skillhub.md文件怎么打开

朋友们给大家推荐一个 skill hub 啊，就是给这个小龙虾安装技能的，这个呢是腾讯出的一个 skill 社区，在这里面呢有精选的五十个 skills 榜单，像什么 github 啊， 然后还有一些什么总结网站的，然后点进去，我们可以看到这里就有详细的一个这个介绍，然后包括下载量这边呢可以复制提示词，复制提示词之后怎么用呢？比如说你直接打开你的小龙虾，然后粘贴， 然后点击发送，这个时候他就会自己去安装了，我们看一下他自己就会去安装这个相关的技能了，然后使用起来也非常的简单，非常快捷。因为这里面的所有的这个 skills 都是腾讯用他们自己的一个服务器镜像的，所以安装起来会比较快。 然后下面呢还有根据不同的分类，可以看到不同的分类有效率的创作的。 ok 进行一个这种综合排名，包括搜索相关的一个关键词都可以，比如说在这里我搜索一个小红书， 可以看到我就输入的小红书这个首字母，这里面就有一些小红书的一些创作的技能，同样的也非常简单啊，就是复制然后给到他就行了，记得关注再走哦。

我跟你们说，我之前用 cloud code 简直就是在受刑，每次我让他帮我更新周会表格，我都会像个老妈子一样跟他反复交代， 你还记得吗？上次我跟你说的那个链接，帮我再更新一遍，然后他就开始漫长的回忆，加载，找数据，一通操作下来，每次生成的格式还都不一样，真的超级崩溃，感觉自己像花钱雇了一个每天都在失忆的实习生。但是最近我打通了他的两个隐藏技能，简直是打开了新世界的大门，真的太爽了！ 第一个就是 m d 文档，说白了就是你给 ai 做的一份专属的入职手册，你是谁，你喜欢什么样的风格，你的任务有什么样的规矩，全都写在里面。 ai 每次开工前都会强制的先去翻一翻这个手册，你再也不需要跟他废话去交代背景了。 第二个就是 skill， 这个更牛，相当于你给 ai 定制的一件 s o p。 比如我们经常要搞封面和视频的爆款拆解，以前每次都得先输一大段咒语啊，风格是什么样儿的，用什么字体等等，都需要去跟他交代很多内容。 现在我写了一个 skill， 我 只需要一句话，封面生成，它就全都自动搞定，生成封面了，真的太省心了！给你们看一下我的文件目录，这里就建了几个专门的 md 周会更新封面生成视频分析，我给你们演示一下现在有多夸张。以前我让它更新一个周会表格，我交代加等待的时间可能要十几分钟， 现在我只需要输入杠周会更新，哎，他就开始自动更新了，看分毫不差的更新好了，一句废话都不用多说，你牛不牛？当然，肯定会有人说啊啊，我不会写这种规则文档啊什么的。 别慌，我教你一招，你不用一开始就自己写，你先跟 cloud code 进行正常的一个聊天。呃，你告诉他你平时是怎么干这个活的，你反复的跟他沟通、打磨，等他能生成一个正常的结果，就说明他已经能完全理解你的流程了。这个时候你直接跟他说， 把我们刚才沟通的内容生成一个 skill， 它就会乖乖地自动帮你生成。好了，压根儿不需要你自己写。用魔法打败魔法，真的太绝了！姐妹们，听我的，今天赶紧跟着搞一遍，明天你就会有惊喜哦！

