AI建站Skill实测效果

如何给你的 ai 装上审美外挂，瞬间秒变高级设计师？这是我用 skill 做的几个网页，比直接用 ai 生成出来的网页是更具有实际感，更重要的是你可以不断让它生成不同的风格，然后你在从中挑选出你喜欢的风格，然后进一步美化输出你的最终版。 我前两天逛 hiphop 发现了个 skill school， 因为这个 skill 本质上就是给 ai 编程装上了一个设计库 或者说审美外挂，它有一些 ui 设计大佬贡献了，让你 webcoder 设计出来的设计美感瞬间提升 n 个档次，甚至 crowd 官方也在场。简单来说就是把五十七种的主流风格，几十套的专业配色以及几十种字体全部打包成一套 ai 能读懂的技能包， 底层还依赖一个拍成去做工作流的搜索。当然 ai 本质上还是一个概率机，所以我更推荐你去多生成几套，找出一个自己比较喜欢的一个风格。一开始 skill 出的时候，我看网上很多人把它说的神乎其神， 一开始我都有时候有点懵的，但其实它本质上就是一个规范包，或者说是一个工作流包，所以我觉得有好的 skill 包才是关键，并且能符合你的使用场景。 现在也各大厂家也跟进了，像我就是用 qs 来用 skills 的， 我觉得效果也挺好的。现在 skill 的 出现确实是方便了不少。然后有之前有一些可能要流程化或者说 m 八 m 化的东西， 在 skill 的 情况下仅仅是批录的去执行，我觉得这个还是挺有意思的。最后这个 skills 当然可以自己去 give up so， 我 也会把它整理起来，有兴趣的话留个言。

装了 openclaw， 但发现它什么也干不了，甚至有点笨。那是因为你还没有去 clawhub 给它装 skill。 clawhub 上有一万七千多个 skill， 我 从下载量前三十和我自己高频使用的做了交叉筛选， 只推荐这十个，装完至少强三倍。第一个 skill writing， 安全审查员，他会在你安装任何 skill 之前扫描安全风险检查红旗标识、权健范围和可疑模式，能检测 prom 的 注入工具、逃毒、隐藏恶意代码。建议在装任何其他 skill 之前先把它装上。第二个自我进化 skill， 它是 cloud 交互下载量第一的 scale， 解决大模型失忆症。它会自动把每次的错误日期、成功经验和你的编号存到本地数据库，下次遇到类似问题，直接调用历史经验实现，越用越聪明。这个 scale 的 价值不在于第一天，而在于第三十天， 用的越久， agent 越像你的数字分身。第三个， tablie search ai 专属搜索引擎，让 agent 学会上网搜索，而且搜出来结果是 ai 友好的。 不同于传统搜索引擎返回一堆链接， tabl 直接返回干净的结构化内容， agent 拿到就能用。第四个 summarize， 全格式内容，摘药专家，网页、 pdf， 图片、音频、视频，什么格式都能一口吞下去给你摘药。 我的日常用法是 tabla 搜索加 summary 总结，先搜到相关页面，再把整篇内容压缩成五百字未给上架文，效率翻倍。第五个， find scales， 寻找 scale 的 scale， 用自然语言告诉 agent 你 需要什么技能，它帮你找到并安装对应的 scale， 不知道装什么的时候直接问他就行。六个 using superpowers 来源于 superpowers， 这个强大的插件，核心理念是让 agent 严格按照先查 scale 再行动的规则做事，杜绝偷懒和无距离探索。如果你发现 agent 不 用你装好的 scale， 就 自己瞎搞， 这个 scale 能帮你管教他。第七个， react 最佳实践技能的性能优化圣经 worst one 方共同团队出品， react 和 next 最佳实践前端开发者必装。 第八个前端设计技能，帮你写出更有设计感的前端页面。按 zorbike 官方出品强制 agent 先做设计思考，再写代码，把从能跑就行提升到设计合格。第九个， github github 全流程操控，让 agent 直接操作你的 github 仓库， asos prci 一 条命令搞定。最后一个浏览器操作技能，让你的 opencloud 像人一样打开网页，点击按钮，填写表单，截图画面。最后帮大家总结一下。

五哥开年王炸，不讲武德，你一不小心打一句口令，不是一张图，是一整套 u i， 再点一下，不是预览，是交互，干得漂亮！再点一下，不是效果图， 是可以直接生成 app u i， 自己找出来，交互自己动起来，页面自己跑起来。关键是，免费！免费！完全免费！ google 就是 这么好！我靠，牛逼！关注我每天一个 ai 小 技巧。

