ClaudeSkill新增功能

如果你曾经在 cloud code 中待过一段时间，那么你一定知道技能绝对是它最强大的功能之一。但当你开始创建自己的自定义技能时，你会发现还是存在一些缺点，主要是目前还没有系统化的方法来测试或改进这些技能。而且我们仍然面临这样的问题， cloud code 有 一半时间甚至都无法正确触发相应的技能。但就在昨天， antropic 发布了一项新功能，解决了这三个问题， 并为我们提供了一种简单的方法来改进我们现有的所有技能，以及未来将要构建的所有技能。 这个解决方案就是全新升级的 skill creator 技能，它的作用是帮助我们编辑、评测，运行精准测试，并且随着模型能力的提升持续保持我们的技能正常运行。这是一件大事， 因为直到现在，正如我之前所说，我们还没有系统化的方法来做到这一点。而 anthropic 通过这个全新的 skill creator 为我们带来了将软件开发中的一些严谨性，主要是测试，精准测试和迭代改进应用到技能开发中的能力，而且你无需编辑任何代码， 你不再需要摸黑自问，我的技能真的以最优的方式完成了他应该做的事情吗？现在我们可以对这些进行测试，在深入了解其底层工作原理之前，让我们先看看他将带来哪些成果。 这里有一个你现在可以进行的精准测试的例子，我们可以对比有技能和没有技能的 ab 测试，我们可以运行并行代理，这样就能同时进行多个测试。 在这里我们正在查看 pdf 创建技能。这是 cloud code 的 官方插件之一，你可以看到它在有技能和没有技能时的工作方式。 我们可以看到令牌数，通过率和总耗时。现在我们有了许多动件可以做出真正的决策。这里还有一个例子，展示了我们可以用这个新的技能创建工具进行的一些优化。 就像我之前提到的，你可能遇到过这样的问题，你告诉 cloud code 使用某个技能，或者以为他会用某个技能，但结果却没有。现在我们基本上可以解决这个问题。 你可以在这里看到蓝色和绿色部分表示我们已经优化了技能的情况。你可以看到现在 cloud code 更有可能按照预期使用该技能，而不是像之前那样一直处于灰色区域。在那里，你会觉得 cloud code 是 否真的会用这个技能完全是五五开的概率。 因此，这个 creator 技能最终能为你带来的就是测试能力。而这种测试会把一个看起来好像能用的技能变成你真正确定能用的技能。无论我们是将技能与基础版 cloud code 进行对比测试，还是将当前版本的技能与某些所谓的优化版本进行对比测试， 这都能带来我们以前没有的重要洞察。所以在本视频中，我会向你展示如何让这个技能在你自己的项目中运行，它背后是如何实现的，以及一些真实的应用场景。那我们现在开始吧。 要了解如何使用 skill creator， 我 们首先需要理解什么是技能以及技能的两种不同类型，因为根据技能的类型，我们在评估时关注的内容也会有所不同。 什么是技能？技能其实就是文本提示，我的意思是，这就是本期视频所讲的实际技能创建者。技能。 技能其实就是一个文本提示，告诉 cloud code 如何以某种方式完成某件事，就是这么简单。而且技能分为两种类型，它们要么是能力提升，要么是编码偏好。那这是什么意思呢？我们先来谈谈能力提升。 能力提升指的是这是一项让 cloud code 比原本做得更好的技能，所以说 cloud code 在 某些方面表现不佳，而技能就是帮助他在这些方面变得不那么糟糕。一个很好的例子就是前端设计。 来看一下如果没有前端设计技能， cloud code 通常会为你构建的网站是什么样子的，对吧？就是那种千篇一律的 ai 产物。但是如果有了像前端设计这样的技能，我们会得到什么？我们会得到一个更好的网站，对吧？它的能力得到了提升。大多数技能都属于第一类， 这里是所有官方 anthropic 技能的列表，比如 pdf， powerpoint 创建器，这些都是 mcp， builder， docs， 对 吧？它只是让 cloud code 在 某个特定领域变得更强。现在 第二种类型的技能是编码偏好。那什么是编码偏好呢？这意味着这种技能更像是一种工作流程，所以我希望 cloud code 做一些他本来就很擅长的事情，但我希望他以特定的方式来做，要么是因为我个人喜欢这样，要么是因为我的团队就是这么做的。 举个例子，这是我几天前做的一个视频里的内容，对吧？还记得我之前给大家演示过如何把 cloud code 和 notebook lm 连接起来吗？ 其实我们可以把这个变成一个编码偏好技能，那么这个工作流程是什么？而且这个技能还可以包含其他技能，所以最初的工作流程是我们用 youtube 搜索技能，在 youtube 上搜索创作者。接下来我们用 notebook lm， 然后我们在 notebook r m 上分析这些信息。同样是用 notebook r m 技能之后，我们还可以创建交互，比如说，嘿，基于你的分析，帮我做一个 powerpoint。 在 这一切都进入 cloud code 之前，然后我们可以把所有这些整合成一个总的技能。 我们可以把这个东西叫做 youtube 流程管道，对吧？ youtube 流程管道技能，这就变成了一个编码偏好技能，因为 cloud code 本身可以很好地单独完成这些事情。 但我是在说，嘿，我希望你按照这个特定的顺序做 a、 b、 c 和 d， 并且我希望最终结果看起来像这个特定的东西。这就是一个编码偏好技能。那么为什么我们一开始要区分这两者？那是因为我们评估这两件事的方式是不同的。正如 cloud code 在 这里所说，这种区分很重要， 因为这两种技能可能由于不同的原因，需要不同的测试能力提升技能。还记得前端设计的事情吗？ 随着模型的进步，这类技能可能变得不那么必要。评估会告诉你什么时候发生了这种情况，对吧？ 想一想，前端设计技能就是一个很好的例子。我们现在有 opus 四点六，对吧？