如何导入skill

cloud skill 到底是什么？应该如何使用？我们先来看一下效果。我在 cloud code 中输入了一段提示词，我要求 ai 读取一个 youtube 视频链接。这个视频是油管著名博主单口大神的一期视频，我让 ai 提取视频中的核心知识点， 并整理成一篇 obsidian 格式的 markdown 知识笔记，然后把视频中的知识结构用无线画布画出一幅知识结构图，最后把生成的知识笔记转换为电子书格式，方便我离线阅读。 我把这个指令发送给 cloud code 之后，我的双手就离开键盘了，完全由 cloud code 来接管这个任务。 color code 调用了四个 skills 来完成这个任务。这四个 skills 分 别是 youtube transcript， 也就是 youtube 视频的文案转录，还有 obsidian， macdunn 和 jason combs 这两个 obsidian 的 skill， 以及 macdunn to epub 这个电子书生成 skill。 我 们可以看到，在当前文件夹下，他先下载了视频的字幕文件点 v t t， 然后提取知识点，并拣写成 macdunn 知识笔记， 然后又用无线画布画出了知识结构图，最后生成了电子书文件。在任务全部完成之后，他还进行了自我检查，确认我要求的文件全部创建成功，然后才结束任务。 我们来检查一下生成的文件，首先字幕文件点 v t t， 可以 看到这是单口大神的原版英文口播字幕是带有时间戳的。我们再来看看生成的 macdunk 知识笔记和无线画布。我们把这两个文件放到 obsidian 中，首先看 macdunk 知识笔记， 笔记中是带有 obsidian 专有语法的，比如 copy 块儿，同时还建立了双向链接，我们可以在当前笔记中的知识图谱中看到它所建立的双链儿。 我们再来看无限画布，在 comics 文件中， ai 根据视频的内容画出了知识结构图。那最后我们用电子书工具打开 ai 生成的电子书文件，可以看到生成的电子书文件也是没有任何问题的， 所以你看，如果你看到了一个知识博主的视频，就可以用这样的方式，只输入一段提示词，就可以实现视频内容的下载和转录，生成知识笔记和结构图。这就是 cloud 为我们带来的智能体以及智能体的专属操作手册 cloud skill。 那 么今天我就用一期视频来快速带领大家安装并运行起来这个智能体整个过程非常的简单，而且我们还可以避开 cloud 的 严格的地区和网络限制， 哪怕你在中国大陆也一样顺畅使用。今天的视频分为以下几个部分，首先我们来快速的安装 cloud code， 并且使用兼容模型，绕过 cloud 的 账号和地区限制。 然后我们来看一下什么是 cloud skill， 以及如何在 cloud code 中使用 skill。 最后我会带大家浏览一些 astropic 官方发布的 skill 以及一些优质的第三方 skill， 大家完全不需要自己手写 skill， 很多常用的 skill 都是现成的，直接拿来就可以使用。那视频中的知识点和详细流程我都总结成了知识笔记。视频的最后会分享给大家，那我们就正式开始。 首先我们快速安装 cloud code， 第一步就是安装 node js， node js 是 我们的老朋友了，我在我之前的 n 八 n 和 m c p 相关视频中都使用过它。安装方式也很简单， 来到 note g s 官网下载之后，双击安装就可以了。安装完毕后，打开命令行窗口，输入 note 空格横线 v 和 npm 空格横线 v， 查看版本号，能够输出版本号则证明安装成功。 然后我们运行一个命令来安装 cloud code。 这个命令我已经展示在屏幕上了。如果你在这一步的安装过程中遇到了网络问题，那么你可以考虑使用网络加速，或者使用国内的 n p m 中转命令，我也展示在屏幕上了。安装成功之后， cloud code 就 已经在我们电脑上了。但是不要急，我们需要解决 cloud 账号的问题。我们都知道 cloud 对 地区的限制非常的严格，封号也很严重， 仅限欧美地区用户使用。那如果你身处欧美地区，并且能够成功申请 cloud 账户，那你现在只需要直接在命令行中输入 cloud 空格 log in， 然后再打开的浏览器中登录 cloud 账号，就可以使用 cloud code 了。 但如果你所在的地区不被 cloud 支持，那么我们可以使用其他兼容的大模型来解决这个问题。 目前类似智普 g l m deep sec 都推出了兼容 astropix 的 a api。 地址相关的官方文档我已经展示在屏幕中了。 我们在命令行中分别输入屏幕上的这三行命令，这三行命令的意思就是把 cloud code 的 背后所使用的大模型 url 和 api t 替换成智普 g l m 的 大模型。那这样一来，我们就不需要走 cloud 的 官网的登录，就可以直接使用 cloud code 了。 那另一种方法是通过修改本地的配置文件来修改这些环境变量。二指的原理是一样的，我已经把这种方法展示在屏幕上了。 在 cloud 的 全句目录下创建 settings 点 json， 把屏幕上的内容复制过去，把里面的 a p i t 替换成你自己的 a p i t。 a p i t 可以 在智谱的官网找到，然后在你的用户目录下找到点 cloud 的 点 json 文件，添加一个属性叫 has completed onboarding 值设置为处就可以了，大家可以自行修改。那么我们切换为 glm 模型，相比于使用 cloud， opus 四点五有什么优劣 呢？在性能方面， cloud 肯定是编程领域的 number one， 毫无争议，但是呢，它对地区的严格限制以及昂贵的价格是它最大的劣势。所以如果你对 cloud code 的 需求并不是那种产业链级别的需求， 要拿它做商业交付式的编码，那么你是没有必要非要使用 cloud 模型的。尤其是像我刚才展示的下载 youtube 视频并转载知识笔记这种任务，肯定是不需要使用 cloud 的， 类似 glm、 deepsea 这样的大模型足够胜任，并且它们的价格便宜，性价比高，网络和地区限制也非常宽松。所以这个方法目前是解决 cloud 的 地区限制的最好方法。 只有当你要做项目级的商业交付的时候，再去考虑用各种中转方式使用 cloud， 同时你要注意风险。 那么到此，我们的 cloud 的 code 就 安装完毕了。我们来到命令行输入 cloud， 然后回车， cloud 的 code 就 启动起来了，随便输入一个你好就能看到 ai 返回结果，那么就说明成功了。 我这里使用的是 glm 四点六模型，因为有免费额度啊，可以专门用来做视频。呃，目前 glm 最新的版本是四点七，性能非常强，大家根据自己的需求来切换模型就可以了。 那么接下来我们来看一下什么是 skill， 如何在 cloud code 中使用 skill。 我 们打开一个 skill 文件，可以看到它是 markdown 格式的，长得非常像我们平时使用的 ai 提示词，那其实它就是一个包含了详细功能指南的，更专业更详细的提示词， 通用的 ai 智能体，比如 cloud code， 它就像是一个刚大学毕业，智商很高，但是没有实际工作经验的大学生， 那它的技能是靠海量的训练数据。而 skill 就 像是给他写了一本专业级的操作手册，告诉他在遇到这样一个特定任务的时候，应该执行哪些操作。那有了这个手册， ai 就 成了这个领域的专家， 你也可以理解为在游戏中你的法师角色学习了一本技能书，什么暴风雪、火球树这些，那么火球树这本技能书其实就是 skill。 那 么我们来看一下如何使用 skill。 首先我们来到 cloud 的 全局目录，默认地址是 c 盘用户你的用户名点 cloud， 在这个文件夹下创建一个文件夹叫 skills， 全小写。然后在这个文件夹内创建一个文件夹，名字就叫 skill 的 名称，比如 markdown to epub。 很 明显这个 skill 就是 把 markdown 转换成 epub 电子书。 而 skill 文件夹内必须要有一个文件是 skill 点 m d， 其中 skill 这五个字母必须大写， 这个文件是必须的，我在屏幕上展示了一个文件夹结构，那除了 skill 点 m d 之外，还可以有一些资源文件，比如代码模板。 至于对于这个目录结构，大家了解一下就可以了，也不要觉得麻烦，因为就像我视频开头所说的，很多通用的 skill 我 们都可以下载得到，一般不需要自己手写。 我现在的文件夹里就是从 github 上下载了二十多个 skill， 比如 pdf， excel， word， ppt 的 相关 skill， 还有关于头脑风暴和前端设计的 skill。 我 们来简单看一下 skill 文件的内部结构。首先是原数据区，它的作用就是匹配用户的指令 属性， name 和 description 分 别代表 skill 的 名称和描述。 description 就 会被 ai 用于匹配用户指令，如果用户发出的指令与这个 skill 的 description 相匹配，那么 ai 就 会调用这个 skill。 那 只有第一部分，这个元素句式会在你发送指令的时候被 ai 读取， 那后面的内容只有在 skill 被调用后才会录取，是非常节省 token 的。 那接下来第二部分就是具体的指令，指令会告诉 ai 遵循什么样的要求去执行任务，这里的内容可以是具体的步骤，以及调用哪些资源和代码。 那第三部分就是资源区，列出 skill 需要用到的具体文件，比如 python， 代码、文档、数据等等，那这些资源就是我们在刚才的目录结构中放置的那些资源文件。 那么以上就是 skill 的 本质，我们在这里创建了 skill 之后就可以直接使用了。在这个 user 文件夹下的点 cloud 文件夹内创建的 skill 是 全局 skill， 你 也可以在你的项目文件夹中创建点 cloud 文件夹并放置 skill， 层级结构是一样的， 只不过这样的话，这个 skill 就 只作用于当前项目。我们来测试一个 skill， 我 这里有一个叫 frontend design skill， 前端设计啊，是生成网页的，这是一个 cloud 的 官方发布的 skill， 我 们在 cloud 的 code 中输入提示词， 为一家叫 nexus 的 ai 初创公司制作一个网页，风格要求是暗黑风发光渐变毛玻璃特效保存到当前文件夹， 然后回车，科拉的 code 就 开始运行了。这里他识别出了我的命令，然后问我是否要使用 frontend design script， 我 直接输入确定，然后他就开始设计网页了，过程中需要一定的时间，我就把过程进行了加速，那最后他生成了一个 index 点 html 的 网页， 我们把这个网页打开来看看，我们可以看到这个网页的样式设计的其实非常好，非常符合 ai 初创公司的风格。 呃，其实说实话，做视频的时候我都被这个样式惊艳到了，不愧是 cloud 的 官方的 skill。 呃，我之前视频里拿 jimmy 的 canvas 做的网页确实比这个丑多了，那么这样我们就成功执行了一个 skill。 那 么我视频开头展示的用一个提示词，让智能体下载视频字幕提炼总结成知识笔记，在无线画布中画出知识图谱，然后再生成电子书，这个任务大家就可以自己进行尝尝试了。 那视频开头我做展示的时候授予了 cloud 的 完全自主权，而不是每次调用 skill 都征求我的同意，想授予 cloud 的 这个权限，你可以在启动 cloud code 的 时候添加参数。那具体的命令是， cloud 空格横线横线 dangerously 横线 skip 横线 permissions。 但是就像这个命令你的内容一样， dangerously 危险。 cloud 有 了完全自主权就可以随意删除代码和文件了，你要谨慎使用这个命令，那我在视频开头完全是为了做展示才这么做 的。那接下来我为大家展示一些可以直接下载的现成的 skill。 首先就是 cloud 官方发布的 skill， 在 github 上，也就是 app 的 官方 github， 大家可以找到这个仓库。 另外一个我推荐给大家的是一个叫 awesome cloud skill 的 get up 仓库，这里面汇总了很多优质的 skill， 我 之前展示的大部分 skill 都来自于这两个仓库。 另外，如果你是 obsidian 用户， obsidian 的 ceo 最近亲自下场发布了三个 skill， 大家直接搜索 obsidian skill 就 能搜就能找到。 那我的下一期视频就会单独针对 obsidian 的 skill 来为大家讲解如何在 obsidian 中调用 cloud code 并执行 skill 来实现 obsidian 的 aia 任何功能。 那么以上就是今天视频的全部内容，大家现在就可以上手尝试使用 cloud code 和 cloud skill 了。视频内容中的知识笔记可以在我的个人简介和频道信息里找到我的个人主页地址，然后进行下载。大家如果在使用过程中有什么问题，可以在我的个人简介和频道信息里找到我的个人主页地址，然后进行下载。大家如果在使用过程中有什么问题记得点赞关注，谢谢大家！

