运维ai skills使用教程

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！

我装了两百多个 skills， 但发现百分之八十从来没打开过。最近我发现了一个小技巧，原理特别简单，来自于一个叫圆点系统的东西，每次打开一个收纳盒时，就在其正面贴一个彩色圆点贴纸，以此优化收纳位置和决定物品去留。于是我就想到了创建一个 skills， 让每次调用 skills 的 时候就记录一下 skills 的 使用次数和时间，存放在一个 md 文档里面。一个月之后，你再打开这个文档，清清楚楚哪个 skill 你 天天用哪些，完全没动过，一目了然。工具不需要多，需要的是知道自己真正在用哪些。

兄弟们，发现一个非常好用的 skills manager， 这个呢就是专门管理电脑上的所有的技能的，不论是你的小龙虾， oppo 可乐，还是现在的爱马仕，他们的技能呢，现在非常多，你电脑里面越用越多，积累的越多，到时候呢，你不知道如何管理呢？现在呢这个小工具呢，非常方便， 所有的技能全部在这个框里面一键管理，非常非常哇塞，你看还包括这些编程类的，这 ai， 不 管是 cloud code 还是 code desk 还是 tree， 还有这种龙虾类的产品，所有的只要你电脑上安装的技能，他都能一键拉取，并且统一管理，非常方便。那这个技能呢，其实非常简单，我已经把它打包到这个文档里面了，你看有 windows 版的，有这个苹果版的，全部都给你下载好了，需要的说一下，免费分享给你。

哈喽，我是阿水。 skis 这个单词最近在 ai 圈太火了，那对于不懂代码的普通人来说，我们应该怎么去使用？ 今天我们就一起来看一看。我整理了一套小白工作流，从安装到正确使用，不需要输入一个代码，全程中文聊天就可以。首先对于小白用户来说，第一步是工具的选择，现在支持 skis 的 工具非常的多， 作为一个资深不懂代码的小白，我更推荐像 itgrouvity、 goodbye 呀， try 呀以及 open code， 这些工具的前端界面都对小白用户比较友好。我们主要以 itgrouvity 为例，其他工具的使用方法其实都相差不是很大。第二步，最 最关键的就是打开工具之后呢，好多人都是一脸的茫然，不知道是点哪里，怎么办？先不要着急，跟着我来操作一遍。首先我们将这段网址输入进去，提示词呢，就是帮我安装一下， ok， 看到这句 skyquake 技能已经安装成功就好了。刚才我们安装的这个是 xrpike 官方出的创建 skype 的 skype， 简单来说就是你不会创建 skype， 他 来帮你，你只需要描述清楚 你想要创建什么样的功能就可以，他会给你出基础方案，会给你画流程图，总之你不需要会任何代码就可以搞定。准备好这些工作之后，我们就可以发车。 接下来我将带领大家创建一个属于自己的 skys。 首先在这里输入提示词，提示词是越详细越好，比如呢，我们创建一个产出封境图片的 skys， 我们可以这样描述提示词呢，我强烈建议大家一定要加入后面这段出现幻觉的几率能降低很多。这里呢，他会默认去调用我们刚才安装好的 sky 技能。好了，他产出的方案流程基本上没有什么问题，那就可以开始创建了。创建好了之后呢，我们就可以使用上传这张图片，帮我生成风景图。 ok， 这就生成好了，那我们再回头来了解一下 sky 的 原理， 包括 sky 文件格式呀，这些 sky 翻译过来就是技能，它采用了渐进式纰漏的机制，通俗点来说就是 只有匹配到对应的 sky 技能名称和出发方式，它才能继续执行下面的这些文件里面的内容。就比如说你去图书馆，你一进门是把所有的书都读一遍，然后再选出有用的书，还是先读这个图书馆里的书籍目录呢？很显然读目录能更 更高效一点。好了，那我们继续接着上面的内容来继续完善我们的封禁功能。按照我们之前的工作流来说，我们的封禁功能应该分为五 步，第一步是创建封禁图片，第二步是生成单个封禁图片，第三步是生成首尾帧提示词，第四步是生成首尾帧视频，第五步是 接视频。第一步我们已经完成了，我们继续完成下面的四步。在下面的知识呢，涉及到 skys 对 i p r 的 调用技巧，还有对 get up 插件的调用技巧。好了，我们继续同样是在这里输入提示词， 这里呢，提到用到的一些插件，我们可以直接问 jimmy get up 上面有没有好用，而且开源的这种裁剪图片或者放大图片的项目， 它会给你找到一些明星项目，你只需要选择你想要的，然后将 tab 链接贴近你的提示词里面， skys 就 知道怎么用了。 ok， 文档和实践方式呢？我们看着没啥之后就可以开始创建功能了。好了， 图片生成好了之后，我们来继续生成第三步，它生成的文档和实践方案基本上没什么问题，我们就直接开始创建功能。那第四步呢？是调 要用可连 ai 首尾帧功能生成首尾帧视频。这里我们如果想跨平台去使用 a p i， 可以 将 a p i 文档和使用方法也加入到你的提示词当中，能比较很有效的降低错误率。那第五步呢，我们只需要将 第四步生成的首尾帧视频拼接在一起，这里呢，也会应用到 getup 的 开源的项目。生成完第五步之后，一个完整的封境视频 sky 就 创建完成了。那除了我们自己创建 sky， 也 可以安装别的 skys 这个网站呢？收集了上千个 skys， 找到我们需要的，点击下载解压之后，将文件复制到我们的 skys 文件夹中，就可以正常使用了。 好了，看完这些案例之后，相信你已经大概明白 skys 能做一些什么样的有趣东西了，无论你是专业的，还是像我一样一行代码也不懂的小白，把一个个的痛点需求分装成 skys， 方便未来我们持续做调用。我觉得 skys 真的 有非常大的潜力，我个人认为呢， skis 将重复性的痛点问题做成可复印的工具，无论你是在工作中还是日常使用，提升效率都是很好用的帮手。好了，那今天的分享就到这里，我是阿水，大家记得点赞、关注评论哦！还有想要文档的同学，大家可以直接在评论区找我，我们下期再见，拜拜！