它会生成一些 ai 杂乱内容，所以我们需要前端设计技能来修正这些问题。但如果 opus 五点零发布了会怎样？如果 opus 五点零比现在还要好，在那种情况下还需要用前端设计技能， 很可能不需要了。事实上，在模型升级的过程中，前端设计技能甚至可能让你的输出变得更糟。所以我们需要有评估机制，能够告诉我们什么时候会发生这种情况。技能创建者就是做这件事的。 至于编码编号类技能，对吧？他们更持久，但他们的价值取决于与实际工作流程的契合度，而评估就是用来验证这种契合度的。 这是什么意思？这意味着这个设置这条流程管道，只有在我能够确保他确实按这种方式运行，并且确实遵循了我的步骤时，他才是有效的，对吧？ 技能创建者会确保让我知道这一切确实在发生。这不是一个黑盒子。我实际上可以通过测试看到发生了什么， 而这些测试和评估就是让我们能够改进技能的数据和动件。直到现在，这一直都是一个黑盒子。现在我们可以看到实际发生了什么，这太重要。说实话，这真的非常非常重要。现在 s r p 给我们展示了很多这种优化实际应用的例子，包括这个 展示了它在填写 pdf 表格方面取得的巨大进步。我会把链接放在下方的描述里，如果你想了解，记得去看看。 在我们进入 cloud code， 并且我向你展示如何加载这个技能之前，先来聊聊这些测试实际上是在做什么。 首先，它是在捕捉质量上的回退。再次强调，这里的意思是，模型已经提升了，技能是否也跟上了？还是已经被超越了？这就是精准测试模式发挥作用的地方。 这也是我在视频开头展示给你的那张图表。我们可以通过它进行 a b 测试，展示有技能和没有技能的对比效果，这还包括多代理支持。所以没错，我们不仅可以做有技能和无技能的对比测试，还可以对比两个不同版本的技能，并且可以同时运行五六七八个测试。 因此，在技能测试时，这并不是一个漫长而繁琐的过程。最后，我们不仅仅想要衡量输出质量，我们还要确保它实际上能够被触发。再次强调，当你期望它能触发某个技能却没有触发时，这真的非常令人恼火。我们可以解决这个问题。我们解决这个问题的最大方法 就是通过调整描述来实现可靠的触发。如果你还不知道技能的工作方式，并不是所有技能都预先加载好的。你可以有一百个技能，但它们并不会全部存在于系统提示中。 实际上， call q 基本上会有一个包含你所有技能的列表，每个技能都有一个标题和大约一百字的描述。 随着你的技能列表不断增长，确保描述精准就变得越来越重要。这样系统才能准确地知道何时使用它。 因为如果描述太宽泛，就会出现误触发，这绝对是我们不想看到。如果描述太狭窄，技能就永远不会被触发。所以这里需要一个平衡，你必须能够把握好这个度， 而技能创建者会帮我们完成这一切。再次强调，如果你想要证据，可以看看我之前展示过的技能描述优化结果。现在让我给你演示一下如何在 cloud code 中加载它， 因为这真的非常非常简单。要在 cloud code 中安装技能创建器，你只需要输入斜杠 plug in， 然后在搜索栏里搜索 skill creator。 我 已经安装好了，你可以在这里看到 skill dash creator， 这是 cloud code 的 官方插件，安装完成后，它会提示你， hey， 你 需要退出 cloud code， 所以 你只需要输入斜杠 exit， 然后重新启动即可。 而且一如既往地，如果你不知道某个技能能做什么或者怎么用，你可以直接问 cloud code 技能创建器。这个技能能为我做些什么，对吧？可以从零创建新技能，修改和完善已有技能运行评测和精准测试并优化触发描述。 要使用它完成上述任何一项，只需对 cloud code 说，嘿，我想用技能创建器技能来做 a， b 或 c， 或者直接输入斜杠 skill creator。 这里你可以看到我正在用技能创建器工具来创建 youtube pipeline 技能。 我删除了它的旧版本，并想创建一个新的版本来展示这个技能。记住， youtube pipeline 技能就是这个家伙。 我希望他能根据我的要求在 youtube 上搜索内容，把结果上传到 notebook lm 进行分析。然后，如果我需要的话，还能为我生成某种交付物，比如信息图标，幻灯片，或者其他任何东西。我只是想让这一切都成为一个技能，所以你可以看到他正在设计整个流程，把它分解成六个步骤。 这也是我喜欢用计划模式的原因之一。这样你就能真正清楚的看到他将要构建的内容。你可以在这里看到我是如何构建他的调用技能创建器等等等等。我让他运行了一个评估，因为这是一个编码偏好技能，我们真正关注的是准确性，要确保他确实能正常工作。 所以他告诉我，我得到了一个定性评估，并且他的建议是只运行一次评估。他测试了这九项内容， 并且全部通过了，对吧？对于这些工作流类型的技能，我们所关注的就是准确性。他是否真的按照应有的方式和顺序执行了所有步骤，在这个案例中，他确实做到了。除此之外，他还为我提供了更多关于测试和统计方面的见解。 如果我测试的是另一种技能，比如某种能力提升类的技能，这时候你就会看到更多关于有无该技能的 a b 测试。 如果我在这个特定的流程中做过测试，比如说，嘿，让我检查一下某些优化措施，那么你也会看到类似的 a b 测试结果呈现出来。 总的来说，我认为这是一次关于技能方面的重大更新。技能是提升你表现最简单的方法之一，而技能创建器实际上也在极大地增强这些技能，对吧？ 每当我们能够摆脱 ai 的 黑箱状态，真正看到其内部发生了什么，并据此做出明智的决策， 这当然是越多越好。你想要掌控，你想要一致性，你希望在你和 clock code 的 互动中能够摆脱那种只是机械的接受，不断点击。是的，我们来做这个，是的，我们来做那个的状态。我想要一些信息，我想真正了解发生了什么， 这样我才能做出明智的决策，并引导 cloud code 走上正确的道路。不过今天我就先和大家聊到这里，希望这能让你对新的技能创建工具以及它背后实际的运作方式有一些了解。所以欢迎告诉我你的想法。一如既往，我们下次再见。