我的同事被炼化成 skill 了。最近一个叫同事 skill 的 github 项目火了，五天之内在 github 上拿到了六千六百多颗星。 项目的 slogan 写得很温情，将冰冷的离别化为温暖的 skill， 欢迎加入赛博永生。那他具体做的是什么呢？简单来说，他能够把一个真实同事的工作能力和行为风格提取，并封装成一个 ai 可以 调用的 skill 技能。 以后团队遇到类似的问题，调用这个 skill， ai 就 会按照那位同事的方式来思考和工作。要理解这个项目，首先需要了解一个概念，知识蒸馏。 在 ai 领域，知识蒸馏原本指的是把一个大模型的能力迁移到一个小模型上，而同事 skill 借用了这个概念，把蒸馏的对象从模型换成了人，把一个人的工作经验提炼成 ai 能够理解和执行的结构化知识。 它的核心架构分为两层，第一层叫做 work skill， 也就是工作能力层，这层提取的是硬技能，它怎么写代码， 遵循什么技术规范，排查故障的思路是什么，面对不同类型的问题，会做出怎样的技术决策，这些都是可以被明确描述和结构化的知识。第二层叫做 persona， 也就是人格特征层，这一层提取的是软特征， 他的沟通风格是什么样的，遇到紧急情况时的反应模式，跟不同角色合作时的行为习惯，甚至包括他在压力下会不会甩锅，会不会对产品经理。两层结合在一起，就形成了一个相对完整的数字格式，它不只是一份冰冷的文档， 而是一个能够模拟真人工作方式的 ai 能力包，那具体操作起来是什么样的呢？首先，你需要准备原材料。 这些原材料包括同事的非书、聊天记录、钉钉文档、工作邮件代码、评论、会议纪要，甚至聊天截图。项目文档里有一个重要提示，原材料的质量直接决定 skill 的 质量 优先级，从高到低依次是他主动写的长文、决策类的回复、日常消息。接下来，你把 github 仓库克隆到本地，在 cloud code 里启动这个 skill， 系统会引导你填写基础信息、同事的姓名、职级、性格标签、所在公司的文化特征，然后导入你准备好的原材料。 最后， ai 会自动完成分析和生成。它先通过 work analyst 提取工作能力，再通过 persona analyst 提取人格特征，最终分别生成 work md 和 persona md 两个文件。整个过程对于有一定技术基础的人来说，大约半小时就能完成。 同是 skill 的 意义远不止于一个开源项目本身，它实际上触及了一个企业长期没有解决好的核心问题。知识传承。过去几十年，企业尝试过很多方法来沉淀知识，写文档、开分享会、建知识库、做交接模板，但效果普遍不理想。 原因很简单，一个人真正值钱的经验往往是隐性的，他藏在他处理问题时的分寸感里，藏在他面对模糊需求时做出的判断里。 这些东西很难被写成文字，这恰恰是团队最需要的。同事 skill 的 思路是，与其让人自己写文档，不如让 ai 从它的真实行为数据中主动提取。 这种方式可能比任何文档模板都更接近真实，而且它已经不是孤立的现象。项目火了之后， github 上迅速出现了一系列衍生项目。前任 skill 把蒸馏对象从同事换成了恋人。 自己 skill 鼓励你蒸馏自己作为数字备份。女娲 skill 更进一步尝试蒸馏任何人的思维方式。甚至还有一个叫 anti distil 的 反蒸馏项目，专门帮人清洗 skill 文件，防止核心知识被提取。 很不幸，在这个时代，你工作越是毫无保留的认真，反而越容易将自己加速蒸馏为可以被 ai 取代的 skill。 最容易被系统完美蒸馏、被像素级还原的，恰恰是那些最认真工作负责的人， 是那些在每一个项目落幕后依然伏案写下复盘文档的人。是那些遇到分歧时愿意花半个小时在对话框里敲下长文， 坦诚剖析自己决策逻辑的人。回到最初的问题，一个同事离开了，他的经验能不能被保留下来？从技术角度看，同事 skill 证明了这是可行的。但这也意味着我们过去认为不可替代的东西，专业知识、判断逻辑、沟通技巧其实恰恰是最容易被提取和复制的。 那什么才是真正不可替代的？也许是提出新问题的能力，是在没有先例时做出判断的勇气，是那些还没有被任何聊天记录和文档记录下来的正在生长中的经验。 你觉得同事 skill 是 知识传承的革命，还是打工人的末日？如果公司要求把你真留成 skill， 你 愿意吗？评论区聊聊，咱们下期见。

这个是我用一个 skill， 一 句话让 ai 按照我的品牌标准直接输出的电商详细页文案。这个是另外一个 skill， 每天呢自动帮我生成 ai 行业日报， 有招标，有来源，打开就能看。还有这个 skill， 我 把一份三十页的合同丢进去，它自动的按照我们公司的红线标准标红了所有的风险条款。那在以前，这些事情每一件都要折腾半天，现在装上 skill， 一 句话就搞定。哈喽，大家好，我是冉冉，那今天这期视频呢？我们一起来看一看。 skill 去哪里找？ 五大玩法，还有怎么样自己去做一个，把自己的工作流程自动化。我也做了一个文档，总结了所有的资源。再说一下 skill 是 什么，那白话来说呢，就是一份写给 ai 的 sop， 你把干什么，怎么干，参考什么资料，按照什么标准输出，打包成一个文件夹， ai 拿到以后就自动照着执行了，就像你给新员工了一份岗位手册，他照着做就行，不需要你每一次口头交代。而且呢， skill 是 一个开放标准，写一次，你导入到任何其他的 ai 都是可以用的。 先说一下像 deepsea、 豆包、 kimi 这些能不能用 skill， 如果你用的是网页版，那目前是不行的，因为它们是纯对话模型，没有本地文件的读写能力，没办法直接加载 skill 的 文件夹。但是呢，有两个变动的方法，第一个是用 kimi code， 它可以像 cloud code 一 样来读写本地的文件。那还有一个是，比如现在有很多的开源平台是支持 deepsea 的 a p i 作为底层模型的，同时呢，又有 skill 市场，相当于用 deepsea 的 脑子加上了 skill 的 专业能力。 接下来呢，来说一说怎么样去找到好用的 skill。 我 帮你整理了几个最好用的 skill 商店。首先是 lophop skill 市场，收入超过一万个。 skill 有 中文界面， 按照分类浏览，包括但仅限于像 ppt 制作， pdf 处理，网页抓取，写作优化都有。每一个 skill 都有评分和安装说明。 skills m p 目前是最大的 skill 聚合平台，收入超过七十万个开源 skill， 支持按照职业来筛选，每一个都标注了四大数和质量评分。 c 社的官方 skill 仓库也在 github， 质量最高，那 github 也有社区整理的 skill 百科全书， star 超过一万三， 按照领域分好的类提醒一下哈，如果你用的是个人开发者分享 skill， 在 你直接让 ai 学习之前，最好先让 ai 帮你扫描一下代码， 避免有一些安全病毒隐患。优先使用 star 数高的官方维护的仓库。我们再来说一下 skill 怎么装，我们一般来分为两种方式，一种最快插件命令一键装。比如说你下载一个 skill， 打开 cloud code， 直接出驻一行指令，回车就装好了。 然后你直接说帮我做选择题调研， cloud 会自动调用这个 skill 来处理，不需要你手动地来指定。第二种，手动来装，这个适合从 github 下载的第三方 skill 下载解压之后，把整个文件夹复制到 cloud 的 的路径下面就可以， cloud code 启动以后自动发现，不需要额外配置。但问题来了， 如果说你找不到自己用的 skill， 或者说你每天的工作也比较 special， 没有一个通用的 skill 能够去覆盖，该怎么办？答案呢？就是自己做。 a 社官方有一个 skill creator， 专门帮你生成 skill， 装好以后直接说你想要做什么。 skill creator 会自动地帮你生成全套文件。 skill md 写好了，角色设定和回复流程， reference 和 scripts 的 结构也搭好了， 但是呢，这个只是一个八十分的通用模板。你再把你的售后政策文档、产品参数表拖进 reference 的 文件里，跟克拉克说，回复时候必须严格参考 reference 里面的售后政策，它就自动地把你的资料引入到提示词里了， 从零做晚五分钟，说几句话而已。那正确的姿势就是 skill creator 来出题稿，你用你的经验和资料喂成一百分，你的行业经验越深， skill 越好用， 因为这些经验是 ai 在 互联网上学不到的。最后呢，来说一下 skill 的 文件结构，你搞懂了呢，就可以去改任何的 skill 核心呢？其实总共就三样东西， skill md 是 灵魂文件，写了干什么，什么时候触发执行步骤。 这个就是岗位说明书。 reference 文件夹放参考资料，品牌手册、公司规范、行业数据。 ai 在 工作的时候会查阅 scripts 的 文件夹，放执行脚本，自动刷数据，自动格式化输出，你不用自己写， 让 cloud code 写就可以。任何开源 skill 都是这三样东西的排列组合，现在就去试试吧。我是冉冉，欢迎大家关注我，一起用 ai 升级自己的人生，下期见了，拜拜！

