github流程图 skill

抱歉啊大家，上次视频里提到了这个 github kb 这个 skill， 后台私信爆了，我也没办法一一回复，但是我想了想，还是不要分享这个技能本身，而是教你们怎么去做它，这样可能对大多数人会比较有帮助。只有一个前提啊，你需要配好了 c c， 接下来我们看一下演示。大家先来看一下我这目录是我自己的常用的一些 skill 这些命令，它在本机是在这个目录里头，把你自己常用的 skill 都放到一个 repo 里，在这个命令做一个符号链接， 就如果你是 mac 的 话，你就直接让 ai 给你做一个符号链接，这样子你万一要修改它的时候，这个目录也能更新。我们现在进到这个目录里头，然后我现在不删了。我们现在是这样， 你会先需要用到的是 skill creator， 这技能是 onslaught 推出来帮你专门来做 skill 的， 怎么找到它，你就直接在这搜一个 skill skills r 加 s 它就出来了，默认就是第一个，好吧，第一个，那么我们现在就要把它的 ripple 复制一下回来，我现在打开我的这个， 我回头给大家讲，我做了个需要文件，所有用到的供应商我全部都是可以自己选的。我们今天用一下 kimi， 我 一般习惯就下载到这个目录，这个你们记住这个就行了，就这么简单。好，完成了，把这个 clock code 关掉再打开， 我们用这个命令看已经有了，对不对？我们要用这个命令看这个命令我给大家看一下，格式有点乱， 这个命令是这样的，请帮我做一个 github kb 的 命令，本地有这个目录，这是你们自己的目录，你自己指定好就好，我希望你记住它创建可洛地 md 每一个 repo 给一句话的摘药， 并且在这个 skill 点 m d 里引用，用艾特引用这个文件，如果没有找到这个目录就询问用户，因为有时候我们会把这个 skill 考来考去，你考过去的话，你这个目录就变了嘛。就是说如果没有找到的话，就询问用户自己更新，当用户说下载一个 ripper， 请用 get 命令下载到这里， 然后如果用户提到 github 或者 repo 的 时候，就是触发，然后找到本地的这个仓库分析查询，可以充分的使用 gh 命令。好吧，我们先来看一看它能不能做成啊。 好了，它已经创建好了。好，帮我安装一下。 ok， 好， 它安装好了啊，我们现在已经有了，看它，它这次用的全是中文。这个描述啊，就是在你任何时候启动 c c 的 时候， 它都会把描述加载到上下文里头，但是如果当你根据你描述你触发了它，才会去加载下面的部分。 看仓库锁影在这儿工作流程，我们试一试，我们用一下这个技能，帮我调查一下 remoteion， 最近我在用 remoteion， 帮我看看怎么用 gpu 加速，看它能生不生效。看，本地已经有 remoteion 仓库去调查。 我们来看我们这个问题，先不管这个问题具体怎么样，他读了本地的仓库。 好，这个已经 ok 了，我们就来 clear 一下。请帮我调查一下 gitub 有 没有关于使用 gpu 加速的。 你去看它这样是自动加载了没有，我没有显示调用它自动加载的 gh 需要登录，我们现在是这样，因为它现在开始自己解决了。我没有登录这个。你们如果要用这个命令，你需要去登录，怎么登录？问 问 ai， 他 会教你的。我需要加一点，更新一点功能，请更新这个技能。如果用户没有 g h 命令，或者或者没登录，用这个命令来替代这个命令。我教过，很强大，他现在更新了这个 skill。 ok， 好， 我们先关掉，再打开，我再让他调查。好吧， 把刚才这个重新执行一遍，他 g h 肯定失败了，他这个 g h 搜索是不需要登录的。好吧，那就好了，那你们只需要安装一下这个名，看他这个时候他就找到了很多关于硬件加速的东西。哎，好玩，让我等一下，我重新 搞个新问题，请调查有没有关于 g r m 杠四点七最新的优化方案， 提高升 pp 速度的。最近我也在苦恼，这个 perfume 实在是太慢了，我看一看他能不能找到这些。好，我们现在看到他做了很多的搜索，你既即使没有 gh 命令，他用这个命令，他做了很多搜索，这个也是能查到的。 就有点像那种 dp 设置的感觉，它有各种各样的优化方案，预填充的速度。看这，但是这个东西我们不去深究，只是告诉大家， 你遇到你解决不到的问题的时候，你有了这个 g h 技能，你就可以把 github 当你的搜索引擎，而且你不需要去 想怎么查询，你只需要告诉他使用 github 帮你解决这个问题，他就自己去帮你搜解决方案了。怎么样，大家学会了吗？我最近的工作就在忙着把各种工作流程都用 skill 实现自动化， 能想到的都去实现了。如果大家有兴趣评论区发一下，下次我可以挑一个主题来分享，谢谢大家收看，咱们下期见！

