安装好的skill如何使用

大家好，昨天我分享了 skill skills 的 一些记录知识，今天我来分享一下最近扣子商店刚上线的 skill 相关的一些功能。 第一个我们来看它新上线了一个技能商店，那其实我们看可以看到技能商店里已经有很多的这样一些 skill 商价了， 有一些是官方开发的，有一些是用户自己提交的，有非常多的一些种类。还有一个我们看到 scale 是 可以定价的，那其实就代表我们可以把我们过去积累的一些方法论和经验，然后封装成 scale， 能够去变现。所以说我们过去的积累的都是有用的，也不是说轻易能够被 ai 代替的。如何使用？那其实 首先我们看这个新年绘本的，我们点击之后下面会弹出来直接点可以安装，安装完成之后我们在这里就可以去使用，我刚才是用了一个这种小马的绘本，其实就是说小马过新年的这样一个场景，那可以看到他已经开始分析之后完成这个技能的加载， 同时他会给你确认一些细节，来保证整个绘本效果的一个完整性。确认细节之后完成这个文件的创建， 我们可以看到这边是一个 jason 的 格式，最后他运行的这个脚本，我们来看一个最终的效果。小马第一次见到雪花，心里充满了好奇，雪花冰凉冰凉的，小马开心的在雪地里打滚。妈妈说今天是新年的第一天，要准备过年了，小马认真的帮忙贴对联，虽然有点歪，但大家都笑了，红灯笼挂起来了， 我们看到这个效果还很不错的，生成完之后这边可以点下载，可以保存到我们本地，这边还可以打印出来，是需要这个直接可以邮寄过去，这个整个流程还是非常的方便的。我们再看一些其他技能，刚才我还安装了一些像这个抖音爆款一键转公众号， 那这个其实也是常用的，首先我们公众号的直接把抖音的链接扔给他，这边经过分析之后，最终会帮我们创建一个公众号文章，那我们可以看到整个的一个效果， 我整个看下来还是非常不错的，结构非常完善，内容也非常的详实，这个其实大大降低了我们去创作一个门槛。那其实，呃如何去上传我们自己的一个技能？这边有一个创建技能，我们点击这边他直接就跳到了扣字编程这个界面，他有两种方式，一个就是我们 可以自己去描述我们的一个技能，让他去直接创建，假如说帮我生成一个短视频封面，自定义主题，自定义比例，到这边我们可以看到他已经开始去分析了，那可以看到我刚才的执行的一个过程，然后他会自动创建这个 scale 的 目录和结构， 然后执行这个，最终创建完成之后会执行这个测试脚本安装相关的一些依赖，最后去生成文件。刚才我也整个来说已经测试了一下， 第一版可能会有点问题，但是经过一到两版的调试之后，他生成这个效果还是不错的。这边生成完成之后，我们可以在右上角直接点击部署新建变量，如果是他有些环境变量，如果有可以加进去，没有我们就直接点这个开始部署， 这个都是一键完成的，他会自动部署到这个云端服务器，你看很快他已经去已经到已经完成了，非常的方便。他已经在帮我创建，我们来看另外一个这边，我创建的这边已经有，我们可以去看到这样一个技能， 这边是没有公开的，也可以设置它公开。另外一个这边还有一个直接去上传 sky 的 文件包，比方说我们已经有已经，我们从官网或者说其他地方已经做好了一些文件包，我们可以去在这边直接上传。比方说我之前下载这个 写作包，他会说按照这个标准流程去适配这个，如果里面有哪些不太符合的，他也会自动去调整。他会分析这边可以看到一个分析的过程，因为我这个是按照 scale、 cloud scale 的 方式去写的，里面是包含了这些标准的一些文件， 它会适配 code 的 一些格式，以及分析需要改变的一些一些点有规范的，差一点就是缺少这两个目录，有些不符合规定。这是一些 mark 里面的文件，最终它会按照一个规范的重新去写一下。 ok， 现在它已经完成了，我们也是直接点部署，部署之后我们就可以使用了。 ok， 整个还是非常的简单方便的，而且在过去的这也更方便了一些，我们使用 skill 的 一些，降低了我们使用的一些门槛。其实 skill 其实并不应该是独有的 个人，因为我们在过去的工作中积累了很多这种有用的经验，其实应该是有一个平台去能够去上架，把这些我们经验去公开分享， 这才是知识和经验的一些价值。既有这个平台之后确实很方便，我们可以把去这样的 feel 公开出来，放大自己经验的一个价值，同时也能够去变现，我觉得这个平台还是非常好的。

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！

这个 agent skill 简直憨爆了，你敢相信吗？完全不会剪辑，通过跟 ai 对 话就能做出这样的视频！没错，这就是大名鼎鼎的 remotion， 最新支持了 skill， 安装方式非常简单，只需要在终端输入这行命令，安装好后你就可以用支持 skill 的 工具。 比如我用的 open code 跟他说调用 remotion skill 生成视频，我这条视频完全都是这个 skill 做的，真是太强了！如果本期视频对你有帮助，还请点赞支持一下，关注我，了解更多 ai 干货，感谢大家观看！

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。

想用 m c p 和 skills， 但是又被 cloud code 和 code x 的 命令行全退，今天介绍一个让小白也能玩转 ai 的 神器。 cherry studio， 免费开源，中文 下载就能用，不用配置任何环境，一个软件接入三百多个大模型， deepsea、 cloud gpt 随便切换，并且给你配置好了两个免费的大模型。现在 ai 圈里最火的 m c p 和 skills， 它也读知识，我们现在体验一下它的 m c p 功能。比如说装上这个内置的 m c p file system， ai 就 能读取和操作你的电脑上的文件。这里需要配置你要读取文件的目录，不过也可以不配置。但是后面在绘画中，你要说出文件的全部路径，保存安装 m c p。 比如我这里有一个 c s v 表格， 我就用这个 mcp 捕取文件，分析每个交易方共花了多少钱。设置 mcp 和要使用的模型，然后输入指令。从控制台看到它是调用 mcp 捕取文件内容，然后来计算结果，最后完美输出想要的结果。除了 mcp， 最近大火的 skills， terry studio 同样支持添加助手，添加 aint， 选择模型和工作目录。但是这里需要注意的是，目前 aint 功能只有支持 azure rapid 端点的模型可用。我使用的是月之暗面，现在各大模型厂商对于新人都有免费额度设置。完成 show skills， 这里会先去检查 cloud code 下面的 skills， 然后再去查找切尔斯基自己安装的 skills。 我 们这里声明， pdf artefact skills 创建一个内容随意的 pdf 文件，这里不知道是我使用的问题还是设计如此，需要你再输入一遍。 经过一系列操作输出的一个 pdf 文件，但是显然模型不太给力，居然是乱的。当然，大家可以使用内置 skill， skill creator 去创建一个属于自己的 skills。

今天给大家推荐一个免费下载 cloud skill 包的网站，可以看到这里有六万五千多个 skill 包，网站内聚合 ai 搜索，我们通过这里进行搜索，输入小红书，随便选举一个 skill 包进行打开，可以看到每个 skill 包都会有非常清楚的介绍，以及这个 skill 包的内容， 还有具体的使用方式都写得非常清楚。我们下载这个 skill 包，通过文本编辑器打开，发现它的格式都符合 skill 包的规范，格式可以直接放到 cloud code 里使用，非常适合小白进行学习。