什么是 agent？ skills？ skill、 hub？ 技能市场听着很高级，但是到底是个啥？ 我给你们打个比方啊， skills 其实就是 ai 的 技能包，我今天开始用你们能听得懂的大白话给你们翻译出来。 skills 呢，就像你手机里的 a p p， 每个都有自己的功能，母信能聊天，母团能点外卖，滴滴能打车。你把 ai 想象成一个刚出厂的，这种手机功能很基础，能聊天，能查资料，但也就这样了。 skills 呢，就是像给手机再装 a p p， 比如我给 ai 装一个查天气的 skill， 它就能告诉你明天带不带伞。装一个写文案的 skill， 它就能帮你写出爆款文案。装一个查股票的 skill， 它就能帮你钉盘。那 skills 长什么样？其实就是一个核心文件，叫 skill 点 m d， 你 可以把它理解成一个什么技能说明书，里面写的是什么呢？ 这个技能是干嘛的？什么时候出发，需要什么样的工具，具体干什么，就这么简单，就是一个文本文件，几段说明，就是一个 skill。 当然，复杂一点的 skill 可能还带一点脚本配置文件，但核心还是那份说明 书。那 skills 在 a a 里面到底是做什么工作呢？哎，我给你们讲一个流程啊，你今天你跟 a a 说明天西安的天气怎么样？ a a 听到这句话，先去翻自己的 skills 列表，看一看有没有能处理 天气的，找到了，启动天气查询 skill， 这个 skill 会告诉 a a， 第一步，你去提取城市的名字，比如说西安，北京等等啊。第二步，调用天气的接口，然后第三步，把结果整理成人话，这时候 a a 就 照做了，然后把答案给到你，整个过程 a a 还是那个 a a， 但有了 skill， 它就知道该怎么做了。 那怎么写出适合自己的 skill， 其实也没有那么难，我前前后后写了几十个 skill， 如果你们还不会写啊，我可以给你们提供一些思路。第一步呢，想清楚你要解决什么样的问题，别贪大啊，从一个具体的小事开始， 比如帮我总结一个网页的内容，或者是定时定点的提醒我喝水吃饭，或者是整理会议纪要。然后第二步，把解决的步骤写下来，你就像要教一个完全不懂的人在做事一样，你先干嘛后干嘛，具体需要用到什么样的工具。然后第三步，写成 skill， 点 md 格式， 晚上有模板照着填就行啊。结尾我也给你放了描述、触发词、依赖、工作流程这几块写清楚。最后一步就是去测试，去调整，第一次写肯定不完美啊，肯定写不好，你先用起来，用起来你再发现问题，然后再去改。我知道你想问，写这个玩意有啥用？用词在于，你可以让 ai 按照你的方式去干活， 别人的 ai 是 通用版的，你的 ai 是 定制版的，你懂你的业务，你知道什么对你有用，那你就把这一套逻辑写成 skill， 然后让 ai 帮你去执行。这个不是编程哎，这是说明书， 而且写好的 skill 你 可以自己用，还可以分享给别人用。比如说我写了一个查热点的 skill， 每天帮我去搜多篇行业新闻，这个时候呢，至少帮我节省半个多小时。 然后我朋友呢，写了一个整理发票的 skill， 哎，月底报销，再也不用头疼了。这些都不是什么特别高深的技术，就是把我们本来要做的事写成 a a 能看懂的步骤。有没有发现一个点，就是像我去年前年再给你们讲的就是结构化提示词，但是 skill 它又比提示词还要高一个等级，你可以把提示词分装成一个 skill。 skill 里边呢，有的，有时候可能需要我们用到一些配置文件呀，需要用到一些带点脚本呀等等，可能要比提示词会更上一个层次， 但是提示词也是一个其中的一个核心。总结一下啊，所以， skill 到底是什么？它不是程序员的专利，也不是这种大厂的一些特权啊， 它就是给 ai 布置任务的方式，你不需要去等待嘛，你需要懂的是我想让 ai 帮我干什么，以及这件事该怎么做。你想清楚这两点，然后把它写成说明书啊，就有了属于自己的 skill。 知道很多人听到这觉得可能还是懵的啊，觉得写说明书也没有这么简单。没关系啊，你先去试一下先从提示词到 skill， 当你第一个 skill 跑动的时候，那种原来 a a 能按我的方法想干活的那种感觉，你会发现很最近很多人还在养虾，有时候去扒一扒别人的这个 skill， 扒一扒别人另外的人的那个 skill， 发现下来大部分通用的感觉，哎呀，能力很强，但实际应用到自己的领域，你会发现有点懵，因为他干不了我自己想干的活。 那你为什么不试着自己去写一个？不要想太复杂啊，就从小事开始做。比如你可以先让 i 提醒你每天喝水，或者帮你总结一篇文章，写不出来完美的没有关系，先写出来再慢慢去改。 skills 这个东西用起来比看起来更简单，我是小阿伦，在结尾给你们放一些比较实用的 skill 分享给你们。