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。

想让 ai 拥有新本事，却卡在代码写不出来？试试这个一键技能包。很多人用 ai 总觉得它不够聪明，想自己写个特定功能，却发现目录结构 markdown 代码完全看不懂。其实官方有一个隐藏的神器叫 skill creator， 简单说，它能让 ai 自己进化，你不需要懂编程，只要把你的需求告诉他。比如我想让他帮我写个 ppt 助手，第一步在目录上运行这个工具，第二步直接对他说，我要创建一个 ppt 助手技能。 第三步，他就会像产品经理一样问你细节，你只管提要求，剩下复杂的代码和目录生成全交给他，自动完成。 大约十分钟，一个专属的技能包就装好了。以后你想写 ai 编程的 ppt， 直接调用这个助手，不仅逻辑清晰，还能根据你的反馈不断迭代优化。这种养成系的 ai 玩法真的建议新手尝试，如果哪里不满意，直接跟他说，让他自己改。 这种提升效率的方法建议先保存起来。你的 ai 现在能帮你做什么啦？

今天给你推荐三个神级的 cloud skill， 我 不允许你不知道，那第一个是 superpowers， 它是一个头脑风暴的插件，在我们 讨论需求的时候，它会反问我们问题来引发和激发我们的思考，用起来特别的解压。并且它还提供了一大堆的各种各样的功能，说它是瑞士军刀一点都不为过。第二个是叫做 planning with files， 它是号称把 minus 的 精髓移植过来的一个 skill。 它实现了什么呢？它会在你跟它讨论问题的时候，它会生成三个文件，分别存储了要做的事情、 计划和一些额外的一些思考跟探索。它会通过这些文件来一步一步地指导 c c 在 后面的编码或者是任务的完成。最后一个就是 notebook i o m 的 这个 skill， 它可以让我们在 c c 里面直接去连接到 notebook， 可以 提交我们的知识，让它帮我生成脑图，生成音频，生成 ppt， 再返回给我们。你还有什么私藏的好 skill 分享到评论区。

做产品的朋友们注意了，今天给你安利一个 skill， 装上之后， cloud 就 变成了你的资深产品经理搭档。 平时让 ai 帮你写 prd， 他 给你的东西一看就很烦，因为 ai 根本不懂产品经理的专业工作流。但有了这个 skill 就 不一样了，这个项目叫 product manager skills， 是 一位资深 pm 开源在 github 上的总共四十六个产品管理框架， rise 优先级排序、用户洞察、用户故事。这些真实的产品经理方法论，全部拆解成了 cloud 能够理解的 skill 模块。装上之后， cloud 就 像读过这些方法论的资深 pm， 会主动按框架引导你的工作 来看效果。我给 cloud 的 五个产品需求，让它做 rise 优先级排序，它按照 reach、 impact、 confidence 四个维度逐个打分，给出综合排序，还告诉你哪些是 quick win， 哪些是 big bet。 而且这四十六框架不只是产品经理能用，运营可以用它做用户洞察分析，创业者可以用它梳理产品定位，项目经理可以用它管理需求池。 本质上，这是一套决策框架，如果你有做需求分析的场景，这套技能包强推！收藏，关注我，带你了解更多 ai 实用技能！

家人们，你们在用 cloud 的 时候，是不是还只是像用搜索引擎一样提问呀？每次聊天都得从头复述身份风格、要求、背景，问完一次就清空对话，下一轮又得从零开始写提示词。其实啊， cloud skills 技能库功能就能彻底解决这个痛点， 它能让 ai 记住你的工作规则、沟通习惯、业务流程，变成完全懂你，不用反复交代、随叫随到的全职团队成员， 次搭建就能终身附用，直接把 ai 生产力拉满。那到底什么是 cloud skills 呢？普通无 skills 的 用法，就像你每一次对话都要重新解释角色说话语气、内容语境、工作流程、规则、边界。 cloud 没有对话记忆，每期提问都得从零铺垫，大量时间都浪费在重复浇地、反复对其要求上。但开启 skills 技能库之后， cloud 可以 自动载入专属工作规则， 精准匹配每一项任务的身份定位、语气风格、行事准则、输出格式，完全不用你每次重新介绍，从头铺垫，零重复沟通。 这就好比普通提示词，用法是每天早上都要重新面试培训一个新员工。而 cloud skills 技能库之后， cloud 可以 自动一键载入，无需手动调取完毕，熟门熟路，完全懂你业务的全职老员工。 一个完整的 ai 技能，由三个核心模块组成，只要把角色定位、行事规则、触发指令这三个部分全部写对， cloud 就 能全自动精准执行工作， 不用你一步步手把手引导，反复纠篇角色定位，就是要定义清楚 cloud 在 这个场景里是什么身份，处在什么业务语境中。 行事规则要写明白，工作里什么能做，什么不能做。固定语气、固定结构、固定输出格式，全流程做事标准。触发指令就是设定好你输入什么关键词、句子， ai 就 自动调取这套专属工作技能。 所有技能都会存放在 cloud skills 路径下的 skill id 文件里，只要匹配触发条件， cloud 就 会自动一键载入，无需手动调取。搭建一套专属 ai 技能，六步就能极简落地，整个流程零代码零门槛，普通人十分钟就能上手。 先锁定高频重复工作，像写文案、做报告，就对文案数据分析、流程梳理，这些都可以做成专属 skills。 然后打开终端文件夹，进入 cloud skills 路径，没有就新建。接着创建 skill skill md 技能文件命名要清晰直白，再用大白话完整写全角色规则、触发指令这三大核心模块， 之后立刻实测运行，根据生成结果微调优化规则细节。最后搭建专属技能库， 一个任务对应一个独立技能，技能库越丰富，后续需要交底、重复沟通的工作量就越少。用上 skills 之后，工作效率会有翻天覆地的变化，单任务能直接节省四十分钟沟通成本，省去了重复交底、反复改格式、重新补提示词、来回纠篇的过程。每次对话直接进入正题， 提示词也极简到只需要一句话，既能搭建好后，后续每次工作只需一句极简需求就能启动，剩下的全靠 ai 全自动完成。前期花十分钟搭建规则，后续几百次工作都能复用， 而且输出稳定性能直接提升十倍。不管输入什么需求， ai 都能保持固定语气、结构、格式和专业水准，不会出现风格跑偏、质量忽高忽低的问题。 我再给大家演示一个六十秒一键生成 linkedin 帖子的实景工作流。只要说出触发关键词， cloud 立刻自动载入领英文案赚写专属技能，完成身份加载。你只需要说一句极简需求， 比如创始人最先要做的事儿是放下内耗， cloud 就 会全自动套用预设好的语气、文案结构、排版格式、禁用话术，不用你额外叮嘱， 以简单微调补充细节署名就能直接发布。整套流程五分钟内就能搞定。而没有技能库的传统用法，光铺垫要求反复改格式就要四十五分钟。 cloud skills 有 五大类技能，对应全场景工作 语气。人设型，适用于全平台统一风格写作格式。规范型，适用于工作报告等统一排版结构。调研分析型，适用于竞品拆解等。 审核较对型，适用于文案较对等全流程工作流程，适用于多步骤闭环复杂工作，大家可以直接按需搭建， 不过百分之九十的新手都会踩四大致命坑，一定要避开。一是一个技能想包揽所有工作，其实一个任务对应一个精准技能更好。二是模糊写死，触发指令要精准写清触发关键词。三是做完技能再也不更新优化， 每次出错都是优化技能规则的机会。四是非要打磨完美再投入使用，先用十分钟做出可用版本，上线使用，慢慢迭代优化更高效。 cloud skills 的 本质是把 ai 从临时聊天工具变成可长期赋用、可业务沉淀、可终身迭代的全职数字员工、职场人、创业者、自媒体人，百分之九十的重复工作都可以封装成专属 ai 技能，一次搭建，无限赋用， 彻底告别每次聊天从头铺垫，把 ai 变成你二十四小时在线，完全懂你的专属团队、合伙人。家人们，你们有没有尝试过 cloud skills 功能呢？觉得它能在哪些工作场景中发挥最佳作用呢？快来评论区和我交流吧！

