把任意 GitHub 項目變成 AI 技能，一句話就能調用

作者：犀行筆記

日期：2026年4月23日下午4:36

來源：WeChat 原文

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速讀 5 個重點高亮

用 Skill-Creator 將任何 GitHub 項目包裝成 AI 技能，一句自然語言就用到

整理版摘要

呢篇文章係一個AI技能實戰者嘅分享，佢成日遇到一個問題：發現好用嘅GitHub開源項目，但每次都要開終端、記指令、手動執行腳本，好唔方便。所以佢介紹咗一個叫 Skill-Creator 嘅工具，呢個工具係一個「元技能」，專門用嚟將任意 GitHub 開源項目自動打包成 AI 技能，以後只需用自然語言一句話就用到。整體結論係：Skill-Creator 將複雜嘅工具調用變成簡單嘅自然語言交互，無論係開發者定普通用戶，都可以打造自己嘅 AI 工具庫。

文章首先解釋咗 Skill-Creator 嘅概念同安裝方法，然後詳細講解點樣創建第一個技能，包括提供 GitHub 連結、回答 AI 問題等步驟。作者仲用股票分析技能做咗個完整嘅實戰案例，用 akshare 同 MyTT 兩個庫，展示咗由需求、選型、創建到踩坑解決嘅過程。最後總結咗關鍵要點，例如技能描述要精準、數據源要穩定、漸進式迭代令技能自我進化等。成篇文章以實戰角度出發，提供咗好多具體操作指引。

結論：Skill-Creator 可以將任何 GitHub 開源項目變成 AI 技能，一句話自然語言就能調用。
方法：安裝後，畀 AI 一個 GitHub 連結，回答幾個問題，AI 會自動生成技能檔案。
差異：取代咗傳統手動執行腳本嘅流程，大幅降低咗使用開源工具嘅門檻。
啟發：技能描述要精準、數據源要穩定，而且可以漸進式迭代，令技能越用越好用。
可行動點：立即安裝 Skill-Creator，揀一個常用項目（例如 yt-dlp）創建你嘅第一個 AI 技能。

值得記低

流程

創建 AI 技能基本流程

1. 安裝 Skill-Creator（npx skills add anthropics/skills --skill skill-creator） 2. 向 AI 提供 GitHub 倉庫連結 3. 回答 AI 關於功能、名稱、觸發條件等問題 4. AI 自動生成技能文件 5. 用自然語言調用技能

整理重點

咩係 Skill-Creator？

Skill-Creator 係一個「元技能」，專門用嚟將 GitHub 開源項目自動打包成 AI 技能。簡單講，你安裝咗佢之後，只要話畀 AI 一個 GitHub 倉庫連結，AI 就會幫你生成一個可以調用嘅 Skill，以後一句話就用到呢個工具。

整理重點

點樣安裝同創建第一個 Skill？

安裝方法有兩種：命令行安裝（推薦）同手動安裝。

1 用 npx skills add anthropics/skills --skill skill-creator 命令安裝，會安裝到用戶級技能目錄（Windows 喺 C:\Users\<用戶名>\.copilot\skills\，Mac/Linux 喺 ~/.copilot/skills/）。
2 如果 GitHub 訪問受限，可以下載國內鏡像壓縮包，解壓後將 skill-creator 文件夾複製到上述目錄。
3 安裝後喺 AI 對話框輸入「使用 skill-creator 幫我介紹你能做咩」驗證，如果得到引導回覆就代表成功。