一个文件让 ai 少写百分之八十的无用代码，已经在 github 上拿下五十五 k 星标。有人把 ai 大 神卡帕西的编程哲学直接封装成技能，你不需要重新训练模型。这个 skill 文件能改变 ai 的 做事方式。卡帕西用四条原则解决 ai 失控问题。 think before coding， 让 ai 不 确定就问，不要猜，不要默认用户想要什么。这里从源头上打断 ai 幻觉链条。 simplicity first， 让 ai 用最少代码解决问题，不写未来功能，不做假装高级的抽象。让 ai 能五十行解决，就别写两百行。 surical changes， 让 ai 只改必须改的地方，不碰无关代码，不顺手优化，让 ai 做到每一行改动都必须能解释为什么改。 goal driven execution， 让 ai 把任务转成可验证结果，用结果判断而不是感觉。本质上让 ai 从写代码变成完成验证目标。

第一步，学习配置路由器交换机。第二步，学习拆装服务器。第三步，掌握 linux 的 命令。第四步，学会搭建 my circle 的 数据库。第五步，精通 git 工具的使用。第六步，掌握 python shell 脚本的编写。第七步，熟悉 docker 容器。 第八步，落地 k 八 s 和 cicd 工具。第九步，精通 gpu 硬件和算力调度的部署。第十步，搭建大模型和智能体。第十一步，积累项目经验。第十二步，做简历面试求职。

今天这些真的全部都是宝藏小工具，而且全部都很小众，真的巨好用，赶紧点个收藏关注赞吧！首先第一个呢，就是 c c switch， 如果你平时用多个模型，那这个呢，其实基本上就是刚需了，它是干嘛的呢？简单来说就是帮你统一管理所有模型， 不管你是接入的第三方渠道，还是你的本地模型，全部都可以塞进来。然后呢，统一给可乐扣的扣贷 x 和 jimmy 这些工具去配置，那你可以理解为就是一个模型的总开关，不用去到处切 ai， 在 一个地方配置管理全部搞定，而且它还是那种很轻很简单，基本上没有任何学习成本的工具。 那第二个呢，就是我个人用的最多的一个工具 skill hub 是 一个开源的小工具，如果你现在在用多个 ai 工具在写代码，那你一定会遇到一个问题， 就是我的 skill 在 我这个 ai 的 文件夹里有，但是呢，在我另一个 ai 的 文件夹里它没有，那就需要我手动去复制到这个文件夹里，会很麻烦，而且呢管理起来特别乱，每一个 ai 工具就是一套，特别的烦。那这个呢，就是帮你解决这个问题的， 帮你统一管理所有的 scale， 你 可以在一个地方下载 scale， 可以 直接同步到所有的 ai 工具里面，比如说你在 try 里面搞了一个 scale， 那 在 clone code， 在 code text， 甚至在 open clone 里面全部都会有，完全就是一键同步， 不用一个一个去保存，这个体验升级真的特别的大。那第三个呢，就是一个终端工具 ghost， 如果你现在在用 colode code， 你 肯定就会越来越依赖终端呀，那这个工具呢，其实它就是一个很好看的终端工具，但是不只是好看，我比较喜欢的有两个点， 第一个就是渲染速度特别快，第二个就是可以疯狂的来回切换主题，那像我这种审美党，用起来真的很好看，用起来心情也很好。而且呢，它还有一套配置主题的工具，可以直接 预览效果，再加上呢，支持快捷键分屏，你可以同时跑多个 ai 工具，一键开全屏，这个真的特别的爽。 后面呢，我可以单独去出一期，怎么把我的终端配置的很好看，那第四个呢，这个就是一个懒人神器 type l s， 一个语音输入的工具。其实在现在这个时代呢，如果你还在疯狂的打字给 ai， 其实是有一点点吃亏的，因为很多东西呢，你说出来其实比打字要更完整一点，因为说出来会有情绪，语 气和上下文全部都会在里面。那这个工具呢，识别率还是比较高的，而且呢，有一个细节我是很喜欢，它有记忆能力，比如说呢，你的某一个名词它 识别错了，那你帮他改过一次，那这个时候呢，他就记住了，那在下次遇到这个名词的时候，他就知道你帮他改了一次，就不会再出错了。那他呢，是一个付费工具，但是呢，有免费额度，可以先试。那对了，我顺便问一句，谁能知道豆包什么时候出电脑版的语音输入工具啊？我真的很想用， 留一个白名单。好吧， ok， 那 这期的工具分享呢就到这里，基本上都是我的个人私藏，而且呢，大部分工具都是免费的，使用门槛很低。同样呢，链接我都放在了文档里面，需要的自己可以去拿。我是阿水，大家记得点赞关注、评论哟，我们下期再见，拜拜。

