用完全網最火的 PM Skills，我決定把 163 個 Skill 推倒重做

地址：github.com/phuryn/pm-skills

但係真正令我興奮嘅唔係佢做到啲乜嘢，而係佢製作 skill 嘅方法。

佢同我之前理解嘅 Skill 完全唔同。除咗 SKILL.md，佢裏面仲有command、plugin、hooks三個概念。

呢啲概念先讓我認識咗，乜嘢係真正嘅 skill。

好多人可能見過 Claude Cowork 嗰個插件市場，琳瑯滿目，俾 anthropic 或者第三方平台封裝好嘅。

但係搞唔清楚Plugin 插件同 Skill 到底係乜嘢關係。

都有唔少朋友喺度討論 Skill 嘅上一層係乜嘢，散落喺各處嘅幾十個 Skill 應該點樣組織。

其實答案一早俾 Anthropic 定義好咗。

Skill 嘅上一層就係插件。插件包含咗 skill、command、hooks 呢啲概念，

呢篇文章借 pm-skills 呢個項目，將插件、命令、Hooks、Skill 呢四樣嘢一次過講清楚。

插件嘅文件夾結構係點樣？

將 pm-skills 倉庫拉落嚟打開，第一個感覺就係佢同我哋熟悉嘅 Skill 倉庫好唔同。

熟悉嘅 Skill 倉庫通常係咁樣：根目錄下面一堆文件夾，每個文件夾一個 SKILL.md，配上幾個參考資料同埋腳本。一字排開，平鋪。

pm-skills 係分層嘅。根目錄下面係 9 個文件夾，對應 9 個插件，

• pm-product-discovery 管產品發現
• pm-product-strategy 管戰略
• pm-execution 管交付
• pm-marketing-growth 管增長

諸如此類。每個插件文件夾內部又有一個固定結構：一個 plugin.json 描述呢個插件叫咩名、版本號、作者；一個 commands 文件夾，裏面放命令劇本；一個 skills 文件夾，裏面先係熟悉嘅原子 Skill。

即係話，根目錄係插件層，插件內部係命令同 Skill 兩個並列嘅子系統，Skill 仍然保持原子單位嘅形態。

插件使用方式同 skill 唔一樣

以前用 Skill，係 AI 自己揀。我輸入一句說話，Claude 睇邊個 Skill 嘅描述最匹配就加載邊個。呢種用法嘅問題係 Skill 一多就亂，幾十個 Skill 擺喺度，AI 成日揀錯，或者索性揀唔出嚟。我自己都成日唔記得某個 Skill 叫咩名。

pm-skills 插件裏面多咗一種用法：command。

command 用一條斜線命令觸發。喺 Claude 裏面輸入 /discover，佢會自動行一連串 Skill。

先 brainstorm-ideas 幫我發散諗法，再 identify-assumptions 拆出每個諗法背後嘅假設（價值、可用性、可行性、生命力四類），再 prioritize-assumptions 幫假設排優先級，最後 brainstorm-experiments 設計驗證實驗。

四個 Skill 自動接力，前一個嘅輸出係後一個嘅輸入。

我只需要答佢嘅問題，成條產品發現嘅流程佢自己行完。

command 解決咗兩個老問題：Skill 太多唔知用邊個，多個 Skill 應該按咩順序串埋一齊。

pm-skills 裏面常用嘅命令仲有

/write-prd 寫 PRD、/pre-mortem 上線前嘅事前屍檢

/red-team-prd 讓 AI 化身死對頭瘋狂挑剔你 PRD 嘅毛病、

/ship-check 將 vibe coding 出嚟嘅爛倉庫整理成可以上線嘅包

/north-star 定北極星指標。

每一條命令背後都係 3-8 個 Skill 喺度協作。

插件仲有一個成日俾人忽略嘅能力：Hooks

講到呢度忍唔住補一個嘢，叫 Hooks。佢同 Skill 係相反嘅。

Skill 係建議性質嘅，AI 覺得相關先加載，唔相關就跳過。

Hooks 係強制性嘅，掛喺 Claude Code 嘅生命週期事件上面，到點就觸發，AI 想唔想都冇得揀。

打開一個插件裏面嘅 hooks 文件夾，通常係呢幾樣嘢：一個 hooks.json 係入口，聲明「喺咩時機，行邊個腳本」。

.sh 係俾人叫起嚟行嘅腳本，個名一睇就知做咩嘅，例如 session-start.sh、sdd-cache-pre.sh、simplify-ignore.sh。