創建技能好簡單：話畀 AI 你想用邊個 GitHub 項目，AI 會分析倉庫結構同依賴，然後問你幾個問題，例如技能名、支援功能、觸發條件，你答完之後就生成好。

整理重點

實戰案例：股票分析技能

作者以股票分析為例，揀咗 akshare（數據獲取）同 MyTT（技術指標計算）呢兩個庫，創建咗一個叫 stock-indicator 嘅技能。

SKILL.md 結構 (YAML frontmatter) yaml

---
name: stock-indicator
description: 查詢A股股票行情數據同技術指標
...
---

關鍵係寫好YAML frontmatter，定義名、描述、觸發關鍵詞等。

需求：輸入股票名輸出技術指標（MA / MACD / KDJ / RSI / BOLL 等）
選型：akshare + MyTT 組合覆蓋數據獲取同指標計算
創建：安裝依賴、寫 SKILL.md、編寫腳本（stock_lookup.py、stock_data.py、stock_indicator.py）
踩坑：接口不穩定，切換數據源為新浪財經
效果：一句「幫我查看分眾傳媒嘅股票指標」就自動識別代碼、獲取數據、計算指標、輸出結果

整理重點

關鍵要點同常見問題

技能描述要精準：包含能做咩、觸發關鍵詞、輸出形式，決定 AI 能否準確喚起。
漸進式迭代：先完成基礎版本，再逐步加錯誤處理、功能、優化輸出。
讓技能自我進化：遇到問題解決後，叫 AI 將調整寫入技能。
數據源要穩定：多測試備選方案，T+1 數據更可靠。

常見問題：重啟 IDE 技能唔會丟失，因為技能係文件保存在本地；多台電腦可以同步用戶級技能或用 Git 共享項目級技能；如果 AI 冇調用，可能係 description 唔夠精準，可以用 @技能名明確指定。

將任意 GitHub 項目變成 AI 技能，一句說話就搞得掂

AI 技能實戰

導語

你有冇試過咁嘅情況：

見到一個好好用嘅 GitHub 開源項目，想將佢整合落自己嘅工作流程，但次次都要：

• 打開終端

• 記住命令參數

• 手動執行腳本

如果可以俾 AI 直接叫用，一句說話就搞掂，咁幾方便？

今日要分享嘅 Skill-Creator，就係解決呢個問題嘅——佢可以幫你將任意 GitHub 開源項目打包成 AI 技能，以後用自然語言一句話就 call 得到。

一、乜嘢係 Skill-Creator？

Skill（技能）係一套話俾 AI「遇到咩情況應該點做」嘅指南包，包含提示詞、腳本、示例等。

Skill-Creator（技能工廠）係一個「元技能」，專門用嚟幫你將 GitHub 開源項目自動打包成 Skill。

一句話理解：

安裝 Skill-Creator → 話俾 AI 一個 GitHub 倉庫連結 → AI 生成一個可以 call 嘅 Skill → 以後一句話就用得

二、安裝 Skill-Creator

方式一：命令行安裝（推薦）

npx skills add anthropics/skills --skill skill-creator

執行之後，Skill-Creator 會安裝到用戶級技能目錄：

• Windows: C:\Users\你嘅用戶名\.copilot\skills\skill-creator\

• Mac/Linux: ~/.copilot/skills/skill-creator/

方式二：手動安裝（適合網絡受限環境）

如果 GitHub 訪問受限，可以用國內鏡像：

https://gh-proxy.com/https://github.com/anthropics/skills/archive/refs/heads/main.zip

下載後解壓，將 skill-creator 文件夾複製到上述目錄就得。

驗證安裝

喺 AI 對話框輸入：

使用 skill-creator 幫我介紹你能做啲咩

如果得到技能創建嘅引導回覆，就代表安裝成功。

三、創建你第一個 Skill

步驟 1：確定需求

你想將邊個 GitHub 項目變成技能？可以係：

• 視頻下載工具（yt-dlp）

• PDF 處理工具（pdfplumber）

• 數據分析工具（pandas）

• 或者任何你常用嘅開源項目

步驟 2：話俾 AI 知

喺 AI 對話框輸入：

使用 skill-creator，將 https://github.com/xxx/xxx 創建成一個 Skill

AI 會自動分析倉庫結構、依賴，然後生成技能文件。

步驟 3：回答 AI 嘅問題

AI 可能會問：

• 呢個技能要支援邊啲功能？

• 技能名稱叫咩？

• 咩情況下觸發呢個技能？

用清晰嘅自然語言回答就得，好似同同事講嘢咁。

步驟 4：使用技能

創建完成之後，直接用自然語言 call：

幫我下載呢個視頻

AI 會自動識別並 call 對應嘅技能。

四、技能管理速查

操作	方法
查看所有技能	/skills
指定調用技能	使用 @技能名
更新技能	使用 skill-creator 幫我升級 [技能名]
刪除技能	手動刪除對應文件夾