如何在 obsidian 中使用 cloud skill 实现一个 ai 智能体？ obsidian 的 ceo stefan 最近发布的三个 skill， 你 用上了吗？ 我先来做个展示，如何用一句话让智能体下载 youtube 视频，并总结视频内容，刊写知识笔记，然后在无线画布中画出知识结构图。在 obsidian 界面中，我向 ai 发送了一个 youtube 视频链接，这个视频是油管著名博主单口大神的一条视频， 我让 ai 帮我下载这个视频的文案内容，然后提取视频的核心知识点，并刊写一篇带有 obsidian 专属于法的 macdonald 知识笔记， 然后根据视频的知识内容，在一幅无线画布上画出知识结构图。 ai 在 接收到指令后，先调用了 youtube transcript 这个视频，转录 skill， 下载了视频文案， 然后调用了 obsidian markdown 这个 skill， 拣写了一篇 obsidian 知识笔记，然后调用 jason combs 这个 skill 在 无线画布上画出了视频的知识加固图。后面的两个 skill， 也就是 obsidian markdown 和 jason combs， 就是 obsidian 的 ceo stefan 最近发布的三个 skill 中的两个。 我们来看一下生成的内容。首先是 obsidian 知识笔记，可以看到知识笔记带有详细的元素句区，并且含有 obsidian 专属的 callout 语法。 我们打开当前笔记的关系图谱，就能看到笔记中的双向链接。然后我们来看一下 ai 绘制的无线画布， 可以看到视频的知识架构被清晰的整理到了无限画布中，甚至还带有原视频的链接。那有了这样的智能体能，为我们省下很多重复性劳动，让我们能够专注在学习和思考上。 今天我就用一个视频教会大家这个智能体的实现步骤，整个流程非常简单，具体步骤和相关知识点还有提示词我都整理成了知识笔记，最后会分享给大家。 首先我们来快速安装一下相关的环境。首先是 cloud code， 关于 cloud code 和 cloud skill 这部分内容在我的上一期视频中已经讲得很详细了。如果你还不知道 cloud skill 和 cloud code， 我 强烈建议大家回看我的上一期视频。那么这里我就快速的过一下安装流程。 我们先安装 windows， 直接去官网下载，然后双击安装即可。打开命令行，通过一行命令来安装。卡洛克，如果你在这一步有网络问题，可以使用网络加速，或者使用国内的 npm 镜像。具体的做法是在命令行后面添加额外的参数， 具体的命令我也展示在屏幕上。安装完成之后，我们要把 cloud 的 ai 替换成兼容模型，因为 cloud 对 网络和地区的限制非常严格，且价格较贵。 目前国内的 ai 比如 deepsea、 智普 glm 都支持了 ospec 的 api 接口。相关的官方文档我已经展示在屏幕上。 我们在命令行中分别输入这三行命令，来把 cloud code 的 ai 接口替换成智普 glm， 然后重启命令行，输入 cloud， 然后回车， cloud code 就 运行起来了。那么到此 cloud code 就 安装完毕了。 接下来我们来配置 obsidian， 这里我们需要安装一个插件，名字叫 cloud 点，是专门为 obsidian 适配 cloud code 的 插件，目前这个插件还没有正式发布到第三方市场中， 我们在 github 上找到 clouding 的 仓库，在 reedme 中能看到安装方法。我们手动下载三个文件，分别是 main 点 js， mainfast 点 json， 还有 style 点 css， 然后来到 obsidian 仓库所在的文件夹，在点 obsidian 文件夹中找到 plug ins 文件夹，然后在 plug ins 文件夹下创建一个叫 clouding 的 文件夹， 并且把刚才下载的三个文件放进去。然后我们打开 obsidian， 在 第三方插件界面把 cloudian 这个插件的开关打开， 然后来到设置界面，插件的设置界面有一些基础设置，比如 cloud 应该如何称呼你，这里我填 jason。 然后我们把滚动条拉到最下面，找到自定义变量，这里我们需要设置三个变量， 分别是 ai 的 u， r， l， a， p， i， t 和模型名称，那这里我们依然使用智普 g l l 模型，那你也可以使用 deep six 模型，那具体的参数我已经展示在屏幕上了。 设置完毕后，重启 off c 点，然后在键盘上按下 ctrl 加 p， 打开命令面板，输入 cloud 点，选择 open chat view 来打开 cloud 点的 ai 对 话窗口，在对话窗口中输入一个你好能看到 ai 返回结果，说明配置成功， 那么到此我们就完成了环境的配置。那接下来我们要把相关的 skill 放置进来。首先就是 obsidian ceo 发布的三个 skill， 我 们来到 github 搜索 obsidian skills， 找到 cappano 这个人的仓库，点进来，我们看到说明文档中已经说得很详细了，一共 seven skill， 分 别是 obsidian markdown， 用来拷写含有 obsidian 专有语法的 markdown 知识笔记。第二个是 jason canvas， 是 用来让 ai 帮你绘制无线画布 canvas 的 skill。 第三个是 obsidian basis， 是 让 ai 来帮你创建 obsidian 数据库用的。我们点击右上角绿色的 code 按钮，把整个仓库以 zip 压缩包的形式下载下来， 解压缩之后，把 skills 这个文件夹复制出来，然后来到我们的 obsidian 仓库所在的文件夹，找到点 cloud 这个文件夹，进入之后把刚才复制的 skills 文件夹拷贝进来，那么现在我们的 obsidian 就 已经有这三个 skill 了。 我们回到 abc 界面，在 abc 插件的 ai 对 话窗口输入斜杠 skills， 然后回车 ai 如果能够列出它所拥有的 skills， 那 么我们的整个流程就实现完成了。我的 ai 之所以有这么多的 skills， 是 因为我在 cloud code 的 全句目录下放了很多 skills， 大家可以回看我上一期讲 cloud skill 的 视频， 那么现在我们就可以让智能体来调用 skill 帮我们完成任务了。首先我让他用无线画布 canvas 来画出有关地中海饮食的知识结构图，并把生成的无线画布文件保存到 opposite 仓库的根部部。 我们可以看到 ai 在 接收到指令后，马上选择使用 jason canvas 这个 skill， 经过一段时间的思考之后，画出了知识库的根目录中。我们点开这个无线画布来看一下， 可以看到 ai 画出了地中海饮食的知识框架，并使用不同的颜色模块进行了分组。那么到此我们就成功在 office 界面中调用 cloud skill 来实现智能体功能了。 如果你想要为自己的智能体安装更多的 skill， 可以 到 github 上搜索相关仓库，比如 awesome cloud skill 这个仓库，以及 ospec 官方 github 仓库相关内容大家可以回看我们上一期视频。 这里我想额外说一个问题， stefan 发布的这三个 skill 是 全英文的，如果你向 ai 发送中文指令， 大模型在匹配的时候不一定每次都能精准地认识到应该使用哪个 skill， 那 解决的办法也有很多，你可以在提示词中明确要求它使用某一个 skill， 也可以来到 clouding 插件设置界面中的系统提示词选项， 在系统提示词中，要求 ai 在 接受到用户指令后，优先思考应该使用哪个 skill。 那 这样一来，你的 ai 有 了 skill 的 加持，就能变得更加智能，对特定任务也会完成的更加精确。对于 obsidian 的 ceo stefan 发布的这三个 skill， 我 个人认为更多的是代表官方的态度。 dolphin 他 没有发布在 obsidian 官方的 github 上，而是发布在了自己的 github 账号上。可以看到 minimo 这个外观主题也是在他的这个账号上发布的，因为他是这个主题的作者嘛。至于他之前接受采访中所传达的理念，可以说是知心合一的。 之前的采访中他说过，出于隐私等因素， obsidian 对 于发布官方 ai agent 的 持谨慎态度，这一点是不同于 notion 的。 由于 obsidian 的 文件隐私性，他鼓励用户自己去决定以什么样的方式使用 ai。 也就是说，你如果想要 ai 智能体，就自己手搓一个，而如今他自己亲自下场，带头手搓 agent skill， 并且发布在他自己的推特和 github 账号上，而不是官方账号， 这就非常符合他之前所传达的观点。 obsidian 不 像 notion 那 样环境是封闭的，限制那么多， obsidian 的 文件完全本地化，完全掌握在你自己手里，大家可以根据自己的需求，灵活地通过各种方式使用 ai。 那么今天的视频内容就到这了，大家现在就可以上手把 stefan 发布的 thank you 用起来了。视频中的内容和知识点我都整理成了知识笔记，大家可以在我的主页或频道信息中找到我的个人主页地址来下载资料，有任何问题都可以在评论区中给我留言，记得点赞关注，谢谢大家！

今天教大家用国产桌面使用 u i x pro max skill， 让桌面写 ui 界面更高端。用上这个神器， i 编程插件、 ui、 u x p r o max skill 自动适配格式、 create code 等开发软件。打开桌面，再打开这个文件新建终端。我们先来 get up 复制指定到桌面 创建智能体， 把 skill 提示词复制粘贴到智能体中，生成高端的网页提示词。稍等几分钟， ai 正在努力开发网页中，它根据 skill 知道我们的需求，分解成十个任务，还会通过拍山读取预设的风格，比如颜色、字体、布局等， 这些都封装在设备的文件中，支持各种框架， vr、 微 o， a， c， m、 l 等各种模块，超 x、 color styles 等。这段是发给出的中文提示词，我们看看到时候是否符合提示词的要求。 对话框、行动按钮、 ai 功能、特色卡片等，还有骚气的紫罗兰色点缀，你说是不是都齐活了？想要使用方法的自取。

哈喽啊， chu 友们，这个和这个是我用 solo 加同一段 prom 做出的头像生成器网页，我们对比一下，看一看是不是右边的这个整个 ui 上看着更精致更高级。其实做它俩时的唯一区别就是我在开发右边这个网页的时候加了 skills。 是 的， chu 现在已经支持 skills 了。 skills 是 基于高标准的重复工作沉淀的可复用技能包，可以持续稳定地按照你的要求输出高质量的产物。 那么如何在 tree 里创建 skills 呢？有两种方式，第一种，直接在对话中描述你的需求，比如我这里对 ai 说创建一份能审查我的代码效果问题的 skill， 你 看 ai 会直接帮我写一个 markdown 文档，然后放在 tree skills 下面的对应文件夹中。第二种，从设置中创建， 点击设置按钮，进入规则和技能页面，在技能模块处点击创建。这里你可以直接导入现成的 skill 文件进行智能解析。因为 tree skills 是 基于开放的 agent skills 标准构建的，完全兼容社区生态。 当然，你也可以手动输入技能名称描述和指令，添加更符合你需求的工作流及工具调用。现在我添加好了一个前端设计的 skill， 我们在做图像生成器的时候就可以用到它了。你看在 ai 对 话流中可以看到它自动调用了这个前端设计 skill。 如果你的任务比较复杂或者需要持续稳定输出的时候，你也可以在 prompt 中明确告诉 ai 要用哪个 skill， 这样你就可以更精准的控制输出结果了。就像这个网页前端设计的优化一样， 使用 skills 是 可以帮你稳定地按照你的标准输出高质量结果的。除此之外呢，还可以自动化你的重复性工作流，甚至成为专业能力规范知识进行沉淀和分享的方式。所以快去吹 solo 中试试吧！中国版和国际版都有哦！