哈喽，大家好， skill 从二五年的十月份发布到现在差不多三个月了，大家很多朋友也尝试过了，在这个过程中应该普遍都会有两个体感，第一个觉得很好用就发现它很强大，但另外一个体感就是觉得上手很难，可能部署了好久也没有说去完成自己的第一个 skill。 那 今天这个视频我们就结合国内的工具 cos， 然后带大家从原理到实操快速搞懂， 并且构建一个自己专属的这种 skill。 我 会展示一些我个人构建 skill 的 技巧，也会展示一些案例，比如说金融数据的分析，自媒体数据的拆解和获取，视频处理策略生成等等。 实际上 skill 理解起来很简单，用咱们用一句话解释就是说就是一个包含说明书的供 a 调用的工具包，或者是工作标准。 这里我先给大家展示几个案例，快速看完案例之后，我们应该会有一个清晰的体感，然后再去讲一些原理性的东西，我们可能就更容易去理解。 我们先给大家看一个案例，比如说我现在我需要让 ai， 让这个智能体帮我快速的汇总分析近一周的关于 ai 的 热点，我们就能发现这个智能体开始帮我快速的完成智能加载，然后 调用接口哦分析任务，然后调用脚本，我们可以看到此时它的结果已经出来了，就最近一周基于纯社交媒体平台获取的数据，最近一周 i 相关热点呈现以下维度，比如说 tcp 新模型的曝光， i 相关技术的讨论，各种热点特征的分析，技术层面的分析， 眼盼的趋势等等。当然这个它并不是盲目自己生成的，它是有各种数据的数据，懂某音的数据， 那我们再换一个视角，那假设我们想分析一个指定账号，我们给他一个账号的链接，说帮我分析一下该账号的内容结构。 ok， 同样他要先完成技能加载，然后完成技能文件的读取， 这些后面待会讲原理的时候，我会提到他为什么这样显示，我开始去获取一些信息，调一些接口，再去搜索获得笔记的列表，最终就会形成对这个账号的一整套的内容结构分析报告。比如对这个账号粉丝数、获赞数，账号定位和人设的分析，核心的标签， 账号的影响力的评估，账号的成长性，内容的策略预测，整个运营特征的分析，他整个分析是非常准确的。为什么很多时候我们想让 ai 分 析，明明他很强大，但他却分析不了一个 将对专业的报告，就是因为他没有数据的支撑，但现在我们用 sko 就 解决了这个问题。好，再往后我们看一个 视频的处理，比如说我们现在对视频分段，我给他上传一个视频，然后告诉他将视频分为三段，并抽取第一帧为封面图的输出。 ok， 我 们就可以看到技能加载，然后抽取截取视频分段，我们这里去看他的文件，我们就能看到对应的分段，分段后的视频，加上他刚才提取出来的手针作为的一个封面， 我们这个时候能发现大拇指此时不再是一个就是会聊天的逻辑，他是真正的可以帮我们去做事，比如说一些策略型的，我们想开发个微信小流小游戏， 这里是主题是策略战争，三国时代，帮我输出一份详细的游戏设计策略。其实这个过程中并没有说我来调用一些外部的脚本来做执行，但他封装了一套很详细的游戏设计的逻辑，我们可以看到他会输出非常详细的这种游戏。游戏设计的机制包括地图， 包括战斗的系统的一个设计的逻辑， ai 的 决策术的逻辑，再往后资源和经济系统， 在往事件系统、历史事件，包括原进度系统，你会看到他会设计的非常详细，因为他内部是封装了一整套的对游戏策略的一个经验，通过这个经验来给我们的需求做一个支撑。 他可能不如把视频截取后转换 gif 这种工具型了，但他在经验上如果他做的很深入的话，同样是非常好用，非常重要的。你比如这里我们最后再展示一个案例，就是我们上传一个视频，然后截取前视频的前十秒转化为 gif 格式，我们就能看到他完成技能加载， 文件提取，然后执行脚本就出现了我们的一个结果，这里有几个点，大家要看到技能加载 并能读文件的读取和执行脚本，待会我要给大家讲，是有结构和原理，运行逻辑的 一个基础。但是这个时候大家可能会疑惑，我们只是觉得他变得更强了，更好用了，更能具体的帮我们完成任务了，但他到底是怎么做事的？那我们一起看一下后台，比如说我们拿这个为举例截取视频，这视频处理的，我们看一下他的后台当时是怎么一个构建的， 在扣子这个页面，实际上它还有一个功能叫扣子编程，在这个位置扣子编程，我们点一下扣子编程，我们就能来到对应的搭建页， 别的先不用管，直接选择技能，告诉他构建逻辑，根，根据某个开源框架帮我生成一个技能，或者根据什么什么的经验，根据什么样的提置词帮我生成一个技能。今天我们就用 一些 github 的 开源项目帮我们生成一个综合的视频 cqs， 我 们就直接把需求输入了，至于这个怎么来的，最后我会讲，当我们把这个需求给到了之后，屏幕的左侧就能看到它整个的 cq 的 构建的方案。先分析这些开源项目的核心能力， 然后再判断需要哪些脚本，我再去设计很多的这种更新需要的文件和更新那种计划。 ok， 经过一顿操作，我们又看到这个 cq 已经构建成功了，它提示已经构建成功了。 我们看到说基于七个 github 的 开源项目构建了完整的视频处理能力，包括视频下载、流媒体播放、视频编辑、电影管理，就视频进行管理。 在这里正好我们能看到 sku 的 结构，其实这个结构基本上是通用的，大多数的 sku 都是这个结构，包含四类核心文件，第一个核心文件叫什么？叫 sku 点 m d， 这个是什么文件？这个叫做原数据点击和原数据，这个实际是每一个 sku 最核心最重要的文件，你可以理解为使用指南里面会有包含它的 q 技能的描述，我们叫做原数据。第二个就是 scripts， 包括各种的脚本，就这里先不用看下一层，我们只用看这个就行。我们这里可以看到包含视频下载的脚本、流媒体的脚本、视频编辑的脚本、电影信息查询的脚本。再往下这个就是我们的参考文档，我们可以看到它会告诉我们，比如说配置格式的文档， 支持的站点文档，以及最后的这个叫做模板和资源，比如说我们也需要一些配置模板，需要调用一些资源，都会在这个文件，所以说它最核心的就是四个文档， 如果在这个看的不清晰，我们在这看就相当于我们打开了输出了这个 sql 的 文件，我们看到一二三四，它是私立文档。当然这里我要借正机给大家讲个东西，就是 sql m d m d 为什么这么重要？这这个涉及到大户型钓鱼 sql 的 一个渐近迓漏的 设计逻辑，看名字就能看出来，大概的意思就是层层渐近暗需调用，因为一个 sql 实际包含着大量的内容， 如果每次大模型都要完整加载所有的内容，就需要消耗大量的算力，所以就有了这样层层递进做调用决策的一个设计。第一层的原数据，在这个位置， 原数据基本上都是在一百个 top 以下，实际上对于大模型而言，我这边分析调用哪个 cq， 我 加载很多个 cq， 每一个也就是不到一百个 top， 那 这个算力对我的压力是很小的， 但我觉得这个好像是能够匹配我的需求的，通过描述我名字觉得能匹配我的需求，我再进一步的去 加载它整个的文档的这种说明这种东西，我要进一步确认是不是可以调用这个 sku 来完成对应的任务。只有说完全确认我要调用这个 sku 的 时候，我才进行第三层的加载，比如加载对应的脚本， 就各种各样的脚本加载这些参考的文档来帮助我完成执行这个任务。那这个时候很多朋友也会问我，其实我并不知道该用哪些工具去封装一些 sku 给我们自己使用，那这个时候我可以把我一些大量测试的技巧来告诉大家。 我们先看一下这个技能页，我们可以看到这里我自己做了很多 sku 做测试，包括说视频下载，多媒体视频处理， gf 处理，包括这种金融数据的处理，大家会发现这些 技能很熟悉，看起来很熟悉，但可能也不知道在哪搞。那这里我就告诉大家一个小技巧，我们可以看到我们这用的 gmail， 当然 gpd 也可以的。我们直接问他有哪些好用的开源工具给到我，我需要制作一些 sku， 更多的让他偏向工具内容 或者文件管理的这些方向，这里他就会推荐大量的这种 github 上的一些开源的项目。我又问他要了一些 github 项目的地址， 包括一些简介，那这个时候我们就能直接复制粘贴，那这个的我们看一下案例，大家看我实际我的指令也非常简单，基于开源项目生成对应的工具，那这里直接把开源项目的这个地址就给到他就可以。 再比如说我们去构建处理 pdf 的 一个 sql， 我 这边的指令也很简单，我把基于开源项目生成相关的 sql， 把它的一个能力啊，包括它的地址，就直接告诉它的编程就可以了，它就可以直接帮助我们做生成。 那这个演示相当于我给大家讲的第一个构建 sql 的 技巧，就是要善用 ai， 因为我们想不到并不代表 ai 不知道，直接问就行。第二个就是脑子里要有大概的一个地图。按照我自己的总结， sql 我 会做三大类文本处理的，比如说查资料、总结内容，生成内容的 这种偏向文本文档的。第二类就是脚本工具类的，一般就是泛格式的，比如修改文件、获取网页、看剪视频，有具体的任务，但是它是泛格式的。 第三类就可能说脚本没办法帮我们执行，那我们就要调用一些外部的接口，获得一些额外的数据和额外的能力，比如说天气的数据，自媒体的数据接口，企业信息，包括说我们调用 ai 来生成图片等等等。 在我操作过程中有一个特点比较明显，一直在用一些现成的开源的框架，也就是说咱们不需要重复去造轮子。本来比如说像 github 有 大量好用的工具，我们就让 ai 直接帮我们生成就行了。 当然这个时候还有朋友还会纠结，就比如说那 skype 和 mcp 的 区别到底是什么呢？因为这两个体感看起来很相似，但是我可以告诉大家， q 和 m c p 它们的逻辑是截然不同的， m c p 更像是一个调用接口的标准，只要符合标准，你不管啥工具我都能接入，而 skill 更像是一个具体的有操作说明的工具箱，或者是执行标准功能，它很单一，但它又很实用。 总之就是 skill 的 出现不仅意味着未来优秀的能力更容易被模块化，更容易被附用，也代表着 ai 的 发展趋势进一步清晰。未来的 ai， 它不仅仅是更会聊天，而是更能做事。 最后，我也建议大家尽可能去尝试，因为像扣子用起来确实很方便，就一句话，就可以帮我们去构建我们自己的专属 skill。