儲存位置：

• 用戶級：~/.copilot/skills/（所有項目通用）

• 項目級：<項目根>/.github/skills/（隨住代碼庫共享）

五、實戰案例：創建股票分析技能

下面我用一個實際案例，示範完整嘅創建過程。

5.1 需求場景

我想創建一個技能，輸入股票名或者代碼，輸出技術指標（MA / MACD / KDJ / RSI / BOLL 等）。

5.2 技術選型

喺 GitHub 上搜相關項目之後，我揀咗：

• akshare（⭐18,526）：A股數據獲取

• MyTT（⭐2,683）：技術指標計算

呢個組合覆蓋咗數據獲取 + 指標計算嘅全部需求。

5.3 創建過程

第一步：安裝依賴

pip install akshare MyTT

第二步：創建技能目錄

~/.copilot/skills/stock-indicator/ ├── SKILL.md ├── scripts/ │ ├── stock_lookup.py │ ├── stock_data.py │ └── stock_indicator.py └── references/

第三步：編寫 SKILL.md

核心係 YAML frontmatter：

--- name: stock-indicator description: 查詢A股股票行情數據同技術指標... ---

第四步：編寫腳本

關鍵代碼示例：

import akshare as ak import MyTT # 獲取數據 df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="002027", period="daily") # 計算指標 close = df['收盤'] macd = MyTT.MACD(close) kdj = MyTT.KDJ(close, high, low)

5.4 踩坑與解決

問題：akshare 默認用東方財富接口，訪問唔穩定

診斷：測試多個接口之後發現新浪財經接口穩定可用

解決：切換數據源做新浪財經

# 新浪財經接口 url = "https://quotes.sina.cn/cn/api/jsonp_v2.php/..." params = {"symbol": "sz002027", "scale": "240", "datalen": "250"}

5.5 最終效果

而家，我只需要講：

幫我睇下分眾傳媒嘅股票指標

AI 就會自動：

1. 識別股票代碼（002027）

2. 獲取歷史數據

3. 計算技術指標

4. 輸出分析結果

股票: 分眾傳媒 (002027) 日期: 2026-04-23 收盤: 6.23 MA5: 6.24 MA10: 6.28 MA20: 6.36 MACD: 金叉/多頭 KDJ: 中性區域 (K=36.52) RSI: 中性 (RSI6=40.22) BOLL: 軌道內

六、關鍵要點總結

1. 技能描述要精準

一個好嘅 description 應該包含：

• 佢可以做啲咩

• 觸發關鍵詞

• 輸出形式

呢個決定咗 AI 能否準確喚起技能。

2. 漸進式迭代

唔好一次過將所有需求拋俾 AI。先完成基礎版本，再逐步完善：

• 增加錯誤處理

• 添加更多功能

• 優化輸出格式

3. 令技能自我進化

使用過程中遇到問題，解決之後可以話俾 AI：

將頭先嘅調整寫入呢個 Skill 度

技能會越用越好用。

4. 數據源要穩定

如果某個接口唔穩定，多測試幾個備選方案。T+1 數據往往比實時數據更可靠。

七、更多應用場景

場景	GitHub 項目	一句話調用示例
視頻下載	yt-dlp	下載呢個視頻轉成 MP4
圖片處理	rembg	幫呢張圖去背景
文檔轉換	Pandoc	將 Markdown 轉成 Word
PDF 提取	pdfplumber	從發票 PDF 提取金額
數據分析	pandas	分析呢個 Excel 嘅數據

