Skills2.0生成测试用例步骤

这是我刚用 codex 做出来的 ppt， 提示词只有一句简短的话， ppt 中的每一个字都可以被你编辑。这同样是我刚用 codex 做出来的 ppt 目录，下面只放了 attentions all you need 的 论文 pdf， 加上我告诉他我是大学老师，帮我做一堂课间， 中间的每一个字一样也可以被你编辑。前两天发了一个图文，讲了讲我用 codex 做 ppt 的 大致的一个思路，背景是用以妹纸先生成好图片，然后加 html 和 canvas 的 相关的代码叠在上面写文字。这篇图文引起了大家非常强烈的一个兴趣，于是我就编排了这个思路。 今天的两份 ppt 就是 这个 skill 对 应的一个成果，我们通过录屏带你们来完整的再走一遍对应的这个 skill， 这个 skill 完全免费，各无非资的美术馆的介绍，大家可以看到我的提示词非常简短，基本指定的 skill 启动之后，它就开始完成后续的整体的一个工作了。 因为这个 skill 我 相对编的还是比较厚的，中间有非常多的环节，包括 ppt 的 策划，还有就是调度与 make 的 prompt 的 生成。因为也要考虑到，如果你不是用 kolex， 是 用别的没有升图能力的智能体的情况下，这份 prompt 可以 放到豆包里面，让它来帮你生成对应的一个地图作为背景，然后你再给回你的主智能体， 下面呢，就是他一步一步把整个活干完。可以看到这么简短的一个一句话，加上这个 skill， 就 能做出这一份完整的乌斯菲兹美术馆介绍的这样的一个 ppt， 而且你也能看到柯黛斯中间的思维过程，它是顺着乌菲兹最经典的观看逻辑去设计整个 ppt 的 一个延展，这也就是现在智能体的强大之处。 第二个 ppt 的 演示呢？虽然 ppt 最终的审美可能还差一点，但是我觉得它更贴合大部分人使用的一个场景，尤其是像老师这样的一个职业。 呃，我们面对一个复杂的论文，想要去设计它整个的一个框架的情况下，你可以让智能体帮你完成大部分的结构性的一个动作。现在往后再接一步，就是这个 ppt 的 对应的一个生成。 这里呢，我其实还内嵌了一些巧思，我可以支持你把你们学校，比如啊，讲个讲个例子，比如你自己之前的学校，它有一定的 ppt 的 风格的情况下，可以把之前的 ppt 作为素材，这个 skill 也会去阅读你之前所有的传入的这个 ppt 的 素材的风格，去做对应的一个设计。 当然因为演示我不太方便去找一些现成的那个样式，可能会涉及到侵权，所以今天这个剧还是用了这样的一句话的提示词，我是一名大学老师，想给我的学生讲解传送门架构目录，下面是原文论文，请你帮我完成 ppt， 然后做的对应的这个演示。 两份 ppt 就 这样大概花了二十多分钟生成，然后消耗的 token， 我是 一百刀的 pro 会员，大概消耗了我的周限额百分之二左右，如果换算成 plus 的 话，可能就是周限额的百分之二十就能做两份 ppt。 整体的 token 消耗其实还可以。升图的话，因为用的是 codex 自己内置的 emoji， 如果你们遇到了非 context 的 使用的智能题，我还可以。我这个 skill 是 支持把对应的提示词输出出来，然后可以用豆包这样去完成对应的一个生图。今天的分享就这么多。

给大家演示一下 sky 二点零，呃，怎么一键式生成 pytytest 脚本，就是不会写代码的小伙伴也都不用担心，就是我们的 sky 二点零里面呢有个扣的阵，然后这里面有一个 runs back 点 py， 它呢主要就是提取这里面的 markdown 的 这个文件，然后会自动的去生成 pytytest 的 脚本， 嗯，这个这一个里面不只是能生成 pytytest 的， 包括像那个 playwrite， 嗯，还有包括手机端这些都会支持。嗯，那我一会要演示的是生成 pytest 的， 呃，我们可以看一下，在这里面有一个 a p i smock 点麻辣烫，然后这个里面的话是，呃，就是我自己的那套经销商系统的，然后这里面是有两个，呃，商品列表和新增商品的这么一个接口，然后我现在给大家演示一下它一键是生成脚本， 嗯，好，它已经生成了。看我们刚才在这个 out 铺的这里面根本就没有这个 a p i smock 点 pi， 那 我现在执行完了这个之后呢，它就会自动的生成这么一个脚本，嗯， 呃，自动生成的这个脚本里面其实是有两个的，你看 test tc scale， 这这个其实就是我们的商品列表和新增商品。嗯，就一件事就生成了，主要就证明咱们生成没有报错，然后文件语法也是 ok 的， 呃，两桥用力呢，也都变成了可以发现的测试的函数。