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。

扣子新出的 skills 技能，百分之九十的人都理解错了，很多人以为它可以替代工作流，结果调试来调试去，踩了不少的坑。那么 skills 到底是什么？它和工作流、智能体有着什么样的本质区别？ skills 可以 帮你做哪些事情？最重要的是它不能帮你做哪些事情，什么时候我们必须用到工作流，什么时候我们可以用 skills， 那看完这期视频可以帮你省下至少一个月的弯路。首先我们来讲 skills 究竟是什么？ skill？ 其实这个英文单词把它翻译成中文就是技能，那么 skills 也就代表着很多个技能的一个组合体，也就是技能包，对不对？ 所以我们在使用 skills 的 时候呀，你可以把 ai 看作是一个人，那这个人呢？他身上有很多个小口袋，每一个小口袋里面都是一个技能，当你输入一句话的时候，他识别到你的需求，他就从某一个特定的小口袋里面拿出一个小小的技能来帮你完成这个需求 么？这个拥有着不同技能调用的一个 ai 呢？我们就可以称为是一个 skills， 所以 skills 它本质上也是一个 ai， 只是说这个 ai 它有着很多很多的技能包，它可以在不同的时候调用不同的技能， 所以呢，它跟我们之前搭建的智能体和工作流是不一样的哈。我相信很多人都有玩过游戏，那在游戏世界里面，主角是不是有很多个技能点，他在面对不同的敌人的时候呢？ 它也会使用到不同的技能，所以你可以简单地把这个 skills 想象成是这样的一个又一个的技能，那我在处理不同的事情的时候呢，我就用到不同的技能就可以了。 那说到这里，大家应该知道 skills， 智能体还有工作流，它们是三个完全不同的东西，对不对？我们之前说过智能体它是什么？它本质上是一个会聊天的 ai 助手，它根据我们已经给他的一个系统提示词 和我们输入进去的那句话来跟我们进行对话的交互。那工作流是什么呢？它本质上是把一段又一段的代码给封装起来了，变成一个小节点。 那我们可以通过编排这些节点，自己就不用去写代码，而是通过在节点里面编排这些数据，来实现一些复杂的可式化的流程。所以工作流呢，它非常适合一些复杂任务的编排， 适合一些高需求高定制的任务啊。那么 skills 是 什么呢？是我们刚刚说的这个 ai， 它有很多个技能的小口袋，它可以根据我们提的需求去掏不同小口袋里面的工具来帮我们完成任务。 skills 有 一个很好的地方，就是它不需要门槛，它不像智能体和工作流一样，需要一定的门槛才能去搭建。它的好处是只要你会自然语言描述， ai 就 可以给你生成一个技能包， 因为你只需要告诉他啊，我要写 ppt， 我 要把这个 word 变成一个这种格式，他就给你生成这样一个技能包。那下次你来找他用的时候，他就把这个技能包呢给掏出来，然后用里面的工具呢来给你完成这个任务。 所以当你是一个职场的新手小白，你每天可能有一些很简单的，比如说文稿上的 ppt 之类的，这些任务你想要处理，但是你又不会搭建的话，那么你就可以使用扣子上面的 skills， 让他去给你生成一个技能包去使用。 所以对于 skills 来说，它的典型用途是你每天要做的一些标准流程的简单的复用，它的优势是很容易上手，但是它的缺点是它根本替代不了主流的工作流搭建。 就像如果你现在肚子饿了，你可以去吃一包方便面，但是如果你家里来了客人，你想要招待他，那你就不可能给他吃方便面，对不对？所以这就是两个最直观的区别。你这个 skills 你 完全可以自己用，或者说你上架到商店给一些个人用， 但是你想把它面向企业做一些复杂的定制，它是完全做不到的哈。它跟传统工作流呢，还有一个很大的区别，就是传统的工作流画布，我们每一步都是自己编排的，是不是？这就代表着我们每一步都可以自己修改，自己去完善？ 是 skills 目前是扣子的 ai 帮我们自动生成的，也就代表着我自己没办法去这个项目文件里面改，因为你使用这个东西的人，他是新手小白，他不懂代码，如果你想要改，你就得懂代码才能改。所以这就会造成一个很矛盾的事情，就像我们之前讲的扣子编程那期一样， 用这个东西的人他是新手，但是新手他又不会改，他只能跟 ai 对 话让 ai 改，同时 ai 改的时候呢，又可能把之前的东西给改坏，所以说这个 skills 它并不灵活， 它只能给你做一些很简单的需求。而且大家要知道， skills 这个概念其实已经出来很久了，最早是在二零二四年的这个年底的时候，当时 cloud 就 已经推出了 agent skills， 只是当时我们只能在本地的电脑上运行一些 skills， 后面呢， cloud 就 把它做成了一个开放的标准， 然后后面国外的一些大厂也就逐渐的开始使用 skills 了。只是之前国内没有厂商去做 skills 这个东西，扣子是目前在国内第一个做这个东西的厂商，所以 skills 其实出来已经有一两年了， 那为什么它还没有替代工作流呢？答案就是因为 skills 它只能做百分之十左右的一些简单的场景， 那么百分之九十的场景其实他都搞不定的。你想想一个客户去定制项目，你需要多分支决策，需要动态的一些循环，还需要人工经常去调整一些提示词，那这些场景 skills 能做吗？他都做不了， 所以主流的搭建方式仍然是工作流搭建。好。在我们知道 skills 是 什么之后，我们是不是得知道他擅长做哪些事情，不擅长做哪些事情呢？首先第一类呢，就是这种内容创作，比如说你是一个设计师，你每次都要生成符合你们品牌风格的一个 ppt 模板， 那么你就可以用 skills 把你们公司的设计规范给固化进去，也就是一个流程给固化进去。在你生成这个 skills 之后呢，你每次只需要调用这个 skills， 然后把你的内容输进去， ai 就 可以根据你的这个品牌风格去自动生成 ppt 模板。 那像这样的写周报，写月报，或者说你丢一个抖音视频进去，然后把它转成公众号文章都是可以的。像这样的话，我们一般都是要调用插件的哈，那你也可以让 skills 去调用插件，这个都是可以的。 还有一些呢，就是你自己的个人画写作，有些人他可能有自己的很独特的风格画写作，但是每一次你都是自己人工去写的， 你可以做一个 skills， 让这个 skills 去学习你的文风，并且呢每次之后生成的内容呢，都保持你这个风格，那么你下次可能只需要丢一个标题给他，他就可以给你生成符合你个人风格化的这么一个作品了。 还有像这样的格式转化类的内容呢，都是 skills 比较擅长的，比如说 pdf 转成 word 或者说 excel 数据呢，把它转成一个格式化的图标，格式化的一个网页，或者说把你给的一篇文章给转成一个演讲稿，这些都是可以的。 但是我们说到的这些搭建，其实工作流也都是可以做的，并且用工作流搭建起来呢，也是很简单的好。那么第三个大类呢，就是一个专业分析类，比如说你给他发一个图片，一个简历之类的，让他去给你诊断优化。那其实这个类型呢，就比较像我们的一个智能体类型了， 因为它偏向于一个文本分析和一个数据的分析审查哈，所以看到这些项目大家就能知道 skills 它能够做的就是任务边界非常清晰的内容，知道我这次要输入什么，并且知道我这一次要输出什么， 并且这些任务呢，它是会反复做的，没有什么分支的，也就是我不需要处理什么循环啊，不需要处理什么批处理啊，还有文声图图声视频这些东西它都不需要处理， 它就处理一些简单的文字化的职场上的东西。这也就是为什么最近扣子更新啊，它说职场 ai 工作 ai 就 用扣子之类的这种啊， slogan 对 不对？这种标语 说明扣子他针对自己这一次的一个更新呢，他定位到职场人了，也就是现在很多年轻人他刚进职场，但是呢，他也没有去学这个搭建，但是他又想用 ai， 他 就把自己目前的一个市场定位呢，定位到这一批人身上了，也就是他可以帮你完成你 平时职场上工作上需要重复处理的一些文案、文本上的事情。 skills 还是很擅长的哈， 那么他不擅长做的事情是什么呢？比如说一些复杂的数据处理，就像我们课内教的批量采集一个抖音博主的这种视频链接，然后把它数据全部采到分数表格，然后又进行改写， 然后又进行数据写入，这样的内容呢，他是不适合的哈，因为他没有一个复杂的判断逻辑，他也没有办法进行一个批处理和循环，所以呢，他不适合做一些复杂的数据处理， 同时呢也不适合去做一些多分制的决策，也就是你这个路走完之后，我要走其他路，或者说我 a 路线、 b 路线、 c 路线的内容我要结合起来， 最后整合成一个东西，比如说我们做这种视频自动化的东西，他就做不了哈，所以他可以帮你完成一些简单的职场上的一些工作哈，可以帮你省下一些事情， 但是它替代不了复杂的工作流搭建逻辑。并且呢，现在扣子它针对 skills， 它还有一个付费的功能，这个东西我们稍后呢会实操的去讲哈， 所以大家要认识到 skills 它是面向小白的，如果说你是想要做一个工具的创造者，你想要创造一些高价值的 ai 的 工作流，并且把这些东西呢交付给企业去用的话，那你还是必须选工作流搭建，所以这个 skills 呢，终究还是一个开箱即用的面向小白的产品。 ok， 那 么说了这么多呢，我们现在来实操搭建一个 skills， 并且教大家怎么使用别人的 skills， 怎么把自己的 skills 给上架，并且让别人付费去用。 那么我们在浏览器里面搜索扣子啊，来到扣子的整个网页，可以看到现在扣子呢，它也更新了自己的一个 ui， 并且啊扣子他现在在扩充自己的一个产品啊，就包括我们原来的扣子开发平台，现在呢变成了这个扣子编程，还有呢，现在的扣子也把他的这个目光呢放到了很多职场上，办公上的场景， 可以看到扣子现在出的这么一个这种图啊，可以看到他是各种人群他都想通吃的，看到没有，也就是不管你是上班的也好，还是你想要做自媒体的也好，还是你想要做一些其他乱七八糟的东西也好，他都想把你这个人群的给通吃掉，不管你是有复杂的任务想做， 还是你只要办公看到没有办公三件套，还是你想使用 skills 这样成熟的技能的时候，你都可以使用到扣子的一个产品，所以说相当于现在他们在扩充自己的一个产品的一个版图，所以大家一定要清楚的认识这一点啊， 现在这个 skills 它并不是替代原有的工作流，而是扣子在它原来的版图上新增了这么一个小板块，那这个小板块它的目标人群是职场，是小白，是新手哈， 可以看到它这有个清晰的描述啊，就是职场前辈一键召唤。看到扣子对自己这个技能它的一个定位是什么？在技能商店中探索和使用同行前辈们训练好的 ai 技能，也就是像我之前说的， 你可以把这个技能想象成这个 ai， 他 是一个人，他身上有很多小口袋，每一个小口袋里面都是一个成熟的技能，你想要他用哪个技能帮你完成这个任务，你就把这个技能这个小口袋给掏出来，让他使用这个小口袋里面的工具给你做事啊。 ok， 那 我们来到扣子之后呢，点这个免费使用，进来之后就是扣子的一个这样的新版界面哈，这里呢顺便再来说一下这个界面， 我们可以看到左侧呢，已经完全跟之前不一样了啊，我们点击顶部的这个扣子编程，就会跳转到原来我们的一个扣子开发平台的地方，我们点一下 ok， 就 可以看到这里就是原来的这个扣子开发平台了，也就是现在的扣子编程啊，如果你想回到旧版的话，只要点 顶部这个回到旧版就可以了。那么原来的资源库，也就是新建工作流的地方呢？还是在这个地方啊？如果说你想要新建一个智能体的话，还是在这个项目管理，但是你来到这个地方呢，我们就点击上面的新增项目，他就又跳到这个页面来了，对不对？那我们怎么创建智能体啊？ 现在原来那个手动创建智能体的地方已经没有了，现在大家只能在这个地方，也就是 d 代码模式这里有一个智能体开发，你点了之后他就会跳到原来这个旧版。所以说啊，如果你对新版的界面不熟悉的话啊，大家可以在进来之后直接点到这个顶部的这个回到旧版就可以了。 ok， 那 我们怎么去创建一个技能呢？我们来到这个扣子编程的页面，可以看到它有智能体、工作流、网页应用、 移动应用，还有一个技能，是不是那我们就可以在这个地方输入我们的需求？假设我现在是一个职场人，我每个星期都要做 ppt， 但是呢我不想自己做 ppt， 那 我就可以在这个地方 写我一个需求，让 ai 来帮我做出一个技能，我之后每次调用这个技能，它就可以帮我生成一个 ppt。 这里呢我来粘贴一个我之前写好的一个技能要求啊， 这跟大家讲一下，我要求这个技能呢，他可以接受用户的两种输入，第一种是输入主题，如果输入主题的时候，他就先联网搜索这个主题相关的知识，如果用户输入的是一个链接，那就先读取这个链接的内容，并且呢深度理解这个文章的逻辑之后 再结合这个美学设计去生成一个十六比九的 html 的 换灯片。所以呢，我还把这个核心的能力告诉他，也就是说我希望他有这么几个核心的能力， 就是大家不写这个底下的核心能力也没关系的，因为 ai 它会自己给你去思考啊，所以你只需要写前面这一段也可以，那我们写完之后只要点击发送就行了， 可以看到发送之后我们又来到了一个这样的沙箱环境啊。在我们扣子编程那节课，我有跟大家讲过这样的一个环境，他是一个虚拟环境，他不会受到外界的一个干扰， 也就是你在这个里面的一个代码的一个 bug， 他 不会影响到扣子本身的一个代码环境的。在我们之前的课也讲过什么叫沙箱，就像你小时候去游乐场，有一些那种围起来的地方，他不是会让你进去玩沙子吗？ 在里面怎么去砌城堡，然后再把它推掉推坏都是没关系的，你在沙箱环境里面可以随便你怎么玩。所以呢，像我们生成的这种 skills， 大家也不用特别的在意它有没有调坏怎么的， 如果它实在调坏了，大不了我们再来建一个，是不是这种沙箱环境都随便玩的哈。 ok， 我 们这里输入了一个需求之后呢，可以看到它一直在给我们生成，这里呢，我们点到右上角这个文件，这里切换文件目录，那么左边就会跳出来这么一个文件框， 我们把它展开，可以看到这里有四个这样的文件。首先这三个是文件夹啊，底下是一个 skill 点 md， 这个 md 是 一个 markdown， 是 一个文档。这里需要跟大家讲一下这几个文档究竟是干什么用的，让大家更加透彻的理解 skill 它到底是怎么工作的哈？假设我现在在一个公司认知 并且呢我每天都有一些固定的活想要干，但是我现在想要离职了，我不想干了，那我是不是就得把我原来每天干什么活，我电脑的密码，我电脑里面的软件，我做什么事情应该用什么软件，还有我平时工作踩一些坑，然后一些应对的方法，我都得移交给新的同事，对不对？ 假设你现在要把这些东西移交给你的新同事，同时你还不能跟他讲话，你， 你只能跟它写文档，那么我们是不是得写清晰的文档？所以说对于 skills 来说，这三个项目文件和底下这个文档就是我们刚刚说的提交工作的文档，那它们三个分别代表了什么呢？首先我们来看这个 skill 点 md， 它这个地方，如果我们点开的话， 会看到他是一个这样的文字版的文档，对不对？这个里面他会告诉这个 ai 你 是一个什么样身份的人，你有哪些技能，这个技能是干什么的，什么时候用，怎么用，就相当于我如果要提交一个工作， 我就得跟这个前同事说啊，我这个岗位是干嘛的，每天我应该做什么，每个星期要做什么？比如说我每个星期五我就要交周报啊，我这个周报的步骤是什么？第一步我要列这个工作的重点， 第二个我要写我这个星期的具体成果。第三个我还要提下周的计划。所以呢，在这个 skill 点 md 里面，它就是让 ai 知道我这个技能是干什么的，什么时候应该用，所以这个地方是它一个整体规划的地方啊。 ok， 那 我们往上面看，是一个 scripts 的 一个脚本，也就是可执行工具的地方。那这个里面放的呢？是一些可执行的代码脚本，我们可以把它展开，里面有三个 python 的 一个代码。那放到我们刚刚讲的例子里面来，也就是说我得告诉这个同事， 你是不是要做事？但你做这个事情的时候，你用这个 word， 你 做那个事情的时候，你就用这个 excel， 那 你做另外的事情的时候，你可能要用公司的一个这样的软件，所以说这个 scripts 里面它放的是一些可执行的脚本， 相当于我们要移交的一个什么一个软件，我们是放在这个里面的。那再往上面看呢？是一个 reference， 那 这个 reference 在 中文里面其实要参考手册啊，也就是说我要把这个事情移交给我的新同事的话， 我还得告诉他我们这个工作呢，有一些什么样的问题解决指南，有哪一些注意事项？参考文档全部都是在这个 reference 里面，可以看到它全部是一个这样子文字版说明，因为我们想让它生成 ppt 嘛，它就会在这个地方说啊，这个丙图是什么东西？应该是一个什么样的格式的？ 那包括这个模板，这个 templates， 也就是这个幻灯片生成的时候，应该用哪些模板，都会放在我们这个 reference 里面，也就是这个是给我的一个新同事的一个参考的指南。好，那再往上面看，这是一个 assets， 那 这个 assets 呢？其实是资产， 也就是说我在我们这公司工作这么久，我是不是之前也有一些案例，也有些模板，有一些格式规范？那我也把这个我的资产啊，这些工作上的资产我移交给这个啊新同事， 并且跟他说，哎，这是我们过去三个月的周报，你可以参考一下我的这个格式。这是我们部门喜欢用的一个 ppt 模板。配色呢，我们喜欢用哪个配色我都写在这里了，你以后用的话就可以直接按照这个来。所以说这三个文件夹加上底下这一个 skill 点 m d， 就是 扣子给我们生成的这个 skills， 它来接替我们工作的时候所需要用到的四个东西，每一个东西呢，它都有一个自己的分工责任在这里哈。 所以当我们想要把自己平时日常生活中的一些呃，重复性的工作移交给 ai， 让它给我们生成一个 skills 的 时候，它就会给我们生成一个这样子的标准化的模板， 这个就是我们数字化的一个交接大礼包，是不是？那下次我想要调用它给我干活的时候，它就只需要翻阅这次生成的这个文档，它就能够知道要怎么才能帮我干好活。我希望输出的是一个什么样的格式， 为什么能够知道？