現在，我所有的內容——文章、視頻——都是通過我的寫作 Skills 來寫的。以前，寫作內容非常不穩定。有時候寫得好，有時候寫得差。全靠狀態。現在不一樣了。寫作非常快，內容很穩定，數據也不錯。寫作數據截圖區別在哪？我把寫作習慣綁進了 Skills。認知資源是有限的認知資源對比以前，80%的認知資源花在執行上：格式、排版、用詞。沒空間思考原理。現在不一樣了。我把執行交給 Skills。格式、排版、流程——它記住了，自動跑。我的認知資源釋放出來，花在原理研究上。這就是為什麼現在寫得又快又穩。不是我變厲害了，是我把精力花對地方了。AI味？不重要很多人糾結：AI寫的有AI味怎麼辦？我不這麼想。我的價值是讓大家理解內容。能理解、有收穫，就是好內容。思想才是最重要的！誰寫的，不重要。Skills 自更新，核心是 5 件事自更新體系一個一個說。1.原理研究（最重要）Skills 不是讓 AI 幫你幹活。是讓 AI 按照你研究出來的原理幹活。原理從哪來？從高手那裏學，從實踐中總結。舉個例子：我從影視颶風的 Tim 那裏學到一個原理：文章的短視頻化。具體來說，就是"關鍵詞原理"：去掉無謂內容凸顯重點關鍵詞形成小短句不要長段落這就是原理研究。研究清楚之後，寫進 Skills。以後每次寫作，自動按這個原理來。關鍵：原理決定上限，執行決定下限。2.熱加載（基礎條件）Skills 有一個特性：熱加載。你改了 SKILL.md，下次對話自動生效。不用重啓，不用配置。這意味着什麼？你可以邊用邊改。發現問題，立刻修正。3.過程反饋用的時候，隨時給反饋。"這裏不對，應該這樣...""這個風格我喜歡，以後都這樣""這段刪掉，太囉嗦了"AI 會把你的反饋記下來。下次自動避免/繼續。你說一次，它記一輩子。4.數據反饋發佈之後，看數據。數據好 → 強化這個方向數據差 → 分析原因，調整舉個例子：某篇文章數據特別好分析：開頭用了"身證"，讀者信任感強寫進 Skills：以後開頭優先用身證成功可以複製，失敗可以避免。5.自更新機制（怎麼操作）具體怎麼做？讓 AI 幫你寫一個自更新 Skill。你只需要跟 AI 說：幫我寫一個自更新 skill。要求：1. 先搜索 .claude/skills/ 裏現有的 SKILL.md，學習格式2. 這個 skill 的作用是：當我用完某個 skill 後，能收集我的反饋，自動更新到那個 skill 裏3. 觸發方式：/自更新4. 執行邏輯： - 搜索我最近使用的 skill - 對比這次的使用過程，看哪裏可以優化 - 找到對應位置，更新進去AI 會按照 Skills 的標準格式，幫你生成一個自更新 skill。保存到 .claude/skills/自更新/SKILL.md 就能用了。以後每次用完寫作 skill，輸入 /自更新。說：“開頭太長了，控制在3句以內”AI 自動幫你改到主 skill 裏。你說一次，它記一輩子。通用規則 → 你的定製方案自更新循環Skills 從通用規則，變成只屬於你的定製方案。真正的差距：人+AI vs 人+AISkills 會拉大人和人之間的差距。競爭格局對比未來不是人和AI的對比，是人+AI 和人+AI 的對比。差距在哪？在於你的AI有沒有記住你是誰。同樣用 Claude，有人每次從零開始，有人的 AI 已經記住了他所有習慣。從0到1，學習skills推薦一下黃叔的課程，skills教程非常全👍黃叔課程

完成

開源我的 7 個寫作Skill 流程，4 個 Skill 方法論

01最近我用得最順手的 Skill，是寫作。傳統的寫作流程是：搜熱點、找選題、開始寫、寫完改、改完發。每一步都要自己動手，每一步都有卡點：選題難：刷了一小時，不知道寫什麼動筆難：有了選題，不知道怎麼開頭堅持難：寫了幾百字，沒靈感了，下次再說但自從用了 Skill 組合，全都變了。熱點採集，Skill 幫我從 5 個平台並行搜索，自動整理成列表。選題篩選， Skill 幫我打分排序，挑出最值得寫的 TOP10。內容創作， Skill 用問答方式把我腦子裏的想法挖出來，再組織成文章。文章審稿？ Skill 用編輯視角幫我找問題，給修改建議。我只需要在關鍵節點做決策，其他全是自動化完成。通過這一套寫作流程，我提煉出了一個 Skill 組合的通用方法。這個方法可以幫你：把複雜任務拆解成 SOP設計多個 Skill 的搭配組合複用到任何領域（不只是寫作）今天這篇文章，我會先展示完整的寫作 Skill 鏈路，再抽象出背後的方法論，最後用一個產品經理的工作流案例來驗證它。