一文帶你看懂，火爆全網的Skills到底是個啥。

作者：數字生命卡茲克
日期：2026年1月13日 上午1:02
來源：WeChat 原文

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速讀 5 個重點 高亮

Skills係AI Agent嘅可複用能力包，比Prompt更系統，同MCP互補，能夠將工作流程固化，大大提高效率。

整理版摘要

呢篇文章係由卡茲克撰寫，佢係AI應用開發者，經常需要處理選題同埋整合開源項目。佢發現好多人都對Skills一知半解，所以用自身經驗解釋Skills係乜、點樣用，同埋點解咁重要。整體結論係：Skills係俾Agent用嘅技能文件夾，包含Prompt、腳本、參考文件等，可以將流程性知識封裝成可複用嘅能力包，令Agent喺需要時自動調用，穩定發揮。

文章先用兩個內部案例說明Skills嘅威力：一個係AI選題系統，用Agent加三個Skills自動化完成熱點採集、選題生成同審核迭代；另一個係整合包生成器，將GitHub開源項目自動打包成本地整合包，解決編程小白嘅痛點。然後佢用帶新人做比喻，解釋Prompt似口頭交代任務，Skills似SOP手冊，而MCP係門禁卡，負責連接外部系統。

最後，佢詳細介紹Skill文件結構（必要有SKILL.md，含YAML頭部同Markdown主體），安裝方法（指令或手動複製到全局目錄），同埋官方Skills倉庫嘅實用技能（如skill-creator）。佢強調Skills嘅核心價值在於複用，建議讀者由一個常用動作開始，逐步將所有流程搬入Skills，進入自由創造嘅狀態。

  • Skills係一個文件夾，包含Prompt、腳本、參考文檔等，俾Agent喺需要時加載，唔係一次性指令。
  • Skills同Prompt嘅分別：Prompt係即時口頭交代，Skills係可複用嘅SOP手冊，具備漸進式披露設計，節省Token。
  • Skills同MCP嘅分別：Skills負責教Agent點樣做，MCP負責畀Agent權限連接外部系統，兩者互補。
  • 實戰案例：AI選題系統用Agent加三個Skills自動化選題流程；整合包生成器幫編程小白打包GitHub項目，開箱即用。
  • 建議由skill-creator開始，將常用動作（如選題、修復錯誤）固化為Skills，逐步擴展至所有流程，提升效率。
值得記低
連結 github.com

Anthropic官方Skills倉庫

包含多個實用Skills，如docx、frontend-design、pdf、skill-creator、xlsx等。

開啟
Prompt github.com

安裝skill-creator嘅Prompt

可以直接向OpenCode或Claude Code發送：安裝呢個skill，skill項目地址為:

開啟
整理重點

Skills係乜？點解咁熱？

Skills呢個詞最近喺AI圈爆紅，GitHub上相關倉庫瘋狂被Star。Anthropic喺2025年10月嘅Claude Code上首次支援，12月開放成標準，令大家紛紛接入。目前OpenCode、Codex、Cursor等都兼容。

Skills嘅本質係一個文件夾，包含Prompt、參考文檔、腳本等資源，俾Agent喺需要時加載。

作者用「帶新人」嘅比喻：Prompt似口頭交代任務，只喺當下對話有效；Skills似公司內部SOP手冊，Agent可以自己翻閲。而且Skills採用漸進式披露設計，先加載元信息，再視需要加載完整內容，慳Token又唔影響Agent表現。

整理重點

兩個實戰案例，睇下Skills點樣用

作者分享咗公司內部兩個用Skills做嘅案例，令人更直觀感受Skills嘅威力。

呢兩個案例顯示，無論係專業人士定普通用戶，Skills都可以將經驗同需求封裝成可複用嘅能力包。

整理重點

Skills vs Prompt vs MCP：三者有咩分別？

呢個係最多人問嘅問題。簡單講：Prompt係即時口頭指令，適合一次性任務；Skills係手冊，適合重複性流程；MCP係門禁卡，畀Agent連接外部系統。三者各司其職，互相配合。

Prompt：對話中嘅自然語言指令，臨時、反應式，關對話就失效。

Skills：文件夾形式，內含規範、腳本、模板，Agent按需讀取，可跨對話複用。

MCP：負責安全連接外部系統，例如數據庫、API，唔負責教Agent點做。

作者引用寶玉老師嘅觀點：「幾乎所有能用workflow完成嘅AI任務，都可以用Agent + Skills實現。」呢句值得深思。

整理重點

一個完整Skill嘅基本配置

一個Skill文件夾必須包含SKILL.md（唯一必需），其他文件可選。文件夾名要用小寫字母加連字符，例如hotspot-collector。

SKILL.md結構範例 yaml 
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name: 你嘅skill名稱
description: 簡要描述該技能嘅功能同埋何時該使用佢
---
# 你嘅技能名稱