今天我想给大家分享一个正在改变 ai 使用方式的重要概念，那就是 skill。 如果说最近这段时间有什么词儿在 ai 领域最火，那毫无疑问就是这个 skill， 这也是二零二六年 ai 一定会大规模爆发的一个领域，搞懂了它，你就能把自己的经验直接装进 ai 的 脑子里面，让它像老员工一样靠谱。 那普通人为什么要懂 skill 呢？因为这是第一次 ai 允许你把自己脑袋里面的行业经验，还有独家的秘方，直接打包成一个数字分身。那今天这个视频我会把 skill 给大家彻底讲透。咱们先回顾一下以前你是怎么用 ai 的。 一开始的 ai 其实很简单，就是一个纯粹的大脑， 你可以跟他去聊天，跟他去对话，但是呢，因为他没有手，因为他没有眼睛，也没有耳朵，所以他只能根据他固有的记忆来回答问题，他甚至连今天是几月几日，还有今天的天气都不知道。 你要让他去做一些和现实关联的事情，只有一个办法，那就是写一大堆的提示词，把当前问题的前因后果全部告诉 ai， 这个非常的繁琐。但是啊，在二零二三年的时候，厂商们呢就开始给 ai 装上一双手，这就是我们说的工具调用啊，英文叫 fashion code， 这个时候你去问 ai 天气 ai， 它就会去生成一个调用天气工具的指令，然后呢，它就去问这个工具，哎，今天到底是几月几号啊？然后这个工具就会告诉它，哎，今天是，比如说，呃，五月十号啊，然后它就会把这个数据呢合成到自己的答案里面，那通过这个方法， ai 终于能够做事了， 但是呢，随着这个工具越来越多，如何去管理，如何去高效地统一地去使用这些工具就成为了一个很大的挑战啊，因为工具非常多，有几千上万种。那为了解决这个问题呢，业界又推出了一个东西叫 m c p 啊，你或许听说过这个概念，它就是给所有的 ai 员工发放了一个通用的门禁卡， 不管你是用什么工具，大家都可以用统一的这个门禁卡的规范就可以去开门。这一下子让全世界所有的工具都能够被 ai 快 速的调用，你可以用 ai 去打车呀，用 ai 点外卖呀，用 ai 去操作智能家居，在这个时候都变成了现实。 但是现在我们进入到了第四个阶段，也就是员工手册阶段，这就是我们开头说的 skill， 你 可以想象一下啊，如果你是一个公司的 ceo， 你 完全不了解你的公司，也完全不知道自己要怎么干活，这时候 你会怎么办？那很有可能你会给他一个非常详细的员工手册，那这个手册里面就会写清楚员工手册啊，操作流程啊，工作标准啊，还有问题的解答等等。而 skill 呢，其实就是这样的一个东西。 说到这里呢，你可能会觉得 skill 是 不是就是一份知识库？但是呢， skill 呢，它有一个非常关键的设计准则，叫做渐进式批漏，这是 skill 相比原来的 ai 知识库最革命性的地方。 以前呢，我们要给 ai 喂，知识只有两条路啊，一种呢，就是把所有的知识一股脑的全部塞给 ai， 这就像是你给一个员工一本一千页的手册，让他一次性全部读完， 结果就是有些员工可能根本就没有能力，他完全记不住。放在 ai 这个领域呢，就是超过了 ai 最大的上下文的文件长度。那还有一种呢，就是我们让 ai 去你的知识库里面去搜索，只看他搜到的那部分相关的内容， 就像是我们去谷歌和百度去搜索。但是最大的问题是啊，它不能保证每一次我们刚好都能搜到你想要的东西，因为 知识库里面很可能有很多相似的内容，很可能就找错了，或者根本找不到。而 skill 的 渐近式批漏，它完全不一样，它其实说白了就是一个文件夹，它特别像咱们人类使用文档的方式， ai 一 开始呢，只会去读取这个文件夹里的章节目录， 就像是一个员工，他只需看了你员工手册的目录，知道有哪些章节。那当 ai 判断哪一个 skill 和当前的任务相关的时候，他不需要像刚才说的那样，在整本书里面去搜关键词， 而是就像一个员工去翻开手册的相关章节一样，去获取他需要的具体的指导。他就像是一棵树啊，从主干到分支可以越分越细。 你比如说假设你是一个律师事务所，你就可以把所有的法律案例啊，判例啊，合同的模板啊，还有审核的标准全部打包成一个 skill。 这个 skill 呢，它就可以包含几百万字的内容， 但是 ai 根本不需要一次性的加载所有的内容，它只需要根据具体的任务加载相应的部分。这样的话， ai 它既拥有了完整的专业知识，而且又保持了高效的执行速度。那对比传统的知识库， skill 还有一个非常大的优势，就是确定性。你想啊，以前你给 ai 一个规则，那 ai 有 可能会理解错， 但是 skill 呢，它是直接可以在里面内置有程序的代码的，可以让关键的步骤不再依赖 ai 去自由发挥。比如说啊， 你可能想让 skill 从一个电子发票里面去提取商品的名称，那传统的方法呢，就是让 ai 去读取发票的文字来自己去猜这些文字里面哪一部分是这个商品的名字，那这就很容易出错。 但是现在的 skill 里面，你可以直接内置一个专门的程序，用来直接从 pdf 里面提取出相应的字段，结果就可以做到百分之百的准确。而这些程序它也可以用 ai 来自动地生成，只要一次测试没有问题，后续全部都可以附用。 那说了这么多呢，那 skill 给咱们普通人带来了哪些机会呢？首先呢，就是知识的封装，咱们普通人可以直接把自己工作中的一些专业技巧呀，一些最佳实践呀，还有公司的标准呀，通过 skill 的 形式封装起来。 比如说一个律师，我可以把合同审核中的十个关键条款，还有对应的这个脚本全部打包，然后变成一个 skill， 那 你公司里面的每一个人都可以拥有和你一样的能力，你甚至呢，还可以把 skill 作为一种资产，直接去售卖和变现，形成一个专业的技能市场。 还记得刚才我们说 skill 里可以有程序吗？所以 skill 它不仅仅是知识库，你可以去售卖具体的执行方案。这就是第二个大的机会，你可以通过下载不同领域专家提供的 skill， 给自己构建一个非常专业的 ai 专家团队。 比如说你可以去下载和拥有一个财务报表分析的 skill， 一个自媒体文案优化的 skill， 还有一个个人健康数据管理的 skill。 而这些 skill 就 可以把你的通用 ai 变成了只为你服务的具备行业级的专业知识的超级个体。 所以 skill 意味着 ai 进化到了一个高度专业化、可组合还有确定性的时代，它把封装专业知识的能力交到了每一个普通人的手里。而在这个时代，你的专业知识就是你创造 ai 财富的一个最好的资产。 那大家觉得我有没有把 skill 给大家讲清楚呢？评论区可以讨论一下以上内容呢？来自我的 ai 成长圈的日课，已经加了成长圈的朋友可以去看一下，我是 c 哥，点赞关注，咱们下期见！

大家好啊，本视频分享如何在脆上使用这个技能啊，那么脆在最近版本更新之后啊，已经说了在 solo 模式下可以使用技能，那么我也试了一下，在普通模式下，同样的提示词，让他去给我创建技能，他整个交互过程是没有任何的跟技能相关的， 那么在 solo 模式下，那么同样的提示词的话，他就会调用他自己内置的一个创建技能的技能，然后来走一个这样创建技能的一个流程。所以说大家一定要在这个 solo 模式下去做技能相关了创建啊，或者使用啊，那么在这个普通模式下是没办法触发的。那第二个就是怎么去创建技能呢？ 那么你打开这个啊 tree 的 这个工具啊，切换了这个 solo 模式，不管是这个 code 还是 builder 都可以打开之后呢，在这边点这个设置啊，这个加号啊，这边有一个这样的啊，这边设置， 然后的话，这边点击这个规则和技能规则和技能，然后的话在这里在右边这边可以看到技能，然后背他， 然后的话你有了这个地方时候，你就可以在这创建了，所以创建技能的第一种方式就能手动在这个界面里面创建啊，输入这个界面，这个技能的名称最好是不要喊中文描述这个技能是干什么用的，然后通过什么关键词来触发使用这个技能，然后这边就是你要描述的是 这个技能在使用过程中它的步骤是什么样的。那么第二种就是第二种创建技能的方式，就是你现在已经有有了技能，对不对？你已经有了一些可能在别的 ai 编程工具，或者在网上看一些比较好用的技能，那么你就可以 在这边创建的时候啊，在这边创建的时候去导入啊，它支持这个包含这个技能这个文件，这个 z 部文件，或者说点 skill 文件，那比如说我现在选一个啊，比如说我现在选一个， 那我这边是很多别的地方的一些技能要下载下来了，然后打包选中进去， ok， 他 这边就会解压，解压完之后他会把这个信息啊，都会把它写到这里面去，然后点确认，那么你在这个 编辑器里面你就能看到，看到没有你，他就会把这个技能呢放到这个点 tree， 点 skills 里面，然后这个目录里面去， 那这个目录就是 tree 这个 ai 编程工具存放技能的目录了，那么你也可以在设置里面啊，能看到啊，在这边的话是有这个技能的，这个啊列表里面有这个技能的， 那么你就能看到他的描述，对吧？你会告诉你在什么情况下会调用到这个这种方式是可以导入，就是导入你已经打好包的这个技能。那么第三种方法就是你可以让 ai 来下载，就是你觉得啊，你需要的这个网上看到那些技能，比如说举个例子， 比如说现在这个技能啊，非常好用，这个专门用来写计划文档，那定义这个 task 了，那么你就找到这个 github 这个地址啊，你就找到这个 scares 的 目录，看到没有，然后点击进去，然后呢把这个地址复制一下啊，你就说 帮我下载这个技能，然后帮你去把它给下到，下载到这个啊 tree 里面能识别的这个技能的这个目录里面去，所以这个是很关键的，就你路通过别的方式去弄的话，它下载的这个目录啊，不是 不是这个 tree 点啊， scares 这个目录是别的目录它是引不到的，这个是非常的重要的。那么它这边的话，你看它在下载过程中，它也会调用这个 skier 点 creator， 然后他下载完之后啊，你就反正就运行就行了，他会创建这样的目录。 ok， 他 这边已经下载好了，我们来看一下，看到没有，他下载的这个技能会自动到这个目录里面去，然后包含了这个 skill 点 m d， 这就是他的一个技能的说明书，然后还有一个这些引用的文件，然后还有脚本， 这就这就下载下来了。所以说这种方式就是你看到哪些好用的这个 github 上的一些技能啊，你可以直接通过这种方式下载。 那么还有一种最后一种方式，就是可能你用的最多的就是自己去创建技能。那么我这边也准备了一个例子啊，比如说 我发现我在开发小程序的时候，经常会去找这种小程序底部的这个图标啊，这菜单的图标，那么我的流程是通过这种中文的名字去这个 iconform 里面去搜索， 做完这下载，然后放到一个目录里面去，那这个就是一个标准的一个流程啊，那么我们可以把它技能化，这样你就可以去用。这样的话就是我需要创建一个什么样的技能， 然后流程是什么样子的，就把这个流程简单描述一下，那么对于这个吹的话，他收到你这样的提示词，他会主动去触发刚刚的那个 创建技能的技能，然后去帮你去分析来生成这样的技能的文件，所以它是内置了一个这样的一个通用的，像 cloud 的 官方的那个 skill creator 一 样，有一个这样的创建技能的一个很方便的快捷操作，所以他这边已经生成好了。我们来看一下他帮我们做的这个技能是什么样子啊？名称 啊？描述啊？触发，当用户询问下载图标啊，或者说获取小程序图标的时候，或者是搜索这个 icon 的 时候会触发，然后它的流程是什么样子呢？搜索然后的话找找到，应该是找到这个第一个，然后下载， 然后保存，那他这边用到的工具是这个 mcp chrome 这个工具，然后举了一个例子，然后就这样的一个流程 啊，我们可以看一下他有没有效果啊，如果说没有效果你是要去调整的，就是他不是说一次次的技能都有用，你可以让他不断的去调整，我们可以让他试一下，帮我下载一个这样的图标，对吧？ ok， 他 这边已经 下载下来了，他找的是这个图标，但其实他调用的这个 m c p 失败了，这个 m c p 失败了，应该是有一个这样的共占用，这个就已经被用了，我们先不管它就整个流程，就大家可以在这里面这个过程中找到这种感觉，就是你平时经常用的 啊，这个流程你可以把它总结或者抽象成一个技能，那这样下次的话，你直接比如说我现在开发不同的小程序，那我就可以直接让他去帮我去下载什么图标，那我就不需要去自己去手动打开网页去下载了，就很方便的去处理，这样的就是重复的东西就提效了。 我们可以看一下他下载下来的是这样这样子的啊，就是一个这样的一个图标底部的图标啊，刚刚我们已经演示了如何使用这个。最后就是来说一下，就是目前这个版本啊，吹这个版本这个技能的一个缺陷啊，第一个就是他没办法设置全局技能， 那我们也可以看到在设置里面他是这个技能只对这个项目是生效了啊，目前是在这个有全局的生效，所以这个可能要在后续的这个版本更新。 那第二个就是没办法共享 cloud 的 技能，就是在 cloud 的 木里面，他是不会去加载技能到垂直的木里面。那第三个就是手动创建这个技能的时候啊，比如我们通过手动创建技能， 他这也是没办法去创建，比如说脚本，对吧？那一个技能的话，如果你做的比较复杂的话，是有一些脚本在里面的，还有一些引用的文件，还有一些资源文件， 就是不只是只有一个 skill 的 md， 还有很多其他的文件，所以说这个你在手动创建的时候是没办法创建创建出来的。比如说我们举个例子，那么在我们使用这个 prane， prane 这个 进入的时候，你看它是有这样的脚本的，然后的话有这样的文档，所以它这个文件是非常多的，通过手动创建只能只能创建一个 skill md， 其实这个还是有，目前还是有缺陷的，但是也可以大家可以去多去尝试一下，就是一定要先用起来，就是把自己重复的这种高频的这个流程啊，用技能包装一下。那有些技能可能比如说刚刚我是涉及到了浏览器的操作，可能不会成功，或者我换一个这种浏览器的这种插件， 那么可能就可以成功，或者说让他调用接口的方式啊，或者说爬虫的方式。反正就是你如果说这个技能没达到你的效果，你就继续去跟他沟通，他会去修改这个技能的。 ok， 那 本期视频就到这啊，谢谢你的关注。