anthropic 悄悄把 skill creator 彻底重构了，这次不是小修小补，而是给整个 skills 生态装上了质检线。你可能不知道， skill creator 是 那个能让你用嘴描述需求，自动生成完整 skill 的 母技能。过去所有能力包，比如下载视频，写代码，生成文档，几乎都靠它造出来。 现在他终于补上了最关键的一环，评估。以前做 skill 全靠感觉触发对不对，输出稳不稳，有没有冲突，没人告诉你。新版直接加了四大硬核功能评估系统，精准测试、多代理并行测试，还有自动调优描述。最厉害的是这个评估机制， 它自动生成二十条测试查询，十条该触发，十条不该，还塞进边界案例逼模型判断，然后弹出网页，每条右边带开关，你觉得哪条不该触发，关掉就行。确认后后台自动跑，最多五轮迭代，百分之六十数据训练，百分之四十留作测试，防过你核。 最后选出最优描述，直接写回你的 skill， 到到 m d， 全程不用动手。 asparik 自己试了六个文档类 skill， 五个出发率都提升了。官改描述就做到这一步，确实离谱。更狠的是执行评估，它会启动四个独立 agent， 在 干净环境里并行测试，每个都有独立 token 技术和时间指标， 上下文零污染。结果直接量化对比，有 skill 通过率百分之一百，没 skill 只有百分之九。虽然多花两千两百五十个头肯，但换来可用结果值。而且它会记住你上次标的问题， 比如 pdf skill 处理表格，文字歪写，评估发现后，下次改进就专门针对这点优化，改完再测，形成闭环。这已经不是 ai 工具，是把软件工程的测试驱动开发 tdd 搬进了智能体生态。顺便提一句， skills 分 两种 能力提升型，教 cloud 干新事，比如前端设计和编码编号型，按你规矩走流程，比如固定格式周报新版评估，对两类都有针对性策略。 更新也超简单，只要发一句 h t t p s 冒号，斜杠斜杠 get up 点 com 斜杠 astropics 斜杠 skills 斜杠 tree 斜杠 make 斜杠 skills 斜杠 skill 杠 creator 这个 skills 更新了，帮我更新到最新版本， agent 自己拉最新版，几分钟搞定。 cloud 之所以能做那么多事，真不是模型多神，而是挂满了 skill。 而 skill creator 就是 造这些技能的工厂。现在这家工厂装上了质检线、压力测试台和自动调油机，整个生态的工业化开始了，所有旧 skill 都值得重做一遍。