同样用 ai， 为什么有人可以同时用四个专属的顾问干活，有人却还在一遍一遍的写提示词，调试大模型浪费时间呢？区别就在于它会不会用 ai skills。 skills 就 像你给 ai 装了一个技能包，然后它就变成了某个领域的专家，以后提问的时候就不用浪费时间说废话，它能够直接调动对应的专业能力，解决你的问题。今天我从几个宝藏的 skills 教大家上手。首先你需要找个 ai 软件去运行 skills， 点击它侧边栏的技能，你就能看见非常多的 skills 可以 直接用了。比如我先用一个最基础的 summarize 总结技能演示给大家看，安装好之后不需要写任何的提示词， 你可以把视频、文档、图片直接发给他总结，那这个 skill 就 会分非常多的点，甚至会画表格，帮我把一份复杂的文档讲清楚。除了这种帮你省时间的办公学习技能，还有能够帮你避坑省钱的家财险顾问，它覆盖的就是我们自助租房、当房东都能用的 家庭财产保险，多流程服务。像我自己家里就有一套住了二十多年的老房子，房龄大，水管电路都老化了，墙皮都脱落了，我真的很害怕它里面突然塌了，或者是出什么事情，所以买个家财险就会有一点保障。像我现在在外面租房，我也很害怕突然水管爆了怎么办？ 下子就要维修，花很多钱，那我就会和这个 skill 对 话，把我的家里真实情况告诉他，他就会给我做多维度的居家风险量化评估，然后帮我找到合适的保障方案，可以省去不少线下和销售的沟通，也不用担心自己被忽悠，直接和 s q 对 话，专业又省心。 最后再介绍个硬核的就是搜索 skills， 他 直接打通了十七个主流搜索引擎，八个国内引擎和九个全球的引擎，以后就完全不需要挨个挨个平台翻内容了，直接问这个 skills， 比如最全的数据或者最新的热点啊，他立刻帮我整理好，做成表格放在我面前。 今天和大家展示的只是 skills 技能的冰山一角，还有内容创作、数据分析、投资理财，学习各种 skills。 而且在 github 上面每天还有人在发各种好玩的 skills， 我 们花一点时间去学习如何安装技能，把它固定成为一个工作流程，真的可以节省时间，疯狂提升工作效率，所以我非常推荐大家用起来。