在 openclaw 官方的 skillcool cloud hub 里，藏着三个有趣且强大的 skill， 包含 ai 自动炒股和 ai 完全操控电脑等功能，今天就把它们分享给你。第一个是股市透视镜 stock analysis， 它把专业级的金融数据整合成一个简单的命令， 基于押后 finance 的 实时数据，从收益惊喜、基本面、分析师情绪、历史表现、市场背景、行业地位、动量趋势和鱼情热度这八个维度，给出一只股票或加密货币的综合判断。 它能帮你扫描当前最热门的币种和股票，也能提前秀出并购传闻、内部交易这类早期信号，并给出影响力评分。你可以给持仓设置价格目标和止损线，一旦买卖信号变化就会自动提醒。还能管理多个投资组合，筛选高股息的安全标的。 对于平时想快速判断投资价值的人来说，它就像随身带着一个数据团队。第二个叫桌面操控 desktop control， 它能用代码精确操控你的鼠标和键盘， 鼠标可以瞬间移动到屏幕任意坐标，也可以模拟人类轨迹，平滑滑动键盘既能高速输入文字，也能执行各种快捷键组合。除了基本的点击和拖拽，它还能截屏，用图像识别寻找屏幕上的元素，甚至管理窗口的激活最小化。 最实用的是它的安全机制，只要把鼠标甩到角落，就能立刻终止所有自动化，让你放心用它去处理重复的办公操作、文件整理或跨软件的工作流。并且以上 skill 都可以直接前往克拉哈下载，如果不会下载，可以打开七二四克拉哈下载，它可以辅助你的龙虾完成 skill， 一 键安装非常方便。 最后一个压轴的是浏览器管家 playrite mcp， 它基于 playrite 驱动 chrome、 firefox 等主流浏览器，让你用指令完成网页上的任何操作。 你可以让它打开某个网址，点击页面上的按钮，在输入框里填写内容，从下拉菜单，选择选项。也可以直接执行 java script， 提取表格数据或截图。 它支持无头模式，在后台静默运行，不会干扰你正常用电脑，而且默认限制了文件、系统访问和不受信任的域名，安全边界很清晰。 凡是需要在网页里反复点来点去的重复劳动，比如登录、抓数据、批量填表单、做自动化测试，都可以教给它一气呵成。如果你也想让 open call 真正帮上忙，这三个技能绝对值得先装上试试！

有没有想过把你最常用的 ai 操作封装成一个按钮？ styles 技能系统就是做这个的，它把复杂的提示词、工作流程、上下文知识打包成可附用的模块，一次定义，随时调用。 styles 的 设计非常聪明，采用渐近式加载架构，分三级，第一级，原数据层，只加载名称和描述，约一百个 token。 第二级，指令层，当你调用时才加载。具体步骤，第三级，资源层，模板、脚本等按需加载，不占用上下文。这意味着你可以安装很多 skills， 而不影响性能。 创建一个 skill 很 简单，在 plod skills 目录下创建文件夹，放入 skill md 文件 y m l 前置配置，定义名称描述，参数提示，然后是 markdown 格式的指令内容。看这个代码审查的例子， name 定义命令名 description， 告诉 cloud 什么时候使用 tools 限制可用工具 body 是 具体步骤。 skills 支持动态参数获取所有传入参数，比 in zs h 获取特定位置的参数更强大的是用反引号执行命令，比如获取当前 get 状态，获取文件内容。这让 skills 能根据实际情况动态调整行为。 skills 让你的 ai 变成专业助手。下一期我们讲 sub agencies 代理，组建你的 ai 专家团队。

看好了朋友们，最近全网爆火的这个前任四 k 还有很多朋友不知道怎么去获取，今天我一个视频教会你们，首先咱们打开抖音，找到我的视频，点击右下角点击分享链接，然后打开手机应用商店去搜索一下这个东西，打开它， 这里呢咱们点击允许粘贴，立即查看文件，打开文件，找到软件合集，软件合集三，取消全选，选中前任四 k 保存下载就可以了。