用 cloud 官方 skill 三步生成文字可编辑和风格可配置的 ppt。 首先从 github 下载官方 ppt skill， 放到这个目录，我用的是 codex， 其他工具放置目录请参考截屏。 第二步，准备好 ppt 内容素材和模板，最后打开 codex 斜杠 skills， 调出制作 ppt 的 skill， 输入如下提示词，生成 ppt 生成的 ppt 的 确可编辑。

建议所有人都去学 cloud skills 真的 太香了！之前我们写篇文章，从折腾选择题到搜集资料，再到写出稿改稿叫对，就算是专业的创作者，至少也要两小时起步。 现在我将大博主都在用的写作流程提炼成 s o p， 再让 cloud 帮我写成 skill， 就 可以让 ai 帮你自动化写作和规党。一篇高质量的文稿，从之前的两小时起步到二十分钟就能搞定， 今天手把手带你过一篇整个流程，看看 skills 到底有多爽。前置的 clod code 安装模型接入切换 skill 如何安装的基础知识我这里不展开讲相关的操作，我会整理好知识库放在评论区。 装好 clod code， 建议大家第一步，先安装 skill creator 这个官方创建 skill 的 技能，它可以交互式引导你创建 skill， 只需通过一系列问题帮你梳理需求，就能自主帮你生成 skill。 在 开始创建我们的写作 skill 之前，我们需要拆解下我们的工作流程， 分为理解需求、信息搜集、选择题确认、创建任务拆解、学习我的风格、初稿创作、降 ai 位这几个步骤。第一步，理解需求，按照格式自动保存项目 brief 文件夹。第二步，信息搜集与知识管理。因为涉及到科技产品测评，所以多渠道的信息搜集是必须要做的。搜索完了自动保存到对应文件夹， 内容必须包含信息收集时间和信息来源。第三部，选择题讨论是必做的，不要让 ai 直接写文章，而是要先和你讨论选择题，让 ai 根据需求提供三到四个选择题，方向包含核心内容方向、工作量评估、内容大纲等。 第四步，如果选择题要真实测试或配图， ai 会创建文档到协助文件夹，帮你做一个任务肖像清单。第五步，学习风格，参考文件夹中历史文章的风格，提取开头方式、结构偏好、语言特征、京剧风格等内容。 第六步，根据我的风格加入实践案例进行初稿创作。初稿无需特别完美，咱们让它先把框架先搭出来。第七步，让它进行三重审效。就像在媒体工作一样，初稿是小编写的，刊登前要经过编的一层层审核，从数据校对到去 ai 位， 再到细节打磨，让初稿成为直接能用的高质量中稿文档。我同样整理在知识库了，直接把文档上传到 cloud， 让它理解内容，自己执行。你只等待十几分钟就创建好了创建好的 skill 文档，存放目录，在这个文件夹，你可以打开，确认文件是否符合 skill 的 标准。 skill dot、 md 是 必须有的。 重点关注 name description 这两个原数据，里面包含了 ai 自动触发的要求，其他的 reference 是 参考文档， scripts 是 运行脚本， templates 是 模板。大家可以看一下我的写作 agent 的 目录结构风格参考，放我之前写的几个平台数据都不错的报文 写作技巧。放我自己整理的 markdown 文件规范指南，目前是放一些防限流指南、运营细节、用户人设，关于我想让他知道的我的信息和写作需求与倾向。我的项目是按照文档用途分类，让 cloud code 自动写入对应文件夹，这样这个写作 agent 会随着我沉淀的资料越来越多，会变得越来越专业。 你只需自然语言就可以触发调用这个自动化写作 skill， 按需加载，高效的同时还十分节省投更消耗，真的很香。以上就是今天的全部分享，希望对你有所启发和帮助。我是 jackie， 关注我，陪你在 ai 时代无限生长！

一分钟教会你扣子二点零中的 skill 虽然都叫 skill， 但是和 color code 的 skill 完全不是同一个东西。 c c 的 skill 本质是提示词，而扣子的 skill 本质是代码运行在服务器的沙箱环境内。那为什么扣子不做提示词，要做代码呢？因为高质量代码的价值远大于高质量提示词。 虽然小型 demo 高质量的提示词能生成高质量的代码，但从 github speck、 kid 的 失败就可以看出来，所谓的规划的再好的 speck 也不能保证自动化生成高质量的复杂项目。 目前硅谷那边也辟谣了，所谓 koser 的 数百个智能体合力做出浏览器，实际上根本连翻译都通过不了。 那扣子的 skill 有 什么用呢？那用处可大了，正因为它是高质量代码，对应着某种技能。我以 web animation 画一个蜥蜴的代码为例，当我教会扣子去画一个蜥蜴，它就可以画出这样色的或者那样色的， 无非是给掌握了画蜥蜴的扣子的提示词不同的颜色而已，这人体会自动地改高质量代码来适配你的要求。 另外， coach skill 可以 交易，如果你确实有非常稀缺的高质量代码，不如来 coach 技能商店来 pk pk， 看你有多少用户会为你的高质量技能买单。我是猫学长，我们下期再见！