欢迎来到本期深度解析，今天咱们要聊点特别硬核，但也绝对能戳中每一位拍发者痛点的话题，也就是所谓的工业级 ai 治理。 你想啊，现在的 ai 编程术手满天飞，但我们怎么才能阻止他们产生那种虚假成功的幻觉呢？今天咱们就来看看，如何通过一套软件开发协议，彻底把 ai 从一个只会聊天的机器人升级成严谨的工业级的自动化开发者。 咱们先来看这个人的对比，过去或者说现在很多人还在用的是那种聊天机器人模式，你给他下个指令，他在那靠脑补直接生成代码，然后咱们就凭着信仰假装相信他能跑通。但说实话，这太不可靠了， 原材料明确指出，我们要彻底告别这种模式，转向工业级开发者思维。什么是工业级？就是期约优先，凡事讲究基于证据。 各位，咱们肯定都经历过这种令人绝望的时刻对吧？ ai 信誓旦旦的跟你说搞定了测试，跑通了，结果呢？当你试图把代码拉下来打包或者准备部手上线的时候，轰！整个系统直接崩溃了。 这不仅让人纳闷为什么他在 ai 的 环境里就能跑，到了发布的时候就成了灾难？答案其实就在这原材料里，把这个叫做樟树效应。 简单来说就是你的 ai 其实运行在一个被严重污染的本地工作区里，那里头乱七八糟的塞满了未被 get 追踪的文件，以前运行残留的旧日制，甚至还有老旧的数据库缓冲。 ai 就是 靠着这些本地的脏一赖跑通了，然后给了你一个成功的幻觉，但实际上它根本没有触及真正的原码真相。 那么为了解决这种混乱，咱们需要实施这套包含六个部分的软件开发协议。首先是升级至工业级 ai， 接着是逃离樟树陷阱， 然后探讨契约优先模式以及决策三权分离，再到基于证据的工程化。最后是如何构建机构记忆，咱们马上逐一拆解。 好的。第一部分，升级至工业级 ai 停滞，把 ai 当做聊天机器人，咱们来看看为什么直接听信 ai 的 话是个巨大的陷阱。原文件在这里的表述极其直接， 永远永远不要相信一张简单的截图或者聊天框里的一句任务已完成。说真的，把口头结论当成验收标准，绝对是重灾区。 那些截图里的日制或者数据，你根本不知道是不是同一次运行产生的。接下来是第二部分，逃离脏树陷阱，寻找源码真相。 既然不能听信一面之词，我们要怎么去找到真正的源码呢？这个对比真的非常绝，你个 ai 必须也是只能从 get index 或者 had 中去获得源码的真相， 千万别让他去读本地那个又脏又乱，未经追踪的工作数来做判断。如果你只盯着本地文件，那些根本没进入版本控制的运行依赖绝对会引发大问题。咱们来看第三部分，弃约优先模式停止，一上来就写代码， 搞定了原码源头。接下来咱们要给 ai 建立规矩了，想要避免一个小小的修府，最终变成一场无法收场的代码大重写，这道名为 start gate 的 起跑门槛协议就显得直观重要了。 在 ai 真正去碰哪怕一行代码之前，他必须先过这一关。他得用中文向你重述他理解的目标，列出关键的假设，并且定义出最小的可行范围。最关键的是，他必须停下来，静静等待，你给他一个明确的批准，不这么做，后果不堪设想。 好了，第四部分，角色三权分立，防止任务无休止扩张。 为了进一步强制执行刚才说的纪律，我们要引入一套新机制原材料强烈推荐把 ai 系统强行划分为三个独立的现成，也就是决策上的三权分立。你看，控制者负责掌控大局和任务气约。 执行者呢，只管最窄范围的代码实线，最后是审核者，他的工作就是只拿着最初的契约，死死盯着代码叉一看。通过这三条独立的线程，所有的实线都会被牢牢拴在最初的契约上，决不允许越界。 第五部分，基于证据的工程化定义什么是真中的完成？咱们进入发布阶段，看看什么是无可辩驳的证据。 为了保证代码绝对能交付，这里提出了一套静态发布流水线。什么意思呢？就是把代码拉到一个完全隔离的新目录里， 脱离刚才那些复杂的负极环境，然后一步穿过这五道验证关卡。特别是最后一步，必须是在隔离环境里做全新的冒烟测试，缺一不可。 这就引出了整套协议里最核心的一句真言了，请记住，相信我，这 bug 我 修好了。这句话在工业级 ai 面前彻底失效。一项任务真正完成的唯一标准，是拿出实打实的证据根。 那么，什么是有效的证据根呢？它不是什么旧记录的残留，而是全新的在无菌环境中运行成功的实锤。比如退出码必须是 pass， 还要有全新生成的日制，加上经过哈希文政的包，只有当这些证据摆在面前时，控制者才会点头认可， 也表示着咱们从信仰编程真正迈向了基于证据的工程化。最后一部分第六部分，构建机构记忆，从环境陷阱中学习，光有流长不行，系统自己也得会长记忆深。 咱们来想象这样一个极其让人抓狂的场景，六十秒，仅仅因为在处理大文件 pdf 的 时候，外部的一个 ocr 工具自带了六十秒的硬性超时限制，导致整个流水线默默地、没有任何预兆的彻底亏本了。 排查这种问题简直能让人亏本，一旦这种戏讽级的隐蔽陷阱被揪出来，总不能只留在某个开发者的脑子里吧？ 所以，解决方案齐集系统哈协议强制要求把每一次失败，不管是刚才说的 ocr 超时，还是让人头疼的 windows 换行符问题，甚至是 s q l i t 被锁住的假失败，统统记在一个专门的 lessons learned 经验教训文档里， 每次开工权 ai 必须先读一遍。这样一来，系统自然而然就拥有了极高的稳定性，做到默认即可交付 好了，当咱们准备把这些强大的 ai 助手引入到团队的日常工作流中时，不妨问自己一个核心问题， 你是打算继续依赖盲目的信仰，任由 ai 在 樟树环境里野蛮生长呢？还是准备好实施这套严格的协议要求硬核的证据 彻底迈入工业级自动化开发的新时代，我想答案已经非常明显了。感谢大家收看本期的深度解析，我们下期再见！

每次用 ai 都要从头教一遍你的习惯，写代码的规范，改文案的风格，审代码的标准，每次重复说烦不烦？ ai 没有长期记忆，每次对话都是新开始， 你花半小时调教出来的效果，关掉对话就全没了，下次又得重新来一遍，时间全浪费再重复沟通上， skills 就是 解决这个问题的，把你的工作流程、偏好规则、专业能力打包成一个可附用的技能包， ai 加载了这个包，立刻就变成对应领域的专家。不用每次重新教，不需要写代码，用自然语言定义好角色和规则，保存下来就是一个技能， 跟创建一份文档一样简单。演示一个完整的例子。先创建一个代码审查技能定义，他要检查 sql 注入风险确认错误处理是否完整，变量命名是否规范，注示是否到位。 之后每次做代码审查，加载这个技能， ai 就 会自动按你的标准逐条检查，不需要你重复写 prompt。 再创建一个写作技能，设定语气是正式还是轻松，用词偏好段落，怎么组织， 写周报，写技术文档，写公告，换一个技能就行，风格自动统一。高级玩法是把技能串起来，先用架构设计技能出方案，接着用代码生成技能写实线，最后用审查技能扫一遍，整个过程你只需要验收结果。 skills 的 本质是把重复劳动的经验固化下来，一次定义，反复使用，而且可以维护更新。你的经验越积累越值钱，这不是省时间，是让你的工作方法本身变得可复用。 这个功能已经集成在主流 ai 工具里了，网上能搜到详细用法，觉得有用的话点赞、收藏、关注，下期继续。

