一个零基础创建Skill的方法

一个零基础创建Skill的方法 一个零基础创建Skill的方法 Modified June 13 Code block Plain Text Copy 结合刚才任务执行的信息和我给出的反馈，复盘刚才的任务： 1. 你完成任务时都做了什么？哪些得到我的正反馈，哪些是负反馈？ 2. 如果下次做同类任务，哪些判断标准、方法论、材料应该沉淀下来？ 3. 如果下次做同类任务，哪类信息对结果最关键？ 4. 如果下次做同类任务，应该固定哪些流程？ 5. 如果下次做同类任务，哪些地方需要向用户追问？ 3. 调用 Skill Creator 终于轮到Skill Creator出场了。 这时候，你给Skill Creator的就不是一个抽象需求，而是一段属于你的真实任务轨迹。 再让Agent利用Skill Creator去创建Skill，效果会明显更好。 保险起见，再让它梳理一下信息，也给我们机会做补充调整。 Code block Plain Text Copy 我想把刚才完成的任务封装成Skill。 基于刚才的任务过程，帮我提炼： 1. 这个Skill应该解决什么任务（Skill名称） 2. 触发场景：通常要怎么被触发，哪些情况不该触发 3. 输入输出：输入材料有哪些，输出格式是什么 4. 执行流程：固定执行流程是什么 5. 参考资料：有哪些参考信息需要沉淀到Skill中 6. 工具调用：执行过程需要调用哪些工具或其他Skill 7. 质量标准：验证标准，以及怎么验证执行结果是否符合标准 8. 常见问题：可能发生的错误和处理方式 先整理，并追问我缺失的信息，再封装Skill。 回到结构 建完再理解结构不迟。 一般来说建完的Skill文件夹长这样。最少有个SKILL.md，其他都是可选项。 Code block Plain Text Copy my skill/ ├── SKILL.md ├── scripts/ │ └── import data.py ├── references/ │ ├── schema.md │ └── workflow.md └── assets/ └── template.xlsx • SKILL.md ：告诉 Agent 什么时候调用、按什么流程做、做到什么标准。 • references/ ：放长资料，比如风格手册、案例库、行业规则、过往样稿。 • scripts/ ：放硬代码处理的部分，比如格式转换、数据清洗、批量重命名。 • assets/ ：放模板、图片、字体、示例文件等输出会用到的素材。 自己用最该关心的不是结构，而是 SKILL.md 里的 description 是否说清楚了什么时候该用、什么时候不该用。 Skill能不能被正确调用，就看这段描述写得准不准。 其他对于咱们一般人来说，结构知道就行了，不需要过多研究。 后续使用遇到问题，或者需要参考其他人的Skill。能大概知道相关说明在哪个文档里，能找到，就够了。 新任务直接创建 对于新需求，也可以不执行任务，直接创建。 我这里也提供一份直接创建的信息模板给你参考。 组织好内容直接调用Skill Creator，先搭建一个初版框架再调整。 Code block Plain Text Copy 我想创建一个Skill。 我需要它做什么： 我会怎么触发它： 它不应该处理什么： 每次输入通常有什么： 它可以使用哪些工具： 我希望输出长什么样： 我自己平时会怎么做： 我判断输出质量的标准： 我能提供的参考材料： 根据我提供的信息，先问我你需要了解的问题，再搭建Skill。 不过因为缺少实测过程，这种一般会生成一个“通用型”的Skill。 后续也得根据你的实测任务再做优化调整。 测试一下 这个测试方法仅针对个人使用的Skill，比较简单。 1. 先看触发 准备几句自然表达。 应该触发： Code block Plain Text Copy 帮我把这篇资料写成公众号初稿。 用我的文章方法处理一下这个选题。 