因为在我们这些几个文件夹里全部都已经写好了对不对？他只需要去翻手册就行了，相当于他已经掌握了这个技能，所以这个就是技能 skills 的 一个本质上的含义啊。 ok， 这里呢，我等待了很久啊，也就是跟大家讲完这么多内容之后啊， 他还没有给我把这个项目文件给生成完。为什么呢？这也就是我在之前的一个扣子编程里面说到的一个问题，就是这个东西他是 ai 写的，他很有可能有 bug， 知道吧？你看到没有，他说他这里发现问题了，然后又查看这个二百八十行是什么， 所以说这个东西对于职场小白来说，你前期的调试可能会比较麻烦。那对于一个你已经会工作流大进的人来说，我是不建议大家花很长时间在这个上面的， 因为你让它去生成这么久，然后还要在那改来改去的，有这个时间你自己都已经搭建好了啊，但是呢，大家可以了解一下 skills 是 什么，有时间的时候玩一玩都没关系。那这里呢，我就懒得等它了，我用我之前已经生成好的一个同样功能的一个 skills 才给大家演示，因为这个等它还不知道要多久啊，它这个写代码有点慢。 ok， 那 我这里呢，拖了一个之前我已经写好的一个测试的 skills 过来给大家看一下。那它这边呢，还是跟之前一样啊，是这三个文件夹加上一个 skills 的 markdown 格式的东西。 它的这个技能呢，还是根据用户提供的一个主题或者网页生成一个 html 的 一个换灯片哈，那当 ai 给你生成完之后，我们还是跟之前一样点击右上角的这个部署，只要点这个部署，然后点击这里的开始部署就行了。 但是这里呢跟我们在原来教的扣子编程那节课是不一样的，我们在原来的扣子编程那节课部署完之后，我们还得调用，是不是它发布完之后是一个 api， 但是这个东西这个 skills 它发布之后就是一个直接能用的东西了，我们点这个立即体验啊。 ok， 点完之后可以发现它就带我们来了这么一个对话页面，并且呢这里它就已经用了我们刚刚 生成的这个 skills， 那 么这里呢我就可以给他来输入一句话，比如说如何正确快速的学习扣字，也就是我现在输入这句话，并且在输入这句话的同时呢，我调用我刚刚已经生成的这个技能，然后我一键发送出去， 我们来看一下，可以看到他接收到我这个语句之后呢，完成了这个技能加载，因为我在这个技能里面说，如果我输的是一个话题，他要先干嘛？先联网搜索，是不是？所以他在这个地方呢联网搜索了一些内容， 并且呢他完成这个技能文件提取之后，他就创建了一个这样的扣子学习的换灯片，这里我们可以稍微等一下， ok， 可以 看到他这里呢已经给我们生成了， 并且它这里会显示一个这样的弹窗，大家点这个允许就可以了啊，它生成完成之后呢，我们可以看到它是一个 html 的 一个文件，并且呢在这个右侧，我们可以在这个地方啊去拖动它，把它打开， 那么这个地方跟原来的扣子编程最大的区别是什么？是你在这里可以分享，也就是你可以把生成出来的这个东西呢，给生成一个长图，也可以复制链接。比如你这个 ppt 生成出来， 你是想要给你们老板看，那你可以把这个东西来复制下链接，然后发到你们群里，或者说给你们老板看，都是可以的。他已经生成一个这样子的完整的可以看的 ppt 了啊。如果说大家想要修改这个 ppt 的 一个范式的话呢，就可以在这个地方再跟他对话啊，也就是在这个下面这里再跟他对话就行了。 那如果你想要把这个 ppt 呢给下载下来，我们就点击右上角的这个下载，那它下载下来，它其实是一个 html 的 一个文件啊，我们点开可以看到它给我们生成了这么一个 ppt， 但是我发现它这个呃尺寸不太对，对不对？那我们是不是可以跟他说，也就是说你觉得哪个地方不对，你可以再跟他说啊， 你就说目前生成的 ppt 的 尺寸不对，我希望可以兼容各种浏览器，然后咱们把这个话呢给发送出去， 可以看到它发送出去之后呀，它又在调整这个 ppt 的 一个尺寸了哈， ok， 可以 看到它这里呢，又给我们生成了一份新的，但是我们把它打开之后呀，发现它还是原来这个尺寸啊，所以说像这样的 ai 自动编程的东西有很大的缺陷啊， 它生成出来的东西不稳定。第二个是呢，我们自己不好修改，如果说你像这样的问题，我们是自己在工作流里面划不上搭建的，我们可以很快的就修改，这也回到我们最开始的这个问题，也就是这样的 skills， 它不能够做复杂的事情，它也替代不了传统的工作流搭建。 我们如果想要做一些复杂的，可定制化的、高商用化的东西，必须使用工作流搭建哈，必须手动搭建，那这个地方的话就不纠结了哈，我就不花时间去改了， 我们不想用的话呢，就直接点击右上角这个叉掉就可以把它退出去。那我们再来说我们已经做好了这个技能，要怎么把它上架到商店，我们做好之后呢，我们自己的一个技能，在这个技能商店这里， 然后大家可以点到这个我的技能，然后我们点我创建的，那这里就会有我刚刚生成的这个内容，生成幻能片的这个技能，我们点这三个点，然后点这个上架到商店， 上架到商店之后我们就只要填这个详细的描述就行了，这里呢我们可以把这个复制下来，然后你选一个分类嘛，我们可以选一个办公与效率。那这个案例呢，就是你之前用这个东西生成出来的这个案例啊， 我们这里呢可以随便填一下它，这里呢需要我们去搞一个分享链接啊，也就是刚刚我们生成了一个任意一个 ppt 的 一个分享链接，这里我们可以回去搞一下。怎么回去啊？这里也教大家一下，在这个历史对话这里看到没有我们刚刚输入的这一句学习扣子使用教程， 我们生成完之后，这个右上角会有一个分享该任务，这里呢就会有一个复制链接，我们把它复制下来，然后到这个技能商店这里来重新来把它上架一下， 我们先来添加这个分享链接，并且呢把原来这个前面这里给删掉，删掉之后这个就是他的分享链接了， 那这个案例名称就叫如何快速学习扣子，那这个配图他是必须上传一个配图的，这里我们可以随便先上传一个图，这里的话我就随便先上传一个我之前的一个视频的封面好了。 然后呢我们点保存这个详细描述，我们重新来把它粘贴一下，分类也选一下啊， ok， 我 们选好这东西之后啊可以看到它这里还有一个点， 就是你可以把这个技能呢设置成一个免费的，还可以设置成一个付费的，也就是现在扣子呢，它允许你自己做的一个 skills， 是 别人必须花钱啊，多少钱一个月别人才可以用你这个 skills， 所以 说这个是一个很适合新手小白的一个便捷方式， 也就是说当你在某一个垂直领域啊，大家一定要听清楚，是垂直领域，你做的非常非常优秀， 你能够生成一个很好用很好用的技能时候，那你就可以把它上架啊，上架到扣子的一个商店，然后把这个按月付费，把它打开，让别人给你出钱，就出点小钱，然后来用你这个 skills， 所以 这个也是新手可以变现的一个方向，只是说大家一定不要去做这种铺天盖地的 很简单的东西，一定要做一个垂直领域的，然后确实是有这个付费需求的，并且你这个 skills 确实是做的好，别人才能来付费，对不对？ 如果你做的不好，那他就没有一个付费的理由了嘛？那这个是否开源，如果我们把它打开的话，那别人就可以直接看到我们这个 skills 的 一个代码啊。所以说如果你要付费的话，那他这个就关掉，我们默认就关掉就行了。并且如果说你想要上架到商店的话，你是需要有三个精选案例的， 也就是说扣子他们现在希望上架到商店的呢，都是一些精品的一个 skills 啊，所以说大家一定要已经做出一个比较好的东西，你再去上架啊， 那这里我没有那么多的案例，我就先不去搞了，那大家只要凑齐三个案例，然后点击这个上架到商店就行了，这里呢我就把它取消掉。我们最后再来说一下怎么来开通这个付费啊？也就是你想让别人来对你这个 skills 付费使用的话，一定要点这个右上角的开通商户， 那目前他支持的一个商户呢？就是抖音支付和一个支付宝，我们点击开通，如果你是个人，而且你没有营业执照的话呢，你就选这个小微商户就行了， 如果你是企业的话，你可以选这个，如果你有个体工商户的这个营业执照，也可以选这个都行。那你选完小微商户之后，就只要在下面填你的这个信息就可以了啊，比如说你是什么个体户张三，然后这个名字也可以写个体户张三 这个证件类型就是身份证嘛，然后你把你的证件啊什么的传到这里来，这个资质证明啊，需要跟大家讲一下，如果你的这个 skills 是 用于一个特殊的行业的话，它可能是需要资质的啊，那具体哪些行业需要资质，大家需要点到这个资质说明里面去看一下啊。 他这个就跟支付宝的一个商户申请是差不多的。那这个结算信息，也就是说啊，这个钱到账之后，他是对私还是对公？对公也就是你必须是公司的公户才行。如果对私的话，也就是你自己私人的一个银行卡吗？你就可以把它填到这里来， 填完之后你再写一个管理员信息，这个管理员信息也就是说你这个收款账号究竟是谁在管理？如果你是个人的话，你就把自己的信息填到这里来， 然后这个补充材料一般是不需要的哈。然后这个支付宝呢，你也可以一起把它勾选上，如果你勾选上之后，用户就可以通过支付宝支付来付你这个月费了，那下面的信息也都是一样填的，就填自己的一个真实信息就可以了。 注意这种地方都必须是真实信息啊，不能填虚假信息的。那这个结算信息的话，我们可以选择支付宝账号，也就是你想要把这个钱结到哪个支付宝账号上， 然后你把它填上，填上之后再点这个提交材料并同意，然后你再提交就可以，等审核就行了哈。对，目前这个扣子呢，它是支持一个 skills 的， 一个变现的。 ok， 那 我们怎么才能做别人已经上架到商店的 skills 呢？我们这里呢需要先点到左边的这个扣子， 点到扣子之后他就来到了这个最新版的这个页面，是不是我们左边呢有一个技能商店，我们点进来到这里呢，就可以看到很多别人已经创建好的这么一个技能了，我们可以直接点进来任意一个技能，然后点安装就可以了， 那右下角他会显示一个技能安装成功啊，安装完之后我们直接点这个使用就好了，并且呢我们可以看到这个对话框这里就已经有一个我们刚刚加进来的技能了， 那我们就可以直接使用一句话来生成一个新年绘本了，对不对？那如果我们不想用这个技能呢，我们就可以把它退掉，退掉之后如果我还想添加这个技能进来，怎么弄？ 点击这里的一个更多，这里可以看到我已经有了一个技能，这个技能是内容生成幻灯片，那这个是我刚刚在技能商店加进来的，如果你按住旁边这个小钉子，他就会把它置顶是不是？但是大家需要注意的是，我们点完这个小钉子之后啊，他这个置顶不是说在这个地方置顶啊，是到这里来了，看到没有， 也就是我不需要到这个更多这里来找他，而是说我在这个地方就能够直接找到他了，看到没有？我们可以点这个地方，他是置顶到这里啊，不是说在这个地方，那如果我们要把这个新年绘本置顶的话，也就是置顶到这个地方看到没有第一个新年绘本， 所以如果我们还想要有更多的技能，我们可以点这个发现更多技能，然后就可以跳转到这里的一个技能商店，我们就可以添加自己想要的这么一个技能，把它安装过来就可以了哈， 并且在这里跟他对话就行了。但是大家在使用别人已经写好的一个技能之前，最好先看一下他这个技能到底是怎么用的， 然后他这里有一些精选案例，就是说这个技能到底生成出来的效果好不好，大家可以点进来看一下，不要盲目的去选择别人的这么一个技能。 ok， 那 除了这个技能之外呢？扣子最近还有一个更新啊，也就是这里的一个长期计划，那这个长期计划是什么？我们下期视频再讲啊。 ok， 希望大家通过这一期都已经学会 skills 技能到底怎么创作，并且呢？怎么发布自己的一个技能，怎么去引用别人的技能？并且如果你在某一个垂直领域你真的做得很好，你也可以把你自己熟知的一些东西做成一个 skills 发布到商店来变现啊，只要开通你的一个商户，就可以实现一个收款。在这个视频正式结束之前呢，我想专门花几分钟跟大家聊一个很多新手都有的一个焦虑点和担心点， 这几个点是什么呢？首先是有些同学，他担心老师我学完工作流，学完智能体大件，会不会这个技术很快就被迭代了啊？ skills 刚出来，那工作流会不会过时？我现在学工作流还有意义吗？ 还有一个点就是 ai 工具更新这么快，到底哪个 ai 工具才是主流，我到底学哪个才不会被淘汰？ 我现在学的技能会不会很快又被新的产品给取代？我会不会竹篮打水一场空呢？大家要知道这些焦虑是很多新手小白都有的，我也特别理解大家的焦虑，因为现在 ai 行业的更新速度确实太快了， 那么在这样的情况下，我们到底还要不要学技能？学了会不会白学呢？我可以告诉大家一个很明确答案，就是一定要学，并且一定要尽早开始学。 为什么呢？首先是我们在课内，至少我自己的这一百多节课学的这个扣子，不仅仅只是学扣子这一个平台，我们学的是一个底层的一个逻辑，这些逻辑是不会变的。 不管你用什么样的工具，你都需要知道怎么把一个复杂的任务拆解成多个小步骤，对不对？这个能力它是通用的， 比如说你要做一个自动生成短视频的系统，不管你是用扣子还是用 defi， 还是用 n 八 n， 你 都需要把它拆解成生成文案，生成配图，生成配音，再合成视频这么一个链路。 那么这个拆解的一个思维和能力，跟你用什么工具根本没有任何的关系。第二个就是工作流的思维方式，在所有的 ai 平台上都是通用的， 你在扣子上面学了工作流的设计，换到 define 上，可能界面不一样，但是思维方式是一样的，只要你稍微熟悉一下界面，你的核心能力还在，你很快就能够迁移到其他的平台。那么第四个就是一个提示词工程，怎么跟 ai 沟通，怎么写好的提示词，怎么引导 ai 生成你想要的效果， 这个能力不管未来的 ai 模型怎么迭代，怎么升级，都是一个刚需，都是一个恒久不变的东西。不管你是用国外的弹幕信号也好，还是你用国内的弹幕信号，还是你要使用 skills 也好，都是需要一个好的替值词工程的。 包括我们未来做一些 ai 的 编程方面东西，都是需要提示词工程的，这个是一个很久的非常核心的内容。最后一个就是一个数据流的设计，我们在课内学的设计数据的一个输入输出，怎么让数据在不同的节点之间正确的流转，怎么处理异常的情况， 这些能力是一个人能够用好 ai 的 基础，这些东西它通通都不会因为一个工具的更新就过时， 所以大家一定要有这个观念，当你把这些底层逻辑全部吃透之后，不管未来的工具怎么变，你都能够以不变去应万变，因为你已经掌握了这个时代学习 ai 的 底层逻辑，当你把这些东西学会之后， 你迁移到其他任何平台的成本就很低了，你的这个能力是可以在所有平台相互相通的， 是不需要你再花很长的时间去学习的。大家要知道工具只是一个表层工具，它也许会被迭代，但是你的这个思维才是你的内核，你真正要学会的，其实它都不是扣子本身这一个工具， 而是你在这个 ai 时代的一个思考，一个工作的方式。大家要知道在未来的十年之内， 很多很多传统的工作方式是必然会被 ai 取代的，只是说一个时间长久的问题，那么我们现在要学的其实就是在 ai 时代，我如何利用各种工具的一个思维方式，一个思考方式啊， 所以这个工具日后只会越来越多，越来越先进，我们一定要掌握这些底层的思考逻辑，以不变去应万变啊。就像你做数学题一样， 一个母题底下可能会有一百个变种题，但是只要你会解答这一个母题，不管这个题怎么变，你都会解好。那么第三个点就是我们在学习 cos、 工作流搭建和这种应用开发的过程中，你积累的不仅仅是一个平台的技术能力，而是一个很复合的能力。 比如说你会搭建工作流，你会写提示词，你会调试系统，它这个东西其实是一个复合能力， 并不是一个表层的只会使用工具的能力是不是？并且你在学习的过程中，你会知道想要做一个什么样的产品，你就应该先做什么，再做什么，这样设计产品的能力又比这个技术能力要更加深入一层了， 这个产品能力是不管你使用什么工具都是有价值的。还有一个就是业务能力，当你真正的进入这个行业啊，你能够了解别人那些痛点，然后呢？知道实际的需求，知道怎么把 ai 应用到落地的真实的业务场景， 并且把这个场景跟你能够做的一些自动化工作留给结合起来，这个就会形成你自己的一个业务能力，这个业务能力是最深层次的，最有价值的一个能力， 这些东西才是你这么长时间以来积累下来的核心竞争力，这些东西是不会被那些只会用自然语言描述，然后自动生成 skills， 或者自动生成 ai 编程的这些其他人给替代的，知道吗？大家要知道，你自己走的每一步路一定都不是白走的， 你在这个 ai 行业一旦踏进来，你越走越深，那你未来的路就会越来越宽，因为你的眼界越来越宽，你了解到的东西也越来越多了。 这也就是我为什么跟大家说一定要越早学，他就能够越早的把握到一个趋势。 因为未来 ai 一定是一个普通人人人都应该会的技能，只是这个技能我也会，你也会，但是我可能只会一点点，但是你呢？可能会的很多， 那我们肯定是早学早受益的，未来肯定还会有各种各样的工具出现，大家一定不要把眼光呢给局限到某一个特定的工具，不要抱着一种我学的扣子，或者说我学的什么东西，我就万事大吉了，以后什么东西都不用学了，这种心态，大家要保持一种持续学习，终身学习， 一直进步的一个心态啊。我们刚刚说到这几个能力，他都不会因为工具的更新就消失了，工具变了没有关系，你换一个工具就行，但是你的理解，你的经验，你的案例库，这些东西都在 未来的这些企业，他需要的不是说会用某个工具的人，而是说会组合各种 ai 工具，能用 ai 来解决实际业务问题的人。 所以你越早学习的话，才能够把握住这个趋势。目前这种 ai 的 落地场景开发还处于很早期啊，很多人都还不会，所以整个市场需求呢很大， 现在学的话是一个比较好的红利期，所以呢，大家不要焦虑，放心大胆的去学，你学的每一个技能，做过的每一个项目，踩的每一个坑啊，这些东西都会成为你自己的一个核心的竞争力，这些工具也许会随着时间慢慢的进步， 会从一个简单的工具使用者，慢慢的变成一个 ai 场景落地开发的开发者。所以这个其实是一个很清晰的成长路径，哪怕对于我自己来说，其实也是这样的，一定要记住，工具只是表层，我们真正要关注的是这些底层逻辑和在学习过程中 积累起来的经验和能力。所以大家不要再去等待，也不要去害怕，也不要让焦虑去吞，是自己啊，从现在开始就学起来，其实都还很早。 ok， 那 我们这期视频呢就到这里了，我们下期视频再见。拜拜。