今天我来教你一个职场外挂，简单三步就可以让你把 github 上所有的开源项目变成你的专属的 skill 技能库。这些开源项目能帮你去做非常多的网页解锁，能帮你去下载视频，你能看到现在各种各样的格式工厂 其实都是拿这样的开源项目来去做包装的。但是有一个问题就是我们普通用户如果想用这样的 github 项目来去做包装的，但是有一个问题，就是我们普通用户如果想用这样的脚本，依赖用法等等等等，需要你在本地去部署，真的非常困难。 但现在我们有了一个神器叫做 skin， 它就可以帮你去解决这样的问题，它能把你的所有的脚本，你的用法，甚至的 prompt， 就 把它打包在一起，变成你的 a data 里面的一个技能。而现在这些东西你几乎可以用说人话的方式去用那些开源项目了。具体的流程呢，就非常简单，就三步，第一步就是用 ai 来帮助你找项目，比如说你有一个需求，但是你不知道有什么样的开源项目能满足你的需求，你就直接用嘴说就可以了。 第二步就是把这个项目一键进行 scar 化，比如说我们可以把 gitlab 链接丢给我们支持 scar 的 工具，然后让它帮你把这个 gitlab 变成一个 scar， 让你未来可以一键调用。 第三步呢，就一个小小的技巧，就是当你第一次跑完以后，一定会有非常多的 bug 和它的经验，又可以把这些经验直接更新进你的 scar 里，之后就不用再折腾了。 我拿最常见的需求来举个例子，比如说下载视频，你可以问 ai 有 没有那种能下 youtube、 b 站之类视频的这些开源项目，它大概率会给你一个风神级别的项目，叫 y t d r p， 这是十几万字的那种。接下来呢，你要做的事情就非常简单了，复制它的 github 链接，然后对着你的这些 agent 做一句，帮我把这些仓库打包成一个 ck 二，以后我只需 需要给你视频链接，他就能帮我下载。那我呢，一般会让他先做一些规划，比如说默认下载什么清晰度，存到哪里，文件怎么命名，失败了怎么重试，他会问你几个问题，你随便回答一下， 然后他就可以来开始生成 skill 了，等他生成完，你就试一次。第一次跑肯定会遇到各种各样的小麻烦，比如说网站风控很强，那需要你的 cookie， 比如说缺一些依赖，需要安装等等。别慌，这个时候就可以让 agent 直接代你搞定，跟着做就行了。然后呢，关键就来了，第一次折腾完，你别就完事了啊，因为这些经验都是非常宝贵的经验。你要对 ai 再说一句，把我刚才为了下载视频做的这些步骤和经验都写进这个 skinning， 下次就别再让我慢慢配了。 这一步做完，你的体验呢？它就真的完全变了。第一次可能需要几分钟的时间才能把一切搞定，把这个视频下载下来，后面再下视频，可能就只有十几秒钟的时间了，打开就能用，随开随下。而且这套玩法呢，根本就不只是下载视频啊。你想把网页项目一键打包成桌面的 app， 你 还想做一个究极万能的格式转换工厂，你就可以把这些真神级的 github 上面的项目全部封装进去， excel 就 能搞定你所有格式的转化。 你慢慢的就会意识到一件事啊，过去呢，我们要学很多很多复杂的工具才能把这些项目用上，而现在你是把全人类几十年的开源积累塞进你的技能库里面，从这个开始，你的能力边界就真的不再是你会不会，而是你真的想不想去做。

别再瞎找了，这是你唯一需要的一个 skill。 find skills 就是 帮你找 skills 的 skill。 比方如我想找一个 ios 开发的 skill， 那 就跟 ai 说，用找 skill 的 skill 帮我找一个开发 ios app 的 skill， 它就会自动调用 find skill 找到符合你描述的 skill。 当然，描述的越精确，找的就越精确。安装方法也非常简单，只需要官方的这行命令就可以。 这里需要注意的两个点是，第一是最好选择全局安装，第二个选择复制到所有的 a 阵，否则可能找不到这个 skill。 好 了，如果不会安装，可以在评论区留言关注我，了解更多 ai 干货，感谢大家观看！

skill 功能发布已经有一段时间了，目前国外的 cloud code coser， 还有国内阿里推出的 code 字节的 tree 都陆续上线了 skill 功能，不知道你有没有上手体验过这个能翻倍提效的 ai 神器。本期视频我们不讲概念，我们以更适合普通人上手的字节 tree 为例，以 初学者的视角，手把手给大家分享如何用 tree 玩转各种 skill。 不 管你是写代码的程序员，还是其他行业的从业者，哪怕是职场小白， 都能靠它快速提高工作效率，少走弯路。话不多说，我们直接开始。这里我有两个比较热门的 sku， 详细讲解 sku 的 安装以及使用。其他 sku 的 使用方式类似第一个 pdf sku， 这是一个全面的 pdf 操作工具包， pdf 文件相关的问题我们基本上都可以用它来解决， 比如说提取文本和表格，创建新的 pdf， 多个文档合并，文档资料拆分以及文档表单处理。有了它我们就不用手动或者去第三方网站去处理我们的数据了。那么我们应该如何在翠中安装和使用这个 skill 呢？第一种方式，我们可以从 skill 是 map 点 com 或者 get help 下载下来， 下载，下载之后我们直接解压这个压缩包，这个压缩包里面核心就有一个 escape 点 md 文件，然后我们把解压之后的压缩包直接放到点 tree sql 目录文件下面，我们就可以直接使用了。第二种方式，我们点击 tree 的 settings， 然后点击 nodes sql， 在 打开的窗口中，我们点击最上面，然后把我们刚才下载的 sql 点 md 文件直接导入进来， tree 就 会自动解析这个文件，填充到下面的输入框中，我们只需点击 com， 这样这个技能就导入进来了。 第三种方式适合动手能力比较强的小伙伴。在刚才第二种方式打开的窗口中，我们手动指定技能的类型，技能名称，技能描述和技能的指定，然后点击确认 sku 就 安装好了。 