各位做软件测试的小伙伴们，有没有戳中你的日常痛点？每次拿到几十页的需求文档，光是梳理业务逻辑、拆解测试点就要耗掉大半天。好不容易写完用力需求一改又要推倒重来，加班写到头秃，还总怕漏了边界异常场景，线上出了问题还要背锅。 今天就给所有测试工程师分享一个能彻底解放你双手的神器，专门用来基于文档自动生成测试用力的 cloud skill， 从核心能力到落地用法，全流程讲透，看完就能直接上手。 先跟大家说清楚，这个专为测试人打造的 cloud skill 到底有多实用。它的核心能力就是精准实现文档到测试用力的全自动转化。不管你拿到的是 prd 产品需求文档、功能说明书、接口文档还是用户故事，不管是 md 格式、 word 文档还是纯文本，你只需要把文档内容丢进去，它就能自动完成全流程的用力生成。 他不是随便测试的无效内容，而是严格贴合需求业务逻辑，拆解出完整测试点。深层标准化的专业测试用力，从正常业务流、异常场景、边界值较验到兼容性、安全性回归测试的专属用力全覆盖到位，比人工梳理的还要全面。 新人用了不会漏场景快速掌握用力钻写逻辑，老工程师用了能直接省出百分之八十的重复劳动时间，把精力放在自动化、性能测试这些核心能力提升上。更贴心的是，他深层的用力，直接就是我们测试人日常工作用的标准格式， 用力编号、测试场景、前置条件、操作步骤、预期结果一步到位，不用你二次排版修改，直接就能导入用力管理工具，拿来就能用， nice！

现在给大家演示一下啊， cpu 二点零，呃，接口自愈功能，然后现在要演示的呢，是这里面有一个，呃，提前准备好的一个脚本，呃，主要就是这个落镜错误，就比如说我最开始的时候顶层应该是 tokyo 啊，但是它现在呢是这个 d 的 tokyo， 呃，现在给大家演示一下，第二步的话应该是四零一，然后我先执行这个脚本， 现在这一步四零一，然后呢我们在 ctrl 里面跟它说一下，用咱们现在的自愈 cpu 让它自动的去修复。 嗯，它会按自我修复流程去处理的，会先读技能文档啊，这是它的修复过程，它已经定位到了这个缺陷， 嗯，已经修复完了。好，那我们现在呢？呃，再重新执行一下这个生成脚本，然后去执行这个 t o test 就 可以成功了。 好，它已经生成新的，然后我们执行这个脚本，现在就是成功 pass 的。

scales 已经正式宣告啊，工作流已经彻底翻篇了啊！所以还在玩工作流的赶紧关注 scales， 也许还能吃口热饭。以前我们在扣子上玩短视频二创，输入一万二提取文本，二创，文本输出很简单，一个流程，但是你必须得好一个一个一个去托放。 我们那时候都希望什么呢？说一句话，让它自动生成工作流。但是扣子一直没有做呀，扣子就是不做这个呀。好，现在 scales 怎么来实现呢？ 现在一句话告诉我耶，好，我这个要提取文本。好，怎么提取呢？我这带了一个工具， skills 自带工具，用这个工具你看怎么钓鱼，它最后把结果给我就行了。就一句话，这只是短视频二创的一个例子。好，原来所有的工作流的事，现在都可以用 skills 重新来做一次， 而且更简单。而且 scales 这次可以支持本地软件，意味着在我们自己的电脑上就可以运行，但意味着很多新的事也可以做了。因为以前在云端，在扣子上，因为受限于它虚拟环境，你好多事做不了，你自己的数据上不去，你自己的电脑，它也没法操作好，所以 scales 关注起来。