把这几段素材整理成一篇可发布文章。 不该触发： Code block Plain Text Copy 帮我翻译这段英文。 帮我查一下今天新闻。 帮我写一封请假邮件。 看它有没有误会你的意图。 2. 再看流程 换两三组材料，测试重点看： • 稳定执行你所要求的流程 • 稳定按照你要求的结构输出 3. 最后看结果 做Skill不是目的，真要帮我们省力才行。 测个2、3次之后问问自己， 它真的帮我省事了吗？ 有可能，你测试后才发现，其实这个流程不适合固定，每次输入差别都比较大，处理角度也比较随机，Skill并不能帮你减少工作量。 就问自己一个简单问题， 我下次愿不愿意继续用它？ 愿意，那就留着优化。 不愿意，那就暂时放弃。 沉没成本不参与决策。 别因为自己做的就硬着头皮用，也别做了一次不成就摔键盘。 多做涨经验，越做越好。 小结 只要你用Agent，你就一定需要Skill。 而且，根据自己独特SOP做的Skill一定最好用。 方法其实就这四步： 1. 先找一个你重复做过的任务 2. 带 Agent 真实完成一次 3. 复盘这次任务里有效的流程、材料和判断标准 4. 交给 Skill Creator 封装，用真实任务测试 不要一开始就追求结构完整，也不要一上来做一个很大的 Skill。 通用模板设计出来的Skill可以打底，但只有 从你和Agent协作跑通的任务里沉淀出来的，才是最适合你的Skill。 当你第3次向Agent解释同一个任务时，就别再解释了，去把它变成 Skill 吧。 好啦，这次的分享就到这里。 如果对你有帮助，别忘了帮我点个赞👍🏻，你的支持是我发文的动力。 我们下次再聊 3. 调用 Skill Creator 终于轮到Skill Creator出场了。 这时候，你给Skill Creator的就不是一个抽象需求，而是一段属于你的真实任务轨迹。 再让Agent利用Skill Creator去创建Skill，效果会明显更好。 保险起见，再让它梳理一下信息，也给我们机会做补充调整。 回到结构 建完再理解结构不迟。 一般来说建完的Skill文件夹长这样。最少有个SKILL.md，其他都是可选项。 • SKILL.md ：告诉 Agent 什么时候调用、按什么流程做、做到什么标准。 • references/ ：放长资料，比如风格手册、案例库、行业规则、过往样稿。 • scripts/ ：放硬代码处理的部分，比如格式转换、数据清洗、批量重命名。 • assets/ ：放模板、图片、字体、示例文件等输出会用到的素材。 自己用最该关心的不是结构，而是 SKILL.md 里的 description 是否说清楚了什么时候该用、什么时候不该用。 Skill能不能被正确调用，就看这段描述写得准不准。 其他对于咱们一般人来说，结构知道就行了，不需要过多研究。 后续使用遇到问题，或者需要参考其他人的Skill。能大概知道相关说明在哪个文档里，能找到，就够了。 新任务直接创建 对于新需求，也可以不执行任务，直接创建。 我这里也提供一份直接创建的信息模板给你参考。 组织好内容直接调用Skill Creator，先搭建一个初版框架再调整。 不过因为缺少实测过程，这种一般会生成一个“通用型”的Skill。 后续也得根据你的实测任务再做优化调整。 测试一下 这个测试方法仅针对个人使用的Skill，比较简单。 1. 先看触发 准备几句自然表达。 应该触发： 不该触发： 看它有没有误会你的意图。 2. 再看流程 换两三组材料，测试重点看： • 稳定执行你所要求的流程 • 稳定按照你要求的结构输出 3. 最后看结果 做Skill不是目的，真要帮我们省力才行。 测个2、3次之后问问自己， 它真的帮我省事了吗？ 有可能，你测试后才发现，其实这个流程不适合固定，每次输入差别都比较大，处理角度也比较随机，Skill并不能帮你减少工作量。 就问自己一个简单问题， 我下次愿不愿意继续用它？ 愿意，那就留着优化。 不愿意，那就暂时放弃。 