我们该如何使用这个 sku 呢？我们直接在聊天窗口中指定使用 sku 做什么事情，比如帮我们把 pdf 转成 word 吹，就会自动调用 pdf sku， 使用 ai 大 模型自动把 pdf 转成 word 格式的文档。 除此之外，如果我们想提取 pdf 的 文本和表格，多个文档合并，文档资料拆分等等，我们都可以告诉 tree， 帮我们完成复杂任务。第二个， excel 表 skill。 以前使用 excel 表 skill 绘制一些流程图或者架构图的时候，你是不是和我一样，手动的一个箭头一点一点的进行绘制， 整个过程费时又费力。好在现在已经有了 excel 表 skill， 我 们可以让 ai 大 模型直接帮我们绘制流程图。我们在 skill 点 mp 网站直接把 skill 的 技能包下载下来， 解压之后直接放到点 tree skills 目录下面，我们就可以直接使用了。在聊天窗口中直接输入我们想要绘制什么流程图， tree 就 会自动调用相应的 skill 帮我们完成绘制任务，整个过程既简单又省力，而且绘制出来的流程图 不仅美观而且详细，真的是一句话就能生成一个流程图。除了刚才介绍的这两个 sku， 还有非常多好用的 sku， 比如方案的 design， 这个 sku 可以 帮我们把前端页面设计的更加美观人性化， 不会让你一眼看起来就知道是 ai 生成的，这是修改之前的样式，这是修改之后的样式。还有 work report skill， 一 句话就可以帮我们写出来属于我们自己的工作报告和周报。除了使用别人已经做好的 skill， 我 们怎么样根据自己的风格定制自己的 skill 呢？ 其实非常简单，比如说我想创建一个检查代码规范的 sku， 我 们在聊天窗口中直接输入创建一个检查代码规范的 sku， 就 会自动调用内置的 sku creator 帮我们生成一个检查代码规范的 sku。 如果我们有什么个性化的需求，直接告诉 sku 就 行，它都能帮我们实现。使用的 sku 非常多，在这里就不一一缕举了。给大家介绍几个比较好用的 sku 网站。第一个 sku 四点 s h 这是一个 ai 智能体技能商店，只需一个命令即可安装 被开发者称为 ar ag 的 时代的 npm。 这里可以根据下载量排名，还有 skill 趋势分析，还可以根据热度排名。第二个 skill skill 点 com skill skill 点 com 是 全球最大的 ai 智能体技能聚合与发现平台，目前已收入了十四万多个 skill。 我 们想找什么 skill， 只需要点击四二七，然后在输入框输入 skill 名称，就能查找到所有相关的 skill。 这里还支持按照分类查找，比如工具类、开发类等等。 第三个就是 azureopex 官方提供的一些 sku， 这里收入了一些常用的 sku， 比如 pdf 相关的、 excel 相关的、前端页面优化相关的，大家可以按需索取。以上这几个 sku 地址我都放在了评论区，这期视频就到这里，拜拜！

get up 是 这个星球上最强大的免费资源网站，但很可惜，很多人不知道怎样正确的使用它。它不仅仅是程序员的专属，而应该是每个人的资源宝库。 因为上面有着各种各样的优质资源，例如顶尖学府的学习资源，免费的编程电子书和现场课程，优质的 chgbt 提示词，英语学习资料大全，甚至还有菜谱。本期视频我们就来讲讲什么是 get up， 以及如何可以高效地使用 get up。 get up 是 全球最大的代码托管与协助平台，开发者们通过一个名为 get 的 工具进行协助和代码开发， 并将开发后的代码存储在这个平台上。但是随着时代的发展，除了代码和软件，上面收入了越来越多的数字资源，而且上面的很多资源都是开源且免费的。像我刚刚展示的这些，仅仅是这个巨大宝库的冰山一角。 在 github 上，只要你善用搜索，几乎能找到所有你想要的资源。这可不是我夸张，而是 github 真的 太好用了。接下来，我将为大家介绍如何使用好这个宝库，以及找到我们想要的资源。 首先，我们要有一个 github 的 账号，我们来到 github 的 官方网站，点击右上角填写一下邮箱和其他信息，然后完成注册即可。 在完成注册并登录后，我们会来到这样一个页面，这是 github 的 主页面，刚开始看到你可能会觉得有一点不知所措，似乎无从下手。但是没关系，我们看这个页面右上角的输入框，这里就是 github 自己的搜索框。 在这个搜索框中，你可以输入任何内容，像使用其他任何搜索引擎一样查找你想要的结果，例如我们这里输入清华大学，稍等片刻，我们就能看到 github 上的搜索结果。 在搜索时， github 会将我们输入的关键词和多种类型的数据进行匹配，例如仓库名称、代码中的内容或者用户名等等，都可以和我们的关键词进行匹配。我们可以在搜索内容的左侧看到详细信息，并手动选择筛选条件。 github 中有多种多样的筛选条件，除了我们刚刚提到的，还有编程语言的类型星标，也就是收藏的数量以及仓库的创建时间，更新时间等等。 例如，我们这里点击星标这个筛选条件，我们可以看到会出现一些提示选项供我们选择。当然我们也可以自己手动输入，对于创建时间和其他筛选条件也是一样。 在经过一番搜索后，终于找到了我们感兴趣的项目，我们可以选择其中一个进行详细的查看。 