視角轉換：Skills唔係畀人用，係畀Agent用。寶玉分享咗幾個具體設計原則：
- 1 Agent鍾意讀寫文件：用文件做中間態，Agent可以搜索、編輯、一次只讀一部分，唔需要將成個文件塞入上下文。
- 2 先分析再執行：無論係寫採訪稿定翻譯，都先叫Agent做一輪全面分析，聯網搜索補充素材，然後先基於分析結果執行任務。效果比直接上手好好多。
- 3 寫清驗證標準：如果唔話畀Agent點驗證，佢做完就覺得自己啱。如果喺Skill寫咗驗證步驟，佢做完會自己檢查，發現問題會自己嘗試修復，節省好多來回溝通。
- 4 用子Agent並行：長文章翻譯可以拆成五塊，五個子Agent同時翻譯再合併，效率翻倍。
- 5 腳本優先於MCP：MCP雖然好用但上下文佔用太勁，寶玉嘅所有Skill都盡量用腳本替代MCP，更穩定更省Token。
寶玉老師係一個AI自媒體博主，平時成日用AI做翻譯、寫作、產品介紹。佢將呢啲重複性工作全部抽象成Agent Skills，仲開源咗出嚟。兩個月時間喺GitHub攞到差唔多9000個Star，17個Skills，差唔多400次提交。最近佢喺D2大會上做咗個分享，前半段係真實場景嘅現場演示，後半段就係佢踩過嘅坑同悟出嚟嘅設計哲學
◆ 由一篇訪問稿睇完整工作流程
寶玉示範咗佢平時寫訪問稿嘅完整流程。第一步用Gemini嘅Gem功能，輸入一個YouTube視頻嘅URL，Gemini會自動拎到字幕，認出發言人，分段分章節，生成一份結構化嘅素材
第二步將啲素材掉入Claude嘅Project。Project入面預設咗Instruction，編排好咗Skill嘅執行順序：先分析再寫作。分析Skill會去挖嘉賓背景、話題關聯性、金句提取呢啲資訊。寫作Skill就根據分析結果同原始素材生成稿件
佢會叫AI生成三份唔同嘅稿。每份整體差唔多但各有閃光點。然後用一個合併稿嘅Skill，揀最好嗰份做底稿，從另外兩份度拎優點，取長補短合併成一份更好嘅版本
與此同時佢會並行啟動封面圖生成同文章配圖生成。封面圖會參考YouTube原始封面，配圖會根據文章內容自動生成信息圖。三個任務同時跑，等文字稿合併完成嘅時候，圖都基本上生成好曬
◆ 第一條：先用住先，由提示詞開始
寶玉話佢真正開始用Skills係舊年年底。最開始係寫code嘅時候用，反而用得唔多。後來試嚇用喺寫作度，發現寫作場景更實用
創建一個Skill最簡單嘅方式係用內置嘅Skill Creator。有三種方法：
第一種第一，你有一個好用嘅提示詞，直接send俾Skill Creator叫佢幫你變成Skill。例如一個翻譯提示詞變成Translator Skill，下次講「幫我翻譯」就自動叫用
第二種第二，你啱啱做完一個任務，覺得呢個流程之後仲會用。直接喺當前對話度講「幫我將頭先嘅操作做成一個通用Skill」。Agent會根據上下文去提煉同抽象，將你嘅操作變成可以重用嘅Skill。佢舉咗個例子：寫完一篇AI產品介紹文章之後，叫Agent將成個流程封裝成一個產品介紹Skill，下次只要輸入官方blog連結就可以自動完成
第三種第三，你嘅想法仲比較模糊。叫Agent嚟訪問你，問你問題。你喺回答嘅過程入面就將件事諗清楚咗，最後都出到一個差唔多嘅Skill
◆ 第二條：Skill要做到原子化，唔好做萬能Skill
好多人會將所有嘢塞入一個Skill度。例如寫作Skill包含咗寫大綱、寫作、潤色、發佈。寶玉嘅經驗係拆開，拆成最細嘅原子Skill
佢嘅Skill清單：分析素材係一個，寫提綱係一個，寫稿係一個，潤色係一個，發佈係一個，插圖係一個，封面圖係一個。每個都好細，但係可以喺唔同場景度重用
寫訪問稿嘅工作流同寫產品介紹嘅工作流唔同，分析素材嘅方式唔一樣，但寫作風格嘅Skill係共用嘅。拆細之後每個Skill佔用嘅上下文更少，Agent執行更集中，維護都更容易。某個Skill出問題，只係改嗰一個就得