最近半年使用 cologod 安装了近百个 skr， 最后发现真正能提升工作效率的其实只有三个技能，今天免费分享给大家。第一个， superpowers， 这个 skr 改变了我用 cologod 的 方式。以前我是直接把需求交给 cologod 的， 让他来写代码，写出来虽然能跑，但是经常跑偏，改来改去浪费大量时间。 装了 superpowers 之后，我养成了一个新习惯，每次开弓前先跑一遍，不认英斯德尔敏。这个技能能让可洛的反过来问我问题，你打算怎么处理并发数据库选什么 等等等等。问完一圈，他会把讨论结果写成设计文档存到本地。听起来多了一步，但这一步帮我拦住了无数次的反攻。有些问题你自己都想不到，但是可洛替你想到了。 注意， superpowers 包含了二十多个紫技能，千万别全开，我只用 breamstorming， 头脑风暴， 其他的按需加载，要不然会浪费大量上下文。第二个技能， playing with fails， 这个技能解决了我被坑过无数次的问题。 cloud 有 个问题，它做到一半就失忆。不知道你们有没有遇到过 一个复杂的任务，聊了半个小时，可乐突然说，好的，让我们开始吧，然后就把之前做过的事情又重来一遍。根本原因是对话太长了，上下文被压缩，之前的计划全丢了。普莱因维的 flow 的 做法很聪明，就是别把计划写在脑子里，它是存在纸上 克拉的扣的。每次动手前会先建一个计划文件，每完成一步就在这个文件里打勾，就算上下文清空了，重新读一下文件就能接着干。 这个思路跟 minnes 很 像， minnes 做常任务为什么玩？因为它所有的中间状态都存在本地了。第三个技能， roughlop， 我 给这个技能起了个外号，监工 sky， 你一定体验过 cloud 的 摸鱼模式。写到一半突然说基础框架已经搭好了，你可以在此基础上继续完善。 翻译过来就是活我没干完，我先下班了。 raflopp 通过一个或可拦截 cloud 的 退出动作，他退出的时候或可会检查。你说的完成标准达标了吗？没达到，回去继续写。 我用它写过，完成过一个 c r u d 模块，设了条件，所有接口测试通过加 redmi 写完才算结束。 kloth 中间响停了三次，但都被塞回去了，最后确实把活干完了。但要注意的是，完成条件一定要写写具体做完用户模块这种话等于没说， kloth 分 分钟说服自己已经完成了写成。完成登录接口可用 单元测试，覆盖率百分之八十。加 redmi 包含 api 文档，它才没法浑水摸鱼。以上就是我常用的三个技能，今天希望能够对大家有所帮助，感谢观看，拜拜，下期见！

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！

克拉克的必装插件今天要分享是 skyrocket 作为官方核心原技能啊，它在开发者设计人气极高，目前安装量已经达到了十五万次，早已是克拉克生态里的必备神器啊！这款插件专为自定义技能开发而生啊，装上它之后，你可以一键生成标准化 sky 文件， 工装专属工作流，固化代码规范与业务逻辑啊，彻底告别重复写 pro mod 反复调制指令的低效问题。深层的 scale 结构规范，可附用、可共享团队协助更统一啊！ ai 编程效率直接拉满。只要你用可乐扣做开发搭工作流，这个插件基本属于必装。