可能仲有幾個 .md 係俾腳本睇嘅參考資料或者緩存。

舉幾個我自己諗住掛嘅 Hook。

• 寫作場景：session 開啟時行一個腳本將寫作風格.md 嘅內容 cat 出嚟塞入上下文，AI 寫乜都自帶我嘅風格。
• 索引同步：AI 每次寫完文章自動行一個腳本將元數據追加入 articles_index.jsonl，唔使我手動維護。

Skill 係 AI 嘅工具箱，command 係工作流程，Hooks 係兜底同強制約束。三者一齊，先係完整嘅能力。

將 skill、command、hooks 打包埋一齊嘅容器：Plugin

講完 command 同 Hooks，再回頭睇 plugin 呢一層。

plugin 就係 command、skills、hooks 呢幾樣嘢嘅上級目錄。

一個 plugin 文件夾裏面有四樣嘢：plugin.json 係自我介紹（名、版本、作者、依賴、屬於咩領域）；commands 文件夾放所有命令劇本；skills 文件夾放原子 Skill；hooks 文件夾放生命週期鈎子。

Claude Cowork 嗰個插件市場展示嘅就係呢個，每一項都係一個 plugin。

你㩒一下安裝，成套 command + skill + hook 就入咗你嘅 Claude。

Anthropic 自己都建立咗官方倉庫 anthropics/claude-plugins-official 統一管插件。第三方市場已經爆咗，tonsofskills 網站，一個站索引咗 425 個 plugin、2810 個 skill。

到呢度成個體系就清楚曬。Skill 係原子，command 係工作流程，Hooks 係強制約束，plugin 係發行單位。Anthropic 喺 2026 年正式將呢套定義成 Skill 2.0。我哋呢兩年熟悉嘅「單 md 文件 Skill」係 1.0。

對我哋做 Skill 嘅四個參考

我手頭有幾十個 Skill 散落喺幾個倉庫裏面，睇完 pm-skills 我準備做四件事。

1，唔好淨係做一個 Skill，做一套。

將一個需求拆成 3-5 個原子 Skill，單獨睇好無聊，湊成套就可以俾無數工作流程複用。

2，唔好一次淨係調一個 Skill，用 command 串埋一齊。

Skill 係後廚，command 係菜單。我準備做幾條高頻命令：/new-article 一條龍寫文章、/review-draft 過審稿、/weekly-retro 星期覆盤。

3，Skill 多過 10 個就改成插件。

按領域分組、補上 plugin.json，朋友一條命令就可以裝，唔使複製 SKILL.md。

4，用 Hooks 自動化啲「次次都要做」嘅事。

俾自己掛三個 hook：session 開啟自動加載寫作風格、寫完文章自動追加 articlesindex.jsonl、session 關閉自動寫 dailylog.jsonl。

身邊做 AI 工作流程嘅朋友，手頭幾十個 Skill 散落喺各個項目裏面嘅，差不多都到咗升級嘅時候。

順手做咗一個 Skill 幫你一鍵製作 plugin

寫到呢度先意識到，我自己手頭 163 個 Skill 可以重新製作成插件。

佢哋散落喺 ~/.claude/skills/ 度，每次調用我都唔記得 skill 名，將佢哋做成插件，我可以讓 skill 之間做分類並且互相關聯執行。

我根據上面對 plugin 嘅理解，順手做咗一個 Skill，叫 skill-plugin-architect。

地址：github.com/zephyrwang6/allSkills/tree/main/skill-plugin-architect

佢可以掃描你本地所有嘅 Skill，按領域聚類，自動推薦 Plugin 結構、Command 工作流程、Hooks 自動化，全部確認後一鍵搬遷。

佢嘅工作流程分三段。

第一段先掃描。

安裝好呢個 Skill，你只要講：整理我嘅 skill，就可以

讀 ~/.claude/skills/ 下面所有 Skill 嘅 description，按規則聚類成 8-12 個 Plugin

第二段出方案。

俾每個 Plugin 推薦 3-5 條高頻 Command（例如寫作類嘅 /new-article 將選題、起草、審稿、配圖串起嚟），再根據 skill 嚟推薦製作 Hook（例如 session-start 自動加載寫作風格.md、session-end 自動追加 daily_log.jsonl）。