## 指令 (Instructions)
為OpenCode提供清晰、逐步嘅操作指南。

## 示例 (Examples)
展示使用該技能嘅具體代碼或操作案例。

description係最核心嘅字段，決定Agent何時調用呢個Skill。一定要用第三人稱，避免視角不一致。

例如「處理Excel文件並生成報告」係優秀描述；「我可以幫助你處理Excel文件」係唔掂嘅，因為用咗第一人稱。另外，SKILL.md正文最好控制喺500行以內，效果最佳。

整理重點

點樣安裝同使用Skills？

安裝好簡單，有兩種方法。推薦先用官方嘅skill-creator，幫你生成其他Skill。

  1. 1 方法一：用指令安裝。例如喺OpenCode入面講：「安裝呢個skill，skill項目地址為: https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator」，AI會自動下載。
  2. 2 方法二：手動將Skills文件夾拖到全局目錄。Claude Code路徑：~/.claude/skills；OpenCode路徑：~/.config/opencode/skill。建議用全局目錄，任何項目都用到。

裝完之後，OpenCode要退出重進先識別到新Skill；Claude Code 2.1.0版本後有熱重載，唔使重啟。

使用時直接同AI對話，例如「幫我用整合包生成器打包呢個GitHub項目」，AI會自動調用對應Skill。作者建議先用Plan模式規劃，再切換模式執行。

相信大家最近，都喺唔同地方見到一個詞語。
呢個詞語叫做 Skills。
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GitHub 上面俾人瘋狂 star 嘅倉庫，好多都係同 Skills 有關。
好似呢個包含 50 幾個 Claude 技能嘅倉庫，已經 18K 星喇。
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仲有個叫 superpowers 嘅項目。
一個基於各種 Skills 包裝之上嘅開發工作流程，都 18K 星喇。
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Skills 嘅熱度，而家喺 AI 圈子入面，都有啲唔輸蝕畀當年嘅 Prompts。
23 年 24 年，大家都不斷分享各種各樣嘅 Prompt 模板。
而家，大家就輪住分享各種各樣嘅 Skills。
好多人呢兩日都喺後台問，Skills 到底係咩嚟，同 Prompt、MCP 究竟有咩分別。
所以，我都花咗兩日時間，寫呢篇文章同教程，希望可以深入淺出咁帶你哋睇明，咩係 Skills，同埋呢樣嘢到底點樣用。
唔講咁多，我哋開始。
Skills，翻譯過嚟就係技能，字面意思好簡單，係畀 Agent 用嘅技能。
留意我嘅定語，畀 Agent 用嘅技能。
先畀大家睇兩個，我哋公司內部用 Skills 做嘅我覺得幾有趣嘅案例。
直觀咁等大家感受下，Skills 可以做到啲咩。
第一個案例，係我哋嘅 AI 選題系統。
好多朋友都好奇，我係點樣自動化揾選題嘅，方法論我哋當然有非常嚴謹嘅方法論，但係自動化嘅工具，都一定需要，畢竟選題呢樣嘢，其實就係海量輸入到少量輸出嘅轉化漏斗，你先要有足夠多嘅資訊，先揾到仲可以嘅選題。
以前，我哋一個人去揾嘅話，每日至少要睇兩次 Twitter、Reddit、GitHub、Buzzing、The Information、微博、知乎、小紅書、B站等多個網站平台，篩選出有價值嘅熱點，再諗呢件事值唔值得寫，切入角度又係咩、標題又係咩⋯⋯
老實講，呢個過程以前成日要花 2 至 3 個鐘，會大量浪費我日常自己做 project 同體驗產品嘅時間。
於是，之前 12 月呢，我哋就用 Skills，自己整咗一個 AI 選題系統。