沉没成本不参与决策。 别因为自己做的就硬着头皮用，也别做了一次不成就摔键盘。 多做涨经验，越做越好。 小结 只要你用Agent，你就一定需要Skill。 而且，根据自己独特SOP做的Skill一定最好用。 方法其实就这四步： 1. 先找一个你重复做过的任务 2. 带 Agent 真实完成一次 3. 复盘这次任务里有效的流程、材料和判断标准 4. 交给 Skill Creator 封装，用真实任务测试 不要一开始就追求结构完整，也不要一上来做一个很大的 Skill。 通用模板设计出来的Skill可以打底，但只有 从你和Agent协作跑通的任务里沉淀出来的，才是最适合你的Skill。 当你第3次向Agent解释同一个任务时，就别再解释了，去把它变成 Skill 吧。 好啦，这次的分享就到这里。 如果对你有帮助，别忘了帮我点个赞👍🏻，你的支持是我发文的动力。 我们下次再聊 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/aJCNEn2j... https://mp.weixin.qq.com/s/aJCNEn2j... 原创 阿昆 阿昆 阿昆的AI工具箱2026年6月12日 08:20 北京 Hello大家，我是阿昆。 以前用AI，大家都是收藏Prompt，我也存过不少。 真正要用的时候，经常想不起来。 Skill就解决这点，Agent需要的时候自己会调。 现在很多人开始从“收藏提示词”，转向“收集Skill”。 但网上下载的Skill，经常跟你的实际情况差那么一点点。 想自己做，又不知道怎么下手。 这次不讲复杂概念，也不研究文件结构。 我只讲一个我自己验证过的，最简单的，零基础创建 Skill 的方法。 先让Agent完成一次真实任务，再把这次任务过程封装成Skill。 适合做Skill的任务 除了“会重复”，我还会看两个条件。 一是 过程相对固定 ，二是 能判断结果质量 。 比如说： • 每周找选题，要点赞过100的，本周新发布的 • 每天要看AI相关行业动态，要某几个固定账号的信息 • 每次都要整理会议纪要，都根据公司的固定格式 • 每篇文章都要找素材、写大纲、改初稿、定标题、做配图 虽然日常不一定整理过SOP，但你一定知道怎么做，而且已经形成了固定的处理流程。 创建Skill的误区 Skill虽然比Prompt能做的多，但也不是万能的。 覆盖能力不能太泛。 我说要一个“产品经理Skill”，也不能把我从需求分析到产品上线的所有工作都包进去，还可能弄得一团乱。 但我可以拆成 • 需求优先级Skill • 竞品分析Skill • 数据分析Skill …… 或者，你想要一个“公众号运营Skill”，就可以拆成： • 选题Skill • 写稿Skill • 配图Skill …… Skill的“岗位”边界越清晰，Agent也容易稳定发挥。 你后续维护也会越容易。 我的创建方法 你也许听过渐进式披露、YAML、skill.md…… 我们先不管这些，暂时没必要知道。 先去给你的Agent装任何一个 “skill creator”类 的技能，也就是用来创建技能的技能。现在很多Agent也都自带。 然后， 跑一遍，再封装。 1. Agent做，你反馈 我用写稿Skill的搭建举个例子，第一步先收集素材： 通过对话，让它调整信源、补充信息，你也可能会再给它一些场外信息。 接下来，再让他写大纲： 得到结果，继续反馈。 大纲太复杂、太简单、不符合科普类文章结构…… 最后写正文： 继续对内容进行反馈：句子太长、案例不够丰富、风格需要再幽默一些…… 让Agent做完，先不急抽象流程。 中间你需要留意： • 哪些步骤确实有必要，哪些则有点多余 • 哪些判断必须写死 • 哪些方法论、材料必须给 • 哪些地方需要给AI机会提问、补充信息 • 哪些输出格式可以使用 2. Agent复盘，你补充 这一步先让Agent复盘，你检查有没有你留意到的，它没总结的点，再补充给它。