用力写不全这招解决！现在很多测试写用类真的离谱，要么就是堆功能点，要么就是漏场景拿去评选，被开发怼到怀疑人生。其实写用力核心就看三点，覆盖度、可执行性、可追溯性。 skills 这个工具牛就牛在，他把这三点都做到了。你给他一个需求文档，他会自动做需求分析，拆解出所有测试点，然后按照测试类型分类生成用力功能。测试用力包含正常流程、异常流程、边界条件 接口。测试用力包含参数校验、业务逻辑、异常处理。性能测试用力会帮你设计并发场景和性能指标。自动化用力甚至能生成伪代码框架。每条用力都有明确的输入步骤，预期完全可以直接拿去执行， 而且它输出的是 md 文档，可以直接转成 excel 或者导入测试管理工具。与其自己到处找资料踩坑，不如系统看看我整理的这份，能帮你省下大把时间。

还在为 card 写一份技能给 cos 二再改一份给 cosplay 又复制一份吗？ skillkit 的 目标很简单，写一次 skill 自动适配四十四个 ai agent， 统一 skill 标准加自动翻译加一键同步部署，让你的 skill 在 不同的 ai agent 之间无缝流转。就是这个 skillkit 还不错。

在 qlab 上传了我的一个 skill， 这个 skill 是 帮大家去抓其他平台的数据的，然后它借助的是一个中间第三方的数据服务，叫 a pfi。 那 做这个 skill 的 过程呢？其实让我感受到 创建 skill 的 一些要点，正好可以把整个过程提炼，然后跟大家分享一下。我的第一个点叫做先有需求再有 skill， 就 先有痛点再去做 skill， 不 用凭空的造轮子。那我为什么要创建这个 a pfi 的 skill 呢？是因为最近我邀请了一些 非科技背景的朋友们来玩我的龙虾，然后我发现大家一上来都会让龙虾去帮忙抓一些数据，但是呢，完全不知道该用哪个方案，哪怕是我跟他们引导了下说用 api， 但是中间也有种种的障碍，比如说 api 上其实是有很多提供数据服务的这些小的 actor 的， 那哪怕是抓一个 tiktok 的 平台，也有好多 actor 可以 提供这种服务。那我到底要选择哪个 actor， 以及我自己的密要要怎么样拿我选择了 actor 之后，我要怎么样操作，以及我 actor 也跑通了之后，我到底怎么样跑会更省钱？中间其实还是有非常多的细节问题大家搞不定。大家 其实对一些事情是有强需求的，比如电商的朋友去要大批量的去国外的这些平台上找一些数据，找一些爆品，但是呢，就会卡在中间的这些环节了，所以呢，我就把中间的痛点整理了一下， 写了一个 skill。 所以 这个是我觉得大家在做 skill 之前，可以先提前考虑一些问题，不用凭空造很多轮子，也不用凭空收集很多 skill。 那第二个点就是我在建 skill 的 时候，我跟他特别强调的一个事情，就是你一定要特别注意哪些东西是固定的，哪些东西是灵活的，为什么一定要强调这个？哈？如果你让他把很多 较为固定的事情变成一个很灵活的东西的话，那他就可能会导致后面他的输出是不稳定的。比如说你跟他第一次说你要做分批跑数据，这个东西的预值是如果你要抓的数据量超过一百个了，你就应该分批次跑 这条规则，如果你写的是灵活的，那他后面可能就不会严格的遵循这条规则，会导致你在跑大量数据的时候会额外花费很多钱，所以诸如此类有很多这种情况，我就建议大家跟他会提前需要沟通一下，在你们这样的一个方案里面，到底哪些东西是需要固定的，哪些东西是可以灵活的， 那需要固定的东西我们就通过脚本代码这种东西把它程序化的更加固定一下，这样方便你后面可以持续长期稳定的输出。那第三个叫做边界的情况， 这个其实是大家一句话去下指令很难会考虑到的一个问题啊。边界情况其实就是他在每个步骤都可能会挂，那挂了之后怎么办？我这边就踩过很多坑，比如说我们有朋友用了之后就发现他找的这个 actor， 找的一个 tiktok 的 抓取的 actor 不 可用，那怎么办呢？ 如果是没有设置一个降级方案的话，整个任务其实就卡住了。那还有尝试过，比如说数据量超大的时候，也会有一些其他的问题，花费太多，或者是一下把整个账户的钱全都跑完的这种情况。还有比如说什么 有些 actor 返回的是空数据，这个 actor 本身他的服务是不可用的种种这些情况，他每个细小的步骤都有可能会出错，那出错之后你需要做一些怎么样的应对措施？ 我觉得他并不需要是说他每一个报错的情况，你都给他去想一些解决方案，但是你需要把这个考虑的角度跟他提前沟通结，让他起码自己能够出一套 不同情况下出错之后的解决方案是怎么样的。并且呢，有些东西给它固定下来，放到这个 skill 里面，这样的话其实也是帮助你这个 skill 能够后续稳定输出的一个方式。最后一个呢，就是其实这个事情真的不是一次性搞定的，哈哈， 中间经历过很多次迭代。举个例子，比如说最开始的时候，因为我这边老是用一个我的 a p f i 的 token 去用它的服务，它就会直接把我的 token 写在这里面，但实际上后面这个东西我是要拿去给很多人用的，那我是不是应该就把这个 token 变成一个灵活，像让每个用的用户自己去手动输入呢？对吧？ 还有就比如说第二轮他自己出的方案，他其实是没有一个尝试的机制的，他选定了哪个 actor， 他 就会直接拿它去跑全量的数据。但大家如果是上过之前的课也知道就是我的倾向，大家先拿很小批量的数据去尝试一下这个事情能不能通， 所以我也把这个思路就交给他，让他就这么做。他每个 actor 拿到之后呢，会先尝试跑一个十条数据， ok 的 话，那我们再用这个 actor 继续避免大家会遇到什么 actor， 有 些服务不可用什么，有些 actor 必须要你付费了才给你跑，你不付费你就要用你自己的 cookie， 这种情况就避免诸如此类的种种情况。 ok， 那 以上的话就是整个今天创建 skill 的 一个设计和完成的思路，其实我觉得还是有很多细节和考虑在里面的， 欢迎大家去 clubhouse 上试用这个 skill， 有 什么问题都欢迎直接留言，我们会持续地去接待这个事情的。以及呢，我现在越来越觉得， 其实在 openclaw 和普通用户之间其实是缺少一个中间层的一个服务的，最近我也一直在思考，到底这个中间层应该是一个怎么样形态的解决方案，欢迎大家一起沟通，一起讨论，后面还会持续分享更多 openclaw 相关的内容，欢迎关注。