入麪包含 1 個 Agent（總控中樞）加 3 個 Skill，而家，每日我只係需要講一句：開始今日選題生成。

呢樣嘢就會全自動咁：

第 1 步，一個熱點採集 Skill 採集全網熱點，從多個平台攞最新熱點。

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第 2 步，用一個選題生成嘅 Skill 自己分辨，然後篩選並生成 TOP10 值得關注嘅選題，包含「事件描述 + 核心角度 + 標題」。
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第 3 步，自己開始用我哋嘅方法論，開始審核上一部輸出嘅所有選題。
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最後一步，當選題審核唔通過時，系統唔會結束，而係由審核 Skill 畀出唔通過加修改意見，然後主 Agent 讀取反饋，將修改意見當做上下文，重新叫選題生成 Skill 修改唔通過嘅選題，再次進入審核流程，不停迭代，直到審核通過為止。
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流程好簡單。
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呢個睇落係咪有啲似 Workflow？
其實冇錯，Agent 加 Skills，好多時候就係 Workflow 嘅一種呈現，甚至寶玉老師喺一篇文章入面嘅原話更加激進：「幾乎所有能用 workflow 完成嘅 AI 任務，都可以用 Agent + Skills 實現。」
另一個任務，我做咗一個整合包生成器。
就係我自己因為確實係 programming 小白，好多 GitHub 上面嘅 open source 項目都冇前端界面，又需要各種各樣嘅環境，真係搞唔明又用唔到，我就想要一個整合包可以開箱即用。
所以我自己一路好想有一種方式，畀一個 GitHub 連結，佢就可以幫我成個 project，打包成一個本地整合包，用 script 一鍵啟動，前端係一個靚仔嘅魔改過嘅界面。
所以，我就搓咗一個 Skill，我稱之為，整合包生成器。
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大概嘅 Skill 結構。
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好似呢個好出名嘅Manim 項目，係一個用嚟精確程序化動畫嘅 engine，專為創建解釋性數學影片而設計。
我就直接一句嘢掟入 OpenCode 度，話要幫我整成整合包。
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規劃完之後，用各種 agent 同呢個 Skill，列咗 20 個 ToDoList。
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又開發咗十幾分鐘之後。
一個本地嘅整合包就完成咗，解壓，執行 script，打開前端項目。
然後⋯⋯就報咗個錯。
不過冇所謂，將 error log 複製返去，直接叫 AI 解決嚇。
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再打開，搞掂。
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而家，我可以直接將大多數 GitHub 上面冇前端嘅項目，直接生個前端，畀我呢啲小白用⋯⋯
完美解決咗我呢啲 programming 小白又想用各種大佬 open source 項目嘅痛點。
睇完我哋嘅 case 之後，相信你都大概明，Skill 可以做啲咩有趣嘅嘢喇。
老實講，到而家我都仍然覺得，Skills 呢樣嘢嘅價值，仲係被大大低估咗。
無論你係專業人士，將自己嘅經驗同 workflow 封裝成各式各樣嘅 Skill，定係同我一樣嘅普通小白，將一個一個嘅需求封裝成 Skill 方便將來持續調用。
呢樣嘢，都有好大嘅潛力。
首先，好簡單咁同大家收一收，Skills 到底係咩嚟。
Skills 呢樣嘢，係上年即係 2025 年 10 月，Anthropic 喺 Claude Code 上支援嘅特性。
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後面之所以爆咗，係因為 12 月 18 號，佢哋將 Skills 當做一個標準，直接開放咗，所以大家都爭住接入。
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目前除咗 Claude Code 自己之外，我昨日推薦嘅 OpenCode 都完美兼容 Skill，Codex、Cursor、Codebuddy 等一啲 programming tools，亦都大致兼容咗。
技能唔同於傳統嘅 Prompt 只有一個 markdown 嘅文字，喺入面，其實包含咗各種各樣嘅嘢，例如有 Prompt、參考文件、script 之類嘅喺 Agent 需要時可以 load 嘅資源嘅 file folder。
所以，形式上嚟講，Skills 係一個 file folder，唔單止係一個文字檔，呢點要清楚。
就好似我嗰個整合包生成器，入面就有好多 script。
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你可能會話，都係好抽象，好難明。
咁我用故事再舉個例。
就好似喺工作中，叫你帶新人。
你可以將 Agent 想像成一個啱啱入職嘅 intern，好聰明，理解能力好強，把口又甜，乜都傾得。
但係你真係叫佢做嘢，佢最大嘅問題從來唔係智商，而係唔熟你哋公司啲規矩。
而 Prompt 係咩呢，Prompt 就好似你企喺佢旁邊，當場口頭交代任務。
今日叫佢寫一段公眾號開頭，聽日叫佢將語氣改得剋制啲，後日叫佢按你想要嘅結構寫一頁 PPT。
佢天生適合一次性、臨場、隨時變嘅指令。
同時，佢天生都有一個缺點，就係你一 close 對話，佢就好似你啱啱講過嘅嘢一樣，冇咗，Prompts 係對話裏面你當下畀嘅自然語言指令，臨時、反應式、只係喺呢輪對話入面生效。
而 Skills，就好似你畀佢一本公司內部嗰啲 SOP 手冊，你哋肯定見過無數次。
而且呢本手冊唔係嗰種長到令人窒息嘅 Word，佢更加似一個知識庫般嘅 file folder，入面可以放規範、script、模板、參考資料等等，Agent 呢，會喺需要嘅時候自己去揭。
呢度有個特別關鍵嘅設計，叫 progressive disclosure，中文叫漸進式披露，喺過去流動互聯網時代，可以話係我哋做用戶體驗設計時嘅最高法則之一，你哋每日用嘅菜單欄，就係漸進式披露最常見嘅設計。
例如㩒個頭像，進入菜單欄，再從菜單欄㩒設定，最終入到複雜嘅設定界面。
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目的好簡單，就係唔好一開始就畀用戶大量資訊同選擇搞到佢哋認知負荷爆煲，而係將呢個過程分解成幾部分，令用戶集中注意力喺當前嘅事件上，由易到難咁引導用戶。
咁做唔單止可以確保用戶唔會被新資訊淹沒，仲可以逐步分解、引導用戶喺認知負荷最低嘅情況下處理任務。
本質上，其實就係人嘅短期記憶區太細，一瞬間只能接收最多 7±2 個資訊塊，而 AI 因為受限於 Token，其實喺本質上，係一模一樣。
所以漸進式披露放喺 Skills 上面，就變成咗，先放目錄，再放章節，最後放附錄。
Skill 嘅元信息先 load 一小段，等模型知道「有呢本手冊，適用範圍係咩」。
當佢判斷今次任務真係用得着，再將完整嘅 SKILL.md 讀入上下文，如果仲唔夠，再按需要去讀你喺 file folder 入面附帶嘅其他文件。
用呢個方法，唔單止可以保證 Agent 能準確執行任務，仲可以喺長對話中慳返大量 Token，因為喺大模型嘅交互入面，對話越長，模型越蠢，呢個幾乎係共識，Token 呢樣嘢，喺 Agent 架構設計上，真係寸土寸金。
所以，你就可以睇得出，點解我不斷強調話，Skills 係畀 Agent 用嘅技能。
佢其實做嘅一路都係一件事，將你嘅流程性知識變成可重用嘅能力包，然後喺 Agent 需要嘅時候，隨傳隨到，穩定發揮。
而 MCP 呢樣嘢，同 Prompt 同 Skills 完全唔同，佢唔負責教新人點樣做嘢，佢只負責，畀新人開門禁卡。