好，这节我们继续来学习 cloud 当中的 skills， 那 上一节当中我们学习的如何使用 ui ux pro max 这个项目去开发一个这样的 ui， 那 其实啊，整体流程大概是这样子，对吧？我们分布一个任务，然后 ai 读这个 skills 文件，最后去通过这个脚本查出当前样式，最后返回给你。那上一节呢？ 嗯，没看的小伙伴可以去看一下。好吧，这一节我们就不过多追述了，我们这一节呢，主要是给大家分享一下，就是关于 cloud skills 是 如何去使用的，因为我发现很多小伙伴有这方面疑问，就是什么是 skills 以及 skills 呢？它能够给我们的 cloud code 带来什么？或者给我们的 cloud 的 模型带来什么，对吧？首先我们先要明确一个， 首先我们需要明确一个概念，就是，呃， skills 呢，实际上是给 ai 加装的一个插件，类似一个插件，你可以理解为它是一个 prompt 的 集合， 需要按顺序加载，能够帮助你提高你的效率。那相比于 m c p 呢？它不需要去调用一些外部的工具，它只是单纯的一段题的词，仅此而已。好，我们开始走什么 skills？ 我 们刚说了，本上 skills 呢，就是一个文件夹，这个文件夹里面包含了指定脚本资源， cloud 呢，会按需加载，就是这个指令，什么时候需要使用这个指令，它会自己去找。什么时候需要这个脚本呢，它也会自己去找。那这时候呢， cloud 呢，是完全自动地接管了你的这个啊，这个权限，然后去，哎，去掉这个 skill， 哎，我该干什么干什么，所以你可以在这个 skill 里面去写，哎，你需要干什么？简单来说，对吧，给 cloud 加技能包， 让 cloud 变得更聪明，那这四个特性大家简单看一下就行了。好吧，我们就往下走，那下面我们来简单说一下， cloud 目前有三种分类，第一种呢是个人技能，也就是说你这个 skill 呢，你的所有项目 都可以使用，比如说我现在配置的一个全职的 skills， 对 吧？那你需要配置在这个点， cloud 杠 skills 下面，这是一个全职的技能，也就是你所有的项目啊，都可以去使用这个 skills， 而不仅仅局限于某一个项目。 第二个是项目级别 skills， 也就是说你这个 skills 呢，只对当前的这个项目的跟目录下面的所有文件生效。哎，秃了这个文件，对吧？它就不生效了，懂我意思吧？第三个是插件的插件也是一样的，就是你安装之后，你所有项目也是一样生效，只是说你可以随时卸载它。好吧， 我们继续往下走啊，首先我们要去使用 skills 呢，需要去插件市场安装一下啊，下面我给大家演示一下。首先我们打开 cloud code， 那 这里呢？我去，哎，去清空一下啊，这时候如果说我需要安装 skills， 你 可以执行这条 mini， 哎，去安装一下 astroc 的 这个 skills 啊，因为我这里呢，要叫有个窗口，我就发跳价哦，我直接发进到高度的 啊。然后这个时候我们再执行这条 mini， 这是那个 cloud 当中的一个 plugin mini 插件 mini 回车啊，这时候我们可以看到，对吧？它在添加这个 skills， 你 看 这个 skills 呢，它是存在 astropica 的 官网，所以呢，它通过 get 啊，给它下载下来啊，就就安装完成了，就安装这个配置，就安装完成了， 好吧，那这里我们就退出了，好吧，那我们可以选择去，哎，可以去安装你的插件，也可以选择去卸载你的插件，好吧，这时候我们就安装完成，之后呢，那 这时候我们就可以使用 skills 了，就这么简单。那这个默认的 skills 里面有什么东西呢？很好的一个问题，它目前提供了两个问题，第一个是 document， pdf 文件之类的， 第二个是一些视力技能包，比如说 m c， p 啊，视觉之类的，就是官方提供了两个 skills。 好， 这时候我们可以就可以去掉这个 skills。 好， 看它是不是创建成功了，比如说，哎，请你给我创建一个学生管理系统需求的啊，文件使用 skills 啊，这是这是 student 点 pdf， 它就这样子，它会给你一个 pdf 文件，那用到 skills 呢？其实这个 cloud code 呢，也会告诉我们是不是用到了这个 skills， 我 们可以看一下 啊，这时候你可以看到是否使用这个 skills， 也就是用这个 pdf 的 skills， 也可以看到这个地方出现这一段话，就是我们用到了什么，用到了第一个 skills， 这个 skills 呢，因为有一个 pdf 文件，那这时候我们可以选择 yes， 也可以选择，哎，下次不提醒它，我们选择， 那这时候我们可以的话就去调这个 skills 了，然后呢，哎，这个 skills 里面呢，因为本身就包含了这个这个命令，所以呢，你看它会自动去执行这个命令，我们并没有跟他说，哎，你要执行某一个命令，使用什么什么库，为什么？因为它的这个 skills 里面就包含了 pdf 的 操作。好，最后总结一下，对吧？所以我们实际上就是将 啊 astroc 它整理的一些啊技能包在这个 prompt 当中啊，给你声明好了，这些啊，比如说调 pdf， 它需要用到哪些工具，需要用到哪些题的词，对吧？它需要用到哪些插件，哪些库，对吧？它都给你整理好了，所以呢，这个时候我们就可以啊，去看到这个啊，这个目录下面会有一个这个 pdf 相关的技能包啊，类似于我们之前学习这个 啊 kilo 的 时候，你看是不是？我们学习 kilo 时候是不是讲过，对吧？是不是有一个 skill， 你 看这 skill 嘛，它会声明你用的是什么 python 什么的啊，什么样的版本，那就那么一个意思，好吧，好，最后呢，安装完成会保证这个目录下面我们先不讲啊，这里我们就我们可以看到就用了这个 skill， 我 们就跳过这样，我们执行完成之后还会确实会给你生成一个 pdf， 类似于人家已经封装好的 prompt， 好 吧， 这时候我们就明白了，对吧？当我们使用 skills 的 时候呢啊， cloud 会自动加载这个 pdf skills 以及文档分析 skills， 最后输出给你一个结果，而不是全部加载上下文中，有效节省头壳，就就是类似于那个 cloud 的 一个机制，好再往下走呢，其实我们和 mcp 的 一个区别是什么？就我们可以看到，对吧？ m c p 呢，是外部提供的应用工具能力，而 scuse 呢，更像是去教模型如何使用工具，在那个结识当中去声明，哎，声明我到底该怎么做，对吧？引导他去执行啊？教模型的一种方法，一般来说我们会通过 m c p 和 scuse 协调工作，最后呢，再通过 scuse 引导去来最终执行。好吧，那这个，这个是什么意思呢？这是斜杠命令啊，意思啊， 所以呢，它也是一个区别。好吧，好，那就本期视频的全部浏览。如果呢，你也对这种 sku 感兴趣的话，不妨去试一下。那通过这个杠 prang 的 插件，对吧？去选择你要安装的插件，包括这个管理所需要的插件。那正常的一个 sku 目录呢？是一个这样的目录，比如说文档啊，文档里面有这个，这个角落会写在这里面啊，资源会写在这里面，它就有一个清晰的分类，这就是所谓的 sku， 那 包括我们也可以看到，对吧？它全程在使用这个 sku 来去执行，我们并没有去插手。好吧，好，那就本期视频的全部浏览，我是小刘，我们下期再见。

昨天我发了一条有关 skill 推荐的视频，然后很多人问说求官方 skill 的 安装教程，其实你只需要在这里输入这一句话，就是请帮我下载并安装 cloud 官方 skill， 然后这个 cloud code 就 会自己去搜索，然后自己去下载，然后自己安装，完成整个过程， 就是我甚至连官网的地址都不用给他。就是这个方式，虽然有一点点 face token， 但是我节省下来了我大量的时间和精力，就是我的时间精力比 token 值钱。我觉得最重要的是大家可以下这个叫 skill creator， 就是 你它可以帮助你更好地去创建你自己的 skill。 那 skill 的 创建过程其实你也完全可以交给 ai。 我 总结了几种方式啊，就是之前大家做智能体有大量的提示词，你 可以把之前的这些提示词直接给 ai， 让它变成是 skill。 也可以比如说，哎，你做一件事情，你啊，你可能跟他多轮交互，最后他帮你完成了这个事情，把你做这个过程的经验， 你直接说，哎，根据我们以上的对话，把我做这个事情的过程变成一个 skill。 然后你还可以让他，比如说，哎，我根据我大段的，我之前的 sop， 之前这些文档来总结，变成 skill。 那我这里就给大家演示一个将录音转成小红书公众号短视频文件的文案的 skill。 就是 为什么要做这个呢？就是我会去录制一个 ip， 跟他讲课，讲几个小时的录音，然后把这些啊内容变成各个平台的内容。 那为什么不直接跟 ai 对 话呢？首先就是这个文件太大了啊，经常它可能就超出这个对话框最大的上下文的限制了。 第二个就是三个平台，比如说小红书公众号短视频，它需要去切换不同的提示词，呃，第三个就是你生成多篇，你需要去重复的去操作这个过程，比如说小红书十篇，公众号两篇， 短视频十篇，那你可能就要操作重复操作个二三十次，所以我就把这个东西整合进了一个 skill 来帮，让它帮我完成。 我只需要把这个文件拖过来，然后告诉他把这个录音转化成这些，然后他就会自动地去调用这个 skill， 然后在我的桌面上生成了一个文件，比如说他写的这个公众号， 这个是我去，这个是我昨天去参加一个 tree 的 活动的录音，然后他帮我生成的一个完整一篇完整的公众号， 我觉得它进一步它应该也能够做到说自动的去发布的这个流程，但是估计这个比较麻烦，且因为我这个肯定还有人工修改的部分，所以我就没有做最后一步啊。我觉得这个事情给我们的启发就是现在 大家也要有这个习惯，就是你百分之九十的事情都可以直接让 ai 帮你完成，比如说你怎么样去装这个官方的这个这些 skill， 然后我觉得百分之九的事情你是需要指导 ai 完成的。就比如说，哎，我这个录音要怎么样更好的转成小红书公众号短视频文案是需要你对于这些事情有自己的理解判断方法论的，我觉得只有百分之一的隐性的经验，你需要去自己搞的。