github 的 一个项目往往就对应着一个 github 的 仓库。在进入到 github 的 仓库后，我们首先需要关注右上角的部分， 这里有几个关键的提示。首先，这里的恶报的说明能让你一眼知道这个项目大概是在做什么。例如我们可以看到这里的说明很简单，这个仓库就是清华大学中的计算机课程。 其次，这里的星标数和 fok 数量能让我们很好的了解到这个项目的热门程度和活跃程度。星标数量代表着有多少人把这个仓库放在收藏夹里让他吃灰，而 fok 数量体现了有多少人愿意为这个仓库做贡献，通常 fok 数量越多代表项目越活跃。 接着我们需要了解一下仓库中一个名为 readme 的 文件，这是一个 markdown 格式的文件，基本上每个仓库都会有 他教育恶报的部分，更详细的讲述了这个项目是用来做什么的，以及如何使用当前项目。我们可以点进去查看这个文件，也可以直接在仓库主页中进行查看。这两种查看方式的内容是一样的，但是直接在主页查看会更方便一些。 例如我们当前仓库的 readme 中，他提到这个项目是受到浙江大学相关项目的启发，并给出了仓库的目录，也就是当前这个仓库包含哪些资源。但是由于都是一些电子资料，因此他的 readme 文件比较简单。 后面的部分我会为大家展示更多项目的视例，大家可以对比看看有什么不同。如果你想以最快最简单的方式下载这个仓库的资源的话，那么你可以先看一下右侧的 release 部分， 这个部分是仓库维护者准备的开箱即用的安装包，可以直接点击下载使用。不过这个对于一般的软件仓库比较常见，例如像我们这里的仓库就没有这个部分。不过也没关系，像我们这个文件资源类型的仓库，我们可以点击右上角的 code， 然后通过下载压缩包或者 get 来获取资源。 两种下载方式的区别在于，使用 get 的 话，如果仓库有更新，我们可以同步更新，而压缩包就只能回到仓库中重新下载，才能获取到更新后的信息，但是其中的内容都是一样的， 现在大家了解了搜索查看和使用一个项目的大概流程，接下来我们再多用几个有趣的项目在大家熟悉一下这个流程。我们输入做饭这个关键词，然后进行搜索，我们可以看到有一些收藏量非常高的项目， 我们点进第一个进行查看。首先我们需要关注仓库的右上角，也就是关于和星标这一部分，我们可以看到这个仓库的星标数量非常多，而且 fok 的 数量也非常多，说不定大家有很多人把自己的做菜心得都贡献出来了。 而关于这一部分呢，他介绍说这是程序员的在家做饭的方法指南。接着我们向下滑动，看一下这个项目的 readme 部分，这里我们更详细的了解了这个项目的背景，也就是说作者在做饭时找不到适合自己的菜谱，于是便有了这个项目。 下面还给出了如何搭建厨房的环境以及各种各样的菜谱，并且还对菜谱的难度进行了分类。 之前介绍的都是文档资源类型的项目。接下来我们看看最近很火的 openclaw 这个项目，在搜索框中输入 openclaw， 然后点进第一个进行查看。同样的先看项目右上角，这里我们看它的新标数量已经达到了恐怖的十九万， fork 数也有三万，可见它最近是有多火了。 关于部分，他介绍到这是一个你的个人 ai 助手，然后我们往下滑动看详细的 readme 部分。 这里作为一个软件类型的仓库，他的 readme 不 仅介绍了这个仓库是什么，而且给出了详细的安装和使用步骤，以及一些文档和社区的信息。 然后我们看看他的 release 发布页面，可以看到这个仓库是给出了安装包的，然后我们点进去看一下具体的安装包信息。 往下滑动可以看到这里有很多格式， d， m， g 还有 zip、 t， g、 z 等，我们可以根据需要直接进行安装使用。除了目的明确地直接搜索，如果你在无聊时也可以当刷社交媒体一样在 get up 上闲逛，说不定就会发现很多好玩的内容。 首先是 explore 页面，在该页面的右侧会展示热门的项目和开发者信息，左侧则会根据你平时浏览收藏，为你推荐一些你可能喜欢的项目。 这个随着你使用时间的变长，他的推荐也会越来越准确，有时候你会发现他给你推荐的小项目十分惊喜，让人眼前一亮的感觉。 其次就是春亭界面，这个界面是对刚刚页面展示的热门信息的详情，它展示了当下最火的 get up 项目或者开发者。对于热门的 get up 项目，我们可以以编程语言或者以天周、月等多个维度进行筛选查看。 接着是主题页面，在这里你可以订阅你感兴趣的主题。 get up 会给出一些热门的主题，但是没办法查看所有的，因为主题是用户在创建仓库时自定义创建的，因此数量可能非常庞大。 大家如果想找到更多主题的话，可以查看仓库中的主题部分，这里可能会列出一些和你订阅的主题相关的一些其他主题，或者你也可以探索一下 collection 页面， get up 社区会将许多相关的主题进行汇总，并将它们整理为一个列表，方便我们进行查看和使用。 最后告诉大家一个小彩蛋，大家可以在 get up 上输入以下神秘代码，说不定会有意想不到的惊喜。 看到这里，你应该已经掌握了 get up 的 大部分玩法，如果你有任何问题，欢迎与我在评论区进行讨论，那么今天的分享就到这里，你的点赞和关注是我更新的最大动力。我是君旺，我们下期再见！