例如你而家遇到嘅好多痛點，本質係呢個新人好叻好叻但係就係入唔到你哋公司嘅倉庫，因為佢冇權限，冇倉庫嗰張門禁卡。

MCP 就係嗰張門禁卡，可以令 AI 應用安全咁連接外部系統，叫用外部嘅一啲能力。

聽完上面個故事，我相信你而家一定清楚 Skills、Prompt、MCP 嘅分別。

咁明咗係咩嚟，大家都知，Skills 本質係一個 file folder。

我哋就可以睇嚇，一個基本嘅 Skill 嘅基本配置係點樣嘅。

一般嚟講，一個完整嘅 Skill，包含以下檔案：

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重要提醒：

1、file folder 名稱一定要係細楷字母加連字符，例如 hotspot-collector（唔可以有空格、大楷）。

2、SKILL.md 係唯一必需，其他都係可選。

SKILL.md 係核心檔案，佢嘅結構係固定分為兩部分：

1、YAML頭部（必需）：用---包住，包含 name 同 description 字段，呢個係 OpenCode 用嚟識別 Skill 嘅名片。

2、Markdown 主體（必需）：詳細嘅工作流程、輸出格式要求、例子等。

---
name: 你的skill名稱
description: 簡要描述該技能的功能以及何時該使用它
---
# 你的技能名稱
## 指令 (Instructions)
為 OpenCode提供清晰、逐步的操作指南。
## 示例 (Examples)
展示使用該技能的具體代碼或操作案例。