二零二五年十月十六号， anthropic 正式推出了 agent skill。 起初官方对它的定位相当克制，只是希望用它来提升 cloud 在 某些特定任务上的表现。但大家很快发现，这套设计实在是太好用了，因此行业里很快就跟上了节奏，包括 vs code、 codex、 curser 等工具都陆续加入了对 agent skill 的 支持。在这样的背景下，十二月十八日， anastropics 做出了一个重要决定，正式将 agent skill 发布为开放标准，支持跨平台、跨产品服用。 这意味着 agent skill 已经超越了 cloud 单一产品的范畴，正在演变为 ai agent 的 领域的一个通用的设计模式。那么这个让大厂纷纷跟进的 agent skill 到底是解决了什么核心痛点？它和我们所熟悉的 mcp 又有着怎样的区别和联系呢？ 今天这期视频我们就分几个部分彻底讲清楚这个 agent skill。 我 们首先从 agent skill 的 概念出发，也就是给大家讲明白 agent skill 到底是个什么东西。然后我来给大家演示一下它的基本使用方法。 在了解了基本用法之后，我们再来看看它的高级用法。高级用法一共是包含两块，分别是 reference 和 script。 最后，我会把 agent skill 和 mcp 做个比较，告诉你到底应该选哪一个。 好了，话不多说，让我们直接开始哦，不好意思，只是想证明自己不是 ai， 那 我们现在真的要开始喽。 那什么是 agent skill 呢？用最通俗的话来讲， agent skill 其实就是一个大模型，可以随时翻阅的说明文档。 举个例子，比如你想要做一个智能客服，你可以在 skill 里面明确交代，遇到投诉得先安抚用户的情绪，而且不得随意承诺。 再比如，你想要做会议总结，你可以直接在 skill 里面规定，必须要按照参会人员一提决定这个格式来输出总结的内容。这样一来，你就不用每次对话都去重复粘贴那一长串的要求了。大模型自己翻翻这个说明文档就知道该怎么干活了。 当然，说明文档只是一个为了方便理解的简化说法，实际上 agent skill 能做的事情要远比这个强大，它的高级功能我们待会儿就会讲到，不过在目前的起步阶段，你就把它当成是一个说明文档就行。下面我就用会议总结这个实际的场景，带大家看看它到底是怎么使用的。 这里我们使用 cloud code 来演示如何使用 agent skill。 要想使用 agent skill， 那 当然是要先创建一个了。 根据 cloud code 的 要求，我们需要在用户目录下的 dot cloud skill 文件夹创建我们的 agent skill。 所以呢，就让我们先进入到这个文件夹中，然后执行 maker 会议总结助手来创建一个文件夹，这个文件夹的名字就代表了我们 agent skill 的 名字，然后再使用 vs code 来打开这个文件夹，这样的话我们编辑文件会更方便一些。打开这个文件后，我们在里面创建一个叫做 skill 点 md 的 文件， 然后填好这个文件的具体内容就是这样了，每一个 agent skill 都需要有这么一个文件，它用来描述这个 agent skill 的 名称，能干什么事以及怎么干这个事情的。比如我们这里要创建的 agent skill 就是 用于总结会议目录内容的， 它的 skill 点 m d 一 共分为两部分，头部的这几行被两段短横线包起来的是叫做原数据，英文叫做 matte data， 这一层就只写了 name 和 description 这两个属性。 name 呢是 agent skill 的 名称，必须与文件夹的名字相同。 name 的 下面呢是 description， 它代表这个 agent skill 的 描述，主要是向大模型说明这个 agent skill 是 用来干什么的。然后再看下面剩余的部分，这个呢就是具体的 agent skill 的 说明了， 官方把这一部分呢是叫做指令，对应的英文是 instruction， 这一部分就是在详细描述模型需要遵循的规则。比如说你看这里，我规定了它必须要总结参会人员议题和决定这几个方面的内容， 然后为了确保他真的理解了，我这里还举了一个例子，输入的是会议的录音内容，然后输出的呢就是我们所需要的格式了。好，现在我们的 agent skill 应该是做好了。对，就是这么简单，就是一个说明文档， 下面我们打开 cloud code 来验货，首先随便找一个空目录，打开 cloud code， 然后输入下面这个问题，你有哪些 agent skill？ cloud code 给我们回答了，可以看出他已经发现了我们写好的 agent skill。 然后我们来看看 cloud code 是 怎么使用这个 agent skill 的。 我们输入请求总结以下会的内容，然后粘贴一段会议录英文本回车，让我们看看 cloud code 会如何应付我们这个问题。 好， cloud code 有 反应了，大家注意看屏幕，这里 cloud code 并没有直接开始下编，他根据我的指令意识到了这事归我们刚才上传的那个 agent skill 管，所以呢，他是在向我询问能不能使用这个 agent skill， 那 我们当然是同意了。同意之后，他就开始读取我们写的那个会议总结助手了，主要就是读取其中的那个 skill 点 m d 文件，让我们稍作等待 好，结果出来了，参会人员议题决定三点都清清楚楚，这完全符合我们在 skill 里面定的规矩。这个呢，就是 agent skill 的 基础用法了，是不是很简单？现在你知道了如何创建和使用 agent skill， 那 不妨让我们想想刚才到底发生了什么。 首先，整个流程中一共有三个角色，用户 cloud code 以及 cloud code 的 背后所使用的大模型。在我们的例子里，这个就是 cloud 模型 流程一开始的时候，用户会输入请求，此时 cloud code 会把用户的请求连同所有 skill 的 名称和描述一起发给大模型。注意，这里只带了名称和描述， 也就是我们前面所说的 skill 原数据层。虽然说我们之前只演示了一个 skill， 但是你可以想象一下，哪怕你装了十几个 skill， 此时的大模型呢，也只是在看一份轻量级的目录， 因为毕竟只有名称和描述嘛。在接到了用户请求和每一个 skill 的 名称描述后，大模型会发现用户的请求呢，可以使用会议总结助手这个 agent skill 来解决， 此时呢，他就会把这个信息告诉 cloud code。 cloud code 接到大模型的响应之后，会去会议总结助手那个目录里面读取完整的 skill。 md 正文儿对，这个时候读取的呢，才是 skill md 的 全部内容，之前就只是名称和描述， 而且要注意，他只读取了会议总结助手这一个 agent skill 的 内容哦。在拿到了会议总结助手的 skill md 内容后， cloud code 会把用户的请求和完整的 skill md 内容发给大模型， 大模型会根据 skill 点 m d 的 要求来生成响应，并且把响应发给 cloud code， cloud code 进而呢，会把这个响应发挥给用户，这样呢，用户就会看到结果了。 这就引出了 agent skill 的 第一个核心机制，按需加载。虽然 skill 的 名字和描述是始终对模型可见的，但具体的指令内容只有在这个 skill 被选中之后才会被加载进来给模型看，这个呢，就节省了很多的 token 了。 前面我们讲了，一开始 cloud code 会把所有 agent skill 的 名称和描述都给到模型，比如说什么爆款文案 skill、 会议总结 skill、 数据分析 skill 等等， 模型呢，会从中选择一个，之后只有选中了那个 skill 的 skill 的 md 文件才会给到模型。说白了呢，就是按需加载， 这个呢，已经很省 token 了，但是它还不够极致。大家试想一下，我们的会议总结助手可能会越来越高级，我们希望它不仅仅是简单复述，而是能够提供更有价值的补充说明。 比如说，当会议决定要花钱时，它能直接在总结里标注是否符合财务合规，当涉及到合同时，它能够提示法务风险。这样大家在看会议总结的时候，就不需要再去翻规章制度，一眼就能够看到这些关键的补充信息，这就非常方便了。 但问题在于， skill 能做这些事情的前提是它要把相关的财务规定和法律条文都写入到 skill 点 m d 文件里，这些文件可能会非常长，都写进去的话， skill 点 m d 文件就会变得无比的臃肿， 哪怕只是开个简单的早会，都要被迫加载一堆根本用不上的财务和法律。废话，浪费模型资源。 那能不能做到暗虚中的暗虚呢？比如说，只有当会议内容真的聊到了钱， cloud code 才会把财务规定加载给模型看。 其实这个呢，也是可以的， agent skill 呢，提供了 reference 的 概念，干的就是这个活，让我们来试一下。首先我们来给它加一个文件，也就是 agent skill 术语里面的 reference。 我们把这个文件叫做集团财务手册，里面写明了各种费用的报销标准，比如说是住宿补贴五百一晚，餐饮费人均三百一晚之类的。然后我们在原来的 skill 点 m d 文件里面新增一个财务提醒规则，里面写明仅在提到钱预算采购费用的时候出发。 出发的时候呢，需要读取集团财务手册，点 m d 这个文件，根据文件内容指出会议决定中的金额是否超标，并明确审批人，这就可以了。我们回到 cloud code 这里再试一下。 这次我们的请求仍然是总结下这个会议的内容，不过呢，这次使用的会议内容稍微换了一下， 这段对话呢，我们就不细看了，你只需要知道，在这段对话里面，老陈让小李订一千二百一晚的酒店，这涉及到了钱。按道理来说， cloud code 应该触发我们刚才新增的财务提醒规则，让我们看看 cloud code 能不能意识到这一点。 首先， cloud code 意识到了这个请求跟我们的会议总结助手相关联，请求使用这个 agent skill， 我 们同意。 然后他意识到了这个会议跟钱相关，根据 skilled md 文件的指示，他请求读取集团财务手册，这个文件用于查看里面的财务合规信息，这个呢，我们也同意。 最后，他根据实际的会议内容生成了总结，可以看出，总结中不仅包含参会人员、议题、决定等基本信息，还包含了财务提醒，这完美符合我们的需求。 这个呢，就是 reference 的 核心逻辑了。在 agent skill 的 体系里面，集团财务手册点 m d 这个文件就是一个典型的 reference， 请大家记住它的特性，它呢是条件触发的。 在刚才的例子里面，只有当 cloud code 读取完 skill 的 md 文件，判断出需要查账时，才会去加载这个文件。反过来说，如果这是一个跟钱无关的技术复盘会，那么这个财务文件就只会躺在硬盘里面，绝不会占用哪怕一个 token 的 上下文。 好，讲完了 reference， 接下来我们来讲讲如何让 agent skill 跑代码，毕竟查资料只是第一步，能直接动手运行代码，帮我们把活干了，这才是真正的自动化。这个呢，就用到了 agent skill 的 另一大能力， script 让我们在文件夹里面创建一个 python 脚本，文件名就叫做 upload 点 pi， 用于上传文件。之后我们填好这个代码文件的内容，然后我们来到 skill 点 m d 这个文件里再加上一段关于上传规则的描述， 如果用户提到了上传同步或者是发送到服务器这样的字眼，你必须运行 uploader pi 脚本，将总结内容上传到服务器。然后呢，我们来到 cloud code 这边，输入请求，总结下这个会议的内容，并把它上传到服务器中，然后我们粘贴会内容。 跟之前一样， cloud code 意识到了这个请求与我们的会议总结助手相关，所以呢，他请求使用这个 agent skill， 我 们同意，然后他把会议的总结内容输出了出来，并准备上传到服务器中，他请求执行 up 六点 pi 文件来实现这个功能，我们也同意 好，上传成功。而且 cloud code 还把上传相关的一些信息也展示了出来，非常棒。 这里面呢，有个小插曲，大家注意一下，我这次所使用的会议内容跟钱其实没什么关系，所以 cloud code 呢，也并没有去读取集团财务手册那个文件， 结果中呢，也没有财务提醒相关的内容。这正好印证了我前面所说的观点， reference 是 按需加载的，如果用户没有提到与 reference 相关的内容，那 cloud code 是 不会去读取它的，这样就达到了节省上下文 token 的 目的。 好让我们再回到代码执行部分，注意看这里， cloud code 申请执行这个 uploader pie 文件，它并没有去读取这个文件。没错， agent skill 里面的代码只会被执行，不会被读取。 这就意味着，哪怕你的脚本写了一万行复杂的业务逻辑，它消耗的模型上下文呢，也几乎是零。 cloud code 只关心脚本的运行方法和运行结果，至于这个脚本的内容，它可以说是毫不在意。 所以呢，虽然 reference 和 script 都属于 agent skill 的 高级功能，但是呢，它们对于模型上下文的影响其实是截然不同的。 reference 是 读，它会把内容加载到上下文里面，所以呢，是会消耗 token 的。 script 呢，是跑，它只会被执行，不会占用模型的上下文。讲到这里，我们需要停下来稍微做个总结，聊一聊 agent skill 的 渐进式批漏机制。 agent skill 的 设计其实是一个精密的渐进式批漏结构，这个结构里面一共有三层，每一层的加载机制都不太一样。 第一层是原数据层，这里有所有的 agent skill 的 名称和描述，它们是始终加载的，相当于大模型里面的目录。大模型每次回答前都会看一下这一层的信息，然后决定用户的问题是否与某个 agent skill 相匹配。 第二层是指令层，对应 skill 的 md 文件里面除了名称和描述之外，其余的部分，只有当大模型发现用户的问题与某个 agent skill 相匹配的时候，它才会去加载这一层的内容。所以呢，我们称这一层为按需加载。 第三层是资源层，这个呢，是最深的一层，它一共是包含 reference 和 script 两方面的内容。其实按照官方最新的规范，应该还有一个组成部分叫做 assets， 不 过我看了一下，它跟 reference 的 定义似乎有部分重叠，因此我们这里先忽略它。 好，我们刚才例子里面的集团财务手册和 uploader pie 脚本就属于这一层，只有当模型发现用户问题与财务或者上传相关的时候，它才会去加载这一层的内容， 这就相当于是在按需加载的指令层基础上又做了一次按需加载，所以我们可以称它为按需中的按需加载， 当然这是我起的名字啊。 reference 和 script 的 加载方式其实不太一样， reference 是 被读取的， cloud code 会把对应文件的内容放到模型的上下文中，一共回答式参考。而 script 是 被执行的， cloud code 根本就不会去看代码的内容，它只关心代码的执行结果。 当然这个也不是铁律啊，如果你没有把代码的执行方法说清楚， cloud code 还是有可能会去看一下代码的，毕竟跑不下去了嘛，这样的话呢，就会占用模型的上下文了。所以还是请大家写 skill 的 时候尽可能的把一切都解释清楚。 那聊完了 agent skill 的 用法，很多朋友可能会有种似曾相识的感觉， agent skill 好 像是跟 m c p 有 点像啊，本质上都是让模型去连接和操作外部世界。既然功能重叠，那我们到底应该用哪一个呢？ 关于这个问题，按 serapic 官方写过一篇相关的文章来解释，核心观点就一句话就在这里， mcp connects cloud data skills teach cloud what to do with that data。 这句话可以说是直接点明了 mcp 与 agent skill 的 区别，它其实就是在说 mcp 给大模型供给数据，比如说查询昨天的销售记录，获取订单的物流状态等等。 而 skill 是 教会大模型如何处理这些数据的，比如说是会议总结必须要有个议题啊，汇报文档必须要包含具体的数据啊等等。到这里，有些同学可能就会问了， 不对啊， agent skill 里面也能写代码？我直接在 agent skill 里面写连接数据的逻辑不就好了吗？这样呢，就不需要 mcp 了， agent skill 就 直接把这两个活都给干了。 确实啊， agent skill 也能连数据，功能上与 mcp 有 所重叠，但是能干并不代表适合干， 这就好像是瑞士军刀也能切菜，但没有人会这么干。我们这个场景呢，其实也是这样， m c p 本质上是一个独立运行的程序，而 agent skill 本质上是一段说明文档，它们的本质不同决定了适合的场景也是不同的。 agent skill 更适合跑一些轻量的脚本，处理简单的逻辑。在代码执行方面， agent skill 的 安全性和稳定性都不及 mcp， 所以 大家还是要根据场景选择合适的工具。甚至在很多的场景下，我们需要把 agent skill 和 mcp 结合起来一起使用，以便尽可能的满足我们的需求。 好，今天的视频呢，就到此结束了，我是马克，用最通俗的语言讲最硬核的技术。如果我的视频对你有帮助，欢迎点赞订阅，我们下次再见，拜拜！