那今天呢，我们教给大家如何将 java 集成到你的大模型当中去，那大家看一下，这是我创建的一个大模型的 skill， 那 利用这个 skill， 我 可以一次创建三个不同分辨率的封面图啊，大家看一下，这是十六比九的，那这是四比三的， 那这是三比四的，所以说呢，这种接入方式呢，会让你的工作流变得更加的自动化，更加的智能。当然接入 confui 的 方式呢，有多种啊，你可以接入原声的 confui， 当然也可以接入云端的 confui。 那 今天呢，我们来接入的是 runninghub 里边的云端 confui， 那 同样我把工作流呢也构建到了 runninghub 上，大家可以通过 runninghub 点三来访问这个平台。 在 confui 领域， runninghub 是 一个非常棒的在线工作台，因为只要有新的模型和新的扩展出现，它都会第一时间跟进。那最近呢， runninghub 也开启了一项新年的活动， 叫做骏马新城，大家呢可以在网站的首页上看到它的入口。那也欢迎大家呢踊跃的投稿啊，来获得更多的奖励。那下面呢，我们就给大家来演示一下，如何将 confui 的 图片生成能力集成到你的大模型当中。 我现在用到的开发工具呢，是谷歌的 anti gravity， 那 关于这个工具的使用呢？我在之前有 一个 secure 开发的教程，如果基本的应用你不太明白的话呢，可以去看一下。首先呢，我们需要新建一个项目的文件夹，关于 anti gravity 呢，它有很多的操作界面啊，如果你不太熟悉编程的话，那你可以点开 agent manager 这个界面，然后呢 打开你刚才新建的那个文件夹，那你目前所处的工作空间呢？啊，就在这个文件夹里边儿， 所有的上下文儿呢，也被约束到这个文件夹里边儿。那首先我们需要明确我们最终的目的呢，并不是要生成一张图片，我们现在是在从头地开发一个 skill， 并且把这个技能固化到 antigravity 里边儿。所以说呢，我的第一个提示词是这样写的，我将开发一个 skill 去调用 running hap 上的 ctrl y。 下边儿呢，我将会提供给他一些资料啊，告诉他如何去使用 running hap。 大家注意啊，如果你看到这样的界面，就代表着他在联网去搜索 running hap 的 一些功能 啊，这个呢，我们最好给它停掉。这个也是大家需要注意的一个问题哦，需要的是一种交互式的开发。所以说如果你发现大元模型现在做错了，你要及时的停掉它，因为呢，我们需要精准的给它一些资料， 那这个资料如何提供呢？不管你调用任何的云端的产品，它都会有一个 api 的 文档，关于 renehab 的 也是这个样子，大家可以在文档中心里边找到 api 的 文档，这里边呢可以切换语言，我现在呢是， 那如果你喜欢看英文的啊，那可以切换成英文的，切换的方式呢，也非常的简单，那我们可以把上边的杠 c n 换成 e n 就 可以了。当然这个对于大语言模型来讲呢，没有任何的难度啊，任何语言都是可以的。下面呢，我们把这个内容提供给他，那提供的方式呢，需要有一些技巧，如果你直接给他一个文档页面，可能他是读不出来的。大家可以在文档下边啊，看到有一个叫 l m s t x t 啊，有很多文档都会有这样的内容，或者你把它导出出来也是可以的。那当你点开之后，你会发现啊，这是很多 macdunk 格式的链接，那你只要把这个东西提供给大语言模型，他就知道 啊，应该怎么去使用。 runnyhab， 现在呢我新建了一个文件夹啊，这里边呢我放了一个 md 的 文件。那如果你打开之后呢，你会发现就是刚才我们看到的这个所有的内容，下边呢我们告诉他这个文件夹的内容就是 api 的 文档。 