最最核心嘅，其實就係 description 呢個字段，就係描述 Agent 會喺幾時點樣調用你個 Skills。

呢度一定要注意，唔好將一啲 Prompt 嘅壞習慣帶過嚟，一定要全程用第三人稱。

因為描述會被注入到系統提示入面，視角唔一致會導致發現問題。

好嘅：「處理 Excel 檔案並生成報告」

唔多掂嘅：「我可以幫你處理 Excel 檔案」

唔多掂嘅：「你可以用呢個嚟處理 Excel 檔案」

而且，盡量包含你嘅觸發關鍵詞，同時成個 SKILL.md 嘅正文，一定要保持喺 500 行以內，咁樣效果先最好。

例如我嗰個整合包生成器嘅 SKILL.md 檔案。

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係咪有啲暈暈哋，呢個時候可能好多朋友就會話，停停停，唔好同我講呢啲，我知道要寫呢啲，但係太麻煩，咁多嘢都要我自己 set，好麻煩，又冇啲可以幫我直接生成一個 Skill 嘅 Skill 咩。

你唔好話，真係有㗎。

Anthropic 官方自己就 open source 咗一個 Skills repository，入面有好多極其實用嘅 Skills。

網址喺呢度：https://github.com/anthropics/skills

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呢個 Skills file folder 入面，就係 Claude 官方自己做嘅 Skills。

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我都簡單整理咗大概嘅用途。

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比較推薦安裝嘅有 docx、frontend-design、pdf、skill-creator、xlsx 呢啲幾乎所有人都用得着嘅。

入面識得生成 Skills 嘅 Skill，就係呢個 skill-creator。

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安裝呢個 Skill 都好簡單。

有兩種方法。

1. 直接使用 command。

我哋打開 Claude Code 或者 OpenCode，我喺度都係用 OpenCode 做例子。

直接將呢段 Prompt 傳畀 AI。

安裝這個skill，skill項目地址為: https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator

然後，就裝完喇。

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你想安裝 Claude 官方其他嘅 Skill，就將條 link 換咗就得。

2. 第二種做法，就係將 Skills file folder 直接拖到你嘅本地目錄度。

地址如下：

Claude Code：~/.claude/skills

OpenCode：~/.config/opencode/skill

例如我部 Mac 電腦嘅路徑：/Users/khazix/.config/opencode/skill

Windows 嘅話，就係呢度。

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呢度注意嚇，一開始係冇 skill file folder 嘅，要自己手動開一個，所有 project 都可以 share 放喺 global directory 嘅 Skill 度，建議大家可以將所有 skill 都揀 global directory 生效，咁樣喺任何 file directory 打開 Claude Code 或者 OpenCode 都可以認到你安裝嘅 skill，更加方便，如果開發者有特定嘅分區，咁另計。

裝完之後，OpenCode 記得退出再入過，Claude Code 唔使，2.1.0 版本更新之後就有 Skills hot reload，好正㗎。

當你 set 好 skill 之後，你就可以直接執行，執行 Skills 好簡單，直接經對話 OpenCode 就會根據你嘅需求嚟調用對應嘅 skill 完成你嘅任務。

就好似我嗰個整合包生成器嘅 Skills，你直接講你嘅 Prompt，先用 Plan 模式規劃嚇，確定曬所有文件之後，直接切換模式，然後開工就得。

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寫到呢度，你應該感受到，Skills 呢波熱潮，真係唔係圈子入面嘅人又發明新詞。
帶新人最爽嘅狀態，從來都唔係佢識講嘢。
而係我畀佢一本手冊，佢自己識揭，識執行，識自檢，識迭代。
你少講一句廢話，佢多交一份結果。
Skills 都係一樣。
今日你就可以，將skill-creator裝上，然後將你最常用嘅一個動作固化落嚟，例如選題篩熱點，例如將 error log 變成修復方案，例如將一堆 link 變成摘要同觀點。
做完呢一個，當佢運行起上嚟嗰一剎那，你就會明，Skills 嘅價值，在於複用。
聽日你會開始想做第二個。
後日你會想將所有流程全部搬入去。
去到嗰一步，你就進入咗另一個狀態。
自由，創作嘅狀態。