目前全网最火的 skill 你 还不会用吗？今天我教你一个最简单最直观的方法，看完你还不会用，你来打我！这个方法就是使用扣子，扣子前段时间做了一次重磅的升级，推出了 agent skills、 agent plan、 agent office 和 agent coding 等等重磅功能， 其中让我觉得最有趣的无疑是对目前全网最火的 skills 的 支持。我体验了一下，我觉得对于没有技术背景的朋友来说，如果你想要用上 skill， 这个应该是我目前找到的最简单最直接的方法。不过在开始之前呢，我想要先简单的介绍一下什么是 skill， 因为我发现很多朋友还不知道 skill 到底是个什么东西， 在这里呢，我觉得最重要的是要从概念和定位上面去理解它，而不是去纠结说它到底是由什么组成的。那么在概念上呢，其实也很简单，那就是 skills 这个英文单词的中文意思，技能，就跟我们平时说一个人有弹钢琴的技能，有游泳的技能，有说服别人的技能，对吧， 其实就是这里的技能的意思。只不过我们今天要聊的这个 skill 呢，它不是人的技能，而是 ai 工具的技能。 当目前来说，并不是所有的 ai 工具都有技能这个东西啊，但是对于这些有这个东西的这些 ai 工具，你就可以给它们来增加一些技能啊，比如说增加一个做 ppt 的 技能，增加一个数据分析的技能，对吧？ 那什么样的事情适合用 skill 来做呢？在这里就说到为什么要用 skill 这个东西了，那么简单说呢， skill 的 意义就在于它们能够让我们刚刚提到的这些 ai 工具能够更好地去完成一些任务， 比如说数据分析，对吧？你可以把一堆数据直接扔给 ar， 让他来给你做一个数据分析，那么大概率他也能做。但是呢，如果你给这个 ar 工具安装了一个专门的做数据分析的 skill， 那 么大概率他做出来的数据分析会更加的专业，同时更加符合你自己想要的一个结果。 其实跟我们日常生活中也是差不多的啊，比如说一个没有做饭技能，比如说我，对吧？我去做一餐饭，跟一个有多年经验的大厨，他做出来的一顿饭，味道应该是完全不一样的啊。这个就是因为有技能的这个差别，所以什么样事情适合用 skill 来做，那其实答案就很明显了， 基本上就是所有的这种技术活就是有一定技术成分的，这些工作以及一些流程化的事情，都适合用 skill 来让这些 ai 工具能够更好的去完成。当然每种 ai 工具它创建和使用 skill 的 方法是不一样的，像 coco 的 这种可能就需要一定的技术背景，对于不懂编程的朋友来说，可能会有一定的上手难度。 所以接下来我就介绍一下如何在扣子里面来轻松方便的创建和使用一个 skill。 ok， 我 们打开扣子首页，然后点击这里的扣子编程，再点击这里的技能，在这里我们就可以通过对话的方式来生成一个 skill 了。 这里呢，结合我自己的需要，我们让它来生成一个小红书爆款标题的 skill， 我 们直接跟他说帮我开发一个 skill， 根据我提供的视频脚本或主题生成十个小红书爆款标题。好， enter， ok， 可以 看到它这边就开始在帮我创建这个 skill 了。 ok， 它现在就帮我们生成了这个 skill 啊，然后可以看到它这边有一些简单的介绍。好，我们来试一下。这边我们上传一个脚本文件，然后跟他说生成十个标题。 enter， 可以看到他这边在读取我的脚本文件，然后根据这些内容来生成小红书爆款标题。好，这边就已经生成好了。然后这边呢还有一些简单的解析，他到底是怎么生成的？那对于标题的生成呢？我其实是有一些自己的一些方法论的，所以在这里我们也可以让他来根据这些方法论来帮我们生成标题， 那我们就可以继续完善这个 skill， 我 们跟他说这里有一些起标题的方法论，你参考一下。那下面这些就是我比较喜欢的一些起标题的方法论。我们提交 ok， 可以 看到现在蔻子就在根据我们的要求来更新这个技能了。好，很快蔻子就帮我们升级好了这个技能， 可以看到它这边增加了这样的一些起标题的一些理论。那为了更加清楚地看到它生成的这些标题有没有按照我们这些理论来生成，我们可以进一步升级这个 skill， 让它在输出这些标题的时候呢，简单地解释一下这个标题是怎么生成的。好，我们跟他说对于每一个标题简单解释一下它的原理，为什么这样设计 好。提交 ok， 扣字，又在帮我们升级这个 skill 了， ok， 升级完毕，然后我们再来试一下上传脚本，然后跟他说生成标题。 ok， 我 们再来看一下这一次它生成的这些标题。好，可以看到这一边每个标题后面都有一些简单的解释啊，它设置的原理是什么？ 所以它的输出结果还是符合我们刚刚给它这些要求的。然后整体来说，我觉得这些标题的效果还是蛮不错的啊，像这个标题我觉得是可以直接拿来用的， 那到这里这个技能就差不多已经做好了，当然你可以根据你的要求去进一步的对他进行一些优化。比如说我之前在 dunk 上面学到的一个点，就是你可以把你之前 表现最好的一些作品的标题喂给他，让他来去参考，这样的话他取出来的标题会更加符合你自己的这个风格。再比如说你可以让他同时生成封面文字和标题这样的一个组合，因为像我这样的话，封面文字跟标题之间其实是一起思考的，然后他们俩之间会有一个相互配合的关系。 ok， 这个技能创建好了以后呢，我们需要部署一下啊，点击右上角的这里的部署，再点击下方的这个开始部署。 ok， 很 快它就部署好了，然后我们点击这里的立即体验， 就可以在扣子的这个对话框里面来使用这个技能了啊，在这边可以看到由我们刚刚生成的这个爆款标题生成技能啊，选中，然后呢上传一个脚本，我们选一个别的，然后跟它说生成标题。 enter。 好，可以看到这边就在开始利用这个技能来帮助我们生成标题了，那输出的这个格式可以看到跟刚刚呢也是差不多的。 ok， 以上就是在 code 里面创建和使用一个 skill 的 方法，整个过程直接对话就行啊，简单到不能再简单，呵呵。 而且除此之外呢，在这里的 code 技能商店里面还有大量的现成的 skill， 都是一些经验丰富的专家和开发者创建的 skill， 你 可以直接拿来用的，使用这些 skill 基本上做任何事情都能够得到一个更好的结果， 所以如果你还不会用 skill 去试试扣子 skill 的 功能，相信你会有完全不一样的感觉。 ok， 这个视频就到这里，大家想要创业什么样的 skill 呢？欢迎在评论区留言，最后别忘了点赞关注我是昌哥，我们下期见，拜拜！