02 拆解：我用到的 7 個 Skill一開始我只是一個個的 Skill 分開用，後面發現各種各樣的玩法，開始把這些 Skill 組合再一起使用。所謂的組合也就是把上一個 Skill 的輸出內容給到下一個 Skill 來輸入。單個 Skill 的價值遠遠小於多個可組合 Skill 的價值。這要在你使用過程中才能體會到有多震撼。下面我來演示我這個穩定運行的寫作 Skill 流水線。Skill 1：topic-collector（熱點採集）觸發方式：說"開始今日選題"或"採集熱點"工作原理：這個 Skill 會並行搜索 5+ 數據源，把分散在各平台的信息聚合成結構化列表。數據源包括：Twitter/X：重點 AI 博主（@AnthropicAI、@kaborsk1、@levelsio 等）Product Hunt：當日 AI/開發工具上榜產品Reddit：r/ClaudeAI、r/ChatGPT、r/LocalLLaMAHacker News：Show HN 項目和熱門討論官方博客：Anthropic、OpenAI、Google DeepMind輸出格式：按來源分類，每條熱點附帶原文連結、熱度指標、一句話摘要。原理：用預設的搜索關鍵詞組合，調用 WebSearch，然後用模板格式化輸出。下載地址：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/topic-collectorSkill 2：topic-generator（選題生成）觸發方式：說"生成選題"或"篩選熱點"工作原理：接收 topic-collector 的熱點列表，按選題價值打分篩選，輸出 TOP10。篩選標準：必須滿足：AI 相關、有用戶價值、國內用戶能理解加分項：熱度高、24h 內新鮮、有獨特角度、可操作輸出內容：每個選題包含：事件描述（一句話說清楚發生了什麼）核心角度（為什麼值得寫）推薦標題（3 個備選）預估熱度（1-5 星）原理：用評分矩陣對每條熱點多維度打分，按總分排序取前 10。下載地址：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/topic-generatorSkill 3：topic-reviewer（選題審核）觸發方式：說"審核選題"或"這個選題行不行"工作原理：這是選題的守門員，決定一個選題是否值得投入時間寫。審核機制：一票否決項：熱度 <100、與 AI 無關、超過 72h 舊聞、無可操作內容評分制（滿分 100）：獨特角度 30%、用戶價值 25%、國內適配 20%、標題吸引力 15%、寫作難度 10%通過線：70 分以上才值得寫。輸出：通過/不通過 + 評分表 + 修改建議。原理：把"要不要寫"這個主觀判斷，變成可量化的評分體系。避免衝動寫作，也避免好選題被放棄。下載地址：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/topic-reviewerSkill 4：doc-coauthoring（共同創作）觸發方式：說"幫我寫文章"或"我們一起寫"工作原理：這是最複雜的 Skill，包含三大階段、7-8 種創作方法：可以參考我這篇文章：6 個工作流寫出“人”的質感具體原理如下Stage 1：Context Gathering（上下文收集）AI 提問：這篇文章寫給誰？想達到什麼效果？用戶信息傾倒：把知道的背景、素材、想法全說出來AI 追問：針對模糊點繼續提問，直到理解充分Stage 2：Refinement & Structure（迭代優化）按章節逐個完成：Clarifying Questions：針對這一節問 5-10 個問題Brainstorming：生成 10-20 個可能的內容點Curation：用戶選擇保留/刪除/合併哪些Gap Check：檢查是否遺漏重要內容Drafting：AI 撰寫這一節初稿Iterative Refinement：用戶反饋 → AI 修改 → 循環Stage 3：Reader Testing（讀者測試）用"無上下文的新讀者"視角閲讀文章檢查：有沒有看不懂的地方？假設了讀者不知道的信息？發現盲點後返回 Stage 2 修改原理：把寫作從"一個人憋"變成"兩個人聊"。