以上，既然睇到呢度，如果覺得唔錯，順手㩒個讚、睇、轉發三連啦，如果想第一時間收到推送，都可以畀我個星標⭐～多謝你睇我嘅文章，我哋，下次再見。

> / 作者：卡茲克

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相信大家最近，都都在各種地方看到一個單詞。
這個單詞叫做，Skills。
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各種github上被瘋狂star的倉庫，很多也都是skills相關。
比如這個這個包含50多個Claude技能的倉庫，已經18K了。
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還有這個叫superpowers的項目。
一個基於各種skills包裝之上的開發工作流程，也18k了。
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skills的熱度，現在在AI圈裏，都有點不亞於當年的Prompts。
23年24年，大家都在分享各種各樣的Prompt模板。
而現在，大家都在互相分享各種各樣的skills。
很多人這兩天也都在後台問，skills到底是個啥，跟Prompt、MCP、到底有啥區別。
所以，也花了一些2天時間，來寫這篇文章和教程，希望能通俗易懂的帶你看懂，啥是skills，以及，這玩意到底怎麼用上。
話不多說，我們開始。
Skills，翻譯過來就是技能，字面意思上非常簡單，給Agent用的技能。
注意我的定語，給Agent用的技能。
先給大家看兩個，我們公司內部用Skills做的兩個我感覺還算有趣的案例。
直觀的讓大家感受一下，Skills他能幹啥。
第一個案例，是我們的AI選題系統。
很多朋友都好奇，我是怎麼自動化找選題的，方法論我們當然是有非常嚴格的方法論，但是自動化的工具，肯定也是需要的，畢竟選題這玩意，其實就是海量輸入到少量輸出的轉化漏斗，你先要足夠多的信息，才能找到還可以的選題。
按過往，我們一個人來找的話，每天至少要瀏覽兩遍推特、Reddit、Github、buzzing、The Information、微博、知乎、小紅書、B站等多個網站平台，篩選出有價值的熱點，再思考這個事件是不是值得寫，切入角度又是什麼、標題又是什麼。。。
說實話，這個過程過去經常要花費2-3個小時，會大量浪費我日常自己做項目和體驗產品的時間。
於是，之前12月呢，我們就用Skills，手搓了一個AI選題系統。

