不能被转成 Skill 的最佳实践，都只是过眼云烟
不能被转成 Skill 的最佳实践，都只是过眼云烟
来源类型： 微信公众号文章
日期： 2026-06-02
标签： AI, 编程
原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/MXMWoZfQxINsmds41fyBzg
摘要
这是悟鸣的 269 篇公众号文章 大家好，我是悟鸣。 最近看了不少“最佳实践”类文章，我有一个很强烈的感受： 如果一个最佳实践不能被转成 Skill，它很可能只是短暂地提升了我们的认知，但没有真正进入我们的工作流。 以前 AI 没有这么强的时候，我们看到一篇好文章，大概率只能先收藏起来。 但真实情况往往是： - 真正要用的时候，想不起来自己看过。 - 好不容易想起来了，又找不到原文。 - 找到了，还要对着一长串条目手动修改，最后很容易变成“算了，就这样吧”。 看过不等于会用，收藏不等于掌握。 真正关键的是，能不能让 AI 在合适的时候自动想起来、自动调用、自动执行。 #...
核心内容
这是悟鸣的 269 篇公众号文章
大家好，我是悟鸣。
最近看了不少“最佳实践”类文章，我有一个很强烈的感受：
如果一个最佳实践不能被转成 Skill，它很可能只是短暂地提升了我们的认知，但没有真正进入我们的工作流。
以前 AI 没有这么强的时候，我们看到一篇好文章，大概率只能先收藏起来。
但真实情况往往是：
- 真正要用的时候，想不起来自己看过。
- 好不容易想起来了，又找不到原文。
- 找到了，还要对着一长串条目手动修改，最后很容易变成“算了，就这样吧”。
看过不等于会用，收藏不等于掌握。
真正关键的是，能不能让 AI 在合适的时候自动想起来、自动调用、自动执行。
把好文章变成可复用的知识库 Skill
再比如，前段时间我看到腾讯技术公众号上有一篇知识库实践文章：《Harness不是目的，知识才是护城河 —— 一个AI工程交付团队的知识沉淀实践》质量非常高。
里面讲到了知识分层、知识库设计、变更日志等内容。对于想做团队知识沉淀的人来说，这类经验很有参考价值。
但如果只是收藏这篇文章，很可能过一段时间就忘了。
更实际的做法是：把它变成一个可以被 Agent 使用的 Skill。
我们使用 MarkSnap 谷歌浏览器插件，将其轻松转为 Markdown 下载到本地。如果你装了 Dokobot 或者其他工具可以直接解析微信公众号的链接，你也可以直接发链接就可以，不用把它下载成 Markdown 格式文件。
然后直接把它作为一个附件，然后让它封装成相关的 Skill 就可以啦。
以后再遇到类似问题，就不需要从头翻文章，可以直接问它：
- 这个知识库框架适合什么场景？
- 如果我的团队规模没那么大，应该怎么裁剪？
- 业务知识、项目文档、复盘记录，应该怎么分层？
- 变更日志怎么设计，才能既能追踪历史，又不会增加太多维护成本？
更有价值的是，比如说你的团队也要落地类似的知识库，但是你又和他有一些差异，那你直接把这个差异讲清楚，他也可以直接根据他的核心思想帮你做迁移，设计出一个符合你场景的知识库。
哪怕我们当时没有完全读懂那篇文章，只要模型足够强，Skill 封装得足够清楚，AI 依然可以帮我们把里面的经验迁移到自己的场景里。
这就是 Skill 很有价值的地方。
它是在帮我们保存一套可执行的方法，而不只是保存资料。
从 AI First 到 Skills First
这篇文章真正想说的，不是推荐某一个具体 Skill。
我的观点是：我们需要慢慢养成一种 Skills First 的习惯。
以前我们强调 AI First，是说遇到工作、学习、生活问题时，先想想 AI 能不能参与。
现在更进一步，我们要想：
这个场景有没有可能沉淀成 Skill，让 AI 下次自动做得更好？
比如材料优化、代码审查、论文解读、竞品分析、知识库整理，这些高频场景都可以逐步沉淀成 Skill。
这些事情如果只靠临时提示词，当然也能做。
但临时提示词的问题是：你每次都要重新解释标准，重新强调偏好，重新补充背景。
而 Skill 的价值在于，它能把这些稳定经验提前封装起来。
你不用每次从零开始，Agent 也不用每次靠猜。
写在最后
AI 时代，人的能力当然依然重要。
但人的能力不应该只停留在脑子里，也不应该只停留在收藏夹、笔记软件和聊天记录里。
真正值得沉淀的经验，应该尽量变成 AI 能理解、能调用、能执行的 Skill。
这样你看过的好文章、踩过的坑、总结出的最佳实践，才会在下一次任务中继续帮你工作。
所以下次再看到一篇很好的最佳实践文章，我更建议你多问自己一句：
这篇文章，能不能被封装成一个 Skill？
如果文章对你有帮助，可以给我三连击：点赞、喜欢，并转发给身边需要的朋友。
希望本文分享的思路对你有帮助，我们下次再见。
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