大家也关注那个 ai 编程这块技术的话，就会经常刷到，哎，什么一个 skill 在 google 上面掌握多少新？那么这个 skill 是 怎么写的？今天我们来讲解一下，就是这样子的，比如说你看这是一个写 ppt skill， 它怎么写的呢？ 其实 skill 可以 当做它是一个说明书，是规范，它只是告诉了这个告诉了什么？告诉了 ai 它是 需要去怎么去实现。就像你要，就算他是个思维翻译过来是个技能吗？就相当于你要开车，那么开车怎么开？ a s 不知道， a s 非常聪明，他学习能力是非常快，而且处理速度是非常快的，所以说我们这个时候他这样这么聪明，但是他什么都不会，所以说我们得告诉他 一个知识，就说这个这个 ppt 我 们要怎么写，怎么写，告诉他这个规范，告诉他字体标题怎么搞，内容怎么写，对吧？当然这是国外写的，所以说他就是英文。如果说我们想自己写他，因为 ai， 他 是能看懂 全球的语言的，所以说不管你是用英文还是英文，它都可以的。那么看我后面我就会搜出了一个 skill， 那 么我搜出 skill 是 什么呢？比如说啊，大家都知道这个威士扣的，它是一次一次任务 就是按次来收收费的，就是什么呢？就是我一次给他一百个任务，他也是算一次，那么给他一千个也算一次，给他一个任务也算一次，那么很多人就是会吃一个小亏，就说在这里面一个一个问，一个问好，这样的话效果很高，那么怎么去写这个是 q， 这个时候我们就想到那么一次能不能问一百个，那可以问一百个，那么我不能在这里问完，应该在这里问的话，他会有限制。 好，那么我就开始想写 sql， 写 sql， 那 么 sql 第一个说我用它去读取我的 tasks， 你 看我的 sql 怎么写的好，就在这里也好看它，我写了好多版本啊，这是这个二， 这是我以前的版本，那这个版本给我们检查检一下。呃，首先他对话，对话是一对话就会说去读取，我的是 task 格式， md 格式的文件，对吧？执行第一个代均括号，如果他执行完成之后就标记叉 啊，那么再重新去读取，找下一个，再循环，再就当全部完成之后再进入 继续优化模式，分析项目先并记录优，记录优化点，就说我让他做好所有的任务之后，我还让他去给我分析我的项目有哪些优化点， 他这里我是可以接着他去做，但是我没有写一句我们可以再接着优化点又去做，那么他就是个死循环，他会一直做一直做，当然我不想让他这样搞，因为这样的话我会不受控，所以说我只要他记录优化点之后就结束了，就是，呃，就结束了，如果说他没有新任务就结束了。 好，那看看这就是我的规则，让他怎么最什么写的呢？那么先看这个具体是，嗯， 具体，那我具体怎么写？其实我也不知道怎么写了，那么我直接就把我刚刚的要求你看步骤一读起了，我把这个步骤， 这是一个步骤，我直接就发给了 ai， 说你不按照这个写一个 skill 出来，他就吭吭吭就把这个生成出来了，所以说 skill 我 不用自己去写，我用 ai 去写，我直接有一个思维，我需要这个 skill 干什么？ 当然我们以后，比如说在工作中，我们会遇到很复杂的环境，或者说遇到一些重复的工作，重复去沟通，记住只要重复沟通多次的时候，你就需要用到写的 skill， 比如说他也会经常问你，呃，你会经常告诉他哪个是数据库，哪个是什么数据库，哪个是规范，就说你建表的时候你怎么规范，那么你就这个时候你就会想到要写一个规范 skill， 就 规范时候就说告诉他建表的时候必须要哪些字段，怎么命名，这就是我公司内部规范的 skill， 就就是我们在日常工作中，我们会遇到各种各样的问题，当我的门问题只要出现两次或两次以上之后，我们就可以把它去优化成 skill， 这样 ai 去问答时候，它就会去先去读我们的有哪些 skill， 然后再去处理这个问题。 比如说他一旦建表，一遇到建表，他就会去读建表的 skill， 哎，是这样规范的，那么他会注册东西，就是我们想要的。关注我，下期我们讲讲啊，讲其他技术。

用 ai 工具开发的小伙伴注意了，你电脑是不是装了一大堆 ai 编程工具？ 每次项目迁移，多工具协同干活，发现每个工具的 skills 都是各自独立文件夹，想要共用同一个 skill， 只能来回复制粘贴，特别麻烦。更崩溃的是，修改一个 skill， 新增一个 skill， 经常忘记同步到其他工具， skill 管理越用越头疼。今天教你一个万能解决方法， windows linux marcos 全平台通用，利用系统自带的文件链接功能，把所有 ai 工具的默认 skill 路径 全部链接映射到同一个公共目录。从此以后，所有 ai 工具共用一套 skills， 改一次全区自动同步， 再也不用手动复制粘贴 ai 工具， skill 管理直接省心拉满。