編排呢啲細Skill有兩種方式：用一個專門嘅Workflow Skill嚟編排，或者喺Project Instruction / AGENTS.md度寫好執行順序。寶玉嘅項目入面只要輸入一個URL，系統就會自動判斷類型、拎文本、翻譯（如果係英文）、分析素材、寫大綱、寫作、潤色、發佈，成個流程自動化
◆ 第三條：Skills要不斷迭代，叫Agent自己優化
寶玉喺示範過程中遇到咗一個真實問題：插圖Skill將圖片生成咗去錯誤嘅路徑。佢嘅處理方式唔係手動改一下就算數，而係分兩步做
第一步喺當前對話入面叫Agent分析原因。Agent發現係Skill入面嘅路徑被hardcode咗。第二步叫Agent去優化呢個Skill本身，確保下次唔會再犯同樣嘅錯。改完之後人工審查確認，提交到Git
佢嘅寫作風格Skill都係咁樣迭代嘅。每次寫完文章佢都要人手修改一啲內容。改完之後叫Agent對比兩個版本嘅差異，分析出佢嘅個人偏好，再更新寫作風格Skill。迭代幾輪之後，需要人手修改嘅地方就越來越少
關鍵詞要記住：自己常用嘅Skill一定要有幾個屬於自己嘅，不停用不停迭代，佢就會越來越識你
◆ 第四條：企喺Agent角度設計
Skill唔係俾人用嘅，係俾Agent用嘅。呢個視角轉換好關鍵
幾個具體嘅設計原則：
Agent鍾意讀寫文件有個文件佢可以搜索、編輯、一次只讀一部分，唔需要將成個文件塞入上下文。所以用文件做中間狀態對Agent好友好
先分析再執行無論係寫訪問稿定係翻譯，都先叫Agent做一輪全面分析，上網搜索補充素材，然後再根據分析結果執行任務。效果比直接上手好好多
寫清楚驗證標準如果你唔告訴Agent點樣驗證，佢做完就會覺得自己係啱嘅。如果你喺Skill度寫咗驗證步驟，佢做完會自己檢查一次，發現問題會自己嘗試修復。慳返好多來回溝通嘅成本
用子Agent並行長文章翻譯可以拆成五塊，五個子Agent同時翻譯再合併。效率翻一倍
Script優先過MCPMCP雖然好用但係上下文佔用得太勁。寶玉嘅所有Skill都盡量用Script代替MCP，更穩定亦更慳Token
baoyu-skills 已經全部開源：github.com/JimLiu/baoyu-skills
影片入面用嚟抓YouTube字幕嘅Gem提示詞同推薦嘅Skill都可以喺寶玉嘅X賬號 @dotey 上揾到
呢啲經驗雖然碎濕濕，但每一條都指向同一個核心：理解Agent嘅工作方式，企喺佢嘅角度去設計Skill，令佢越用越好
寶玉老師是一個AI自媒體博主，日常大量使用AI做翻譯、寫作、產品介紹。他把這些重複性工作全部抽象成了Agent Skills，並且開源了出來。兩個月時間GitHub拿到近9000個Star，17個Skills，將近400次提交。最近他在D2大會上做了一場分享，前半段是真實場景的現場演示，後半段是他踩過的坑和悟出來的設計哲學
◆ 從一篇採訪稿看完整工作流
寶玉演示了他日常寫採訪稿的完整流程。第一步用Gemini的Gem功能，輸入一個YouTube視頻URL，Gemini會自動拿到字幕，識別出發言人，分段分章節，生成一份結構化的素材
第二步把素材丟進Claude的Project。Project裏預製了Instruction，編排好了Skill的執行順序：先分析再寫作。分析Skill會去挖掘嘉賓背景、話題關聯性、金句提取這些信息。寫作Skill基於分析結果和原始素材生成稿件
他會讓AI生成三份不同的稿子。每份整體差不多但各有閃光點。然後用一個合併稿子的Skill，選最好的一份做底稿，從其他兩份裏提取優點，取長補短合併成一份更好的版本
與此同時他會並行啓動封面圖生成和文章配圖生成。封面圖會參考YouTube原始封面，配圖會根據文章內容自動生成信息圖。三個任務同時跑，等文字稿合併完成的時候，圖也基本生成好了
◆ 第一條：先用起來，從提示詞開始
寶玉說他真正開始用Skills是去年年底。最開始是寫代碼的時候用，反而用得不多。後來嘗試用在寫作上，發現寫作場景更實用