八、常見問題

Q：重啟 IDE 之後技能會唔會唔見咗？

唔會。技能係文件，保存喺本地，跨會話持久存在。

Q：可唔可以多部電腦同步？

用戶級技能可以配合 IDE 嘅 Settings Sync 同步；項目級技能直接提交到 Git 倉庫。

Q：點解 AI 冇 call 我創建嘅技能？

可能係 description 唔夠精準，或者俾其他技能幹擾。可以用 @技能名明確指定。

結語

Skill-Creator 嘅核心價值在於：將複雜嘅工具調用，變成簡單嘅自然語言交互。

無論你係開發者、數據分析師、定係普通用戶，都可以用佢嚟打造自己嘅 AI 工具庫。

希望呢篇文章對你有幫助。如果有問題，歡迎喺評論區交流。

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標籤：#AI技能 #GitHub #開源項目 #自動化 #效率工具

把任意 GitHub 項目變成 AI 技能，一句話就能調用

AI 技能實戰

導語

你有沒有這樣的經歷：

發現一個很好用的 GitHub 開源項目，想把它整合到自己的工作流裏，但每次都要：

• 打開終端

• 記住命令參數

• 手動執行腳本

如果能讓 AI 直接調用，一句話就搞定，該多方便？

今天要分享的 Skill-Creator，就是解決這個問題的——它能幫你把任意 GitHub 開源項目打包成 AI 技能，以後用自然語言一句話就能調用。

一、什麼是 Skill-Creator？

Skill（技能）是一套告訴 AI "遇到什麼情況該怎麼做" 的指南包，包含提示詞、腳本、示例等。

Skill-Creator（技能工廠）是一個"元技能"，專門用來幫你把 GitHub 開源項目自動打包成 Skill。

一句話理解：

安裝 Skill-Creator → 告訴 AI 一個 GitHub 倉庫連結 → AI 生成一個可調用的 Skill → 以後一句話就能用

二、安裝 Skill-Creator

方式一：命令行安裝（推薦）

npx skills add anthropics/skills --skill skill-creator

執行後，Skill-Creator 會被安裝到用戶級技能目錄：

• Windows: C:\Users\你的用戶名\.copilot\skills\skill-creator\

• Mac/Linux: ~/.copilot/skills/skill-creator/

方式二：手動安裝（適合網絡受限環境）

如果 GitHub 訪問受限，可以使用國內鏡像：

https://gh-proxy.com/https://github.com/anthropics/skills/archive/refs/heads/main.zip

下載後解壓，將 skill-creator 文件夾複製到上述目錄即可。

驗證安裝

在 AI 對話框輸入：

使用 skill-creator 幫我介紹你能做什麼

如果得到技能創建的引導回覆，說明安裝成功。

三、創建你的第一個 Skill

步驟 1：確定需求

你想把哪個 GitHub 項目變成技能？可以是：

• 視頻下載工具（yt-dlp）

• PDF 處理工具（pdfplumber）

• 數據分析工具（pandas）

• 或者任何你常用的開源項目

步驟 2：告訴 AI

在 AI 對話框輸入：

使用 skill-creator，把 https://github.com/xxx/xxx 創建成一個 Skill

AI 會自動分析倉庫結構、依賴，並生成技能文件。

步驟 3：回答 AI 的問題

AI 可能會問：

• 這個技能要支持哪些功能？

• 技能名稱叫什麼？

• 什麼情況下觸發這個技能？

用清晰的自然語言回答即可，就像告訴同事一樣。

步驟 4：使用技能

創建完成後，直接用自然語言調用：

幫我下載這個視頻

AI 會自動識別並調用對應的技能。

四、技能管理速查

操作	方法
查看所有技能	/skills
指定調用技能	使用 @技能名
更新技能	使用 skill-creator 幫我升級 [技能名]
刪除技能	手動刪除對應文件夾