兄弟们今天就手把手教你们如何开发高颜值网站，我们使用 u i u x pro max skill 开发，只需一句话就能搭建出来精美的页面。首先打开终端，输入 n p m install 杠 g u i pro 里回车，再输入 u i pro versions， 查看版本是否安装成功，这样返回恭喜你就安装成功。 我这里使用的是 hero， 只需要输入 u i pro innitai hero， 这里可以按照你们对应的需求进行安装。如果没有对应的 ai 指令，就 在项目目录中输入 u i pro init a i o 这个是通用的规则。输入完成这里我们会多出 key 文件夹和 share 的 文件夹，这两个文件夹非常重要，就是控制我们页面风格和样式的，我们可以打开查看一下，里面有非常多的内容信息， 这些我们可以不管，可以直接开发了。如何使用，只需在输入框中带入 u i u x pro max 即可。剩下的按照你自己的需求搭建的是一个 sas 的 数据分析系统，使用的是 spec 模式作为演示，在 spec 模式中它会自动帮我们编辑详细需求。第一步出现 requirements md 文件，只需要我们确定是符合我们需求即可 到深层完成，聊天框中会出现两个按钮，修改和需求不错，继续设计。查看完需求文件没有问题就点击继续设计，在真实开发中一定要认真查看。 点击完成，他会再次设计细节部分，第二次设计完成的需求部分，他帮我们自动整理好了。这两步完成了，就是最后一步，帮我们搭建任务。此时聊天框中会出现两个按钮，一个需要修改，一个做任务阶段，我们选择做任务阶段直接生成开发任务，在这个阶段中处理的就非常快了，在这一步他会按照开发任务给我们进 行自动拆分，每一个步骤，也就是我们最开始的按照任务进行提示词拆分的道理一样的，这里最后会出现两个按钮， 第一个是保留可选任务，写完了不会代码测试，第二个是所有任务必须完成，最后还需要进行测试，这里我们不用想都知道怎么选生成完成。打开我们的 tasks， 点 md 文件，我们只需按照 tencent md 文件中的任务一个一个执行就能开发。完成 执行只需要点击 star task， 即刻这里它会自动帮我们去按照步骤开发。最后开发阶段我们就跳了，兄弟们，后面呢就是点击 star task， 即刻这个就是开发出来的最终效果，从零到一区使用，没有对页面任何要求，开发出来的效果确实比我们传统的渐变色好太多了，现在也标准化了，感兴趣的小伙伴们赶紧收藏，防止找不到。

一句话就可以把你的经验转换成 ai 技能，然后上架到技能商店进行赚钱。这个就是智杰昨天刚推出的全球首个 ai 技能商店，当别人在商店里购买了你的 skill 之后，就等于拥有了你的技能。目前除了智杰， antropic， 谷歌 open ai 也已经全部支持 skill， 毫无疑问，二零二六年将会是 skill 的 爆发元年。今天的视频我就分享四个目前免费好用又非常实用的 skill， 看看它们都能给你带来哪些意想不到的惊喜。第一是动态科技感 ppt skill， 它可以通过 ai 帮你直接智能分析文档，提取要点并规划结构，随后再生成高质量的图片，并自动生成转场动画。最后给你输出一份科技风格的 ppt， 比如你想生成一份渐变玻璃卡片风格的 ppt， 就 把这个要求给他，很快你就能得到像这样的效果。 你觉得这个效果怎么样？说实话，在视觉上，我觉得它已经把同类的 ppt 甩出一条街了。第二个是米其林菜谱 skill， 他能自动整合米其林大厨以及高分菜谱的专业技巧，掌握详细的配方，随后自动生成米其林级的详细菜谱 以及高质量的深图提示词，而且所有内容完全真实可验证。比如你想吃香辣蟹，输入了一句话，他就能立刻帮你生成对应的菜谱。你想吃白切鸡，他也能给你一个完整的配方，说实话，真的太香了。第三个是连载漫画 skill， 从文字生成到图片输出，他能根据素材生成任何漫画故事或者漫画教程，而且支持多种风格，甚至支持发布到社交平台以及公众号上面。就像这样，有人让他创建一个北宋和金国签订海上之盟的条漫，他就给出了十五页，结果 怎么样？是否还可以？最后一个是前端设计 skill， 它可以指导前端界面的设计与开发，它要求设计思路要明确，落地质量要高，视觉风格要独特。最后做出来的界面要能直接拿来用。 比如这个案例，让它制作一个介绍猫舍的前端界面，它就完美打造出了一个既专业又有吸引力的猫舍展示页面，而且可以互动。怎么样，你相信这个是新手小白一句话做出来的吗？ 最后，如果你忍不住想去尝试，可以直接复制这些 skill 的 地址去用起来。有什么不懂的可以评论区告诉我，我会一一解答，关注我，后续我还会分享更多实用的 skill 干货。

黄书过去做了非常多的 cloud agent skills， 艾特这个实践呢，我们再回过头来看一看官方是如何去讲 cloud agent skills， 相信这样子能够对大家理解到底什么 skills 有 更深度的一些思考。 那这是克劳德官方的一个 agent skills 的 开发商指南，我们顺着他的思路把它导入到 umind 里面来进行更深度的一个解读。可以看到我做了大量摘录啊。第一个呢， skill 是 什么？它是一个可重用的基于文件系统的一个资源，它是一个大的文件夹， 它能为 cloud 提供特定领域的专业知识，包括工作流，上下文以及最佳实践。因为 cloud co， 它是一个通用 agent， 那 有了 skills 就 可以变成你的一个垂直领域的专家，专门把你的一个 sop 给非常好的执行。 在这里面其实非常重要的是，它是基于文件系统的资源，基于这个文件系统啊，它其实就可以去构建非常复杂的工作流，那我们看这里，它讲了复杂工作流，就专门针对像 iban 啊， diffi 这样的非常复杂的这种工作流 workflow， 它其实是利用 cloud 虚拟机环境啊，来提供超越，如果你 仅仅是使用提词词可能实现功能，它能做的更加的复杂。它呢，可以在具有文件系统访问权限的虚拟机中去运行，这就它的一个视例图啊，我们可以看到左侧其实就是 agent 和 skills， 包括 m c p 构建的一个 agent configuration， 就是 agent 的 一个配置的内容啊，包括核心的系统提词以及加载进来的 skills， 包括 m c p 来跟外部的一些数据做联动，然后呢它就能够通过 bash 这样的非常底层的操作系统的指令集来操控电脑啊，包括有 python 呢， node js 这样的环境，那在这样的环境里面呢， agent 就 能做各种各样的动作， 所以他其实能做的事情是非常非常多的。在这边很重要的是说虚拟机环境使得他可以去操控电脑，去读取电脑里面的各种各样的数据，然后去执行各种各样的指令，包括代码。其实他首先第一点是基于文件系统，其次才是结合渐进式批录。为什么结合渐进式批录这么重要呢？我们先看一张图啊， 那这张图呢，是官方给的，它说了 skills 和 context window 的 关系。我们知道呢，模型的 context window 它是有上限的啊，像 cloud 的 话可能就两百 k， 那 两百 k 的 这个是一个极其宝贵的资源， 你可以认为说你的电脑的内存，电脑内存是装不了太多东西的，一旦装东西多了，他就会卡顿，对吧？是就无法运行，就会死机。那对模型来讲也是这样的，他就在这个两百 k 的 上下门窗口里面，他才能够正常的工作，所以如果这个两百 k 被大量的东西占有，那就不能再去运行更多的内容了。 也就是说我们要确保 context window 里面一直是有效的上下文信息。对于 skills 来讲，这里面就包含了三层，首先在 context window 里面，它默认的系统题词就占了一个小部分，第二个小部分呢，就是每一个 skills 的 原数据它对应到这里。然后我们看一个实践的案例啊， 那这部分呢，就是它的整个原数据，你看它这里面不会超过一百个 token， 核心就两个字段，第一个就是它内它标识出来这个就是我的某一个 skills 技能的名称，然后对它的描述是它能干什么 啊？你看这里面它就会有处罚场景，在用户提到这些内容的时候，模型就会去判断你的意图，触发到这个场景，那就意味着说我要去调用这个 skills。 好，如果用户发了这个指令，哎，他明确发现这个 pdf 啊，是要命中我这个 pdf skills 的 话，他就会去读取整个 skills 的 对应的 skill， 点 m d， 这是第二级的。譬如你看，他就会调用霸学命令去读取在文件系统里面的 pdf 的 skills， 点 m d。 那 这里面包含了非常详细的制定。我们用我们自己的 skills 来看一下，相当于你触发了这个 skills， 它就会去把整个文件给读取出来，你看它下面的文件就会说，啊，我的 skills 大， 大概是干什么的， 然后呢？它整个 workflow 是 干什么的，对吧？第一步我要去读取外部的一些资源。第二步呢，哎，我要干这个事情，第三步要干这个事情， 然后，然后下面他会详细的步骤去介绍啊，他要去验证，他要去读取外部的这些文件，把它再加载进来，然后呢？第二步再去获取，对吧？第三步，再怎么他会详细的指引 cloud 模型在虚拟机环境里面去执行哪些动作， 比如说我们这里明确地在 skills md 里面说我们要读取外部的一些文件，哎，它就是第三集，再用 bash md 去读取这个文件，把这个文件加载到整个上下文窗口里面来，对吧？所以它是渐进式加载，它只会先加载 skills 非常小的一百个 token 以内的一个原数据， 只有你提出的意图，它判断为会命中了某一个具体的 skill， 它才会使用 bash 命令去读取这个 skills 里面的 skills 的 md 的 文件。然后这是第二集加载这个 skills md 文档呢，通常来讲不会超过五百行代码，可以看我们这个啊，其实我们这超过五百行了，它理论上是不合适的，有点多了， 这个文档呢，通常在五 k 以内就是两百 k 的 上下文啊，第一级是零点一 k， 第二级不超过五 k， 所以 这里面还是没有太占用上下文，除非说他到第三级，如果到第三级，他需要再引入更多的资源进来啊，他才会去读更多的文件进来， 这个时候会占用更多的上下文窗口，他在总共分为三级，对吧？但这里面呢，其实延展出来有几个非常非常重要特性是很少有人去讲到的。 第一个呢，是 cloud， 它可以通过 bash 命令去运行一些可执行的脚本。我们举个例子啊，我们都知道模型对于数据的处理很差，比如说九点九和九点一一随大，你看这么简单的问题，其实它很难去进行一个精确的计算，但这件事情其实反而是代码非常擅长的。 而 cloud 可以 通过 bash 命令从文件里面去读取所有相关可以执行的代码，来更稳定的去运行很多的事情。注意哦，你看，这里面说到了 可执行的脚本，它提供非常确定的操作，但同时不消耗上下文，是吧？这些脚本其实在电脑里面它自己是跑着的大模型呢，它只需监控它的输出， 或者说你可以定时的让它去检查这个这个脚本它运行的一个情况。第一个，这些可执行脚本不会占用整个 context window。 第二个呢，对应的它就不会消耗你的 token， 不 会花你的钱， 这是非常非常重要的。所以经常有人问说啊，这一个 skills 它运行下来大概要消耗多少钱？当然整个 skills 运行会消耗你的 token， 但是如果里面你存在有大量的这样可执行脚本的话，那大部分就是消耗你电脑的 cpu， 不 会消耗你模型的 token。 第二个呢，我们前面说了 skill， 它是基于文件系统的资源，事实上你可以理解为你引用的可执行脚本， 包括其他的 markdown 的 文件是可以无上限的，无上限的，所以在这样的情况下呢，你可以认为它 skills 可以 实现非常复杂的一些工作流，理论上呢，拥有无限的能力上限。怎么样？ skills 厉害吧？ 所以我们说啊，渐进式批露，它之所以厉害，前提是因为它是基于文件系统的一套模型，你可以理解为整个电脑里面的所有文件，包括知识点的一套模型，你可以理解为整个电脑里面的外挂知识库。 大家明白了没有？可附用基于文件系统的资源，然后它还可以基于虚拟机去对你整个电脑使用 bash 这种非常底层的一些能够直接操纵操作系统的一个命令格式，然后呢给它加上 python 和 node js 环境， 使得它的 python 脚本可以在虚拟机里面去运行。我们再来整体看一下 call agent skills， 它和提示词的一个最重要的差别。第一点呢，是可复用，对吧？这个不消说了。第二个呢，它是一个基于文件资源的一整套系统。 第三个呢，它可以在虚拟机环境里面去运行，这样呢， skill， 它就能够去使用电脑，对吧？使用 bash mini。 然后呢来读取你整个电脑里面的各种文件， 包括里面最重要的可执行脚本，它可以在虚拟机环境里面的 python， 包括 node js 给它都已经部署好了，它就可以在里面直接去运行代码。 然后我们刚还讲到说，基于文件系统啊，它的能力几乎是无上限的，所以黄书一直觉得说啊，提字词非常的广泛和适用，但是它只能做一些基础的工作。 然后呢， web 热点呢，又在另外一侧可能需要做很复杂的一些代码，比如说前后端，对吧？然后才能够去做出一个很好的应用， 那这两端一端非常简单，另外一端又相对于复杂。那 skills 呢，其实就是它非常好的适配了题的词的广度，它又通过这个文件治理系统，包括虚拟机，它又能够做非常深度的一些工作， 所以 skills 真的 非常非常的厉害啊，我觉得它是二零二六年非常值得我们每一个普通人去关注的一个重要的技能。怎么样，大家看明白了吗？ 欢迎在评论区里面交流，我是艾特米王叔，然后我的课程里面已经包含了十几节 cloud agent skill 的 系统的实操课程，欢迎加进来和各行各业一千多个朋友一起来学习 skills， 我 们下期见。