如果说你想在克拉蔻的里面真正的去掌握 skill 的 话，你就不能够只从网上去下载别人的 skill 来使用。你需要去了解它们是如何工作的，为什么能够起作用，以及你应该如何去创建测试 优化自己的 skill。 在 这一期视频里面，我会向你完整的分享我平时自己使用 skill 的 一些心得，以及我是如何创建 skill 的。 左边的这一个是没有任何提示词的，直接使用 ai 默认生成的一个网站前端的 页面。右边呢，是我们加了一个设计 skill 之后的一个效果。但是你会不会以为 skill 仅仅只是增强了 colorado code 的 某一个特定功能，但其实不是。我们还可以使用 skill 来构建一个完整的工作流，让 skill 去调用 其他的一个 skill， 从而将我们的生产力提高。但是在学习如何自定义 skill 之前，我们需要了解 skill 到底是什么。不用担心，它的底层原理其实特别的简单， skill 只是告诉 cloud code 用特定的方式去做特定的事情的一个方法而已， 应该来说是一个文档而已，文档规则它就是这么简单。所以只要你能够在克罗德克的里面用提示时做到的事情，你都可以把它变成一个 skill。 它的灵活性是极其高的，几乎可以应用到任何的一个场景里面。 他的工作原理是这个样子，可以访问你列表中所有已经安装的是，他们并不是直接全部加载到你的上下文窗口中。他只是列出了所有你已经安装好的十六的名称，以及一个简短的描述，比如我自己安装的这一些十六， 一些是关于内容创作的，一些是关于视频制作的，还有一些是发布排版的，也有 以及一些关于开发的。每一个 skill 的 功能都不一样，但是它们可以串联成一个流水线。所以当你跟可乐扣子说我想设计一个网站的前端的时候，他就会去看你的 skill 列表里面有没有合适的 skill 能用上，然后他就会抓取对应的关键词， 当他抓取到对应的关键词，发现你的 skill 列表中有关于前端设计的这一个 skill， 他 他就会把这一个 skill 塞到上下文的窗口中，然后使用 skill 里面的内容来进行前端的设计。但是这里他虽然流程是这样，但是我们其实是下意识的做了 两个假设的。这里我们需要讲开第一个假设是我们假设他每一次都能够选对正确的 square， 我 们说过每一个 square 都有一段描述，这段描述可以帮助 colorado 的 做出正确的选择，但如果我想建一个网站来设计一下， 他是不是每次都能判断出哦？要建立网站，所以要用前端，所以要调用那个 skill。 如果说你不止安装了一个前端设计，你安装了很多关于设计的 u a 的 一些 skill 技能的话，你就会看到问题的所在， 我们需要做其他的事情来缓解这两个问题。首先在选对 skill 的 这个问题上，我们要尽量的去精简我们的一个 skill， 使 我们需要的是一把精确的手术刀，而不是说其他的乱七什乱七八糟的什么西瓜刀、菜刀之类的。除此之外，我们还要优化 skill 的 描述，这个可以用 skill creator 来做。后面我会进行演示如何去确保 skill 能被触发， 这是跟提示词的写法有关的。要让 code code 使用某一个特定的 skill， 我 们有三种方式，第一种是给一个模糊的自然语言提示词，然后希望它能够自己匹配上，比如说帮我建立一个个人网站， 这就只是在期望他自己去触发 skill。 第二种方式是明确的告诉他要用哪一个 skill， 比如说使用前端设计的 skill 来帮我做一个个人网站， 他就会听懂。第三种也是最靠谱的方式，用斜杠命令强制去调用，输入斜杠你的提示词名称，这个时候不管你后面说什么，他都会百分百的去调用那一个 skill 呢？一种方式是输入 plink， 打开你的插件市场，你可以搜索，也可以直接往下翻，比如说你想装 load 选的这一个插件，就点击它，然后你会看到三个选项，为你个人安装，为所有的协助者安装，或者仅在你当前仓库安装。 在上一条视频中，我们提到了上下文窗口的这一个问题。所以在添加 skill 的 时候，你得先想一想是不是我每一个项目都需要这一个 skill。 如果说 你只是在特定的项目里面使用特定的这一个 sku 的 时候，你就不需要全局去安装，你只需要把它装到项目级别就 ok 了。在我们安装完之后，你只你只需要重启你的 cc， 你 就可以打开使用这些 sku， 并且很多时候你可能会从别人的视频或者说公众号之类的看到别人分享的一些 skq， 你 想去安装，一般这种分享的 skq 都会附带对应的安装命令或者说 gethelp 页面，你想要安装也特别简单，比如以洞哥的这一个 skq 为例，直接把 他的这一个 gethelp 页面丢给你的可拉的扣的，然后给他说帮我安装一下这一个 skq， 他 就会帮你搞定。如果说你想自己去寻找 skq 的 话，你也可以打开一些 skq 的 聚合网站，然后去寻找你想要的 skq。 讲完安装，我们来聊一下 对于我们自身最有用的一个部分，就是创建属于你自己的自定义 skill。 skill creator 是 a 社官方出的一个 skill， 你 可以在插件市场找到它，也可以在格拉哈普的页面找到它。我们不仅可以用它来创建 新的 skill， 还可以修改和优化你自身现在已经有的 skill， 测量 skill 的 一个性能，或者说去跑一个精准的测试 功能非常多，这就是真正让你的 skill 如虎添翼的一个工具。使用方法也特别的简单啊，直接携带命令，然后 skill creator 就 可以了。然后你只需要描述你想创建什么类型的 skill， 你 甚至可以把这一步也交给克拉的扣的来想，可以看到我这里的视频流水线好像是少了一个标题，对吧？那我们就制作一个标题的这一个 skill creator， 先给 先调用出来，打开我们的一个计划模式，然后给他说你想要的这一个 skill 是 做什么的，比如说我现在我想要创建一个标题深层的 skill， ok， 就 这样，就是这么简单。在使用这一个 skill creator 创建的时候，他不管你是不是会开启计划模式，都会有对应的问题问你。但是我的建议是，你不管做什么，在你没有明确你的方向之前，都把计划模式开散，然后 不断的通过和他去对话，最终完全的去规划好你想要的东西，最后才让他进行创新。我这里就直接选通用标题，这里是可以多选的，然后如果说你有其他的想法，你也可以在这里直接给他沟通。我现在不太确定这一个标题是给我能不能适应多种平台， 所以说我需要你来帮我判断，我们可以继续下一步输入形式是什么？是竹子稿还是选题还是大干？直接选择选择竹子稿，方法论是什么呢？有现成的方法论这里你可以根据自己的需求来进行选择，我这里有动哥的一个知识库，所以我就直接选择 有现成方法论，然后 ai 就 会不断的在和你进行沟通的一个过程中 创建好一个计划，然后这个计划会进行去实施。 ok， 这里有一个集成方式，这里就是我们之前讲过的，通过一个 skill 去调用另外一个 skill， 就是 不断的进行套娃。但是在这里的话，我现在不希望他接入我的视频流水线， 因为我现在还没有进行过这一个 skill 的 测试以及后续的优化，所以我现在希望它独立的使用，但是我需要你保留一部分的接口，以便于后面我优化完成之后呢，把它集成到我的视频流水线里面， 在这个创建思路的过程中，就是我们不断的去和 ai 进行探讨，就是有任何问题就一定要及时的跟 ai 去说。这一点在上一期的视频中我提到过，就是你不知道什么是你不知道的，就是你不知道什么东西是对的，什么东西是错的，那么 你就应该让 ai 去帮你矫正你的道路是对的还是错的，虽然 ai 矫正的东西也不一定对，同时这一个矫正的道路是更多的是对于你自己的想法的一个补充，你不能够完全依赖 ai 给你产出的内容，因为 ai 因为 ai 的 上下文是会腐烂的，说着说着他就变成了一些特别奇怪的东西，当他做好设计计划的时候，你就可以看到他的一些描述的内容，以及他的一些目录结构之类的东西，他是如何去进行工作的，以及 他使用了哪一些方式。当你确定没有问题的时候，你就可以让他继续生成。当你觉得有问题的时候，有哪里不对，你就可以在 后面给他说有哪里不对，他会重新评估你说的话，然后重新给你生成新的计划，我这里只是示范，所以我就直接让他进行生成了。 其实在我自己创建 skill 的 这一个过程中，我都是经常这样，就是让它快速的出一个原型，然后快速的进行验证，然后再不断的去进行打磨和优化。当你从一开始就想把它打磨的很好的时候，其实是很浪费你的时间的，因为你没有通过实际的验证，你就 不知道你的东西做出来到底是对的还是错的。 ok， 当我们创建完成之后，他就会告诉你调用的命令或者说其他的一个东西，然后如果说你觉得他的名字不好，你也可以是进行修改的， 我这里就直接先进行一个测试。 ok， 当我们在发送一条消息，觉得这一条消息不对的时候，是可以按左上角的 esc 撤回的，然后这就是关闭了，然后连续按两下，你就可以回退到你上一条说的话的时候， 然后进行继续的一个补充，使用这一条竹子稿进行测试。 ok， 你 看到了创建一个 skill 就是 这么的简单，然然后续的效果是需要我们不断地去进行优化 和打磨的。但是如果说你在一个行业里面深耕的足够久，当你把这个行业的所有的方法论，制度库都共享给客户的时候，那么他能够给你产出的一个内容的效果是完全会超乎你的想象的。同时，如果说你有一些重复的工作，比如说选择题，精密分析，甚至哪怕只是 把你一个文件夹里面的所有发票都给你整理好，你就可以和他通过一步步的工作规划成一个工作流， 固化成一个 skill。 那 么在你日后工作的时候，你只需要打开这一个 skill， 它就能够去自动化的帮你去完成。 ok， 在 本期视频中，我们讲的是 skill 的 安装，使用以及创建你自己的一个 skill。 当然所有关于克拉的一切都是我自己去自学的，所以说有任何不对的地方也欢迎提出来指正。 ok， 这一期的视频就到此为止，我们就下一期再见。