看好啦宝子们，没有对象的宝子们一定不要错过了最新火爆圈这个统顶称 skill！ 这是一款由祖师爷语录汇聚而成的一个祖师爷智能体， 它可以以祖师爷的第一视角帮你解决各种情感问题，而且还可以有祖师爷的四力和话术，将你称为第一深情直到现在！好哄的宝子爆总领取大家进教程三部免费获取啊！安卓苹果都可以登！首先呢，把高时域分享分享链接直接打上这个入入口 会弹出小方框，允许粘贴。如果没有弹出软化，那你搜索宝藏挖掘机也是一样的。立即查看 找这个百宝箱使用工具，看到 t 开头，找到祖师 e s q 即可接点去！

氪金没必要白嫖，我教你。今天一条视频教会你们下载和使用，最近全网爆火的同景城， sky， 安卓、苹果、鸿蒙都是可以使用的，下面快速分享给大家。 首先在我视频右下角分享键分享复制链接，然后要有这个，没有的话去安装一个，打开之后我们点允许粘贴，这就会弹出一个包，如果没弹出，我们就去网址里面输入我们的杰斯宝库， 样也是会弹出来的。弹出来之后我们点进去找到软件合集，需要选选，找到我们的包，我们点击点右下角保存就可以了。

又一个行业的饭碗被砸了啊！这次轮到的是顶级 u r 设计师，最近一个项目在 github 上开源了，四大穿城飞快，再也不用为页面审美发愁了。相关内容我放在了视频结尾。现在 ar 帮我们写代码的能力已经非常强悍了，但想要实现 apple 这种大厂级别的 u r 设计水平， 那还是很有难度的。当年小米只是把 logo 调整那么一点点，就花了两百万呢，所以顶级审美还是很贵的。现在这些技能全部被打包成了 skill， 不是简单的优化啊，是把五十多家大厂的 ui 设计标准给 skill 化了。划重点啊，是设计标准 skill 化了一个 md 文档，彻底解决自己大小格式调整、模块间距调整、色彩规范、层次布局，再到动画展示啊！ 主打一个惊喜。现在你相当于拥有了能服务五十家大厂的顶级 ui 设计师，只需要把 skill 发给你的 cloud code 或者小龙虾智能体。在干网站前端页面的时候，需要模仿哪个大厂的风格，一键下去，页面就洋气起来了。那啥那啥，我就不多说了啊，想洋气起来的小伙伴评论区讨论吧！

skill 的 基本构成在 open core 中，一个 skill 实际上是一个结构化的目录，通常存放在 一个完整的 skill， 由四个核心部分组成， skill and d 技能核心说明书包含原数据与操作规则。 scripts 可执行脚本文件固定任务逻辑封装 references 参考文档、按需加载的专业知识，支持 s s 资源文件，服务于最终结果输出。命名规范 skill 的 目录名称必须符合规范，否则无法被识别，只能使用小写字母加数字加连字母视力。 这个规范虽然简单，但在实际开发中非常关键。很多 skill 无法加载的问题往往就出在这里。 skill 安迪详细解释 skill 安迪是整个 skill 的 核心，可以理解为说明书加行为指南。它由两部分组成，前置原数据 madeada 主要用于定义 skill 的 基本信息，这些信息的作用是帮助 openclaw 识别 skill， 提供语义匹配。 skill 触发关键词视力 征文征文部分就是具体的操作指导手册，可根据需求灵活组织。以我们提前编辑好的 pure land control 下的 skill 按 d 简化版为例， 在实际编辑时可根据需要扩展，例如增加判断逻辑、核实执行、增加错误处理、增加参数说明、增加视力输入输出等。除了核心的 skill and d 之外，其余三个目录属于辅助结构，各自承担不同角色。 scripts 目录 主要用来存放可直接运行的脚本文件，适合那些执行逻辑固定、无需频繁改动的任务场景，例如控制 led 灯的亮灭转换等。这类脚本可以被直接调用运行， 从而减少重复生成代码的过程，提高整体执行效率与稳定性。 reference 目录用于整理各类参考资料，例如 ipi 文档、数据库结构说明或操作手册等。这些内容并不会在一开始全部加载，而是根据实际需要按需引入上下文， 既避免了无关信息占用资源，也能在关键时刻为 vi 提供更深入专业的知识支持。阿斯艾斯目录用于存放各类资源文件， 例如模板、图片等。与 references 不 同，这里的内容不会参与模型上下文推理，而是服务于最终结果的生成，例如报告模板输出所需图片等，用于提升 skill 输出的表现力和完整度。