哈喽，大家好，我是土豆，今天这期视频我要给大家聊一个最近在测试圈特别火，但很多人还一脸懵的概念 agent skills。 先问各位小伙伴一个问题，你是不是也在用 ai 写测试？用力生成自动化脚本？那你有没有发现， ai 虽然能干，但每次输出的东西都不一样，今天格式对的，明天就飘了，后天又给你整出一堆没法用的东西。 为什么？因为你每次都在让 ai 从零理解你的需求，他根本不记得你的 s o p， 你 的规范，你的团队标准。那怎么解决？答案就是今天要讲的 skills。 简单来说， skills 就是 一套写在 markdown 里的可附用的测试工作流和规范， 你把什么时候用，怎么用，输出长什么样写进一个 skill， 这样 m d 文件里， ai 在 对话中就会按这个文件来做事。给大家打个比方你就懂了， m c p 和工具相当于测试里的抓包工具，数据库连接 jenkins api， 这是给 ai 用的能力，解决的是能不能做的问题。 skills 相当于接口测试、 sop、 bug 报告模板、用力审检查清单，这是给 ai 用的流程和标准，解决的是按什么标准做的问题。 对测试来说，后者往往更能决定 ai 产出是否靠谱，可复用。今天我直接给大家总结了三种玩转 skills 的 方式，从手写到一键生成，全都有方式。一、手写 skills， 如果你是第一次接触 skills， 我 非常建议先手写一个，原因很简单，只有自己写过，你才会真正理解 skill 的 结构是什么， ai 是 怎么调用它的。 手写不复杂，就是把你平时脑子里的测试经验写成一份结构化的 markdown 文档。方式二， ai 自动生成 skills 觉得手写麻烦没问题，让 ai 帮你写，你只需要告诉 ai 你 的测试场景和需求，它就能自动帮你生成 skills 文件。 比如你说帮我写一个登录接口测试的 skill， ai 直接给你输出规范格式，你稍微改改就能用。方式三，导入现成的 skills， 这个最狠，直接导入别人已经写好的验证过的 skills。 测试圈子里其实已经有很多大神分享了，高质量的 skills 拿来就能用，就像装插件一样简单，你不用从零造轮子，直接站在巨人的肩膀上，那这叫 skills 玩法，对测试工程师到底有什么用？把你的测试经验变成 skills， 让 ai 按你的流程工作， 一旦配置好， ai 就 会像一个熟悉团队规范的测试工程师一样工作，你的用力、评分标准、 bug 报告模板、接口、测试 sop 全部沉淀下来，每次调用都是一样的高质量输出。 这份文档里三种方式的详细操作步骤全都有，我建议大家直接去看原文，边看边练。那这份 skills 玩法指南今天同样无偿分享给支持我的小伙伴，拿到手一定要跟着去实操，从手写一个最简单的 skill 开始，别放收藏夹吃亏！

学 skills 顺序对了，能少踩很多坑。我们建议先前置编码能力，再核心认知与原理，最后多场景应用实操。前置让你会看会改，会跟 ai 写作。认知让你明白 m c p to skill 和怎么用怎么自定义。实操让你在测试工作里真用起来。 专辑里就是按这个顺序整理的。前置有 cursor 和 ai 辅助编程，认知有那三个概念到自定义四篇 实操有 agent 文档生成用力需求 docmed， 你 按这个顺序学就行。很多人踩坑就是因为一上来就搞实操概念没搞清顺序对了，学得快还不容易忘，以后要教同事或自己复习也方便。我们专辑就是按这个顺序整理的， 你跟着走，不用自己试错。前置认知实操三块都过一遍，学得快还不容易忘，有需要可以多看看。专辑按顺序学比东看西看强。