兄弟们，这是一个专为 ai 编程智能体设计的 skills 框架，开源不到四个月， githubstars 已突破四万加。它能让 ai 具备工程化思维，严格遵循真实世界的开发流程和规范，而不再仅仅是一个编程高手。 比如你让 opencode 实现一个登录功能，它可能直接甩给你一堆未经验证的代码。而集成 superpowers 后，它会先交互式的跟你确认需求，完成方案设计，制定详细计划，然后按照 tdd 方式完成开发，最后审查验证，确保全部测试通过才交付。 superpowers 的 原理很简单，它提供了一整套覆盖需求分析方案，拆解 tdd 系统，调试到代码审查的完整 skills。 同时，它会利用 ai 编程智能体的插件机制，往系统提示词中注入一段指令，强制让智能体在开发代码时按需加载对应的 skill， 并严格遵守其中定义的流程与约束。

你的 open 克拉安装完了，但是不知道配置什么技能？这个 git hub 项目收集了七十个 open 克拉技能，包含日常生活内容转换、内存管理、夜间自动化、数据分析、安全监控、工具开发七个类目。安装也很简单，直接复制 skill 的 地址，让 open 克拉安装即可。 我们在上期视频已经通过 one pal 安装了 openclaw， 并配置了飞书。本期视频彼人带领大家演示如何配置 skill， 就 用这个每日晨间检报的 skill 为例，复制 get up 地址，现在打开 openclaw 的 操作界面，粘贴 skill 地址，并让它自己安装， 等待一会安装完成。现在让他设置每天早上八点通过飞书发送晨报，包含天气、日历、事件和新闻。 open class 基于刚才安装的 cq， 创建了一个飞书晨报 cq， 并完成了配置。我们继续检查一下配置情况， 系统状态没有问题，让他发送一下今天的晨报，测试一下功能是否正常。测试完成，打开飞书，可以看到 open class 机器人发送了今天的晨报，但这只是测试数据。 我们让欧盟克拉自行搜索天气和新闻的 api， 并配置到 cq 中。他搜索了合适的平台，我选择两个注册之后让他配置 api 密钥，并说明我所在的城市。执行完成后再次发送测试消息就是真实数据了，可以看到数据来源。 最后配置定时任务，每天早上八点半发送晨报，如此一来，每日晨报的 siri 就 配置完了。最最后看一下大模型消耗的 token， 在 deep sea 上，今天配置 skill 操作使用了一千一百万 token， 花了三块一毛八，这个项目还有更多的 skill 都可以用本视频的方法来安装。配置好了就到这吧，我们下期再见。

兄弟们，一分钟让你生成 ai skills， skill six 开源神器，能把技术文档 get up， 代码 pdf 自动转成 agent skills， 并且自动化检查冲突，使用场景非常多，根据对应的网站识别内容生成可以给 ai 使用的 skills。 接下来我们就实际操作一下，首先它需要拍摄环境才能使用，目前比较推荐的方式 使用 python 三点一版本。首先复制下面的指令，打开终端，复制粘贴安装 skillseekers， 返回，这样的结果就安装成功了，这里官方推荐也是使用 paper 进行安装，如何使用，这里也有详细的教程，感兴趣的可以学习一下。接下来我们就来实际操作。在我们开发中，比如要使用这个 tailwindx， 我 们想给我们 ai 有 它的 skills 就 可以使用这个开源项目。这个开源项目主要就是帮我们自动生成 skills， 我 首先准备好了 tailwindx 一 些获取的配置信息， jen 文件， 准备好这些信息是因为需要它会根据提供的这些信息自动化识别页面内容，然后生成 agent skills， 能让我们后续提高开发效率。然后复制粘贴这个指令，根据我们的 config 文件夹下的配置文件去生成识别 skills， 这样它就会去根据我们给的配置文件去自动获取内容生成， 最后生成完成，左边会多一个文件夹 skill 点 m d 文件是主进的文件， references 文件夹下的都是详细内容文档，这样你就生成了 tailwinds 的 skills， 你 也可以运用在比如识别 pdf 或者其他的技术文档中生成 skills， 感兴趣的赶紧收藏，防止找不到！

skill 最正确的用法来了，一句话就能部署 github 上的各种开源项目，把它变成你的专属工具。大家都知道 github 是 个开源宝库，但光这一堆项目代码，要环境要部署，就能卡住百分之九十九的人。现在你只需要在扣子里 选择技能，然后粘贴进去你的项目地址，告诉他帮我打包成 skill， 然后他就会自己获取 github 的 项目链接开始构建，然后直接就可以把它部署成为你的 skill， 这样你就能够无痛解锁 github 的 项目网页边 p p 各种插件应用，只要 github 上有的全部都可以 skill 化，这才是真正的六边形战士。

live coding 的 时候 bug 超多，所以我就引用了这个 skill， 这个 skill 叫 superpowers， 在 github 上已经有四万星了，使用的方法非常简单，我就直接把这个链接丢给了 cloud code， 让他帮我安装一下这个 skill。 安装好了之后呢，我就让这个 skill 直接来读取我的这个项目文件夹，让他帮我去看里面有哪些 bug， 有 哪些问题，他马上就能给我扫描所有的文件，然后给我 检测出来的结果。这个结果看起来就很专业啊，反正起码比我这个文科生要专业很多。然后再让 cloud code 继续按照他帮我们列出来的这样的一些问题，逐个进行修复就可以了， 这样就能帮助我们这些文科生不懂代码的人超级快的把 back coding 的 代码质量做的更高，真的推荐大家可以尝试一下。 那今天就分享到这了，这周还会分享更多跟 webcoding 有 关的一些教程和视频，因为近期正在做很多 webcoding 的 项目，而且我们在本周五晚上也会有一场专门的闭门直播分享，有兴趣的朋友们欢迎直接评论区报名，记得一键三连，下期见！