今天把 ai 抠定的一些方法呢，再重新讲一讲处理，给自己复盘一下。最近 ai 抠定的时候呢，会有各种各样的一个工作流，你不可能说每次的时候你通过对话的方式去跟他去把整个项目做出来， 实际上由于大模型的话，他有上下文的限制吗？随着你对话的进行的话，他是不可能记住这些东西的，而且你一般一个项目你也不可能一次开发完，你肯定是几天，所以说你肯定是需要把它沉淀下来的，包括整个工作方法呢，基本上你都会按照说 我先做一些调研，我跟 ai 做了一些对话，跟 ai 对 话的过程当中呢，他可能会给你新的启发，你就会把你们之间的这种对话呢，得到的新的启发呢，你就希望把它沉淀下来，并且呢希望他在后面的时候再做类似的决策的时候，也能参考这些经验。 第二个呢部分呢，你除了对话之外的话，其实你还会做一件事情，你要进行一个整体的啊，产品的一个设计， 这个设计的话，它就不是一次一个版本，你不可能说只涉及到最终态，因为有的时候如果你项目足够庞大的话，你其实是需要分成几个版本去开发的， 不可能一次达到你最终那个状态。所以说你需要有一个产品的一个路线图，还有一个模块呢，你有了设计之后呢，其实你是需要把它进行执行的，执行之前呢，其实你是需要把你的用户的整个使用场景写下来，所以你需要有个测试，测试用力， 有了词用力呢之后呢，他再去写那执行计划的时候呢，相对来讲就会更加的啊，因为他有目标嘛，所以有了目标之后，再写执行计划的话，就会更稳定，更有约束力。 最后你希望把整个这个项目呢，在进行的过程当中呢，沉淀一些知识。这个知识我大概分了两类，一类是那种项目背景，它单纯是因为你这个项目特殊， 所以你需要让他记住一些东西。第二个就是技术背景，比如说你开发 ios， ios 的 话，你在开发过程当中可能会有各种各样的，就是大模型所不知道的一些点，你就可以把这些东西沉淀在技术背景上。技术背景的话一般会有跨项目的这样一个特点。 所以呢，我在平常的开发当中呢，我沉淀出来了这些资料，这些资料呢，在写的时候，让大家写的时候呢，就让他按照一个编号，就零一零二零三，就按照这个顺序编，这样有好处，就是随着时间的进行，他按照时间去编号，所以你就可以让他他知道哪个是最新编的，哪些是后编的，有一个规范性。 但是有了这些之后，我发现呢，其实我还是更需要一个原规则，说我如何创建这些东西，那我其实要给他一些规范，那比如说 session 呢？到底应该怎么建啊？ design 应该怎么设计？ testing 应该怎么写？ 包括 execution 的 话，它到底那个执行计划里面都写了什么东西？ knowledge 的 里面的结构是什么样子的？所以说你其实需要有个原规则，这个原规则就是如何创建它们的规则。 我在每一个文件夹里面都放了 readme 文件，比如说 section 里面会写那个 readme 文件里赞里面要写，所以每个里面都有 readme 文件，作为他的要求。把这个 readme 文件呢加上他们这这些东西呢，包括一些更加全局性的东西呢，就放在原规则里，我发现他每次写这个文件呢，有个问题，就是他每次新开一个项目的话，我都写这个，太复杂了， 所以呢我就把这些东西呢让它生成一个叫一个文件，就是项目初步化。那每次的时候我只要把这一个文件丢给大模型，然后让他说请你阅读这个文件，它就会自动的展开整个这个 workflow 啊，把这个东西呢，你就可以类似于 skill， 你 把它扔到任何一个文件项目初步化的文件里面，它就可以展开整个这个项目。 这个东西到底长啥样？我这里给他展示一下，大概就长这样了，他是一个什么呢？他是一个，哎，为什么没法显示这个文件大概长啥样呢？就长这样，先放这吧，让他让大模型的时候先阅读这个文件，这个文件其实是一个协议，他看完这个之后呢，就开始完成整个 word flow 的 一个结构。 所以这个项目这个文件呢，主要是定义了它如何生成后面这些文件，所以呢它的第一步就会去展开，有时候储用户处罚先阅读这个东西，然后呢 ai 去阅读这些规则，阅完之后呢，再去是否足够的信息进行出事化，它就会展开。刚才说的零零啊，零零是个总体的文件，它主要是作为缩影， 包括零一、零二、零三、零四、零五零六，这是第一个部分，就是出事化展开，它如何运行呢？运行的时候就按照这个工作流， 当我 flow 已经建立之后的话，目标到底清不清晰？包括说比如说从第一个部分哈，首先是目标，如果不清楚的话，你先去做设计，如果设计和 testing 这个测试都是 ok 的 话，那我们才允许他写执行计划， 执行计划的话，产出的结果的话，你看会把它沉淀到那个知识库里面，如果有测试用力的话，测试结果的话，它出现了隐形背景的话，就把它形成那个正式落的计划， 包括记录本轮的一些过程信息的话，都会记录在这个里面，这里面呢会涉及到是否如果进行一些影响，如果影响的话，相关的话，那就是去改对应的文件。 零一的是作为一个原规则，作为一个整个治理的这么一个变化啊，相当于按照这种工作流的方式去运行这个文件里面就会写第一层就是塞申，塞申里面重重点是按照时间线，多轮对话，关键决策、预期变化、惊讶度和路径信息啊，就都要写清楚的 每个这个是第一个简介。为什么赛神要写这些东西呢？其实就是说啊，如果我们把那个原文的就是你和 ai 对 话之间的全文，如果都记录下来的话，这个信息量是非常大的， 尤其是 ai 生成的东西，这个东西其实没必要的，就太详细了。所以呢，我们就记录一个非常粗力度的赛神。但是记录什么信息比较重要呢？其实就是要记录啊，首先是你和他首先要像个赛神，是吧？也就是说所以要记录你和 ai 的 对话，包括你的关键决策 这个预期变化就是 ai 预期是什么样子的惊讶度的，我定义了个惊讶度，意思就是说啊， ai 预期的， ai 的 预期和你的决策如果不一样的话，那么这个就会把惊讶度调高，就类似于 transformers 里面的这个注意力机制， 也就是说把这个惊讶度比较高的这些决策点让他高一些。未来的话， ai 再去回看这些灾神的时候，他就知道哪些是跟他想法不一样的地方，那么这些东西其实是最关键的，这意味着用户在这个过程中输入了一些额外的信息，使得这个 ai 的 想法发生了变化，这些信息其实也是比较重要的 路径信息的话，这里面充分的要去把相关的一些文档路径记录下来，这样的话这个 session 的 话，在 ai 再去回看的时候，它可以有更具体的一个文件作为缩影。第二层就是里赞，里赞刚才说了，它其实核心是产品的目标，包括能力的边界，包括数据模型、接口、架构、 ui， 总之全句性的东西的话都是放在里赞里面去的。 里赞和那个执行计划是不一样的，因为一个里赞可能会涉及到多个执行计划，而且里赞的话 尽可能粗一些，他尽可能更有目标感一些，更宏观一些，这个是他的一个设计原则。 testing 的 话，我们采用这种测试驱动的方法去，主要是为了先把你的故事讲清楚，其实这个 testing 应该或者换换句话说叫用户用户旅程吧，可能更适合一些， 把用户旅程测试用力写清楚了之后，那么执行的时候就可以更有明确的这样一个测试了，那就根据这个测试呢，每个都有具体的验收标准，那么他就按照验收标准去拣写他的执行计划，这样执行计划就更加的落地。 执行计划呢，最重要的一点呢，其实是约束啊，因为之前的所有的部分呢，实际上都是缺少那个约束的， ai 可能会想当然的去发挥。那么这个其实 qion 最大的一个特点就是它要有一定的约束性， 他一定要确定好这次执行的一个范围做什么，包括他的技术选型啊，包括他的所有的依赖，这些东西都要写清楚。 写清楚了这个之后呢，所有的这个执行呢，他其实都可以解偶的独立的分成子 a 阵的方式去运行，这样呢 a 阵和 a 阵的之间呢，就并不会去复合在一起了，那么他整个如果是解偶的状态呢？他的上下轮呢？其实他是相对来讲是比较少的， 这个其实也是比较有好处的，这个这个其实非常关键的，并且呢因为我们有了这个 testing， 所以 我们这个 exclusion 呢，我们知道它到底是否真的完成。第五个部分呢？其实就是 knowledge， 我 开始的时候没有想过加这个部分，但是这个部分我后来发现非常重要，其实核心原因就是因为呢，它实际上我们每个项目都会沉淀出别的东西， 这些东西呢就用每次就不用去重复这些东西了，你每次这个项目之间的上下文，每次让他记录下来，这样就不用不断的去写这些东西了。下一个项目的话，你只需要跟他说啊，你看一下这个项目上下文，看一下技术的上下文，技术的一些依赖外部知识，他可以去更好的去理解这个东西，也会写一些明确的优先级的冲突的判断， 这样使得它的更约束，更约束力更强一些。包括这些关键的关系，就必须明确一下关系，是吧？把它都给约束好。 v i 的 出石化时的一些默认行为。下面的话，其实这个文件还挺大的，相当于把这个目目录都给模板化出来了，包括一些编号规则是吧？如果不编号怎么样？ 包括第一个文件，这里面更详细的就是每一个文件里面 readme 里面都写了什么东西，包括模板是什么模板也都给，所以这个相当于在展开的过程当中的话，也是更加的什么呢？就更加准确性更强一些。 有了这一个文件，你可以理解为就可以把整个项目都展开了，包括最小的案例，是吧？这基本上都有包括这个启动指令啊，这个其实就是个 skill， 或者说就是个提示词啊，但是它只是说一个更有压缩性，更有约束性的这么一个提示词， 所以你拥有的一个文件，你就拥有了整个方法论这么一个东西，那这个东西的话，现在生成这个东西，那这个东西写的好不好就比较关键，那他如何写的好？ 其实就是你在你在真正在运行一个项目的时候，你会不断的去优化你的这些东西。最后呢我就问 ai 嘛，我说如果我现在有这么一个东西，它是能够展开这些东西的这些 workflow 的， 那么这个东西应该如何优化才能让它更好的去展开这些东西？所以他就会去再去优化这个文件。你们刚才看到的其实就是这个优化后的这个文件， 因为他比之前的更约束力了，而且他自己就会知道我的目的之后他就会去把它优化的更好一些。所以就是目前吧，这段时间其实真是一个结晶吧，算是因为也是我开始的时候可能没有想到这些，都是从 从这开始一点点就开始做，可能是目前我觉得这个是是我觉得特别有意思的，就是按照时间线去做一些沉淀，包括这个是 另一位大神吧，因为他有软件工程的经验，所以给我们讲了很多这个做了比较好之后的话，他才会把后端，包括你 iq 定的后端到底应该怎么做啊？才能做的比较好，所以说这个文件也比较重要。剩下的就是设计，因为我们本身是产品经理嘛，所以大部分的企鹅实践的话，其实都是在做设计， 设计就涉及到，因为我我开始的时候就没有可能一个就想用一个 p r d 就 把整个项目做出来。但是我发现随着 如果你想做后带后端的 ai 扣钉的话，或者稍微复杂一点的 ai 扣钉的话，其实一个文件是永远不够的。你确实要做一个产品路线图才行， 这个产品路线图的话，我觉得现在我我感觉特别有意思，因为你那个 git 的 话不是可以打那个 tag 吗？所以你就可以把那些 tag 都规划好，比如说零点一版本儿， 然后零点五版本、一点零版本、二点零版本都具有哪些能力？我们提前规划好之后呢？这样的话， ai 在 写零点一版本的时候，他就会大致知道你原来二点零版本会需要什么东西。那我一点零零点一版本的时候，我就要做哪些基础的东西了啊？包括他的文件的规划呀，架构啊，他都会思考的更多一些。 通过这种方式的话，其实就是它可以更长远的把这个项目叠代起来啊，就不是说你不太可能啊，就一次把它生成一个非常完整的项目，这个就是一个 ai coding， 目前一个方法论吧。对，又分享一下。好了，到比到到比到完事了，我们下期见。