呃，调用文件夹或者调用上下文的方式呢？可以用艾特的方式，所有的这种沉浸式编程工具呢，都是这个样子的， 所以说呢，大家掌握这种通用指令的写法，那他现在呢就在学习这个文档，他现在已经构建了，我们对应的是给我的文件夹，那他现在呢有一个开发计划啊，如果你觉得没有问题的话呢，我们可以继续往下进行。那到现在呢，大家会发现啊，他整个的程序呢就已经开发完了， 当然呢我们不用关注程序本身。那下边呢我们需要告诉他一些关键信息啊，这里边呢包含你的 runninghub 的 apik 以及你的 python 在 哪，因为如果你要使用的是虚拟环境的话，你必须知道你的 python 的 解释器的位置。那关于 runninghub 的 apik 呢，大家可以通过 pi 控制台，然后呢复制一下就可以了，然后呢它会生成一个测试工作流的文件，那我们可以运行一下。好，下边最关键的信息来了，就是我们现在需要给它提供一个 workflow id， 也就是说你现在要执行哪个工作流？那 running app 上呢？有很多的工作流啊，比方说呢，我现在以千万一妹子为例， 那我们利用这个模型来生成图像啊，那它的 id 在 哪呢？大家注意在它的 url 里边会有一串数字，这个就是它的 id， 下面呢我们告诉它 workflow id 是 什么，那我们来执行一下，那现在呢，它其实已经生成了一张图片啊，当然这个是完全测试用的，那这是图片的 url 地址， 大家可以看一下啊，这是他生成的这张图片啊，其实还是非常漂亮的。好，下边呢我们告诉他，我们需要自定义分辨率和提示词，那我们把这个需求传递给大源模型， 那他会告诉你应该如何去做。那他现在开发了一个程序，就是把这个工作流呢，给他下载下来，然后去分析啊，这里边哪些是分辨率，哪些是提示词的相关节点。 其实大家在调用这种云端的工作流的时候，最大的障碍就是不知道怎么去写这些具体的内容， 那这个时候你就会发现啊，你完全的不用自己去写啊，你可以让大圆模型来帮你分析。那大家看到啊，现在整体的工作流呢，我们就已经有了，他现在呢已经告诉你啊，就是你在执行这个 逗留的时候呢，可以用这种方法来指明你的提示词是什么，然后呢指明你的宽和高是什么？当然很多人可能不太喜欢用这种方法来执行我们的命令啊，因为相对来说还是专业一些，我们可以让它变得更易用一点，所以说我这强调，我希望用自然语言的方式啊，来 指明分辨率和我们的提示词。下面我们来测试一下，我们希望他帮我们生成一张图片，图片的主题是夕阳当中的女孩，那首先呢，我们希望他生成一个纹身图的提示词，然后呢，再调用 run tab 来生成一个幺九二零 乘以幺零八零的图片啊，我们来看一下能不能正常运行，那大家看一下，这是最终生成的效果，目前呢，它还是存在云端的， 当然呢，你可以要求把它保存在本地，那你要注意啊，首先呢，它帮我们生成了一段提示词，然后生成了一张图片。那我们来看一下，其实我们最终研发了一个 skill， 当然呢，作为演示的话，可能还有很多地方要优化，但是呢，使用 runnyhab 生成图片，这个已经作为我们的大圆模型的一个基本的技能， 这样的话呢，你就可以不用打开软件哈来生成图片，甚至呢，你可以要求它一次性生成多张图片啊，也是可以的，比方说呢，我们要求它生成三个主题的图片啊，第一个是喝咖啡的女孩， 第二个呢是深夜读书的女孩，第三个是在花丛当中漫步的女孩。那大家看一下我们生成的这三张图片啊，也是非常漂亮的。 那所以说呢，将 confui 的 生成能力啊，放到我们的 ai agent 里边，就可以让你的自动化的工具更加的强大。好，今天呢，我们就说这么多，还等什么，赶紧自己试一下吧，关注我，做一个懂爱的人。