大家好，今天给大家带来一份非常干的内容， skills 搭建超详细教程。不管你是测试工程师、开发还是 ai 应用爱好者，只要你希望在 ai agent 里真正跑起来，用起来，那 skill 这个东西你迟早得会。今天我用三种方式带你从头把 skill 搭明白。文章最后会附 md 文件，记得先点个收藏。 先说第一种方式，手写 skills， 这是最基础也是最扎实的方法。你需要自己创建目录，手写 skill md 文件，然后放到对应的位置去实测。手写又分为两种，一种是全局 skill， 适合放测试通用工具库，比如接口、测试模板、 照数据脚本。另一种是项目 skill， 针对你当前测试的项目，放专属的业务逻辑和用力手写的优点是可控、可定制，不依赖 ai。 你 对 skill 的 行为有绝对把控，适合核心敏感或者公司内部不能外传的测试能力， 对测试工作的帮助也很直接。你可以把重复性的测试步骤、常见的断言逻辑，甚至是环境配置全部封装成一个 skill， 随时调用，效率直接起飞。 第二种方式， ai 自动生成 skills， 这里会用到一个叫 skill creator 的 工具，你先安装好，然后告诉 ai 你 的需求，它就会自动帮你创建 skill 生成目录和 skill 到 m d 文件。你只需要检查一下结果，再做个实测就行。这里有四个经验值得记住，需求描述尽量具体，提前设计出发场景，一个任务尽量只用一个 skill， skill 可以 持续迭代。 ai 生成的优点是快，你不需要记语法，不需要背模板，只要你会说人话， ai 就 能帮你搭出一个能跑的 skill。 对 测试工作来说，这个特别适合快速验证想法。比如你想测一个登录场景的异常流程，跟 ai 说清楚，几分钟就能得到一个 skill， 改一改就能用第三种方式直接使用开源 skill。 现在社区里已经有很多现成的 skill， 比如文档处理类等等，你可以在 cloud code 里安装 skill 插件，也可以手动安装，或者直接安装官方 skill 包。 skills 的 调用方式有两种，显示调用和影视调用，按需选择就行。开源 skill 最大的优点是不用从零开始，你站在别人搭好的地基上，改改参数，调调逻辑，就能适配自己的测试任务。 对于测试工作的帮助是，你能快速引入成熟的测试能力，比如 pdf 解析、 excel 比对、日式分析这类常用场景。开源 skill 往往已经做好了，拿来就能用。最后给大家做个简单小节手写。适合深度定制，掌控力最强。 ai 生存适合快速起部，门槛最低。开源 skills 适合站在巨人肩膀上，效率最高， nice。

分享一个制作 skill 的 方法，打开 cloud 斜杠选 skill， 可以 用自然语言说你想要的东西就行了，比如说我就说这么一段话，但你可以按照你自己的想法来回车，他就会自己解析这一个，然后就会帮我们 创建 skill 了。那如果你不知道怎么说呢？你可以让他向你提问，然后呢让他一步一步优化你的 skill， 他 写好之后呢，会自己测试一下跑的效果怎么样，我 这里只是给他说了很简单的要求哈，然后他就抓了这些咨询给到我这里，就是他产出的 skill， 他 会给我们一个打包文件，一个 markdown 格式， markdown 格式也就是 n d 格式，是 ai 的 通用格式哈，把这一个下载下来，你就可以丢给其他的 ai 去使用了。 那我们可以直接把它丢给 cloud， 然后再去使用它。我们这里打开这一个 project， 点击新建，然后名字的话，你就可以自己命名了，这里就放入我们刚刚的 md 文件。那你可以在这里对话，然后使用这一个 script， 那 对话完之后，你就可以持续的在这个对话框里面使用了。我这里就不测试这个 script 了，因为有点费积分，我的积分还不够用。 然后这一个十六其实我们是可以持续的去更新迭代还有优化的，他不是说一次性的东西，我们这一次跑完觉得他不够好， 或者有些内容不是我们想要的，那我们可以让他再帮我们更新，然后逐渐的才会越来越完善，才会有我们想要的东西啊。那如果我们是小白，刚接触这些呢？ 我更建议大家可以做一个自己的 skill， 可以 协助我们工作啊，那你甚至可以不会写养小龙虾，也不会弄其他的 ai， 但是你写了这一个 skill 之后，你可以丢给任何一个 ai 去使用，所以这一点就很好，而且不管 ai 怎么更新，你这一个是持续的，可以说是跟着你去成长的。 但有一点就是大家不要把一个 skill 弄得太复杂了，比如说我这里是弄一个抓资讯，然后写文案， 那你还可以再弄一个独立的一个审查的，看他有没有违规啊，有没有什么的。那这一个可以独立出来，就是写完文案之后，再用单独的那一个审查的纸给我去检查他， 那那一个审查的就可以检查，比如说检查任何的一个，不单单是纸检查我，你可以自己写一个文案丢给他，让他帮你审查， 这样用最小的系统会好一点，因为一个 skill 太多的话，它跑起来有一些也可能会乱掉，但是你单独拆分成独立的，它每一个都能单独跑，这样跑起来的效果呢，会好很多了。 真的建议大家都弄一个符合自己的 skill， 然后慢慢去更新，然后还有很多好的 skill 呢，我们可以去下载下来，然后融入我们的 skill 里面啊，那这样就会越来越好用了。