最後輸出一張完整嘅目錄樹，標好每個 Plugin 裝幾多個 Skill、幾條 Command、幾個 Hook。

第三段動手

確認後，呢個 skill 就開始動手製作 plugin.json、Command 骨架、Hook 骨架。

之後你就可以用 command 嚟調用一系列嘅 skill 啦。

Skill 已經進化咗做 plugin。

同前端組件化、後端微服務化係同一套路。每一次架構升級都係將單一巨型工具拆成最細可以複用嘅單元，再用編排層串起嚟。只係今次被編排嘅變咗做 AI 嘅執行能力本身。

全球幾百萬個 plugin 沉澱落嚟，每一個都係「任務點樣拆、調咩工具、按咩順序、出咩結果」嘅高質量結構化樣本。

呢啲會成為下一代模型最精準嘅訓練數據。

我哋今日搭嘅每一個 plugin，都係喺度為下一代模型寫訓練教材。

每一個用緊 AI 嘅人都係 AGI 路上嘅貢獻者。

✍️：空格 

📮：PM_Planets

地址：github.com/phuryn/pm-skills

但真正讓我興奮的不是它能幹什麼，是它的製作 skill 的方法。

它跟我之前理解的 Skill 完全不一樣。除了 SKILL.md，它裏面還有command、plugin、hooks三個概念。

這些概念才讓我認識了，什麼是真正的 skill。

很多人可能見過 Claude Cowork 那個插件市場，琳琅滿目的，被 anthropic 或者第三方平台封裝好的。

但搞不清楚Plugin 插件跟 Skill 到底什麼關係。

也有不少朋友在討論Skill 的上一層是什麼，散落在各處的幾十個 Skill 該怎麼組織。

其實答案早就被 Anthropic 定義好了。

Skill 的上一層就是插件。插件包含了 skill、 command、hooks 這些概念，

這篇文章借 pm-skills 這個項目，把插件、命令、Hooks、Skill 這四樣東西一次性講清楚。

插件的文件夾構成長什麼樣？

把 pm-skills 倉庫拉下來打開，第一感受是它跟我們熟悉的 Skill 倉庫不一樣。

熟悉的 Skill 倉庫通常是這樣：根目錄下一堆文件夾，每個文件夾一個 SKILL.md，配幾個參考資料和腳本。一字排開，平鋪。

pm-skills 是分層的。根目錄下是 9 個文件夾，對應 9 個插件，

• pm-product-discovery 管產品發現
• pm-product-strategy 管戰略
• pm-execution 管交付
• pm-marketing-growth 管增長

諸如此類。每個插件文件夾內部又有一個固定結構：一個 plugin.json 描述這個插件叫什麼、版本號、作者；一個 commands 文件夾，裏面放命令劇本；一個 skills 文件夾，裏面才是熟悉的原子 Skill。

也就是說，根目錄是插件層，插件內部是命令和 Skill 兩個並列的子系統，Skill 仍然保持原子單位的形態。

插件使用方式跟skill 不一樣

以前用 Skill，是 AI 自己挑。我輸入一句話，Claude 看哪個 Skill 的描述最匹配就加載哪個。這種用法的問題是 Skill 一多就亂，幾十個 Skill 擺在那，AI 經常挑錯，或者乾脆挑不出來。我自己也老忘記某個 Skill 叫什麼名字。

pm-skills 插件裏多了一種用法：command。

command 用一條斜槓命令觸發。在 Claude 裏輸入 /discover，它會自動跑一連串 Skill。

先 brainstorm-ideas 幫我發散想法，再 identify-assumptions 拆出每個想法背後的假設（價值、可用性、可行性、生命力四類），再 prioritize-assumptions 給假設排優先級，最後 brainstorm-experiments 設計驗證實驗。

四個 Skill 自動接力，前一個的輸出是後一個的輸入。

我只需要回答它的問題，整條產品發現的流程它自己跑完。

command 解決了兩個老問題：Skill 太多不知道用哪個，多個 Skill 該按什麼順序串起來。

pm-skills 裏常用的命令還有

/write-prd 寫 PRD、/pre-mortem 上線前的事前屍檢

/red-team-prd 讓 AI 化身死對頭瘋狂挑你 PRD 的刺、

/ship-check 把 vibe coding 出來的爛倉庫整理成可上線的包

/north-star 定北極星指標。

每一條命令背後都是 3-8 個 Skill 在協作。

插件還有一個常被忽略的能力：Hooks

講到這忍不住補一個東西，叫 Hooks。它跟 Skill 是相反的。

Skill 是建議性的，AI 覺得相關才加載，不相關就跳過。

Hooks 是強制性的，掛在 Claude Code 的生命週期事件上，到點就觸發，AI 想不想都沒得選。

打開一個插件裏的 hooks 文件夾，通常是這幾樣東西：一個 hooks.json 是入口，聲明"在什麼時機，跑哪個腳本"。

.sh 是被調起來跑的腳本，名字一看就知道幹啥的，比如 session-start.sh、sdd-cache-pre.sh、simplify-ignore.sh。

可能還有幾個 .md 是給腳本看的參考資料或緩存。

舉幾個我打算給自己掛的 Hook。

• 寫作場景：session 開啓時跑一個腳本把寫作風格.md 的內容 cat 出來塞進上下文，AI 寫啥都自帶我的調性。
• 索引同步：AI 每次寫完文章自動跑一個腳本把元數據追加進 articles_index.jsonl，不用我手動維護。