如何让 ai 帮你打造你想要的 skills？ 首先我们了解一下 skill 到底是什么，其官方的解释就是一个文件夹，这个文件夹包含了 ai 帮你完成动作时需要的指令、脚本和需要的资料。这个文件夹包含了最主要的文档，就是 markdown， 文档名称为 skill， 里面存储的就是 ai 执行任务的操作说明书，其余的就是执行这个说明书需要的各项资源。 skill 能够帮助你快速地完成一个标准化的任务， 比如你每天都要处理的一批数据，或者每天都需要查看收集的新闻，将其转化成标准的指令给 ai， 你 就只需要轻轻一敲就可以获得结果。上一条视频也有朋友提到， m c p。 m c p 和 skill 应该是可以组合的关系，帮助 ai 获取更多的资料和资源。 这个视频我将展示搭建一个简单的收集 ai 资讯的 skill， 自动收集并生成文案。首先先简单描述我想要 skill 完成的任务， cloud 反馈给了我一个完整的 skill 文件夹包含的所有文档， 同时给出了基础的步骤来完成我的诉求。紧接着我说我希望我可以给你链接，这样可以直接读取已经筛选过一遍的内容。我们就得到了需要 m c p 进行协助的反馈。这很简单，要求 cloud 告诉我们如何配置即可， 按照要求在终端配置即可。同时我们继续细划 skill， 我 要求他把整个任务拆解出来，这样我们可以一步一步地细划，可以看到他把任务拆解成了八个模块，分别是原数据、信息源、评估维度、 图纹模板、视频脚本、工作流程、快捷指令和注意事项。比如这一步要进行确认，能访问我要求的信息平台来一起确认，保证需要的信息员可以顺利获取。其次，修改了我对信息优先级的要求，把 github 上的内容排到了第一。 同时，如果你想定向收集一些媒体的信息，你可以提供一个名单给他，也就是 skill。 可以 有自己内置的数据资料库，同时配 m c p， 就 有了外部获取资料的能力。像这样每一步进行确认。如果你不知道自己的任务有哪些准确的要求，你也可以要求 ai 反问你来获得答案。或者像我一样 直接给他账号背后的产品背景、面向群体以及目标给 ai， 让他阅读资料，自己理解，他会自动根据资料准确定位，有可能比你给出的更加准确。可以看到他给出了非常详细的拆解不同平台的账号风格和预设场景。文案模板包含了详细的文案 tag， 包括帮你寻找可用的素材，基本上是一份完整的账号策划书了。这些自动生成的内容就算不能直接发，也省去了百分之八十构思和寻找素材的时间。进行筛选和润色，就可以完成之前繁琐的任务。 同时也打开了人的思路，构建了庞大的素材库，供你选择和思考。用户输入指令， ai 收集资讯、评估、咨询价值。文案和视频脚本生成最后输出 非常清晰的流程，并且还有使用的快捷指令，一个 skill 就 完成了定向内容的收集和处理。加工。不会配置也没关系，它会为你生成配置文档， 只需要扔给 cloud code 就 自动配置。完成了，后续我会继续更新。如何优化一个 skill， 让它自动录入到素材库，同时可以录入数据，搭建动态的账号数据内容库。这就是最终版本获得的数据库， 能够看到每一个资讯下自动生成的文案，包括多个平台的文案，同时标注了优先级别，还可以录入数据，形成自己的账号记录。都去找 ai 试试吧。顺便打个小广告，我们团队新上线的 a p i 站点，支持多个先进模型，感兴趣的可以看评论区。

全网最简单的 cloud cloud 和 skill 安装教程。首先第一步啊，我们的电脑里面需要安装这个，第二步呢，打开终端，打开的方式也非常简单，我们直接在这里搜终端点开来， 因为我已经安装过了啊，所以这边就是演示一下给大家，就是输入这串代码就可以了。第三步的话是配置它这个服务器，我们需要下载一个叫做 coding tool helper 的 东西，我们输入这串代码， 在操作的过程中我们可能会遇到各种各样的报错，但是没关系，我们直接截图把它复制粘贴到 ctrl 里面，让他帮我们解决，按照他的步骤去做就行了。好的，接下来我们设置各种各样的配置。第四步是购买一个服务器的套餐，我买的是芝士普的，其实用谁都行，然后把 api 给复制过去， 直接打开官网，新建一个新的 api， 然后复制粘贴运行。第五步就是安装 skill， 我 们先问他说你知道什么是 cloud skill 吗？看他其实知道什么是 cloud skill 的， 但是呢，保险期间我们再去 help 上找到这个创作者，然后我们去把他的这个 skill 的 介绍给复制过来。 ok， 他 现在就已经了解了我们的东西了嘛，那我要做一个什么东西呢？我就说让他帮我写个 q， 命名为这个东西，这个是我现在一个痛点啊，就是我想很快速的分析一下视频他要报的一个原因是什么，那就是用户给你发一个视频链接，你通过这个网址判断是什么平台，然后 呢根据不同的平台生成这个内容的数据以及爆款的原因，最后呢再生成一个格式化的 html？ ok 啊，他问我们是否想要生成这个的 md， yes， 我 们生成 确定刚刚的话其实给我们生成了一个 html 的 一个模板， ok， 他 现在说你发一个视频链接给我，让我们展示一下运行效果，那我就发一个我最近做的一个爆款视频，开始调用智普的这个 api 了， 哦，就这么好了，让我们来检查一下它本质的三点。原因是精准的人群击中了文科生的 ai 焦虑加机会的双重情绪价值交付，提供了文科生用 ai 实操解决方。 那因为我说了让它非常简洁，对吧？所以说它这个内容给我生成的就非常简洁，我们当然可以改这个 prom， 让它变化结果。然后呢，它现在说是否就是要让我们生成这份 html， 我 们就直接点， yes， ok， 运行成功了，让我们一起来看一下。 首先是点赞数、收藏数、评论数和视频时长都已经把我们抓下来了。然后呢，爆款原因分析也写下来了，这个网页的风格和它所有的内容其实都可以通过以 prom 的 形式去迭代， 这也太棒了吧，就是你们可以看到我刚刚所做的所有东西，其实就是通过一个点击确认，点击确认我们就可以生成无数个这样子的一个 case， 这真的很牛，家人们快去试试看，还不秀恩爱，猜不猜你？

发现一个好东西啊，克洛顿官方提供的一个 ppt skill 哈，可以让你做 ppt 变得非常非常简单，而且生成的是 ppt 文件，而不是像其他 ai 大 模型一样。嗯，或者市面上其他的那种 ppt 制作方式一样，给你制作一个可视化的网页，对吧？那网页你不能修改啊， 他直接帮你用这个 ppt x scale 哈，生成了一个 ppt 文件哈， powerpoint 演示文稿，真的，然后我试用了一下哈，搭配 color code 的 一起用，超级简单。 比如你看哈，我在这里说，打开 color code 的 之后，请帮我制作一个 ppt， 主题是程序员如何做副业，然后他就会调用这个 ppt x 这个 scale 帮我去制作，大家可以看看制作完的效果哈， 看到了吗？就是 ppt 哈，在 powerpoint 当中打开的， 可编辑，可修改，看见了吗？我只给他说了一句话，他就帮我们制作完了，对不对？然后我发现它的制作这个原理也特别有意思哈， 它也是先生成一个格式化的网页，然后将格式化的网页通过一个程序脚本的方式，再把它转换成这个 powerpoint， 就是 这个 ppt 演示文本稿。 所以基于它这个原理呢，我自己打造了一个非常漂亮的啊 scale， 就是 我们可以写自己风格的 ppt， 比如啊 type 演讲的风格，或者是其他风格的，然后我写了一个 scale， 一个提示词啊 scale 技能把它封装了一下，然后让它去调用。大家可以看看哈， 像这个风格的 ppt， 它是一个可说话的网页，对吧？这个是 tab 的 演讲风格的，嗯，一共是十四五页，然后每页一句话提醒大家怎么去演讲的这类啊，特别漂亮的 ppt 吧， 我们可以自己写这种的 skill， 然后写成这样之后呢，生成自己想要风格的，然后再使用这个 skill ppts skill 呢？把它直接转换成 ppt， 很简单啊，我在这里用的是怎么用的？就是输入一篇文章，我写好的文章，呃，扔到这个 type 演讲风格的 ppt， 它就会自动调用我这个 type 演讲的这个 skill ppt 啊 skill， 然后帮我制作，制作完成之后，它会自动再调用这个 ppt s， 帮我把这个漂亮的格式化网页转换成 ppt 演示稿就是文件，大家可以看看那个效果啊，制作成的全程自动化啊，大家可以对比一下啊。 看见了吗？直接给转换了。 看见了吗？直接给转换了，转换的也特别好哈，真的哈，以后你制作 ppt 就 全自动化了，就这样哈，如果使用这个 skill 的 话， 都不需要你去再怎么操作了哈，你，你把这个命令发进去，在 cloud code 当中一回车，整个过程就帮你制作完了哈，特别快。最近 agent skill 不是 特别火吗？就是 cloud 推出的哈， 嗯，可以将你工作当中所有可以流程化的东西， s o p 化的东西都打造成自己需要的 skill， 然后，嗯，全自动的来处理自己的工作。如果大家想学习如何创建 agent skill 的 话，可以联系我啊，我正在出一系列的教程，教大家如何使用 agent skill 来帮助自己的工作自动化。