創建一個Skill最簡單的方式是用內置的Skill Creator。三種方法：
第一種，你有一個好用的提示詞，直接發給Skill Creator讓它幫你變成Skill。比如一個翻譯提示詞變成Translator Skill，下次說"幫我翻譯"就自動調用
第二種，你剛做完一個任務，覺得這個流程以後還會用到。直接在當前對話裏說"幫我把剛才的操作做成一個通用Skill"。Agent會基於上下文去提煉和抽象，把你的操作變成可複用的Skill。他舉了個例子：寫完一篇AI產品介紹文章後，讓Agent把整個流程封裝成了一個產品介紹Skill，下次只要輸入官方博客連結就能自動完成
第三種，你想法還比較模糊。讓Agent來採訪你，問你問題。你在回答的過程中就把事情想清楚了，最後也能產出一個差不離的Skill
◆ 第二條：Skill要原子化，別做萬能Skill
很多人會把所有事情塞進一個Skill裏。比如寫作Skill包含了寫提綱、寫作、潤色、發佈。寶玉的經驗是拆開，拆成最小的原子Skill
他的Skill清單：分析素材是一個，寫提綱是一個，寫稿是一個，潤色是一個，發佈是一個，插圖是一個，封面圖是一個。每一個都很小，但可以在不同場景裏複用
寫採訪稿的工作流和寫產品介紹的工作流不一樣，分析素材的方式不同，但寫作風格的Skill是共用的。拆小之後每個Skill佔用的上下文更少，Agent執行更聚焦，維護也更容易。某個Skill出了問題，只修那一個就行
編排這些小Skill有兩種方式：用一個專門的Workflow Skill來編排，或者在Project Instruction / AGENTS.md裏寫好執行順序。寶玉的項目裏只要輸入一個URL，系統就會自動判斷類型、抓取文本、翻譯（如果是英文）、分析素材、寫提綱、寫作、潤色、發佈，全流程自動化
◆ 第三條：Skills要不斷迭代，讓Agent自己優化
寶玉在演示過程中遇到了一個真實的問題：插圖Skill把圖片生成到了錯誤的路徑。他的處理方式不是手動改一下就算了，而是分兩步走
第一步在當前對話裏讓Agent分析原因。Agent發現是Skill裏的路徑被硬編碼了。第二步讓Agent去優化這個Skill本身，確保下次不會再犯同樣的錯誤。改完之後人工審查確認，提交到Git
他的寫作風格Skill也是這樣迭代的。每次寫完文章他都要人工修改一些內容。改完之後讓Agent對比兩個版本的差異，分析出他的個人偏好，再更新寫作風格Skill。迭代幾輪之後，需要人工修改的地方就越來越少
關鍵詞：自己常用的Skill一定要有幾個屬於自己的，不停用不停迭代，它就會越來越懂你
◆ 第四條：站在Agent角度設計
Skill不是給人用的，是給Agent用的。這個視角轉換很關鍵
幾個具體的設計原則：
Agent喜歡讀寫文件。有個文件它可以搜索、編輯、一次只讀一部分，不需要把整個文件塞進上下文。所以用文件做中間態對Agent很友好
先分析再執行。不管是寫採訪稿還是翻譯，都先讓Agent做一輪全面分析，聯網搜索補充素材，然後再基於分析結果執行任務。效果比直接上手好很多
寫清驗證標準。如果你不告訴Agent怎麼驗證，它做完就覺得自己是對的。如果你在Skill裏寫了驗證步驟，它做完會自己檢查一遍，發現問題會自己嘗試修復。省掉很多來回溝通的成本
用子Agent並行。長文章翻譯可以拆成五塊，五個子Agent同時翻譯再合併。效率翻倍
腳本優先於MCP。MCP雖然好用但上下文佔用太厲害。寶玉的所有Skill都儘量用腳本替代MCP，更穩定也更省Token
baoyu-skills 已全部開源：github.com/JimLiu/baoyu-skills
視頻中用來抓取YouTube字幕的Gem提示詞和推薦的Skill都可以在寶玉的X賬號 @dotey 上找到
這些經驗雖然碎，但每一條都指向同一個核心：理解Agent的工作方式，站在它的角度去設計Skill，讓它越用越好