前面分享了两期零基础使用和创建 skills 的 内容，还是有很多朋友有疑问，就是使用和创建必须要使用编程工具吗？ 自己看到那些工具在配置的时候就已经被劝退了，本期我们分享更简单的方法，我相信很多朋友也接触过也使用过，那就是扣子，完全不需要任何代码，就和写提示字一样，就可以创建自己的专属技能。 开始之前我们再简单介绍一下什么是 scales， 我 们回顾一下，比如我们用 ai 生成内容或者是做分析的时候， 我们每次都要重复去输入格式，要求输入一长串的提示词，再次做同样任务还是需要再重新说一遍，那 scales 就是 把我们经常使用的提示词，或者是处理某件事情的流程生成一个 scale 点 md 的 文件， 把工作规范和要求全部写进去。当我们再次使用的时候，就不用重新输入长串的提示词，让 ai 记住我们每个人独有的工作习惯。下面我来举一个例子，一听就懂了，这就好比不用每次都告诉厨师，糖少许，盐适量，火候七成， 你只需要说老规矩，来份鱼香肉丝，这时候厨师就懂了这个老规矩，就是我们创建的 scale。 下面我们直接进入实操环节，就是手把手带大家去把我们常用的提日词封装成一个 scale， 下面我们来到扣子，然后选择扣子编程， 然后在这里我们选择技能，把我们经常使用的提示词粘贴过来，然后我们再给他指令，就是把以上提示词制作一个 excel， 然后我们直接发送，这时候他就已经开始制作了 啊，这时候就制作完成了，我们可以在左上角这里去改名称，比如我们加一个二零二六，然后我们还需要做一件事情，就是右上角这里的部署，然后我们选择开始部署， 部署成功之后我们选择立即体验，我们在这里就可以去调用我们刚刚创建的技能了，在这里我们让他写一篇文章，就是 以如何学习 ai 为标题，帮我写一篇 seo 文章，在这里我们使用了这个技能， 我们只需要给他关键词，让他帮忙写文章就可以，然后我们直接发送，他说先加载 s e o 文章写作的技能，这时候就已经调用了我们刚刚创建的， 当我们完成之后，他就会给我们一个 markdown 文件，然后我们可以点开看一下，这就是帮我们写好的。右上角这里我们就可以保存文件到本地 pdf markdown， 还有 word 文档。我们创建的技能都在这个技能商店里面，然后选择我的技能，然后我创建的，如果我们使用通过这里也是可以的，选择立即使用， 直接就引用了过来。还有一个简变方法，就是我们在输入框这里直接输入艾特符号，然后选择技能，然后再选择也直接引用了过来，是非常方便的，这就是创建和使用技能的所有方法。 本期我们分享在平台创建和使用 skills 的 原因，第一个就是零代码，完全不需要任何编程工具，就像写题日词一样简单。 第二个就是快速创建，就是把我们高频的题日词一键变成永久的技能，当创建好之后，这些都是我们可以重复使用的数字资产， 一次创建，永久受益。我们可以想象一下，你不仅可以创建内容创作的技能，还可以把周报生成器、会议机要整理等等这些所有重复的工作 都做成这样的技能。现在你已经成功地从重复输入者升级为了技能创作者。好了，这就是我们本期的所有内容，大家可以把自己重复的事情做成 skill， 只有多用它才能真正地变成你的生产力。 好了，本期内容分享就到这里，下期我将会分享另外一个使用 skills 的 方法，帮助大家找到合适的 ai 伙伴，我们下期再见。

真正让 i 接管你的剪映，这次是真正的可以实现了，这个呢，就是给的哈佛大神开源的一款自动剪辑的 skills， 你 只要说一句话，他就可以自动的给你写文案，生成配音， 匹配素材，甚至还可以加上转场。以前很多人让我推荐自动剪辑工具，今天这个开源免费的 skills 给出了答案。他不需要你去亲手操作电脑， 也没有复杂的软件界面，它的用法简单粗暴，你只需要把它安装到 cloud 的 这些主流 ai 工具里面，它就能够自动的接管你的电脑。然后呢，你只需要使用大白话告诉他你需要什么样的视频，他就自动帮你写爆款。文案， 生成 ai 配音，对齐字幕，甚至能从你的电脑里边精准的调取视频素材，配上卡点的 bgm， 加上特效和专场。 最后呢，直接导出一条视频就做好了。如果你想做影视解说，把电影原片扔给他，他自己分析内容，切分镜，合成讲述，一步到位。他不是在教你用剪映，而是在你的电脑里演了一个二十四小时 不用发工资的剪辑流氓。这就是我们一直在等待全站 ai 剪辑师，一个真正让导演回归大脑，让苦力归于代码的时代真真切切的来了，别再去傻傻的一条一条拼接视频了，去感受这种一句话戳成片的降维打击。 目前工具完全开源免费，想要安装文档的欢迎评论区里告诉我，需要我直接呢就发给你。

给大家分享五个我常用的 ai skills， 不是 那种听着很厉害，但用两次就吃灰的饭工具，而是真正能帮你干活、提效率的实战技能。 那这五个 skill， 从找工具、建流程、做内容，到处理文档，一整套全覆盖。第一个 find skills， 它解决的是一个特别真实的问题。以前我们找个好用的 skill， 要么翻别人的推荐，要么自己一个一个试，费时间还踩坑。现在你只需要说一句话，比如帮我找一个做竞品分析的 skill， 它就能自动地搜索、筛选、下载、安装，一条龙全部搞定。它非常适合刚接触 ai skill， 不知道从哪下手的同学。 第二个 skill creator， 一 句话理解，它是给 ai 写一份操作的说明书，你可以把你的工作流程、经验、方法，甚至业务逻辑全部封装成一个 skill， 让 ai 反复帮你执行。它会像一个耐心的产品经理一样，一步一步问你的需求，帮你把 skill 搭出来。 想让 ai 真正变成你的生产力工具，这个一定要用起来。第三个 skill nancy 二 notebook lm， 这个非常强，它可以把任何的内容变成任何的格式，比如论文变成音频的播客， 电子书变成可演示的 ppt， 你 丢给它十篇行业文章，它可以整合成一份结构清晰的报告。如果你平时要做大量的阅读、学习、总结和输出，装上它，效率提升会非常的明显。第四个宝玉 skills， 一个人就是一个内容团队，写完文章直接能生成小红书配图。如果你要做 ppt， 一 键能帮你生成，并且自动帮你排版，连多平台分发都能帮你搞定，从创作、作图、排版到发布整条内容生产线，它全包了。 如果你想做自媒体，或者正在做自媒体的同学，这个必装第五个， iso rapid 官方的四件套，人称职场牛马。四件套包括 pdf、 word、 ppt、 excel。 它让 ai 直接具备了办公软件级别的操作能力，自动写 ppt， 处理 excel 数据，改 word 文档。 所以不管你是写文案、做汇报，还是天天跟表格打交道，基本职场人都能用得上。那以上五个 skill， 你 不需要每个都精通，但是如果你能把其中两个或三个用到你的工作流程里，效率至少提升一个量级。