哈喽，家人们，我是土豆，咱测试人谁没踩过这坑啊！ ai 面试题背的滚瓜烂熟，真干活的时候照样蒙圈，大模型不会测，测试用力敲到手指发麻，测试报告熬到后半夜，太折磨人了！咱要的不是死记硬背的花架子，是能直接落地能干活的真干货！ 不废话，直接上！重点给你们整理了六个 cursor skill ai 测试实战项目，全部能复现，带实操步骤，还有 md 文件，就算是新手也能直接上手，自己搭个 skill， 相当于多了个 ai 搭子， 那些繁琐费时间的脏活累活全让他替你搞定。记住了，家人们， ai 时代测试的核心竞争力不是你会问 ai， 而是能让 ai 替你干活！先给你们快速过一遍，这六个项目个个都是硬货！ 项目一，三种方式玩转 skills， 从手写到一键生成，不管你是新手还是老测试，都能跟着学，循序渐进，快速上手，不踩坑。项目二，软件测试工程师怎么在 curser 里用 skills 复完整实操案例，手把手教你操作，跟着做一遍直接就能熟练用，不用瞎摸索。 项目三，基于文档文字截图自动生成，测试用力，还带 md 文件，你只要上传素材，一键就能出，用力拿过去改一改就能用，再也不用手动拆解，省脑多事了。项目四， pr 逆转 xmind 的 测试用力， skill 讲解也附 md 文件一键生成，逻辑超清晰的脑图，评选的时候一拿出来，专业感直接拉满。 项目五，一键生成性能测试分析报告，还是带 md 文件，把压缩数据丢进去，自动出专业报告，直接交差，不费一点力气。项目六，文档图片一键生成，需求分析和测试， checklist 自动提取需求要点，再也不用担心漏测，心里老踏实了。 重点说一句，这六个项目不是那种空洞的理论教程，全是能直接附用的实操思路。跟着实战文档做一遍，你就能自己定制测试智能体，不用求别人，也不用等工具更新。每个项目都有详细的搭建步骤，还有可复制的 md 文件，新手也能快速复现，零门槛上手，家人们一键三连安排上评论。