今天给大家推荐一个特别好用的 skill， 用这个 skill， 你 可以快速输出像我屏幕上这样精美的 ppt， 然后再配上一个录屏软件，就可以像我一样的视频了。他，咱们很熟悉的 zara 的 作品， 这是一个哈佛心理学毕业的姑娘，我们现在说说他好在哪啊？如果你用 ai 做个 ppt， 你 就会发现，你跟他说我想要高级感，他给你一个紫色渐变白底，对吧？全世界的 ai 做出来好像都长这样， 但这个思路完全不一样，它不让你描述风格，它直接生成三个视觉预览摆在你的面前，再加上十二种精心设计的风格，每一种都明确禁止的那种。千篇一律的 ai 位， 不是让你学更多啊，而是让你选更快。再说一个我觉得挺好的点，它生成的不是 ppt 文件，而是一个单独的 html 网页。 一个文件零依赖，不需要装任何软件，不需要 n p n， 不 需要框架项目的 readme。 里面有句话特别很依赖，就是在一个 html 文件十年之后还可以打开，而且每一页严格锁匙在一屏之内，内容超了不易摘，自动裁成多页，键盘导航、触摸、滑动、滚动动画全部内置。 然后呢，有一个编辑，他体验完之后直接写了个标题，叫做碾压所有其他演示工具。有个 youtube 博主说他每周省了十到十二个小时，那我自己不光是在用这个 skill， 我 还给他提交了 pr， 大家可以看啊，右下角这里是。我 主要是对整个 ppt 的 编辑功能做了一个新增，所以你现在看到了整个页面就是我用这个 skill 生成的网页。 说实话，以前做一个像样的演示啊，要么花大量的时间自己挑排版，要么花钱找设计师。那现在呢？你打开终端，输入你想要描述的主题啊，两分钟后，浏览器自动弹出一套带动画的演示文稿， 那风格也是你自己挑的，手机平板都能看，对吧？发个链接就可以分享，那这才是 ai 时代最大的变量，门槛消失了，想法才是唯一的避雷。