Skill 是 AI 的工具箱，command 是工作流，Hooks 是兜底和強制約束。三者一起，才是完整的能力。

把skill、command、hooks 打包的容器：Plugin

講完 command 和 Hooks，再回頭看 plugin 這一層。

plugin 就是 command、skills、hooks 這幾樣東西的上級目錄。

一個 plugin 文件夾裏面有四樣東西：plugin.json 是自我介紹（名字、版本、作者、依賴、屬於什麼領域）；commands 文件夾放所有命令劇本；skills 文件夾放原子 Skill；hooks 文件夾放生命週期鈎子。

Claude Cowork 那個插件市場展示的就是這個，每一項都是一個 plugin。

你點一下安裝，整套 command + skill + hook 就進了你的 Claude。

Anthropic 自己也建了官方倉庫 anthropics/claude-plugins-official 統一管插件。第三方市場已經爆炸，tonsofskills 網站， 一個站索引了 425 個 plugin、2810 個 skill。

到這裏整個體系就清楚了。Skill 是原子，command 是工作流，Hooks 是強制約束，plugin 是發行單位。Anthropic 在 2026 年正式把這套定義成了 Skill 2.0。我們這兩年熟悉的"單 md 文件 Skill"是 1.0。

對我們做 Skill 的四個參考

我手頭有幾十個 Skill 散在幾個倉庫裏，看完 pm-skills 我準備做四件事。

1，不要只做一個 Skill，做一套。

把一個需求拆成 3-5 個原子 Skill，單獨看無聊，湊成套就能被無數工作流複用。

2，不要一次只調一個 Skill，用 command 串起來。

Skill 是後廚，command 是菜單。我準備做幾條高頻命令：/new-article 一條龍寫文章、/review-draft 過審稿、/weekly-retro 周覆盤。

3，Skill 多於 10 個就改成插件。

按領域分組、補上 plugin.json，朋友一條命令就能裝，不用複製 SKILL.md。

4，用 Hooks 自動化那些"每次都得做"的事。

給自己掛三個 hook：session 開啓自動加載寫作風格、寫完文章自動追加 articlesindex.jsonl、session 關閉自動寫 dailylog.jsonl。

身邊做 AI 工作流的朋友，手裏幾十個 Skill 散落在各個項目裏的，差不多都到了升級的時候。

順手做了一個 Skill 幫你一鍵製作 plugin

寫到這意識到，我自己手裏 163 個 Skill 可以重新制作成插件。

它們散在 ~/.claude/skills/，每次調用我都忘記 skill 名字，把它們做成插件，我可以讓 skill 之間做分類並且互相關聯執行。

我根據上面對 plugin 的理解。 順手做了一個 Skill，叫 skill-plugin-architect。

地址：github.com/zephyrwang6/allSkills/tree/main/skill-plugin-architect

它可以掃描你本地所有的 Skill，按領域聚類，自動推薦 Plugin 結構、Command 工作流、Hooks 自動化，全部確認後一鍵搬遷。

它的工作流分三段。

第一段先掃描。

安裝好這個 Skill，你只要說：整理我的 skill，就可以

讀 ~/.claude/skills/ 下所有 Skill 的 description，按規則聚類成 8-12 個 Plugin

第二段出方案。

給每個 Plugin 推薦 3-5 條高頻 Command（比如寫作類的 /new-article 把選題、起草、審稿、配圖串起來），再根據 skill 來推薦 製作 Hook（比如 session-start 自動加載寫作風格.md、session-end 自動追加 daily_log.jsonl）。

最後輸出一張完整的目錄樹，標好每個 Plugin 裝多少 Skill、幾條 Command、幾個 Hook。

第三段動手

確認後，這個 skill 就開始動手製作 plugin.json、Command 骨架、Hook 骨架。

以後你就可以使用 command 來調用一系列的 skill 了。

Skill 已經進化成了 plugin。

跟前端組件化、後端微服務化是一個套路。每一次架構升級都是把單一巨型工具拆成最小可複用單元，再用編排層串起來。只是這一次被編排的換成了 AI 的執行能力本身。

全球幾百萬個 plugin 沉澱下來，每一個都是"任務怎麼拆、調什麼工具、按什麼順序、出什麼結果"的高質量結構化樣本。

這些會成為下一代模型最精準的訓練數據。

我們今天搭的每一個 plugin，都在為下一代模型寫訓練教材。

每一個在用 AI 的人都是 AGI 路上的貢獻者。

✍️：空格 

📮：PM_Planets