今天给大家推荐一个可以在 cloud code 里面生成图片的 skill， 那 这个 skill 它可以指定你的文章，就可以为这个文章生成对应的封面图或者 信息图，或者文章插图，而且你可以指定它的风格和布局，包括它的密度你都可以指定。所以这个 skill 我 觉得对于小红书的博主尤其有用。大家可以看一下它支持的风格和类型，比如说像这种 图文并茂的信息图，比如说这个黑板风格的信息图，我就非常喜欢，而且呢还支持这种封面图， 它可以理解你的文章基础之上来生成对应的封面图以及这种漫画。那安装也很简单，把这个开源项目的地址让 cloud code 去安装就可以了，那需要提供加密的 api key。 好， 大家可以去试试。

用 agent skills 做知乎检测是一种什么体验呢？它能比传统的分块儿加向量匹配的 r a g 效果更好吗？ 大家好，欢迎来到库德明花园，我是花园老师。这一期呢，我们进入 agent skill 的 实战章节，上一期视频中啊，我们介绍了 skill 的 工作原理和使用方法啊，下面我们简单做一个回顾。 skill 是 最近 astropok 推出的一个 a 证领域的行业标准，它呢本身就是一个文件夹，里面存放着具体的使用说明啊，也就是 skill 点 md 更详细的参考文档以及可执行的脚本。 它的核心特性呢，就是渐进式加载策略。在 a 证启动的时候啊，它只会将所有 skill 的 基本描述加入 ai 的 上下文。那当用户发出需求的时候呢， 大家会根据 skill 的 描述啊来判断具体要调用哪个 skill， 对 了之后呢，再去读取这个 skill 的 具体的使用说明，然后啊，根据这个使用说明，进一步的读取更详细的参考文档，以及决定是否要执行某个脚本来连接外部世界。 那通过这样的模式呢，可以让 agent 既能节省大量的上下文，又能精准地响应用户的需求，找到并执行某个技能。 那 skill 的 使用呢，也非常简单啊，你只需要把它的文件夹放到特定的 agent 的 目录之下啊，比如说而 cloud 杠 skills， 那 ai 呢，就会在下次启动的时候自动识别到这个 skill， 并且根据用户的需求判断是否需要调用啊。下面呢，我们就来实战探索一下 skill 啊，有哪些有意思的玩法， 有我的粉丝都知道啊，我本人对传统的通过 truck 加 and bidding 这种实现 ig 的 模式有比较大的偏见啊， 虽然呢，这种模式最后也能调教出比较好的效果，但是啊，调教过程实在是太痛苦了。那我是真正的经历过这个过程的独胆啊，才会有这种感觉啊，相信很多同学也是感同身受的。所以呢，我一直觉得这种方案啊，只是当下的一种妥协模式啊，他终究会被时代淘汰的。 那最近呢，浪漫 index 的 创始人啊，他发表了一条 twitter 啊，我刚才的观点是比较类似的啊，他说 r g 啊，本身是没有死的啊，但是固定的 trunk 加 and binding 这道模式应该已经死了。如果 agent 可可以动态地去扩展周围文件的上下文，那么过多地考虑出一块的大小就没有意义了。 哎，我们可以想象一下啊，这个 agent skills 的 渐进式批量策略是不是有点这个意思呢？所以呢，我们考虑借鉴一下 skill 的 设计模式，来实现一个专用于知识解锁的 skill。 我 希望啊，他能帮我解决下面这些问题。 首先啊，他能够在指定目录里解锁我们关心的问题，比如啊，我让他从公司内部的智库找出最近三年的销售趋势，或者啊，从某个项目资料里找出所有性能优化的建议。 第二点啊，它能够跨多种文件格式进行联合查询，也就是啊，能够根据不同的文件类型选择适合的方式来进行读取和理解。比如说啊， macdown， pdf， excel 啊，这些不同的格式，它处理的方式是不一样的，但是啊，对于使用者来讲，是不应该去操心这些内容的。 第三点啊，不能一上来就把所有的文件全部读取出来，而是需要像人一样，先按一些关键词来逐步的缩小范围，最后再精准的打开少量的相关文件，快速的定位答案。这样呢，可以确保 ai 只需要用到比较少量的头藤啊，就可以准确的找到答案。 第四点啊，他不能简单的给出一堆命中行，而是呢，需要结合上下文，把问题相关的内容拼在一起，尽可能啊给出一条可读的啊，成段的这种回答。 最后啊，他需要能够支持在复杂的问题上进行多人查找，那比如说你问的是对某个政策的关键影响啊，他可能先在目录里锁定几分核心的 pdf， 然后在这些 pdf 里面按章节进行解锁，最后再结合所有之前解锁到的内容啊进行总结回答。 下面我们先来演示一下这个 skill 的 具体效果啊，然后这个呢，是我们在本地创建的一个数据之库啊，它里面包含了几个不同领域的知识，然后也包含多种不同的文件类型。