hi， 大家好，今天给大家演示一下如何在 open code 里面使用 skills。 第一步，我们先打开 github 的 skill 的 网站，然后点击 download zip 文件， download 整个 zip 文件。 download 下来之后呢，你会得到一个这个文件夹啊， 得到这个文件夹，这个文件夹呢，你把它解压开来，解压开来会得到一个 skillsman 的 文件夹，然后里面会有一个 skills 的 文件夹，然后你把这个 skills 文件夹里面的所有的内容呢全部复制。复制到哪儿呢？复制到，呃， 装完 open code 之后会有一个 dos config 这个文件夹，底下会有发现 open code 这个文件夹，然后在这边新建一个文件夹叫 skill 的 文件夹，然后打开 skill 的 这个文件夹，把刚刚你下载解压下来的 skills 里面的所有的文件全部面贴到这儿就可以了。接下来 你就打开你的 open code， 然后你可以问他，你说现在啊，你有哪些 skill， 然后他啊就会告诉你，在一开始没有 skill 文件夹的时候，他会告诉你他只有一个 playwrite 的 这个 skill。 当你念贴完了之后，再打开 open code 的， 再打开 open code 的， 他会告诉你他现在有十七个 skills， 然后他会分别告诉你这些 skill 是 干嘛用的。 然后我们就举例啊，打做一个，让他浏览一个网站，然后做一个 ppt 啊，这个网站呢？是啊，在这啊，这个网站，我随便打开的一个网站啊，我随便打开一个网站，让他浏览这个网站，做个 ppt。 然后这边呢是已经跑过了的，跑过了之后呢？呃，因为时间会比较久，你看它居然用了二十七分钟，因为这是免费的嘛，所以就，呃，你丢那儿就行了。然后它会它做出了 啊，企业 ppt 啊，然后我就问他，你只能做企业吗？是不是加一些图片啊什么的？然后他又哐哐哐的，花了多长时间呢啊？又花了，又花了一些时间把它给做完了，做完了之后他说把这个 ppt 做好了，那这是其中的一个用法。我们，嗯， 我们看一下他做的内容吧， 这个是他做的 ppt 的 内容。好处是什么呢？好处是你只需要说一句话，就能按照你设想的给你做出来这么一个 ppt。 当然呢，快速就是你用免费的东西，这个时间上耗时比较长。 这是其中一个做 p p 的 ppt 的 skill。 然后等我研究了其他的 skill， 我 再来跟大家分享，再见。