asurv 公司在最近甩出了一份技术的实实在在，这也彻底改变了我们构建 ai 智能体的方式。他们宣布立刻停止打造垂直领域的专业 agent， 转向一个更颠覆性的概念， cloud skills， 也就是技能。简单地说，这就像给你的 ai 助手安装了一个技能卡的系统。在过去，你想让 cloud 处理金融数据分析，得专门训练一个金融的 agent， 你 想做生物信息学， 就得去搞另外一个。而现在，你只需要有一个通用的 cloud 智能体，通过插入不同的 skills 技能卡， 就能瞬间获得特定领域的专家知识。这里面最核心的创新是把专业知识打包成文件。 word 本质是一套组织好的文档集合，比如 readme 文档脚本最佳实践， 它把领域内的工作流程合规要求专用脚本通通打包成一个智能体，可以直接读取和应用的格式。举一个例子，公司品牌部门可以把 vi 规范、 ppt 模板、 自动应用样式的拍摄脚本打包成一个可以让 asylooking 编辑的技能。当 clog 需要做翻腾片时，自动调用这个技能包 输出的内容就直接符合公司规范。告别手动调整技术的狠话是渐进式批漏，干掉上下能暴涨。 scirox 技能包采用三层的渐进式批漏结构，第一层叫做原数据层，大约五十个淘汰，这层只包含技能名称和简介，共智能体，快速浏览筛选。 第二层是核心文档层，大约五百个 tock， 这层记录了详细的 skill 的 m d 文件，在需要的时候加载。 第三层是深度参考层，大约有两千个以上的 tock， 这一层拥有更庞大的支撑文档，仅在极端的情况下才被调用。这意味着你将可以给你的 cloud 安装上百个建筑包，而并不会撑爆它的 工作内存，也就是他的上下楼窗口。他就像一位老练的工程师，平时只自带工具目录，干活的时候再精准的取出对应的工具。目前有三类技能正在席卷开发圈。第一类是基础技能，他具有处理文档、表格、换登篇的通用能力， 已经成为开源的标配。第二类是合作伙伴技能， notion、 brother、 base 等，公司正在开发官方的技能，让 cloud 能深度操作他们的服务。第三类是企业专用技能， 各公司可以分装内部流程、制度知识来打造自己的数字核心资产。 sales 已经不仅仅是概念，它已经在工业界广泛的落地。在金融领域，插入 dfc 模型构建器的金融 可绕，能自动计算加权平均资本成本，是在敏感性分析的完整新金融模型。 在生物信息的领域，插入 rna 测序管道技能 block 能协调 s， i， s a， t， r， stream 等专业工具繁重复杂的基因组数据分析流程。这相当于给一个通用的基础大模型接上了无数个专业领域的外挂超强大脑。未来一来， 这些技能的标准已经开源。最关键的是， azure 已将技能体技能标准挂在 agent skills 的 i o 上，开源 目标是与 m c p， 也就是模型上的指示。工程师、产品经理、数据分析师、领域专家都能用官方工具在三十分钟之内封装自己的专业知识， 这预示着一个围绕技能经济的新生态正在爆发。你觉得技能卡片模式真的能解决 ai 智能体落地的最后一公里的难题吗？还是认为这又是一个被炒作出来的新概念呢？在评论区说一说你的想法。