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。

hello， 大家好，我们今天一起来学习一下如何制作 skills。 我 们通过学习 isopec 的 skillcreate 这样一个技能，通过它的源码，我们来去看一下我们到底应该怎么样去生成一个技能。 嗯，在学习之前，我们先回顾一下什么是 skill skill， 它是通过 description 呢？然后来告诉 ai 什么时候去开始调用它，然后也告诉 ai 什么是去怎么样去做，然后通过什么流程去完成相应的业务需求。 然后我们整个学习呢，主要是通过阅读 skyrocket 的 源码，然后去了解它的整体的架构是什么样子的，它整体的流程是什么，然后每一个组建相应的一些核心要点是什么。 我们在这个十分钟，大概十分钟内去了解 skyrocket 它到底是什么样子的，它包含了这个创建、测试、评估和优化的这四套能力。 然后它的核心优势，比如说那个渐近式，譬如按需加载，大幅去省 token， 相对之前的 m c p 收费来说，大幅的省 token， 省节省上下文长度。 嗯，整个 skill create 目录结构大概就是这样的，分为 agents， 下属，嗯， evo， views， 然后 reference 和 script。 其中最重要的还是我们的 skill 的 md， 它主要是我们整个 skill 的 入口以及核心流程的定义。 ai 在 读取的时候，或者说叫 ai ag 呢？在读取的时候，优先读取的就是我们这个 skill 的 md。 三个 md 呢，整个浓缩之后大概就是这样的，分为 name， description 和各个目录。其中 name 和 description 我 们就不介绍了，之前也讲过，然后现在是它里面分为。第一个是讲概述，概述就讲整个技能到底是什么用，用做什么用途， 主要的功能是什么，然后再和用户去沟通啊，收集需求，然后去收集完需求之后进行创建，创建完成之后对这个技能进行运行和评估，然后再去改进这个技能， 然后接下来相应的对整个 description 也做相应的测试，去改正这个 description， 然后再接下来就整个去做循环， 然后元概述的源码我们看一下啊，这是翻译过后的，它主要是用于创建技能，并叠带技能，优化技能。那么这一个源码或者说这个概述的源码，它主要设计的原因就是给 i 看，让 ai 知道 这个技能是什么，整个流程是什么大的流程，然后用户可能现在可能处于哪个阶段， 嗯， ai 能够一开始就了解这个技能到底是什么，有一个通用的介绍，这样的话在上下文上面有了这样一个概要性的介绍和理解之后，大模型基于该女再去推测后面的 token 的 时候，推测的正确率就会相对高很多。 然后接下来就是捕获意图，捕获意图就是对用户的需求，也是我们自己要创建什么技能这样一个需求去做相应的捕获理解，就是防止这个 sql。 这个技能一开始就开始直接行动，先做澄清，澄清完成之后， 然后再去行动，然后去问做什么，何时触发呀，什么样的格式啊？需要测试吗？然后可能后面还会加一些，比如说输出格式是什么样的等等等等。 玩家就是做这个 scale 生成，然后根据我们刚刚去沟通访谈的结果去设计设计 description， 然后设计相应的一些触发和整个呃 l m 的 一些指令，然后和一些流程，然后整个相应生成的这个风格更多的是一种泛化型的，不是很具体的，它期望生成的这个 skill 是 在比较多的情况下都能够进行符合和使用的。 然后接下来就是运行评估，运行评估就是对我们的技能去做一个定量和定性的一个分析，根据他的脚本去跑到底有没有被触发，触发的预期是否和我们一致，触发之后走的流程和输出的产物是否和我们一致等等的。然后接下来就是基于这些 处刚刚测试的一些相应结论去提出一些优化建议，用户在确认之后进行相应的优化，然后优化一直优化下去，达到用户满意的成作为止。 然后整个最后可能在刚刚讲到的时候做测试的时候，他还会对这个技能被大模型使用的 一个测试，嗯，如果说比如说正常应该被触发的情况，没有出被触发或者说应不应该被触发的情况，被触发了， 那么基于这一种也会让我们去修改这个 description， 那 不是修改整个技能的流程或者说一些业务的定义，而是修改这个触发的定义。 整个来讲我们 scale 的 一个设计的思想，第一个就是要满足渐近式加载，然后整个原数据层，也就是 name 和 description 大 概是一百个头等左右，然后整个 scale 的 论文大概应该小于等于五百行左右，不要太长。然后接下来就是按照 spring 里面的啊这一个依赖去找到对应的相应的这个 reference 里面的一些文件，然后整个我们的技能需要去做迭代， 不能说一次写完之后后面就不用管了，一定要做相应的迭代测试，跟我们的代码一样，一直找到那些会出错的边界条件，把这些边界条件都给补全，把流程定义给梳理清楚，然后放话。 第二就是做泛化，因为你可能刚开始写的这个 skill 更多的只是针对某一个场景，那么你这个 skill 写了之后，后面如果想复用 它可能就不够泛化，不能够，比如说不能够被正常触发，然后它的流程会有一些歧义等等，需要对于这一些相应的呃做一些泛化的 解释。然后比如说我们需要去解释我们为什么要这么做，让是否让大模型自主选择不走自主的执行下去，还是说强制性的必须要按照什么样的执行？ 然后呢？就是前后言行要一致，比如说前面说做 a， 后面就必须要做 a， 不 能有一些隐藏的条件，或者说我们给大模型下的要求就需要他能够做到这样子。禁止，比如说禁止 去猜测，禁止它这里面禁止，要禁止恶意代码，那我们其实也说一样，我们生成的东西禁止是生成一些不安全的等等这样的， 那整个我们，嗯，核心的这个这个 skype， 它的核心循环就是明确目标，编辑技能、执行测试，然后用户评分定量的评测，然后再进行迭代的优化，最终打包交付。 那我们在做我们自己的技能的时候，我们也会要求是这样，比如说明群目标，我们就可以用这个头脑风暴的技能去 和大模型一起去确认我们到底有哪些需求点，或者说是问题点遗漏了，然后再去编写技能，可以通过 skill creator 去做那个技能的编写，也可以以你自己手动的去编写，但编写完成之后一定是要做迭代的优化， 然后当前这个版本迭代了，然后可能后面还会有问题，那我们后面持续地去迭代它，去优化它。 那接下来你就可以去去这个克隆这个 skill creator， 从 github 上面拉出来，然后去看一下它的源码，理解它的整个工作流，然后我们自己去手动去创建，或者说使用 skill creator 来去创建这样的技能。 然后这个代码地址放在这里呢，大家可以看一下，然后相应的这个目录结构啊，主要的目录结构就是这样， skill 点 m d， 然后 agent scopes in evo view， 然后还有 reference。 今天呢整体这个学习大概就是这样的，谢谢大家的观看，如果大家有什么问题可以在留言区留言。

