普通人也能快速上手的 Skills 极速入门教程

365 字

悟鸣AI 悟鸣AI 2026年6月22日 07:46

大家好,我是悟鸣。

最近有一些朋友说,想系统学习 Skills,但不知道从哪里入手。

其实不用一开始就把它想得很复杂。

你可以先把 Skills 理解成:把你反复交代给 AI 的经验、流程、格式和注意事项,封装成一个可以长期复用的能力。

以后遇到类似任务,Agent 就不用每次都从零开始问你。它可以自动加载对应的 Skill,按照你提前沉淀好的方法去做。

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如果用一个更形象的说法,你做 Skills 给 Agent 用,有点像武侠电影里的“传输武功”。

我们把自己的经验封装为 Skill,再交给 Agent 使用。这样 Agent 就能更稳定地完成复杂任务,用 Tokens 换时间,也帮我们把一些原本零散的经验变成可复用的生产力。

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你装一堆别人的好用的 Skills,有点像笑傲江湖中的“吸星大法”,吸收别人的“功力”为自己(的 Agent )所用。

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更准确地说,Skills 是把可复用的工作流、上下文、模板、参考资料和最佳实践沉淀成文件,让 Agent 在需要时自动加载对应能力。

相比每次重新写一大段提示词,Skills 更适合长期复用。它可以减少重复输入,也可以让多个能力组合起来,完成更复杂的任务。


接下来,我们先看一下一个 Skill 的基本结构。

先不用慌,这里只需要理解最核心的原理。

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一个简单的 Skill 最关键的是 SKILL.md 包括元信息和正文两大部分。

元信息包括两部分:

  1. 名字
  2. 描述

描述部分通常会说明:

  1. 它在什么情况下使用
  2. 它具备哪些功能
  3. 它适合处理什么类型的任务
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除了主文件之外,一个 Skill 还可以包含模板、说明文档、参考资料、脚本和示例文件。

主文件里可以写清楚:什么时候使用这些文件、怎么使用这些文件、输出应该长什么样。Agent 需要的时候,会再去读取对应内容。

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Skills 一个很重要的设计是“渐进式加载”。

也就是说,Agent 一开始不需要把所有内容都塞进上下文。它通常先看到 Skill 的名字和描述,判断这个 Skill 是否适合当前任务。

如果任务相关,才会继续读取 Skill 的主文件。

如果主文件里又引用了其他资料、模板或脚本,Agent 会根据需要再去加载这些文件。

可以简单理解成三层:

  1. 第一层:元信息,帮助 Agent 判断什么时候该用这个 Skill
  2. 第二层:主文件,告诉 Agent 具体怎么做
  3. 第三层:附加文件,包括模板、资料、脚本和示例

这个机制的好处是,Skill 可以放很多资料,但不会一开始就占满上下文。Agent 只在需要的时候读取相关部分。


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普通人接触到的 Skills,大致可以分为三种:

  1. 使用别人写好的 Skill,比如官方自带的,或者社区分享的
  2. 在别人 Skill 的基础上修改,改成更适合自己的版本
  3. 从自己的真实工作流里原创一个 Skill

我自己的习惯是:官方自带的高品质技能会直接用,但真正高频、贴合我个人工作流的部分,基本都会自己沉淀。

因为 Skill 最有价值的地方,恰恰是把你自己的经验封装进去。


安装官方 Skill 一般比较简单。

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找到技能市场,根据自己的需要选择和安装就行。

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第三方 Skill 通常会提供 GitHub 地址或安装命令。你可以把地址交给智能体,让它帮你完成安装。

如果你不确定这个 Skill 是否适合自己,先让 Agent 帮你读一下它的说明文件,看看它解决什么问题、触发条件是什么、会不会改动本地文件。


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自己造一个 Skill,其实并不难。

更实用的路径是:先放下“我要写一个完美 Skill”的想法,找到一个你经常重复做的任务。

比如:

  1. 校对字幕
  2. 整理录音稿
  3. 生成公众号标题
  4. 把论文转成解读报告
  5. 把网页文章保存到本地并做结构化分析

这些任务通常都有固定流程,也有固定偏好,非常适合沉淀成 Skill。

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一般来说,你只需要先把要做的事描述清楚。如果需要资料、模板、词库、工具路径,也一起告诉 Agent。

等它帮你跑通一遍之后,再不断调整细节。

当结果比较满意时,你就可以说一句:

“把这个场景封装成 Skill。”

Agent 就可以根据刚才的过程,帮你生成一个可复用的 Skill。


这里给一个极简示例。

假设我想做一个“字幕校对 Skill”,它可能长这样:

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name: subtitle-proofreader
description: 当用户需要校对字幕文件、修正错别字、优化标点和断句时使用。
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# 字幕校对助手

你是一个字幕校对助手。请按以下流程工作:

1. 读取用户提供的字幕文件
2. 修正错别字、明显语病、标点和断句问题
3. 参考 dictionary.md 中的词库进行专业术语校对
4. 保持原有时间轴不变
5. 不改变说话人的原意
6. 在同一文件夹里生成校对后的新文件