那比如这目录啊，它主要是一些上市公司的具体的财报的数据，然后是 pdf 格式的， 然后这个目录里呢，包含了一些电商的订单的数据啊，比如说这个顾客信息，员工信息啊，订单信息之类的啊，主要是 excel 格式的。 然后啊，还有一些 ai 领域的行业的资料啊， pdf 格式的，然后以及安全领域的一些专业知识啊，有 back down 和 t s t 格式的，那可以发现啊，这个知识库它是非常的分散，并且包含多个不同的格式的，那我们的 skill 的 实际效果怎么样呢？ 我们先来问一个金融领域的具体数据问题，我们让他解锁一下致富啊，三一重工前三大股东是谁呢？那首先啊，这个数据啊，存储在我们这个三一重工 q 三的财报的这个数据里面啊，这是个 pdf 文件，这里面有他前十大股东啊，在这个季度的具体的持股的情况。 哎，我们看到解锁成功了啊，这个具体的结果呢，跟实际这个文档里面的结果是完全一致的 啊，我们来看一下它的解锁的步骤啊，首先啊，它找到了我们这个 skill， 然后啊，它通过一些命令找到了我们这个知识库的文件夹，然后啊，它读取了我们这个知识库的目录的文件啊，然后啊，它应该是看到了这个海报的数据是一个 pdf 的 格式啊，然后它进一步的读取了 这个 skill 的 reference 啊，这里面有具体怎么样去处理这个 pdf 的 数据哎，然后它把我们这个 pdf 原本的 pdf 的 数据转换成了 txt， 然后下面啊，他根据用户的问题啊，拆解除了一些关键词，然后开始在这个文件夹之内进行剪辑啊，然后剪辑的过程中呢，他还是分段进行剪辑的，他并不是直接会去读取整个文件内容的，整个过程啊，看起来是非常的智能化啊，并且呢花费的 token 啊是非常少的。 然后下面啊，我们紧接着在这个文件夹追问一些问题啊，比如我问三一重工的母公司的附带表，他的情况具体是什么样的呢？哎，然后这个过程他就快很多了，因为前面他已经把这个 pdf 处理完成了啊，接下来呢，他只需要去使用啊相应的关键字进行剪辑就可以了。 那所以说呢，如果啊，我们本身这个知识库所有的文件就已经是纯文本的，使用这个 skill， 它的剪辑效率应该是非常高的。 然后我们再问一下另外一个文件里面的问题啊，问一下航天动力的啊，他这个前十大股东的持股的情况，哎，然后这个过程也非常快啊，他直接把这个 pdf 处理成了 tst， 然后去匹配里面的内容，很快的给出了结果啊，下面我们尝试问另外一个电商领域的问题啊，正确买了啥？ 想要回答这个问题呢，他需要分析两个 excel， 首先啊，是这个顾客表，他需要在这张表里面找到啊，这个名叫证券的人，他的 id 是 什么？然后再去这个订单表，根据用户的 id 找，找到啊，他具体购买的商品是什么？ 哎，啊，我们看一下分析结果啊，啊，依然准确地找到了数据啊，是蓝牙耳机。然后啊，我们再看一下它的步骤 和刚刚过程的区别呢，就是他额外去读取了 excel 的 具体啊，如何分析和处理的这个 reference。 然后呢啊，他根据这个 reference 里面给到的方法呢，去具体分析了这个这两张表里面的数据啊，然后正确的给出了结果啊。然后我们再问一个更复杂一点的问题啊，有哪些用户买了儿童绘本，在什么时间？ 哎，这次 a 阵更快的给出了结果啊，这个过程啊，已经比较接近于我理想的 ai 智能知识解锁的形态了，其实呢，啊，这个过程也比较像我们正常的一个人啊，去一个大的文件夹里面去找，首先逐步的去缩小范围，然后啊，找到了不同的文件之后， 根据具体的这个参考文档啊，使用不同的脚本，然后去处理啊，然后最后啊，再把这个解锁的知识总结一下，大家觉得怎么样呢？ 下面我们来看一下这个 skill 的 实现原理。首先啊，对一个能执行 skill 的 agent， 比如说 open code， 它本身就已经具备了一些基础的文件解锁能力， 比如 l s grab look。 那 我们要做的呢，就是在这个 skill 中教会如何更好地使用这些能力。首先啊，第一步，定位领域，通过分析用户的问题，然后结合知乎的目录导引，定位出知识可能存在的领域啊，也就是文件夹。 然后第二步，定位文件啊，使用 grab 这样的命令，在指定的目录文件里面进行查找，筛选出可能相关的文件。下面啊，再按照不同的工具去读取和分析这些文件的关键部分。比如说不同的文件类型呢，我们有不同的策略，比如啊，对于 markdown 啊，那我们就直接定位到匹配的段落，结合上下文进行分析就好了。 如果是 pdf 呢，我们需要编辑专门的代码去把 pdf 解析成纯文本，然后按页按章节去提取内容。如果是 excel 呢，我们需要编辑代码去提取和分析 excel。 然后啊，只看跟我们本次问题相关的表行和列，而不是把整份表格都提取进来。 那这里呢，还有两条关键的设计原则啊，第一个啊，间接式的解锁啊，尽量少读啊，但是读的要准确，优先去查找最可能有答案的文件。提取文件内容的时候呢，仅提取相关的行，必要的时候再进行扩展范围，避免无意义的投屏消耗。 第二，保持简单可控，那用户呢，只需要告诉他数据库在什么位置，其余的解锁策略都由这个 still 自动去完成。 另外啊，想要让这个知识解锁更高效和精准，还有两个技巧，首先啊，文件夹尽量我们需要按领域去划分，每个文件夹之内呢，只包含特定领域下的文件，比如说啊，金融数据，电商数据啊，另外啊，最好每一个文件夹之下啊，都有一个目录所有的文件 啊，也就是这个 data structure 点 and d。 