裏面包含1個 Agent（總控中樞）+ 3個Skill，現在，每天我只需要說一句：開始今日選題生成。

這玩意就會全自動的：

第1步，一個熱點採集skill採集全網熱點，從多個平台抓取最新熱點。

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第2步，用一個選題生成的skill自己分辨，然後篩選並生成TOP10值得關注的選題，包含"事件描述+核心角度+標題"。
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第3步，自己開始使用我們的方法論，開始審核上一步輸出的所有選題。
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最後一步，當選題審核不通過時，系統不會結束，而是由審核Skill給出不通過 + 修改意見，接着主 Agent 讀取反饋把修改意見作為上下文，重新調用選題生成Skill修改不通過的選題，再次進入審核流程，不斷的迭代，直到審核通過為止。
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流程特別簡單。
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這個看着是不是有點像Workflow？
其實沒錯，Agent+skills，在很多時候，就是workflow的一種呈現，甚至寶玉老師在一篇文章中的原話更為激進：“幾乎所有能用 workflow 完成的AI任務，都可以用Agent + Skills實現。”
另一個任務，我做了一個整合包生成器。
就是我自己因為確實編程小白，很多github上的開源項目都沒有前端界面，又需要各種各樣的環境，實在是搞不明白也用不了，我就想要一個整合包能開箱即用。
所以我自己一直想有一種方式，能給一個Github連結，它就能幫我把整個項目，打包成一個本地整合包，用腳本一鍵啓動，前端是一個好看的魔改過的界面。
所以，我就搓了一個skill，我稱為，整合包生成器。
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大概的的Skill結構。
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比如這個著名的Manim項目，是一個用於精確程序化動畫的引擎，專為創建解釋性數學視頻而設計。
我就直接一句話扔到OpenCode裏，說要幫我做成整合包。
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在規劃完，用各種agent和這個skill，列了20個ToDoList。
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又開發了十幾分鍾之後。
一個本地的整合包就完成了，解壓，運行腳本，打開前端項目。
然後...就報了個錯。
不過無所謂，把錯誤日誌，複製回去，直接讓AI解決一下。
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再打開，搞定。
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現在，我可以直接把大多數的Github上的沒有前端項目，直接生個前端，給我這種小白用...
完美的解決了我這種編程小白又菜又想用各種大佬的開源項目的痛點。
看完我們的case之後，相信你也大概能明白，Skill能做什麼有趣的東西了。
說實話，到現在我也依然覺得，Skills這玩意的價值，還是被大大低估了。
無論你是專業者，自己把自己的經驗和workflow封裝成各種各樣的skill，還是跟我一樣的普通小白，把一個一個的需求封裝成skill方便未來持續調用。
這玩意，都有莫大的潛力。
首先，非常簡單的跟大家收一下，Skills到底是個啥。
Skills這玩意，是去年也就是2025年10月，Anthropic在Claude Code上支持的特性。
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後面之所以爆了，是因為12月18號，他們把Skills當做一個標準，直接開放了，所以，大家紛紛接入。
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目前除了Claude Code自己之外，我昨天推薦的OpenCode也完美兼容Skill，Codex、Cursor、Codebuddy等一些編程工具，也基本上都兼容了。
技能不同於傳統的Prompt只有一個markdown的文本，在裏面，其實包含了各種各樣的東西，比如有Promtp、參考文檔、腳本之類的在Agent需要時可以加載的資源的文件夾。
所以，在形式上來說，Skills是一個文件夾，不只是一個文本，這個需要清楚。
就比如我的那個整合包生成器，裏面就有蠻多腳本。
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你可能會說，還是很繞，很難理解。
那我再用故事舉個例子。
就比如說，在工作中，讓你帶新人。
你可以把Agent想成一個剛入職的實習生，很聰明，理解能力很強，嘴也很甜，啥都能聊。
但你真讓他幹活，他最大的問題從來不是智商，是不熟你家規矩。
而Prompt是啥呢，Prompt就像你站在他旁邊，當場口頭交代任務。
今天讓他寫一段公眾號開頭，明天讓他把語氣改得更剋制一點，後天讓他按你要的結構寫一頁 PPT。
它天然適合一次性的、臨場的、隨時變的指令。
同時，它也天然有個缺點，就是你一關對話，它就像你剛剛說過的話一樣，木得了，Prompts是對話裏你當下給的自然語言指令，臨時、反應式、只在這輪對話裏生效。
而Skills，就像你給他一本公司內部的那種SOP手冊，你們肯定見過無數了。
而且這手冊不是那種一張長到讓人窒息的Word，它更像一個知識庫般的文件夾，裏面可以放規範、腳本、模板、參考資料等等，Agent呢，會在需要時自己去翻。
這裏有個特別關鍵的設計，叫progressive disclosure，中文名叫漸進式披露，在過去移動互聯網時代，可以說是我們做用戶體驗設計時的最高法則之一，你們每天用的菜單欄，就是漸進式披露的最常見的設計。
比如點頭像，進入到菜單欄，再從菜單欄，點設置，最終進入到複雜的設置界面。
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目的特別簡單，不是在一上來的時候，給用戶提供大量的信息和選擇讓他認知負荷爆炸，而是將這個過程分解成幾部分，讓用戶集中注意力在當前的事件上，從易到難地引導用戶。
這樣不僅可以確保用戶不會被新信息淹沒，還可以逐步分解、引導用戶在認知負荷最低的情況下，處理任務。
本質上，其實就是人的瞬時記憶區太小了，一瞬間只能接受最多7±2個信息塊，而AI因為受限於Token，其實在本質上，是一模一樣的。
所以漸進式披露放到Skills上，就變成了，先放目錄，再放章節，最後放附錄。
Skill的元信息先加載一小段，讓模型知道“有這麼個手冊，適用範圍是啥”。
當它判斷這次任務真用得上，再把完整的SKILL.md讀進上下文，要是還不夠，再按需去讀你在文件夾裏附帶的其他文件。
用這樣的方式，不僅可以保證Agent能準確的執行任務，還可以在長輪對話中，省下大量的Token，因為在大模型的交互中，對話越長，模型越笨，這幾乎是個共識，Token這玩意，在Agent架構設計上，真的就是寸土寸金。
所以，你就能看出來，為啥我一直強調說，Skills是給Agent用的技能。
它其實做的一直就一件事，把你的流程性知識變成可複用的能力包，然後在Agent需要的時候，隨叫隨到，穩定發揮。
而MCP這玩意，跟Prompt和Skills完全就不一樣了，它不負責教新人怎麼幹活，它只負責，給新人開門禁卡。