存儲位置：

• 用戶級：~/.copilot/skills/（所有項目通用）

• 項目級：<項目根>/.github/skills/（隨代碼庫共享）

五、實戰案例：創建股票分析技能

下面我用一個實際案例，演示完整的創建過程。

5.1 需求場景

我想創建一個技能，輸入股票名稱或代碼，輸出技術指標（MA / MACD / KDJ / RSI / BOLL 等）。

5.2 技術選型

在 GitHub 上搜索相關項目後，我選擇了：

• akshare（⭐18,526）：A股數據獲取

• MyTT（⭐2,683）：技術指標計算

這個組合覆蓋了數據獲取 + 指標計算的全部需求。

5.3 創建過程

第一步：安裝依賴

pip install akshare MyTT

第二步：創建技能目錄

~/.copilot/skills/stock-indicator/ ├── SKILL.md ├── scripts/ │ ├── stock_lookup.py │ ├── stock_data.py │ └── stock_indicator.py └── references/

第三步：編寫 SKILL.md

核心是 YAML frontmatter：

--- name: stock-indicator description: 查詢A股股票行情數據和技術指標... ---

第四步：編寫腳本

關鍵代碼示例：

import akshare as ak import MyTT # 獲取數據 df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="002027", period="daily") # 計算指標 close = df['收盤'] macd = MyTT.MACD(close) kdj = MyTT.KDJ(close, high, low)

5.4 踩坑與解決

問題：akshare 默認使用東方財富接口，訪問不穩定

診斷：測試多個接口後發現新浪財經接口穩定可用

解決：切換數據源為新浪財經

# 新浪財經接口 url = "https://quotes.sina.cn/cn/api/jsonp_v2.php/..." params = {"symbol": "sz002027", "scale": "240", "datalen": "250"}

5.5 最終效果

現在，我只需要說：

幫我查看分眾傳媒的股票指標

AI 就會自動：

1. 識別股票代碼（002027）

2. 獲取歷史數據

3. 計算技術指標

4. 輸出分析結果

股票: 分眾傳媒 (002027) 日期: 2026-04-23 收盤: 6.23 MA5: 6.24 MA10: 6.28 MA20: 6.36 MACD: 金叉/多頭 KDJ: 中性區域 (K=36.52) RSI: 中性 (RSI6=40.22) BOLL: 軌道內

六、關鍵要點總結

1. 技能描述要精準

好的 description 應該包含：

• 它能做什麼

• 觸發關鍵詞

• 輸出形式

這決定了 AI 能否準確喚起技能。

2. 漸進式迭代

不要一次性把所有需求都扔給 AI。先完成基礎版本，再逐步完善：

• 增加錯誤處理

• 添加更多功能

• 優化輸出格式

3. 讓技能自我進化

使用過程中遇到問題，解決後可以告訴 AI：

把剛才的調整寫進這個 Skill 裏

技能會越用越好用。

4. 數據源要穩定

如果某個接口不穩定，多測試幾個備選方案。T+1 數據往往比實時數據更可靠。

七、更多應用場景

場景	GitHub 項目	一句話調用示例
視頻下載	yt-dlp	下載這個視頻轉成 MP4
圖片處理	rembg	幫這張圖去背景
文檔轉換	Pandoc	把 Markdown 轉成 Word
PDF 提取	pdfplumber	從發票 PDF 提取金額
數據分析	pandas	分析這個 Excel 的數據

八、常見問題

Q：重啓 IDE 後技能會丟失嗎？

不會。技能是文件，保存在本地，跨會話持久存在。

Q：能多台電腦同步嗎？

用戶級技能可配合 IDE 的 Settings Sync 同步；項目級技能直接提交到 Git 倉庫。

Q：為什麼 AI 沒有調用我創建的技能？

可能是 description 不夠精準，或被其他技能干擾。可以用 @技能名明確指定。

結語

Skill-Creator 的核心價值在於：把複雜的工具調用，變成簡單的自然語言交互。

無論你是開發者、數據分析師、還是普通用戶，都可以用它來打造自己的 AI 工具庫。

希望這篇文章對你有幫助。如果有問題，歡迎在評論區交流。

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標籤：#AI技能 #GitHub #開源項目 #自動化 #效率工具