有没有觉得你的 open cloud 小 龙虾教他一件事情要很长时间？如果开了一个新绘画，天呐，又要重新教一次。这个问题你应该使用 skills 来解决，没错，就是 cloud 推出的 agent skills。 opencloud 原生支持，在网页左侧的菜单可以看到它已经内置了很多的 skills。 好 的 skills 从哪里找？推荐三个地方，第一个， versale 的 skills 点 s h 偏产品和开发的质量最好的 skills 都在这里，按照热门榜单倒序排列，准没错。 第二个， opencloud 的 官方的簿册收集了大量的可用于 opencloud 的 各种各样场景的 skills， 可以 搜索，但是没有分类。 第三个， github 上的这个开源的 cloud skills 的 合集，它对 skills 做了非常清晰的分类，可以快速地找到我们想要的技能。二零二六，一定是 skills 之年。 skill 是 agent 时代的 app， 是 在 open cloud 里实现能力赋用的最佳手段。关注我，带你玩转 open cloud 加 skill， 实现自动化内容创作。

现在市面上所有的 a 键的工具都配备了 skill 功能，如果你还没用过 skill， 或者用了以后感觉依然有点懵，那这期视频请一定不要错过。哈喽，大家好，我是专注于动画科普 ai 的 阿 k， 今天我站在新手角度跟大家好好唠唠 skill 到底是什么，怎么用，以及使用过程中要注意哪些坑。 skill 其实就是一个 markdown 格式的文本文件，注意，这里的 skill 必须大写哈，这个文件里存的其实本质上还是提示词，只不过这里的提示词必须按照画面上的这个固定格式书写。 这个部分是配置区，它属于是 skill 的 身份证， name 是 它的名字，一定要用英文哈，因为你的 skill 点 md， 文件必须放在 name 同名的文件夹内，这个文件夹又必须放在 a 键的指定的目录，比如我用的 cloud 就 必须放在它的根目录下的 skills 文件夹中。如果没有这个文件夹，就自己创建一个， 那如果你的 name 是 中文，文件夹也是中文，意味着你的文件路径会包含中文。这样 a 键呢，在调用的时候是有可能报错的，所以 name 必须用英文。那如果不理解文件路径跟目录和文件夹结构的小伙伴，一定要抓紧时间恶补一下哈，这些知识既基础又重要。接下来的 description 是 描述定义它是干嘛的和什么时候调用， 这个部分是指令区，也就是写提示词的地方。它规定的是这个 skill 遵循的规则和采用的流程。之所以一定要用 skill， 是 因为它能实现按需加载。简单说就是没活的时候，它不占用任何 token， 只有匹配到任务了， ai 才会把这个 skill 点 m d 文件加载进来。这不仅能极大的节约 token 消耗，最重要的是能让 ai 随时根据你的需求切换不同的专家身份。总而言之，它就是好，就是棒，棒棒，就是该用。 那这里就又有个问题了，既然它本质还是提示词，那到底该怎么规划逻辑，才能让它按照我的需求老老实实干活呢？放心， cloud 官方早就帮咱准备好了一个专门生成 skill 的 skill， 跟紧我一分钟学会部署和使用。 大家直接把整个仓库下载到电脑理解压，找到 skills 文件夹中的 skill creator 文件夹，把它复制粘贴到 a 键的指定位置。比如我用的 cloud code， 就 直接扔进根目录的 skills 文件夹里。如果你用的是其他 a 键的工具，直接问他你的 skill 文件夹在哪，他会告诉你 配置好以后，我们启动 agent， 直接输入斜杠 skill， 就 能呼出这个顶级专家了。接着我们只需要用大白话描述你想创建一个什么 skill， 注意哈，你对需求描述的越清楚，沟通的越细，它生成的 skill 就 越贴合你的需求。如果你没有思路，也可以跟他一步一步探讨，也能得到非常不错的成果哈。 比如我平时经常要用 a 键的开发一些自用小工具，我就用它创建了一个名为 project manager 的 项目经理 skill。 它能让我这种不懂代码的人也能构建出结构科学、功能清晰且具备可扩展性的工具。这玩意用起来真的很顶那聊到这，估计大家心里都在犯嘀咕，这 skill 到底能帮我解决什么具体的问题呢？ 我结合自己的实战经验，给大家盘了三个应用场景，相信总有一个能戳中你的痛点。第一个场景主要应对那些繁琐的杂活。 举个例子，大家平时经常开会吧，开完会总得总结会议纪要。以前咱得录音加笔记，会后还要花大量时间去腾抄归档，特别心累。现在有了 ai， 咱们可以直接做一个叫 meeting 的 skill， 把工作留定死。 第一步， skill 只会转写工具，把原始录音瞬间变成文字。但注意， skill 本身是没办法直接做语音找文字的，但这类工具往上一搜一大把，你随便部署一个到电脑里以后是可以用 skill creator， 它会自动帮你写好调用逻辑。 然后是第二步，剔除文稿中那些语气词。接着是第三步，深度分析会议内容，按需整理成档。最后是第四步，把文件自动保存到你电脑里的指定位置。那有了这个 skill 以后，开完会你只需要把原始录音直接甩给他，他自己就去调兵遣将跑完整个流程。 这种一键扫荡的爽感，你用过一次就再也离不开了。甚至如果你的需求更复杂，比如要经常查找不同会议里的重要节点，或者要合并拆分不同的文件，都可以塞到提示词里。 第二个场景是一个真实案例，我每周日都会发一个 ai 新闻回顾的视频，我专门做了一个 skill 来把这个视频生产的各个环节串起来，让我不用在各种工具和网站中切来切去。具体的大家可以看看我这期视频讲的非常详细。 第三个场景就属于是高级玩法了，它是通过同时加载多个 skill， 构建一个完整的生产流水线，这适用于需要多个专业环节配合的复杂任务。 比如在内容生产场景下，你可以配置三个 skill， 一个负责通过数据检测来分析选题，一个负责按固定风格创作文案，最后一个负责排查违禁词和逻辑漏洞。这种模式的核心优势在于，你不再需要分布输入指令，也不需要手动把上一步的结果复制给下一步。你只需要下载一个初始任务编辑呢，就会自动按顺序调用这三个 skill 来完成。 这种模块化的写作，能极大降低大模型在处理长任务时容易出现的逻辑偏移，也就是我们常说的幻觉。这个场景其实还蛮复杂的，我自己也在慢慢构建，以后有成果了会第一时间跟大家分享。 最后有小伙伴想让我聊聊 skill 和 mcp 的 区别，其实一句话就能说明白， skill 是 提示词、是指令，是流程，而 mcp 是 工具，是接口。 skill 可以 调用 m c p 来扩展自己的能力边界，但 m c p 永远只能在 skill 划定的规则下干活。 ok， 那 以上就是本期视频的全部内容了，我专程用动画科普 ai 的 阿 k， 无惊无险又到六点，下了个班儿。