cloud 推出的 front design skill 大家一定很熟悉，它可以帮你很好的去除网页设计的 ai 味道，但是我使用一段时间后发现它很多方面都不完美。首先我们来看一下它的提示词，这 整个提示值写的理论性比较强。比如我们首先看一下这个基调，它这边给出很多些抽象的词语，让它作为一个灵感，生成一个忠于美学方向的个作品。但是 ai 对 于这些抽象的词语它是很难理解的。接着我们看代码实现，它这边只给你一个笼统的技术在，而且我们前端的框架还有很多， 其实最好在这个地方呢，把它写的具体一点，同时它这边写的 html css， 而我们最终生成的网站是一个生产级别的，一个前端的一个界面， 像这样的界面的话，我们一般不会使用到原生的。这三个技术都是借助于框架。下面是一个美学的指南，它是从拍板、颜色、动画、空间、构图、背景与视觉 这几个角度去定义它的审美。但是我发现它这里面的所有的语言呢，都比较抽象和概括些，这边提示的创作更注重于不要产生 ai 的 味道，所以它这边呢描写的是更多的是 ai 不要做什么。 整个体式词写的比较笼统，可能他有自己的考虑，因为每个人想要的网站的风格是不一样的，单单使用这样体式词，还不能设计出我们个人比 较满意的网站，还需要补充我们个性化的一些要求。于是在他的基础上我进行了二次创作，比如我们来看一下这个基调，他这边设计出一个重于美学方向的作品，我在这边呢又添加了一句， 选择好基调之后，必须要输出三个关键词对比如高对比加上极限线条、半透明磨砂加上流体梯度等。通过这样的关键词，我们可以更好地确定基调。如果这样的关键词不是我们用户所需要的，我们可以种植代码的生成。 在代码实线部分，这边我补充了 angular js。 对 于前端设计，这三个框架是主流的三个框架。对于前端的审美指南，我做了这样几个划分，重点关注、严禁行为、重要提示，必须记住 使用这样的三体标题，让他们更加的清楚和明了。我们可以看一下渲染后的效果，内容和原文基本上保持一致，但是结构变得非常的清晰。在动画特效这边，我增加了这样的一些内容， 加入对质量和阻力感的考虑，这样提升动画的个物理感与真实感。同时我又补充了自查审计，就是在代码交付之前呢，必须要对代码进行个自查审计，让他检查一下是否符合我们这样的要求，比如生成的代码是否是生产级别的， 功能是否完备，视觉的冲击力是否强烈，色彩方案是否一致等等，让他实现自我审查，可以保证生成代码的质量。同时在下面我补充了一个实践的一个视力，这样就比官方的提示词更加的具体， 在生成代码的过程中，他会参考这样的视力，比如展示字体是什么样的皱纹字体等宽字体等等。同时还提供了一套配色的方法论，我这边使用的是坚持六十比三十比十的法则，对于配色我还提供了四种策略， 同时还支持浅色和深色的主题的切换，还制定了动画的规范以及代码好坏的对比，这样就可以将抽象的提示值具体化。在最后还添加了设计系统检查清单，让用户更加了解他具体做了哪些行为。 当然这个视力可以根据你自己的实际情况进行修改，我这边只是结合了个人的经验给他提供的视力，所以我在这个技能前面加了个前缀 w k。 下面我们评测一下这两个技能它的区别到底有多大。我这边新建了个 a 项目，然后输入这样的提示时， 用 from the end and decide 这个技能设计一个电商的网站，它这边帮我们确定了一个设计的方向，野蛮派的奢华，最终生成的代码只有这一个 index， 点 html 文件，我们点击它，这是它的原码，我们可以运行看一下它的效果， 这个就是它生成的效果，这个图片没有展示出来，不过整体上还是不错的。同样的，我们创建了个项目 b， 在 这 b 里面呢，我们使用这样的提示词，使用我设计的 w k from the end design 技巧，然后设计一个电商的网站，提示词是一模一样的， 只是使用的技能不一样。我们看一下资源管理器，它就给我生成了这么多的代码，而这个目录结构是按照企业级的目录结构生成的。 接着我们来看一下界面效果，这个是通过我设计的技能生成的一个效果，整个的页面也比较大气，而且每个图片他都有动画，我们感觉这两者的风格还是比较相近的，但是我发现官方的技能，他的每个图片 他都是不一样的，而通过我的技能生成的图片，他整个网站图片都是一样的。而我这个网站它下面还有个墙纸，这个是一般的网站都没有这种效果也比较新颖。你们觉得这两个界面哪个界面更加好看呢？ 这个是官方的界面，这个是通过我的技能生成的界面。我这边先优化一下图片，可能展示效果会更好。将网站中的图片换成各式各样的，不要使用同一图 片。好的，这边显示他整个图片呢已经更换成功了，需要我们重启一下服务器，然后看一下效果。好的，这就是跟进后的一个效果，他这边所有的图片都帮我们替换掉了，这样效果还是比较漂亮的。每个图片都有动效。 点击这边可以添加到购物车，点击它可以实现收藏。下面我将我的技能上传到 github， 推送到 github 回车。大家也可以通过我这样的方式，根据一些优秀的技能，在他们的基础上进行二次的开发，创造出属于自己的独一无二的那一份技能， 这样你才能做出和别人不一样的东西。好了，本期视频就到这里，希望对你有所帮助，关注我，分享更多 ai 技术和玩法。

今天这期不拆单个 skill， 我 们直接看 biu skills 这个合集，它更像一套内容生产工作台，不是一把单点工具，我会按系列配置挑几个最值得先上的重点 skill， 带你看。 remy 把这个仓库分成三层， content skills、 ai generation skills 和 utility skills。 如果你第一次装，我建议先抓住内容生产主链路，再慢慢补后面的能力层。 所以今天我重点挑三个内容型 skill。 再补一句，这个集合为什么适合长期用？ 第一个 biu x h s images， 它适合把一篇内容拆成小红书风格的图文系列，重点不是只会出图，而是 style。 乘 layout 的 组合，很适合知识卡片、清单和流程内容。 如果你做短内容分发，它是这个合集里最直接产生传播结果的一支。第二个 bioinfographic， 它更偏专业解释型内容，也是整个仓库里最通用的一支。 remi 里给了二十种信息， layout 和十七种 visual style， 复杂内容基本都能找到表达方式、教程、方法论、研究总结、产品说明，这类需要讲清楚逻辑的内容都很适合从它开始。 第三个 biu slide deck， 它能把 markdown 内容继续往演示材料推进，生成整套 slide 图像。 你可以指定风格、受众和页数，它先做结构，再做画面，最后还能自动合并成 pptx 和 pdf。 所以 它特别适合把文章、课程大纲和产品方案直接转成能拿去讲的版本。 但 biu skills 真正厉害的地方是，它不止停在内容生成 remy 里，还有 ai generation skills， 比如 biu imagine， 也有 utility skills， 比如 youtube， transcript 和 url 转 mark 等。 这意味着你可以把采集分析生成和分发慢慢拼成一条完整工作流。 如果你第一次接触这个仓库，我建议先从 xhs images， infographic 和 slide deck 这三只开始，先跑通分发解释和演示三条主链路，再去补 ai backend 和 utility。 每天学习一个 skill， 我 们下期见。

一个 ppt skill 就 能搞定？打开 github 开源网站，我们看到有很多开源的 skill， 我 们把 ppt 技能它下载下来，这里注意 下载的目录必须放在 clouddesk 下面，如果没有，自己创建一个 skills， 打开我们的 cloud， 在 skills 目录下面查看，可以看到已经有我们的 ppt 技能。 我们丢给他一句话，这个 skill 能够把文字提炼成 ppt， 提炼成 ppt， 接下来就是等待，这期间会有报错，这是正常的，因为缺少依赖就一直点 e s， 它会自动安装依赖。 最后他会给我们一个深沉好的地址，我们复制地址打开，大功告成。我们给的文字少，所以 ppt 页数不多，这些都是可以和他沟通改的。