年末了，送你一套自动化的 ppt 制作方案，完全不需要自己动手，连网页都不需要打开一下，全程使用 agent 加 skill 的 技术实现。跟我一起三步搞定这套方案。 第一步，安装这个免费开源的 agent 工具 open code， 具体的安装方法和避坑指南在这个中文文档上都可以找到，亲测有效。第二步，安装 skill， 在 open code 里输入这句魔法口令， 让它帮我们装好 notebook lm 的 skill。 notebook lm 是 谷歌出品的知识管理 工具，可以免费使用，我们用它来生成优雅好看的 ppt。 第三步，完成 ppt 的 制作，准备好你的文稿，在 open code 里输入这一句魔法指令，创建笔记本，上传你的素材，生成 ppt， 一 会儿回来它就生成好了。 用这套方案就可以批量生产优雅好看的 ppt， 总结汇报都用得上。关注我，带你用 skill 完成自动化的内容生产。

什么是 agent skill？ 你 有没有遇到过这种情况？同样的提示， ai 每次给的结果都不一样，有时候好用，有时候完全跑偏。今天教你一个方法，让 ai 像专家一样稳定输出，而且还能跨平台复用。我们先来看一个真实的场景， 假设你录了一个视频，用 ai 自动生成了字幕，但字幕里有一些错别字，比如 cloud code 被识别成了克劳德 code， skill 被识别成了死狗。那怎么办呢？你有一份原始讲稿，想让 ai 对 照着讲稿，把字幕里的错别字修正过来，听起来很简单，对吧？我们来试试。 第一次，我给 ai 发送提示词，请根据这份讲稿处理这个字幕文件。 ai 回答了，改了一些地方。第二次，同样的提示词，同样的文件，结果呢？ ai 这次改的地方不一样了，有些该改的没改，不该改的反而改了。第三次，每次结果都不同。这就是 ai 生成的不确定性问题。 同样的输入，每次输出都可能不一样。你可能会说，那我把提示词写得更详细一点不就行了？确实，详细的提示词能提高准确率。但问题是，第一，每次都要复制粘贴一大段提示词，很麻烦。 第二，提示词太长，消耗的 token 也多，成本高。第三，即便提示词很详细， a 的 随机性还是存在。那有没有一种方法能让 ai 在 执行特定任务时，始终遵循同样的规则，给出一致的结果呢？有，这就是 skill 技能。 skill 全称 agent skills， 最早是 antropica 在 二零二五年十月为 cloud code 推出的功能。 简单来说， skill 就 像是给 ai 写的一本操作手册，当你需要 ai 完成某个特定任务时， ai 会先翻阅这本手册，了解任务应该怎么做，有哪些规则必须遵守，需要调用哪些工具和资源， 然后严格按照手册来执行。这样一来，无论你执行多少次， ai 都会遵循同样的流程，结果自然就一致了。 回到刚刚的例子，如果使用了 skill 功能，同样的字幕校对任务重复多次，每次输出的结果都是稳定且符合需要的。那哪些 ide 支持 skill 呢？二零二五年十二月正式将 agent skill 发布为开放标准， 截止二零二六年一月。原声支持 skill 的 ide 有 cloud code、 cursor、 萃死、 anti gravity 等，但像 wind of kiro 这些主流 ai 编程工具并没有原声支持 skill 功能。这就要引出我们今天的主角 open skills。 open skills 是 一个开源项目，就像一个万能适配器，让所有 ai 编程工具都能使用跟 cloud code 一 模一样的 skill 技能。今天我们就以 qio 为例，演示如何通过 open skills 使用 skill。 open skills 的 安装非常简单，只需要一行命令，首先确保你的电脑上已经安装了 node js。 打开终端，输入 npm install gopen skills 安装完成后，可以批量下载 ansorex 港 skills。 然后在项目文件夹新建 agents md 文件，输入 open skill sync， 通过键盘上下键和空格选择要加载的 skill， 回车后即可加载到 agents md 文件中。 open skills 的 工作原理很巧妙，第一， skill 文件存放在 c 盘用户目录下的点 cloud 杠 skills 文件夹里。第二，在项目文件夹中生成 agents md 文件，记录要使用的 skill。 第三， ai， 读取 agents md， 了解有哪些 skill 可用。第四， ai 通过 open skills read 命令，按需加载完整的 skill 内容。这个设计的优势是 ai 不 需要一次性加载所有 skill， 节省 token。 skill 格式与 cloud code 的 完全兼容，任何能读取 agents md 的 ai ide 都能使用。 agents md 文件里会列出所有可用的 skill， 包括名称、描述和位置。 ai 只需要读取这个轻量级的目录，就知道有哪些 skill 可用。当 ai 决定使用某个 skill 时，才会去加载完整内容。回到开头提到的场景，我有一个字幕文件，里面有错别字，还有一份正确的讲稿。在 kiro 中我输入，请根据这份讲稿 处理这个字幕文件。 ai 会读 subtitle proof free 的 详细指令。了解，必须保持时间戳和换行格式对照讲稿只修正错别字，直接保存到原文件。 执行完成后，字幕文件中的错别字都被修正了，但时间戳和换行完全没变，而且无论执行多少次，结果都是一致的。这就是 skill 解决不确定性的实际效果。 来看第二个更实用的案例，从零开始创建一个视频讲稿生成 skill。 很多内容创作者都有这样的痛点，每次写视频讲稿都要反复调整提示词，才能让 ai 生成符合自己风格的内容，而 且下次换个主题又得重新调整一遍。如果我们能创建一个专属的 skill， 把自己的写作风格和要求固化下来，那就能一劳永逸了。第一步，加载 skill creator 到项目。 open skills 生态里有一个特殊的 skill 叫 skill creator， 它的作用就是帮你快速创建规范的 skill。 首先在终端输入 open skill sync， 在 弹出的 skill 列表中用上下键找到 skill creator， 按空格勾选，然后回车 终端显示 ad 的 skill creator to agents md current skills 一， 这样， skill creator 就 加载到当前项目的 agents md 中了。 第二步，使用 skill creator 创建 skill。 现在在 hero 中输入以下提示词，这份提示词既有这个 skill 的 作用说明，又有什么时候调用这个 skill。 同时还有对应的 skill 规则要求。 ai 开始工作几秒钟后，生成了完整的 skill 文件结构，包括 skill md 文件、 references 文件夹、 scripts 文件夹、 assets 文件夹。现在我们来看看这个 skill md 文件的结构，这是 skill 最核心的文件，它决定了 ai 如何工作。 打开 skill md， 你 会看到它分为两个部分，第一部分是原数据，文件开头用三个横杠包裹的部分就是原数据。这里有两个关键字段， name 是 skill 的 名称，必须与文件夹名称完全一致。 description 是 skill 的 描述，这是最重要的部分。 description 的 作用是告诉 ai 什么时候应该调用这个 skill， 写得越清楚， ai 的 判断就越准确。比如这里写了，当用户需要转载视频讲稿、口播文案、教学视频脚本时调用， ai 看到用户说帮我写个视频讲稿，就知道该用这个 skill 了。 第二部分是指令源数据，下面的所有内容就是详细的指令。这部分可以写得很详细，因为它只在 skill 被调用时才会加载。 指令部分，通常包括工作流程、 ai 应该按什么步骤执行规则要求必须遵守的规则、输出格式、结果应该是什么样子？注意事项，特殊情况的处一。比如我们这个 video script writer 的 指令部分就规定了，第一步，必须读取 references 文件夹里的参考文档， 开头钩子必须在二十秒以内。语言要口语化，适合口播，结尾要总结三个核心要点。这就是为什么使用 skill 后， ai 的 输出会如此稳定，因为所有规则都写在这里了。 skill 的 三层结构在文件中的体现是原数据层，包括 name 和 description。 始终加载 指令层是原数据，下面的内容按需加载。资源层是 references， scripts， assets 文件夹按需加载。 ai 看到提示词时，只会先读取原数据层，判断是否需要这个 skill。 如果需要，才会加载指令层，了解具体怎么做。如果指令里提到了要读取某个文件，才会加载资源层，这就是渐性式，譬如的设计， 既节省 token， 又保持灵活。第三步，添加参考文档到 resources 层。现在 skill 的 框架有了，但还缺少最关键的参考风格。我把之前写过的几份优质讲稿放到 references 文件夹里，这些参考文档就是 skill 的 资源层。 ai 在 生成讲稿时，会先读取这些文档，学习我的写作风格。关于资源层，除了 references 文件夹，还可以包含 scripts 文件夹和 assets 文件夹。 scripts 文件夹存放可执行脚本，比如 python shell 脚本 i 可以 调用这些脚本来执行具体任务。 脚本的代码不会加载到 ai 上下文，只会被执行适合处理文件操作、数据处理等自动化任务。 assets 文件夹存放其他资源文件，比如图片模板等，可以是代码模板、配置文件等。 ai 可以 提取这些文件作为参考。比如如果你的 skill 需要批量处理 excel 文件，就可以在 scripts 文件夹里放一个数据处理脚本， i 在 指令中会调用这个脚本，但脚本代码本身不占用 token， 这就是 skill 设计的巧妙之处。 references 是 独取的， scripts 是 执行的，各司其职。第四步，复制到局 skills 文件夹。现在 skill 创建好了，我需要把它放到局的 skills 目录， 让所有项目都能使用在 windows 系统上。全局 skills 目录是 c 盘用户目录下的点 cloud 杠 skills 文件夹，我把刚才生成的 video script writer 文件夹整个复制到这个目录下。第五步，使用 open skill sync 加载到项目。回到我的项目文件夹， 现在需要把这个 skill 加载到当前项目的 agents md 中。在终端输入 open skills sync， 这个命令会扫描全区 skills 目录，列出所有可用的 skill， 让你选择要加载哪些 skill。 我用键盘上下键选择 video script writer， 按空格勾选，然后回车终端显示 a， d， d video script writer to agents md current skills 二、现在打开 agents md 文件，可以看到新增了一条记录。 第六步，执行 skill 生成讲稿。在 kiro 中，我输入阅读这几个参考文件内容，帮我写一个关于 skill 技能的视频讲稿介绍，然后再提供我自己的讲稿思路。几分钟后，一份完整的视频讲稿出来了，开头有吸引人的钩子， 语言口语化，用了类比，结构清晰，完全符合参考文档里的风格。然后我们可以重复几次看，每次生成的结果，都是按照同样的流程进行执行， 从阅读搜索到参考 references 中固定文档，再最后生成文稿，按照一套我们规范好的流程执行。最关键的是，下次写其他主题的讲稿，只需要一句话，写一份关于什么什么的讲稿，那也就会按照同样的标准和风格生成。 你可能会问，这个流程看起来挺复杂的，值得吗？答案是，非常值得。第一次创建 skill 时，使用 skill creator 五分钟创建标准结构，添加参考文档 十分钟，复制到大局目录 sync 加载一分钟，总共十五到二十分钟。之后，每次使用一句话，调用 skill， 按一自动按照标准生成，不需要反复调整提示词，每次节省三十到六十分钟。而且这个 skill 可以 在所有项目中附用，分享给团队成员，持续优化和改进。 这就是 skill 的 第二个优势，一次投入，长期受益。讲到这里，你可能会想， skill 不 就是把提示词固定下来吗？表面上看是这样，但 skill 的 价值远不止于此。 第一，渐近式。譬如传统的提示词，无论多长，都会一次性加载到 ai 的 上下文中。这里有个关键问题， ai 的 上下文窗口是有限的，就像人的短期记忆一样， ai 一 次能记住的信息量是有上限的。比如，如果你同时给 ai 发送十个详细的提示词，每个都有几千字， ai 的 上下文窗口很快就会被占满，这时候要么 ai 会忘记前面的内容，要么你就无法再添加新的 skill 或信息。 而且 token 消耗越多，成本也越高。但 skill 采用了三层结构，原数据层只包含名称和描述，始终加载只占用很少的 token。 指令层是详细的执行规则，按需加载，只有被选中才加载。资源层包括参考文档、脚本等，按需加载，只有需要时才读取。这样设计的好处是节省 token， 降低成本。不用的 skill 不 会占用上下文， ai 的 上下文更清晰，不会被无关信息干扰，可以使用多个 skill。 即使有十个、二十个 skill， ai 一 开始只看到他们的名称和描述，不会爆掉上下文。举个例子，传统方式是十个详细提示词乘以两千字等于两万字，全部占用上下文。 skill 方式是十个 skill 的 原数据乘以五十字等于五百字。只占用这么多，当 ai 需要使用某个 skill 时，才会加载那一个 skill 的 详细内容，这就是按需加载的威力。第二，知识沉淀和团队协助。 skill 可以 把你的经验和最佳实践固化下来。 比如你摸索出了一套高效的代码审查流程，可以做成 skill。 你 总结了一套写作风格指南，可以做成 skill。 你 的团队有特定的工作规范，可以做成 skill。 这样，新人加入团队时，不需要花时间学习，直接使用 skill 就 能按照团队标准工作。 同时，网上有很多大神制作好的 skill 技能，大家也可以直接下载到本地进行附用，简直就是工作效率提升利器。第三，与 mcp 的 互补。很多人会问， skill 和 mcp 有 什么区别？简单来说， mcp 是 连接外部工具和数据，比如查询数据库，调用 api。 skill 是 教 ai 如何处理这些数据，比如如何分析，如何输出，它们是互补的关系。举个例子， mcp 可以 让 ai 连接你的日历，获取今天的日程。 skill 可以 教 ai 如何根据日程生成一份工作计划，两者结合， ai 才能真正成为你的智能助手。好了，今天我们深入讲解了 ai skill 技能，记住三个核心要点，第一， skill 解决了 ai 生成的不确定性问题，让结果稳定一致。 第二， open skills 让任何 ide 都能使用 skill， 包括 kiro 这样不原生支持的工具。第三， skill 的 价值在于知识沉淀和赋用，而不仅仅是固定提示词。如果你觉得这期内容有用，记得点赞、收藏、关注，我们下次见！