很多人觉得写一个给 ai 的 skills 很 难，其实 skills 你 一行字儿都不用写。今天给大家分享一下我去用 ai 写 skills 的 技巧。这是一个给博克配封面图的一个 skills， 就 拿这个来举例， 这个 skills 的 主要功能就是我把我的内容给了它，它就帮我使用 nano banana two 配一个动漫风格的封面图。这个 skills 看着非常复杂，但是整个 skills 我 没有写一行字儿都是 ai 帮我写的。第一步，我会同时打开 jimmy 和下的 gpt， 告诉他我的需求。其实这个任务的核心就是根据博客内容去生成身图的提日词。第二步就是自己反复地确认 ai 惨作是否满足我的需求。我会让他尝试给我不同风格的提日词，然后到 navata 里面去使用 banana 三层， 这是 jimmy 三层的，这是 java gpt 生成的。第三步呢，我会挑选几个我觉得最满意的提日词，告诉 ai， 这是我认为最好的方案，请你帮我封装出一套 skills。 这一步呢，需要把 agent 要完成的工作理由给它说明白，包括一些边界的情况之后， gmail 和其他 gpt 就 会分别给到我 skills。 最后，我会同时在 umind 里面创建两个 skill， 分 别测试它们 有点像员工之间的赛马，等跑一段时间之后再决定保留哪一个。那最终胜出的 skills 呢？就可以交给 open cloud， 用多个 skills 组合的方式，自动地去跑完整的一个泊客通道任务了。所以 skills 看着很难写，但人真正做的事情只有三件，提需求、 做实验和拍板。 a s 呢？我真心建议大家都应该养成在工作中封装 skills， 迭代自己 skills 的 习惯，然后努力地让 agent 把自己的工作给替代掉。