怎么在你的电脑上跑起来这个前任 skill， 我 昨天刚在我的电脑上跑完整个流程，这条视频会和大家分享一下具体的每个步骤，尽量让电脑小白也能够照着这个步骤一步一步的在他们的电脑上实现这个 skill。 我 用的电脑是 windows 电脑， 尽量用性能更好的，因为提取聊天记录的时候对电脑的性能有要求。我是通过 vlog 来导出的微信聊天记录，他需要电脑的。微信是四开头的大版本，现在市面上很多导出聊天记录的软件都被封禁了。 vlog 是 少数能用的软件，且用且珍惜吧。在导出的时候，我推荐用 chatlab 追悼这个格式，因为它后续能兼容另外一个开源的聊天记录软件叫做 chatlab， 导出的时候可以选语音转文字的功能，它需要你先提前在电脑上下载好语音转文字的开源小模型，就在我设置的这个地方， 如果一切正确的话，你可以看到有很多消息。我导出这一块一共花了一个多小时，同时要下载 cloud co 的 终端，具体的步骤让 ai 带你来做就好了。 在下载完成之后，你可以看到这个页面就是 cloud co 的 欢迎页面。在此之前，我们要考虑一个问题，具体要用哪一个 ai 去跑这个 skill？ 如果大家有条件用官方的 cloud co 的 话，那是最好的，因为他是最聪明的。但是如果没有这个条件的话，可以考虑国内的大语言模型， 主要就是有 mini max、 kimi、 g l m， 还有最近出的小米。我综合了网上的评论，最后选择了 g l m， 但是我蹲点抢国内的包月，不管是智普的官网还是其他百度腾讯之类的代理都买不到，最近断货了， 所以说我只能买了一个月的 g l m 的 海外版本的会员套餐在六十块左右。买完之后要把 api key 配置到本地，很简单的，我记得是加一个配置文件，具体的可以问一下 ai， 然后你跟他聊天，你要是能看到他能回复你，就说明你配置成功了。这里记得要进入项目之后再打开 log， 不 然你访问不到那个 skill 文件。 在你打开这个 skill 之后，你可以把你的那位姓习名字啊，姓习啊，性格画像这些都填到这个 skill 里面，填的越详细越好。如果说自己不知道怎么填，也可以问一个其他 ai， 然后让他和你聊聊天，这样他可以帮你生成一个比较客观全面的 信息，他后面会让你导入材料，在这里你直接把你本地的之前导出的微信的聊天记录路径放这里，然后说这里面的所有文件都是要导入的材料，然后让 ai 自己去处理这些信息，让他自己去写脚本，你就不用管了。 在 ai 创建完之后，你可以看到他会和你说怎么样去触发这个人，然后你只需要艾特这个小名，然后后面跟上你想跟他说的话，你就可以跟他聊天了。他有时候创建完之后并不能访问到，这个时候你就直接和 ai 说你访问不到这个东西，让他分析一下， 然后他一般会自己改好。在电脑能匹配到你的这个技能之后，就说明你的技能创建成功了， 你可以和他打个招呼，和他聊聊天，和他诉说一些你当时没有说出口的遗憾，他能够记得所有的细节，连吵架后的表情包都学的很像，可是他不会真的生气，也不会真的和好。