你会发现,它本质上并不神秘。

Skill 并不会让 Agent 凭空拥有超能力。它真正做的,是把你反复强调的规则、流程、资料和工具路径写成可复用文件。写得越清楚,触发场景越明确,效果越稳定。


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比如我经常需要校对字幕。

以前最快也要十几分钟,慢的时候可能要半个小时,而且过程非常枯燥。

现在我把它做成一个 Skill 之后,只要把字幕文件交给 Agent,它就可以自动帮我完成校对,并在同一个文件夹里生成校对后的文件。


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创建技能有两种思路:

  1. 我让帮我处理任务的时候,觉得某个操作可以复用,就让它直接帮我创建一个技能
  2. 我想得很清楚,直接让 AI 帮我创建

这两种方式没有谁好谁坏,都可以。

  1. 如果你能够想得很清楚,那么就直接让它去创建
  2. 如果你想得不是很清楚,或者没有专门去想,但在用 AI 的过程中发现某个操作后面可以复用,那你就让它顺手帮你创建成一个技能

我个人更推荐,如果你能想清楚,一定要直接创建。

因为经过很多轮对话之后,上下文可能就比较长了,甚至有些上下文会被压缩。那么自然而然,如果你的模型不是很强的话,创建出来的技能可能就会大打折扣。

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第一种方式,你平时怎么用 AI,现在还是怎么用。

区别在于,以前你需要每次把规则重新说一遍。现在这些规则已经沉淀在 Skill 里了。

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如果 Agent 的结果和你想的不一样,就继续让它调整。

比如你让它校对字幕,它直接把内容输出在对话里。但你真正想要的是:在同一个文件夹里创建一个校对后的新文件。

那就把这个要求说清楚。

等整个流程基本符合你的预期,再让它封装成 Skill。

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下次再做类似任务时,你只需要说一个关键字,或者直接把文件交给它。很多细节,比如词库、输出路径、文件命名规则,就不用每次重复交代了。


有些朋友可能会觉得:这好像也没什么。

如果你只有一个 Skill,感觉确实不明显。

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但当你创建的 Skill 多了,会慢慢发现,很多工作都可以被串起来。

比如我有一个音频文件,就可以让 Agent 自动完成:

  1. 转成文本
  2. 校对字幕
  3. 生成摘要
  4. 提炼选题
  5. 回流到知识库

单个 Skill 解决的是一个局部问题。

多个 Skill 配合起来,就会变成一条自动化工作流。


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第二种方式,适合你开始就想得很清楚,直接把任务描述清楚让 AI 直接创建即可。


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好用的Skills,通常都是需要多次优化的。

如果你发现它经常触发错、输出不稳定、步骤太啰嗦、引用资料太乱,就说明它需要优化。

你只需要把你的想法告诉它哪里不对,想怎么改,让它自动帮你优化就行了。


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我自己结合 Anthropic 官方的 Skills 最佳实践、开源 Agent Skills 标准、多家 Agent 工具的实践,以及我创建上百个 Skills 的经验,做了一个自动优化 Skills 的 Skill。

目前这个工具已经开源,需要的朋友也可以试试。

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安装完成之后,你只需要告诉智能体:要优化哪一个 Skill。

它会自动审查这个 Skill 的结构、触发条件、说明清晰度、资源组织方式和潜在问题。

在你确认之后,它可以继续帮你完成优化。

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它会根据问题的严重程度划分优先级,也会让你先确认。

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确认之后,它才会真正修改文件。

这个确认步骤很重要。因为 Skill 本质上是工作流的一部分,改得太随意,可能会影响你后续的自动化流程。


最近我也在很多 Skill 的讨论中发现一些问题。

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比如粉丝问:“我在 QoderWork 创建的 Skill 在 Claude Code 上通用嘛?”

Skill 本身是通用的技术,一般来说支持 Skill 的 Agent 上都通用。但如果有些 Skills 依赖特定模型,特定操作系统,那么条件不符合也很难达到一样的效果。

如之前的文章: 千人以上 AI 直播的 PPT 配图,我做成 Skill 开源了 中的 Skill 就依赖特定模型才能产出特别好的效果。

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也有粉丝问我:“是不是同一个 Skill 不同人 装上就一定会实现“一样”的效果?”

其实并不是。

影响 Skill 效果的关键因素是模型,其次是你的输入。

通常来说,模型越好、越强大,Skill 执行出来的效果也会更好。

如果你的输入内容有缺失、质量差,甚至存在一些错误,效果也会不好。

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最后总结一下。

普通人学习 Agent Skills,不需要一开始就研究很复杂的规范。

先记住这三个点就够了:

  1. Skill 是把重复经验封装起来,让 Agent 下次自动调用
  2. 好的 Skill 要有清楚的触发场景、工作步骤和输出要求
  3. 最适合先做成 Skill 的,是你每周都会重复做的枯燥任务

对普通人来说,Skills 最值得做的地方,在于把自己每天重复三次以上的工作沉淀下来。

先从一个小场景开始,只要动起手来,后面越来越顺,效率提升越来越高。

悟鸣,浙江省人工智能专家团专家,一线大厂 Agent 工程师和讲师,Qoder 培训大使。欢迎关注我,获得最新的 AI 工具,有用的 AI 实践和客观理性的观察。

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