周五下班，我拖着疲惫的身躯，挤上回乡的大巴看着城。推开院门，奶奶正坐在老槐树下摘菜，看到我，脸上瞬间绽开了花。午后的阳光洒在院子里，奶奶摇着蒲扇给我讲小时候的事。 傍晚，我们一起在灶台前忙活，锅铲碰撞的声音是我听过最动听的。选晚饭后，我陪奶奶在院子里看星星，这就是幸福最简单的模样。

哈喽，大家好，我是薇薇。大家还记得年前的时候和大家介绍的这个 ai 建站工具吗？现在已经正式上线了，本期视频就和大家介绍一下，我们 自己研发的 ai 工具和市面上其他的 ai 工具有什么不同。现在呢，二叔已经给大家放到外贸建站工具箱里面，因为现在市面上的很多的 ai 建站工具，它是打着一键生成网站的旗号，其实到处都是坑。 那先给大家说一下市面上的这些 ai 建站工具有哪一些坑。首先是没有生态， 它生成一堆你看不懂的 html 代码，你想加一个特定的功能，对不起，不支持，你想换一个插件，对不起，没有接口。像这样的网站生成好之后基本上就是一个空壳， 你以为你买的是工具吗？你其实签的是一个卖声器，你的网站数据全都在人家的服务器上，你想搬走门都没有的。那我们的 ai 工具它是基于 element 生态，你修改 都是可以的，它生成好之后的代码都是属于你的，你想去添板块，你后期想去修改，想去调整，那都是可以的，它会自动帮你生成属于你行业的这些文案， 不会给你夸大，大家可以看一下这些文案，你只需要在这里去描述一下你的行业和目标，它就会帮你生成。如果用 ai 生成的内容再好，那也总有百分之一的地方 也是你想自己手动去改一改的，对不对？那别人的 ai 工具你不满意，你想添加一个按钮，那你还要再赌一下运气，再去看一看下一版能不能满足你的需求。那么 touncube 这个工具是不需要你去赌运气的，那么你有不满意的地方，你只需要粘贴过来之后， 自己去手动的修改一下就行了。像这些你不满意的文字，比如说你想去换一个文字的样式，你只需要在 animator 后台去修改去调整就 ok 了，再去换一下你产品的图片， 工厂的图片。而且 toonco build 这个 ai 工具，它生成的 h 一、 h 二、 h 三的结构都是非常清楚的，它是自动适应移动端的，大家可以看一下这边的菜单都是帮大家设计好的， 它可以适配我们的电脑端，也可以适对适配咱们的手机端，给大家看一下，不需要你再去移动端去修改了。

作为一名设计师，今年我是真的有点害怕了，以前的 ai 只能单独做 logo 或者 ip 形象，但现在居然只用一句 pro 的 就能出一整套的品牌全案，包括这个产品视频，我也是没有写提示词的，今天呢，我就用 skill 给你们演示一套品牌全案从零到一的设计过程。 打开我们的老朋友新建画布，点击 logo 与品牌 skill， 输入品牌名称和简单的需求，它会自己思考创意。如果你对这个方案满意，点击确认，就可以直接生成了这里我是先生成的 logo， 然后再出一整套的 v i 延展。如果你对这里不满意呢，你就点击这个 mark 进行局部修改， 切换到第二个 style。 亚马逊套图，你把这个产品图片丢给他，输入这段需求，就能直接生产出符合规范的详情图片了，大大缩短了时间和成本，你甚至可以把这些图片丢给他，改成中文详情页。 我们把上一步生成的亚马逊套图作为参考，点击手册 skill 就 可以得到一个三折页的图片了，如果你不满意呢，你就可以让它不断的去调整，你还可以点击编辑元素，自由的删除移动。 以往需要花费很多时间和费用才能制作这样的产品广告，而现在你只需要这几张产品图发给 skill， 就 能快速的帮你写好脚本，然后生成分镜画面，并且所有的产品都能保持一致性。 ai 发展的速度真的太快了，去年你还在苦苦的去写大段的提示词，而今年 skill 的 出现真的让设计师感觉后怕的程度了。我是宽宽，关注我，分享更多 ai 玩法！