什么？这个网站直接把世界上所有工作的 skills 都收集起来了！每天一个强大的网站，第一百一十一期。今天要讲的是，这里收入了二十四个分类，五千多条精选 skills。 无论是办公类的表格管理、 ppt 制作、自媒体用到的纹身图、语音转文案内容自动化创作，还是开发类的各种技能， 你能想到的这里基本都有，而且每个技能都经过 c l s 安全检查，无恶意代码，无隐私泄露风险，再也不怕小龙虾被拿去挖矿了。操作也极其简单，仅 需在这里输入需求，它就自动匹配导出技能包或者指令，快速安装就非常方便。如果不知道要装什么，也可以看看精选专题，这里按场景做了技能包，比如刚装的小龙虾，不知道装什么让他更聪明。这个专题就直接备齐必装技能，一步到位，再也不用找完这个找那个。无论你是在做自媒体创业者，龙虾技术发烧友， 是想提升效率的职场人，这个 ai agent skills 商店就非常有用。关键的是，这个网站无需注册，免费使用中文界面支持五十多个平台就非常离谱。说一说你装过哪些好用的技能？

一个视频讲明白 ai 领域的 skills 到底是什么？ ai 怎么从只会说话的语言模型变成真正能干活的智能体？答案就两个字， skills。 你 可以把 ai 想象成一个超级大脑，但没有手脚。 skills 就是 给这个大脑装上各种工具，搜索、写代码、挑 api。 有 了工具， ai 才能真正干活。 skills 按功能分三大类，第一类，信息获取、搜索网页、抓取数据。第二类，计算执行、运行代码做数学。第三类，交互控制，调 api 操作系统。每个 skill 的 底层都是一份 json 格式的工具描述器，约 它告诉模型三件事，工具叫什么名字，能干什么，要传什么参数公式就是 to， 等于名字加描述加参数的 json 模型。看懂这份契约，才知道什么时候该调用哪个工具模型使用工具的过程，遵循一个经典模式， react， 循环三步走，先思考，再行动，调用工具，最后观察结果， 然后回到第一步，继续思考，直到任务完成。就像厨师做菜，想菜谱，动手炒，尝味道再调整。面对多个工具，模型怎么决定用哪个？其实模型会给每个工具打一个饮食的概率分数， 最适合当前任务的工具，得分最高，被优先选中。这不是随机的，是模型基于训练数据学到的判断力。你说一句自然语言，模型要把它转化成结构化参数， 比如查北京天气，模型自动提取 ct 等于北京，这个过程叫参数提取，是 skills 能正常工作的关键。 工具运行不是在模型内部，而是在独立的沙箱环境里。沙箱就像一个玻璃展柜， ai 能看里面，但无法随意操控外部系统，这是安全边界的核心设计。 工具调用的底层是一套请求响应协议模型，发出结构化调用请求，包含工具名和参数。外部执行器收到后运行，把结果打包返回给模型， 就像客户下单，餐厅做菜，服务员端菜回来。真正厉害的地方在于工具可以练式调用，先搜索拿到数据，再用代码处理，最后通过 a p i 发送结果。 多个工具串联完成复杂任务，有个隐藏成本。你必须知道，每次工具调用结果都会塞进上下文窗口，上下文窗口是有限的， top 数量有上限。 工具调用越多， token 消耗越快，成本越高，速度越慢。所以工具不是越多越好，要精准使用，工具调用不总是成功的。错误处理同样是 skills 的 一部分，超时就重试参数，错误就修正参数，再试， 权限不足就放弃，并告知用户原因。安全设计的核心是最小权限原则， ai 应该只拥有完成当前任务所必需的最小权限。字集能读数据，但不能随意写。系统删文件，这防止了工具被滥用，保护了用户数据安全。 skills 不 只是文字工具，现代 ai 的 技能已覆盖多种模态，视觉工具分析图片、语音工具处理音频、浏览器工具操控网页，让 ai 真正拥有多感官能力。你可能听过 function、 calling to use actions 这些词， 它们叫法不同，但底层机制完全一致。东市定义、气约、模型、决策、执行、返回这三步， skills 是 对这套机制的通用描述，换个名字原理不变。高级玩法是用 d a g 有 向无环图来编排工具，多个工具可以并行执行，结果汇聚后再传入下一个工具。 这种编排方式大幅提升了复杂任务的执行效率。总结一下， skills 就是 ai 的 行动力定义、契约模型、决策杀伤、执行结果反馈、四步循环。明白了这套机制，你就真正懂了 ai agent 的 底层原理。