那 如果说啊，我们文件命名不是很规范，而且呢，包含 pdf 等存件格式啊，这个就是必要的。那这个文件中呢，描述了当前文件夹下每个文件的用途， 比如说我们看一下我们的支付的数据啊，在这个电商的表里边，我们就通过这个目录所有文件啊，告诉他了每个文件里面都大概是一个什么样的数据。那这里呢，我们也参考了 skill 的 电竞式批漏的设计原则，如果有多几欠套的领域呢， ai 找到了这个领域之后，才会去读取这个领域的目录导引。 那这个 skill 具体是怎么实现的呢？其实啊，你把我们上面提到的核心流程，设计原则，关键技巧给到我们上个教程中讲到的 skill creator， 这个 skill 自己就可以帮我们创建出来了，我们只需要经过细微的调整，下面我们来看一下我们这个 skill 的 目录结构啊。首先是 skill 点 md， 它是这个技能的使用说明书啊，里面描述了如何去找本地的知识库， 如何根据目录缩影去逐层的剪索知识，对不同的文件的处理方式啊，具体去参考哪个 reference 以及啊最终的回答风格等等。那这个 reference 呢，具体放置了，具体去分析一个 pdf 或者 excel 的 时候， 再去阅读这个 reference 的 具体文档，会节省 token 和大冒险的注意力。那 script 里面呢，放置了一些 pdf 的 特殊的数据脚本啊，比如说解析 pdf， 或者说 pdf 转图片等等。 那如果我们的本地入户比较复杂啊，比如说后面你还会有其他的格式，我们就可以用这样的思路去扩展 reference 或者 script。 那 我们这个 skill 以及刚刚我们演示过程中使用到的这个 github 上，大家感兴趣呢，可以自己去克隆这个仓库，然后在本地自己去实验啊， 我们可以把这套方案理解为不需要预见向量数据库，本地目录级渐近式剪缩的 r g 啊，它的优势呢，主要在于，首先啊，不需要预见向量数据库 更清亮简单啊，适合快速搭建本地的个人数据库的场景。另外，剪缩更智能啊，传统的 r g 呢，主要靠向量匹配内容，大模型只做总结，而在这个过程中呢，大模型可以参与分词上下文的匹配和决策，并且可以智能进行调整。其实这就是一个典型的 agent 和 r g 的 工作模式啊。 当然呢，当前只是一个初步的尝试，它还有一定的缺陷，首先是首次解锁效率的问题啊，如果啊，我们分析的文件是一个 p f 或者说其他特殊的格式， 它需要先调用脚本进行转换，所以首次效率是比较低的。所以啊，如果你使用这套方案的话，推荐预处理为纯文本，它的它的解锁效率呢，会高很多。第二点啊， skill 的 调用稳定性 在多轮的检测之后呢， ai 可能会去忘记调用这个 skill， 从而丢失一些关键的处理步骤啊。这个呢，在很多其他的 skill 上也会有类似的问题，就要我们从这个 a 帧的扣端层面去解决。 第三啊， token 消耗是要更大一点的，因为整个检测过程是 ai 控制的，当第一次没有检测到想要的答案的时候， ai 会继续切换一些新的参数或者文件进行检测，直到找到最终的结果， 虽然结果更准确，但消耗的 token 可能要更多一点了。刚刚我们介绍的这个 skill 呢，是一个通用的知识解锁的尝试啊， 但是如果你已经有一个固定格式的支库，比如这样一个文档站啊，里面可能已经包含了多个本地的文档了，那我们还可以通过 skill creator， 让它去自己分析我们这个文档站，然后创建出符合我们文档站风格的知识解锁的 skill 啊。 然后啊，我们下面在这个 ezdecet 的 文档站这个仓库里面来测试一下。这个呢，就是我们 ezdecet 本地的这个文档站的仓库了啊，里面其实都是一些 macdown 的 文档。然后啊，我们在这个 skill 里面加入这个 skill creator 这个 skill， 然后啊，我们在这个文档站下打开 open code， 输入这样一段提示词， 我们告诉他当前项目是一个文档占包含多个 markdown 的 文档。我想创建一个专用于知识剪辑的 skill， 它可以替代传统的 r g 用于当前文档占的知识剪辑啊，你来帮我创建这个 skill。 使用中文 skill 的 基本思路是，先根据用户的问题提取出需要剪辑的可能关键字，然后使用 graph 命令找到对应的上页文，然后分析上页文。 如果解锁到的信息和问题不符呢，需要继续解锁其他可能的关键词，最大重试五次。好啊，我们看到这个 skill 已经创建成功了啊，它里面具体介绍了在我们当前这个文案站进行知识解锁的一个最佳实践啊， 因为这个文案站主要就是 markdown 的 格式，没有什么特殊的文件啊，所以它这里面只有一个 skill 点 m d， 没有其他的 reference 或者或者 script， 非常简单啊。下面我们尝试问一个问题啊，解锁支付如何使用 e z desc 生成评估数据集？ a i 准确的给出了答案。然后我们再问一个 easy to set 有 哪些分块策略的问题，回答很快，而且答案非常完美啊。 通过这样的思路呢，大家就可以在任何一个你已经在本地建好的一个知识库里面去实现一个知识解锁的 skill 啊。好，我们本期教程呢就讲到这，如果本期对你有所帮助，希望得到一个免费的三连和关注。感谢大家，我们下期见。

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