这是我用 skill 生成的一本书的拆解图，这是它的手绘风格版本，还有一份完整的 ppt 版本， 它甚至还能生成一个小说的人物全景图。那这些呢，都是我通过 notebook， am opencil 和 skill 结合在一起来完整的。 下面给大家看一下这个过程是怎么实现的。首先打开 anti creative， 然后打开对话框，告诉他我要安装这些 skill， 分 别呢是 office 点的三个库，以及一个 notebook and skill 以及一个画图的 skill。 现在他就会开始帮我们去安装，然后稍微等了一下之后， 他已经现在成功帮我们安装好了。我现在点开这些 skill 目录下，已经看到这些 skill 已经成功安装好了。然后我这准备了一本书的 pdf， 我 发给他，让他帮我上传到 note bookerm， 然后做这本书的拆解，现在他在帮我安装 note bookerm 相关的依赖， 然后这个时候需要 notebook ym， 这里有个登录认证一下，登录好之后回到绘画，系统会自动帮我把这本书上传，现在已经整理好了，让我们接着让它生成一个 canvas 图， 然后它现在开始调用画图的 skill 开始作图。好，现在两个文件都已经生成了，我们打开 o b s 键看一下效果， 这是手绘风格的效果，还行，我们再来看一下 canvas， 这个的话内容就比较满了， 整体效果还是可以的，但是一些空间排布的上面还是会有一些拥挤，这个其实是 ai 的 通病，因为对于这种空间排布的话，它其实还是有一点难度的，但整体上已经非常不错了。下面我们再让它生成一个 ppt， 让我们看一下生成后的效果， 这个的话是 notebook m 上直接生成的，然后整体效果是非常好的，整个风格都是非常相似统一的。 刚才整个过程呢，我其实没有做其他额外的操作嘛，只是在跟 ai 对 话说我要什么，然后他就帮我完成了这些。这就是我之前说的一个 i p o 模式嘛，只需要告诉他我的输入，也就是我的要求是什么，比如说我要这本书来完成，最后给我生成一个 canvas， 那学 skill 呢？只需要理解这个逻辑，然后用这种玩的方式去学习就可以了。有的时候就是单个工具的能力有限呢，也可以尝试把它们组合起来，就像今天演示的这样，这种呢是能真正实现一个效率的放大器，因为能解决你具体的 真实场景。然后比如刚才演示的这是一本书的场景，但是 notbook 与 m 其实支持很多类型的输入，比如 youtube 链接啊，文章、网站文件等等。然后大家可以去尝试自己从自己身边的一些场景去入手嘛，然后利用这些工具组合起来去解决身边的问题。 好了，那今天的分享就到这里了，如果觉得对你有帮助的话，记得一键翻脸，我们下期见。

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！

全网都在追 skyo， 我 研究了二十五小时，我发现了一个残酷真相，百分之九十的 skyo 都是垃圾，但剩下百分之十真的能改变你用 ai 的 方式。今天这条视频，我会把 skyo 的 本质还要怎么安装，哪些值得用，真正的机会点在哪， 全部通过五分钟的视频讲清楚。 scale 本质是啥？它本质就是 promet 提示词的升级版本。 promet 提示词一般是纯文本的提示词相当于我口头交代你要帮我做这个事吗？ scale 也是提示词，它是基于 promet 升级出来，它有拓展能力，可以叠加 api 接口。 举个例子，查西安天气， promet 会打开天气网站查询，而 scale， 它是采用天气网站底层的 a p i 查询，它更快更准，你可能觉得差距不大，但如果你是查询股票呢？ 用 promet 打开 a 股港股网站查询价格。但 scale， 它是直接调用股票网站的底层， a p i 毫秒即查询 股票，毫秒即根据你的 scale 确定是否要卖出它。在 promat 上基础上微创新，这会让 scale 非常有意思。第二，电脑上如何安装 scale？ 我 给大家看一下，我电脑上刚才安装了 四个 scale， 包括这个是电脑 cloud 的 帮我创建的一个文件，这个文件里面有所有 scale 的 终端，我强烈安利。 如果实力允许，一定要用世界上最顶级的模型，越贵越好。最简单的一个问题，一个清华学历和一个初中学历的助理，你选哪一个？这还用思考吗？直接安装世界最顶级的模型，拆了 gpt 啦。 gmail cloud 安装 skill， 你 直接说出你的需求，他会根据你的需求帮你搜，帮你安装，安装完毕，他会给你说安装了哪些 skill， 基本上看就是我。他安装完毕，在我电脑上使用了一个说明文档， 包括我的 skill 所有清单，适用场景、发条件、输出格式、使用流程，注意事项的那么全。 但问题来了， skill 真有那么神吗？说实话，这个 skill 对 于新手我觉得可能还比较友好，但真不适合我们每个人。我自己写的 promat 看一下，看，我这里面有我的参考，爆款文案，我的成品竹子稿，我的规章，我的提示词。 promat 就 相当于现在的 skill。 看，我的 skill 比网络上下载下来的 skill 好 几万倍，我的更具体，更适合我。你看爆款短视频，文案，我用途，结构，打法， 输出任务，每一个都是我自己创建的，所以我觉得每个人都应该创建自己的 skill， 实用 和适合才是最重要的，不要搞一些花里胡哨的一大堆，就像我下载了一个万能的 skill。 不要迷信市面上那些打包好的万能的 skill， 那么 scale 真正的价值在哪？不在于 scale 本身，在于它背后的东西。 scale 应该会倒逼很多网站，还有很多 app 开放接口，因为只有 api 接口才能让你的工作流 agent 进一步爆发。 scale 就 像一个万能胶水吧，把那些互不兼容的 软件通过 api 进行串联起来的，我觉得这种想象力还比较大。最后一句， scale 不是 终点， api 生态才是。真正未来赚钱的不是用 scale 的 人，而是会造 scale 的 人。

这个是十六 z 的 英文长文，这个是 skill 画的一个图，这个图呢就是基于这篇文章的新闻逻辑还有信息量画出来的。这个图真的特别好用，因为它可以让你一眼就搞清楚整个文章的新闻脉络，你再决定要不要就里面的某个点去进行深入， 而且这个图其实就是 skill 十秒钟帮我画出来的。那这个 skill 呢？是 obsidian 这个软件他们的创始人做的一个 skill， 在 推上超级火，确实好用。哈，那它的安装也特别简单，我跟 cloud code 对 画了三次，差不多十多分钟就搞定了，一共就两步。 整个过程非常简单。我们首先来到这 get 它的仓库，这个是专门存放 abc 他 老板写的这个 skill 的 一个地址，直接把这个地址复制到 cloud code 里面，让他帮你安装一下这个 skill， 他 就会吭哧吭哧吭哧，然后就帮你安装好了。那安装好之后，这里面一共有三个 skill， 我 们画图用到的主要是这个画 canvas 的 这个 skill， 所以呢，你就直接在这里再告诉他用这个 canvas 的 这个 skill， 再把你要图解的这篇文章的地址贴上来，他就会开始帮你画图了。但他第一次画的图呢，实际上是个英文的一个图， 所以我让他改了一次，把里面的文案都改成中文的，并且把它保存到 obsidian 的 默认仓库里面，它马上就改好了，我整个过程跟 coco 的 只对话了三到四次，基本上就十分钟就搞定这个事情了，非常简单，深层的效果也特别好，推荐大家可以去尝试一下。今天就先分享到这，记得一键三连，下次见。