比如你現在遇到的很多痛點，本質是這個新人牛逼到爆炸但是就是進不去你們公司的倉庫，因為他沒有權限，沒有倉庫的那個門禁卡。

MCP就是那個門禁卡，能讓AI應用安全地連接外部系統，調用外部的一些能力。

聽完了上面的故事，我相信你現在肯定清楚，Skills、Prompt、MCP的區別了。

那明白是啥了，大家也都知道，Skills本質是個文件夾了。

我們就可以來看看，一個基本的Skill的基本配置是個什麼的樣的了。

一般來說，一個完整的Skill，包含以下文件：

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重要提醒：

1、文件夾名稱必須是小寫字母+連字符，例如 hotspot-collector（不能有空格、大寫）。

2、SKILL.md是唯一必需的，其他都是可選的。

SKILL.md 是核心文件，它的結構是固定的分為兩部分：

1、YAML頭部（必需）：用---包裹，包含 name和description字段，這是 OpenCode用來識別 Skill 的名片。

2、Markdown 主體（必需）：詳細的工作流程，輸出格式要求，示例等。

---
name: 你的skill名稱
description: 簡要描述該技能的功能以及何時該使用它
---
# 你的技能名稱
## 指令 (Instructions)
為 OpenCode提供清晰、逐步的操作指南。
## 示例 (Examples)
展示使用該技能的具體代碼或操作案例。

最最核心的，其實就是description這個字段了，就是描述Agent會在何時如何調用你這個skills。

這塊一定要注意，別把一些Prompt的壞習慣帶過來，一定要始終使用第三人稱。

因為描述會被注入到系統提示中，不一致的視角會導致發現問題。

優秀的："處理Excel文件並生成報告"

不太行的："我可以幫助你處理Excel文件"

不太行的："你可以使用這個來處理Excel文件"

且，儘量包含你的觸發關鍵詞，同時整個將SKILL.md的正文，一定要保持在500行以內，這樣效果菜最好。

比如我那個整合包生成器的SKILL.md文件。

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是不是有點暈了，此時可能很多朋友就會說，停停停，別跟我講這些了，我知道要寫這些，但是太麻煩了，這麼多東西都要我自己設，好麻煩，又沒有那種能幫我直接生成一個Skill的Skill。

你別說，還有真有。

Anthropic官方自己就開源了一個Skills倉庫，裏面有不少極度實用的Skills。

網址在此：https://github.com/anthropics/skills

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這個Skills文件夾裏，就是Claude官方，自己做的Skills。

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我也簡單整理了一下大概的作用。

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比較推薦安裝的就是docx、frontend-design、pdf、skill-creator、xlsx這些幾乎所有人都用的到。

裏面能生成Skills的Skill，就是這個skill-creator。

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安裝這個Skill也特別簡單。

有兩種方法。

1. 直接使用命令。

我們打開Claude Code或者OpenCode，我這裏還是用OpenCode舉例子。

直接把這段Prompt，發給AI。

安裝這個skill，skill項目地址為: https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator

然後，就裝完了。

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你想要安裝Claude官方的其他的Skill，就把連結換了就行。

2.第二種做法，就是把Skills文件夾，直接拖到你的本地目錄裏。

地址如下：

Claude Code：~/.claude/skills

OpenCode：~/.config/opencode/skill

比如我的Mac電腦的路徑：/Users/khazix/.config/opencode/skill

Windows的話，就是這。

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這裏注意一下，初始是沒有skill文件夾的，要自己手動創建一個，所有項目都能共享放在全局目錄的Skill裏，建議大家可以把所有的skill都選擇全局目錄生效，這樣在任何文件目錄下打開Claude Code或者OpenCode都可以識別到你所安裝的skill，也更加方便，如果是開發者自己有特定的分區，那另說。

裝完以後，OpenCode記得退出重進一下，Claude Code不用，2.1.0版本更新後就有Skills熱重載了，非常的香。

當你配置好skill之後，你就可以直接運行了，運行Skills特別簡單，直接通過對話OpenCode就會根據你的需求來調用對應的skill來完成你的任務。

就比如我那個整合包生成器的Skills，你直接說你的Promtp，先用Plan模式規劃一下，確定了所有的文檔之後，直接切換模式，然後開幹就行。

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寫到這兒，你應該能感覺到，Skills這波熱度，真不是圈內人又在發明新詞。
帶新人最爽的狀態，從來都不是他能說會道。
而是我給他一套手冊，他自己能翻，能執行，能自檢，能迭代。
你少說一句廢話，他多交一份結果。
Skills也一樣。
今天你就可以，把skill-creator裝上，然後把你最常用的一個動作固化下來，比如選題篩熱點，比如把報錯日誌變成修復方案，比如把一堆連結變成摘要和觀點。
做完這一個，當它運行起來的那一瞬間，你就會懂，Skills的價值，在於複用。
明天你會開始想做第二個。
後天你會想把所有的流程全都搬進去。
到那一步，你就進入了另一個狀態。
自由，創造的狀態。

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>/ 作者：卡茲克

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