通過結構化的問答，把腦子裏的隱性知識挖出來，再由 AI 組織成文字。地址：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/doc-coauthoringSkill 5：article-review（深度審稿）觸發方式：說"審稿"、"幫我評價這篇文章"或"文章評審"工作原理：這個 Skill 模擬一個 AI 時代的資深內容主編角色，從心法、戰略、技法、修煉四個維度對文章進行全方位深度評審，確保內容具備"活人感"、"真誠度"和"專業性"。審稿法：活人感：是否有個人真實經歷/情感波動？是否有"我以為/我覺得"的主觀視角？真誠度：是否有誇大其詞或隱瞞缺點？引用的數據/案例是否可靠？價值觀：是否為了流量違背自己的認知？老讀者看到會覺得你變了嗎？選題質量:評估專業領域 × 讀者普遍興趣 × 當下時間節點三者交集 = 好選題（決定80%的生死）結構是否清晰？重點是否加粗？一目十行能抓住核心嗎？輸出：修改建議清單 + 改寫示例。原理：用一套固定的審稿框架，每次審稿都覆蓋關鍵維度，不遺漏問題。下載：https://github.com/zephyrwang6/myskill/tree/main/article-reviewSkill 6-7：NotebookLM 配圖 + 發佈這兩步是手動操作：把終稿複製到 NotebookLM，用提示詞生成全文配圖上傳公眾號後台，排版發佈未來可能也會 Skill 化，但目前手動效率也夠用。不必追求完全的自動化，而是追求核心卡點。03 抽象：發現的通用模式用了一段時間後，我發現這些Skill 組合有規律可循。我總結了四個方法：方法1：任務分解每個複雜任務都能拆成三步：信息獲取 → 做決策 → 執行交付客觀信息交給 AI 決策，主觀信息交給人來決策。比如今日熱點信息是什麼，完全由 AI 處理就好了。但是涉及到選題是什麼，大綱怎麼寫都需要人來輸入信息給 AI 決策。寫作任務對應：採集熱點 → 選題審核 → 創作輸出。方法 2：Skill 流水線每個 Skill 是一個小員工：上一個 Skill 的輸出 = 下一個 Skill 的輸入比如上面提到的寫作 Skill：熱點列表 → 選題方案 → 文章初稿 → 審稿建議 → 終稿。方法 3：模塊化Skill 分三類，像樂高積木一樣組合：信息模塊：搜索、採集、閲讀思考模塊：分析、比較、決策產出模塊：寫作、格式化、發佈信息和產出需要調用工具，需要 MCP、API 的配置而思考決策需要足夠量的上下文。方法 4：循環反饋好的 Skill 組合自帶檢驗環節：Plan → Do → Check → Act寫完初稿（Do）→ 審稿打分（Check）→ 修改（Act）→ 再循環。通用組合公式：理解上面這四個方法，掌握這些公式，你可以設計任何領域的 Skill 組合。04 舉一反三：產品經理的 Skill 組合寫作只是一個場景。讓我用更復雜的案例來驗證這套方法論。我剛根據自己的工作設計了一套產品經理 Skill 組合。信息獲取：輸入需求信息（用戶描述、競品參考、業務背景）。決策優化：需求澄清和優化（AI 提問、補充細節、去除歧義）。產出執行：直接在原型代碼倉庫進行設計（生成可交互原型）。質量檢驗：設計後截圖 + 按模板輸出需求文檔同樣的公式：信息 → 決策 → 產出 → 檢驗。但這套 Skill 跑完，我意識到一個問題，假如以後用戶直接提出需求，運行一套全自動的 Skill，輸出原型和設計文檔給到開發，就不需要產品經理了。甚至更進一步，連開發都不需要了。用戶自己自定義 APP 的樣式，AI 直接生成可用的產品。那個時候，產品經理還會不會存在？如果存在，他們的職責和技能必定會發生巨大變化。從"需求文檔撰寫者"變成"Skill 組合設計者"？從"畫原型的人"變成"定義什麼是好產品的人"？AI 有了 Skill ，那人類的核心技能是什麼？這是 AI 時代每個職業人都該思考的問題。05 結語組合 Skill 的核心心法只有一句話：把複雜任務拆成流水線，每個環節交給專門的 Skill。你不需要一開始就設計完美的組合。先跑通一個最小流程，再逐步添加"決策"和"檢驗"環節。就像搭樂高，先有骨架，再豐富細節。希望這篇文章能幫你找到自己的 Skill 組合方式。我是空格，本文由我的寫作 Skill 和我共同完成，有什麼好的想法歡迎在評論區告訴我。有用的話，點贊轉發支持一下。

完成