如果大龙虾只装一个 skill， 就 装这个 skill self improving agent 中文翻译很奇怪啊，但是这个 skill 就是 一个让你的小龙虾学会自己复盘的 skill， 每一次他做错了任何事情，他都会 自己去记录正确的操作是什么，下一次的时候他就会使用这个记忆。你看每一次的时候我就说复盘使用提升 skill， 你 看看他是怎么说的，他说好怎么怎么怎么样，现在执行自我进化，把这次教训写到系统里面，这个真的非常 ok。

太炸裂了，我最近发现了一个写作的 ai skills， 让我的写作效率整整提升了百分之六百，原来需要写两个小时的文章，现在只要二十分钟就搞定了。这个 skill 的 工作流程非常的智能，第一步呢，自动理解需求，然后保存成项目 brief。 第二步呢，进行信息搜索，多渠道解锁，并且它还能够自动保持记录。第三步呢，讨论选择题，这个时候不要让 ai 自己来写， 拿三到四个选择题和你讨论。第四步，如果需要测试或者配图，让 ai 去给你列出来计划清单。第五步，学习你的行文风格，然后去分析你的爆款特征。 第六步，基于你的风格进行创作。最后一步，进行校对，然后不断地去打磨。用 skill creator 来创建这个 skill 会非常的简单，它呀会不断地和你去聊天对话，逐步地把这个过程梳理清楚， 然后自动生成 skill。 重点呢是关注 name 和 description 这两个数据，因为它决定了你的这个 skill 什么时候自动触发。并且呢，这个 skill 还可以去调用其他开发者开源的 skill， 像什么每日新闻剪辑， 然后去 ai word， 根据文本生成图片，自动发布到对应的平台等等。最让我惊喜的是，这个 skill 会随着我沉淀的资料越来越多，它会变得越来越专业，越来越懂我。现在呢，只需要自然语言就能够触发调用，而且它是按需加载的，还能节省非常多的头肯。 传统的写作你可能需要三四个小时，但是呢，现在用 skill 基本上半个小时就可以搞定了，效率提升了百分之九十。 如果按每周两篇来计算的话，每个月可以节省三十二个小时，那就相当于整整四个工作日。这个不仅仅是创作时间的节省，还是你创作质量的提升。 ai 它不会马虎，每次都能够按照你的 skill 文档来，一如既往的专业性的完成它的任务。所以不要再亲自动手去码字写文章了， 让 skill 去帮助你。你的时间和注意力应该放在创意上面，而不是简单的重复劳动上。关注我， ai 时代不迷路。

别再被垃圾 ai 浪费时间了啊！这个 skill 体系现在已经在海内外设计圈卷疯了！最近拉瓦特新上的 skill 功能，把资深设计师十几年的经验、审美、实战流程全提炼成现成的能力模块了。 说白了，你压根不用从一张白图开始瞎试错。点开 skill， 直接就站在专业设计师的起点上，整个过程又稳又高效，跟真实设计团队干活一模一样。不废话，直接上实操！在拉瓦特新建一个项目， 选中 logo 与品牌，这个 skill 上传一张参考图，简单写一句提示词，一键生成就完事。你们快看！ 而且你们看这个编辑功能，点一下文字就能改改字，还不破坏版式，还能用这个 touch id 精准编辑。你在画布上一边指位置一边说需求模型，立马就帮你把事做完。还有更绝的， 家里随便拍华克杯扎图，用 lv 的 亚马逊产品套图， skill 上传后一键生成商品套图，你们看这效果，直接能上 amazon best sale！ 除了刚演示的两个 skill， 还有做营销宣传册的 skill， 能直接生成折页，做好就能拿去印刷社交媒体的 skill 宣传素材，一键就能搞定。分镜故事版的这个 skill， 能把脚本变成专业分镜，还带相机原数据，以后设计要彻底告别设计加班，直接实现摸鱼自由。