现在给大家录一下 skill 二点零，就是接口 token， 嗯，第一个接口会登录成功，并且会存 token。 然后第二步呢？用了这个 token， 但是字段取错了的时候，我们是如何通过 skill 二点零修复的？我们先执行一下这个脚本。 好，他现在报错了。然后呢？我们现在是通过 skill 二点零去自动的修复。 嗯，在这里直接按这个流程去处理的。好，他现在已经在修改了，很快的定位到了这个错误的原因。 嗯，再生成 py 色的脚本呢？ 嗯，这是它的修复报告，然后包括改前改后说出来了，那我们现在用它改后的自动去运行一下， 然后它已经重新生成，我们去执行一下这个脚本，看一下是不是能正常通过。 ok， 两条都已经 pass 了。嗯，这个演示的就是这种。呃，头肯，第一步生成头肯，然后第二步去用的时候去除错误，然后我们的私密要怎么自动给它修复掉的？

现在给大家演示一下，通过 scales 生成，呃，测试用力，那这是一份儿需求文档，然后呢？我们在 cursor 里面，这儿直接艾特 test case， scale 生成 scale markdown， 然后同时艾特这一份儿需求文档，然后写一句话说，按专业版 step 零到六生成测试用力输出的 output， 呃， set kilos test case markdown， 它生成的有点慢，我们等一下，现在在生成，嗯，它已经生成完了，那我们来到这个 output， 呃呃， secq os test case 这个 markdown 打开，打开以后我们一键复制到叉曼的里面去。啊，可以看到它里面生成的内容还是很完整的。

hello， 相信大家已经看到了我所推出的这个 nasa skill 这个包，那在这个包里面呢，其实我们是封装了两个 skill， 一个是这个 bigger， 然后还有一个呢是 polish， 说白了呢，一个是用于这种图标 啊，润色的呀，包括你去提供原始数据，然后让它去帮你生成图标，然后这边呢也是我们就是可以看一下，就 是我们生成的一个效果，其实总的来说我们导出的格式是 svg 的， 并且呢你可以把它放到 呃 ai 里面，然后再给它进行二次校正，就是这些文字都可以修改的。那另一个比较重要的技巧呢，就是说我们去对这个文献进行 润色，就是大家都知道你如果盲目的用 ai 或者说 excel 去进行这种中意英的表达，或者说完成一些写作的时候，它很难完成你这些要求的设定，你每次呢都是需要跟这个 excel 去讲一堆的规则，对吧？很浪费时间的一个事情。 那 skill 它本身呢就是为了解决这种重复性的，然后呢又比较规范的这样的一些约束， 所以呢这个它本身呢是在强调一个规则附用的事情。然后呢我们是把这个 feature 上面的一些文件，包括我们学术表达课程的这样的一些资料丢给了它，然后呢是总结了很多我们在 呃学术英语写作的时候需要注意的点，比如说这种中长句啊，他的词数的限制啊，然后像 result 部分呢，我们要用过去时，然后呃讨论的部分呢，我们要稍微的加一点修饰等等，各种各样的写作技巧都包含了进来，所以呢我们这个包呢还是比较丰富 的，那我接下来呢就带大家去演示一下要怎么用。首先呢，其实 用过 steam 的 他都知道了，就是说你把要把这个两个文件呢，相当于是放在你的 clock code 或者 code text， 甚至是其他的这样些 agent 的 他的一个目录项，他们这个目录呢是指专门存放 steam 的 这样的一个目录 模型，在根据你用户的问答的时候，它可以自动匹配相应的 skill， 然后去完成指定的功能。那我这边呢也可以给大家做一个演示。那首先呢，在演示之前，我想带大家再次看一下，我们现在又经过一次改版之后，它创建出来这些逼格的一个效果 就是可以看到的，其实它越来越符合我们这种学术表达上面，或者说这种正开上面这些图标的一个创作了，因为我又让他学习了很多的这样的这个 nature 论文，所以呢它的性能其实是在不断提升的。 那好，那接下来呢，我就带大家去实际操作一下我们常遇到的这两个 still， 它如何去发挥它的价值。首先呢，我们打开终端， 打开终端呢，大家有很多人用 cloud， 但是 cloud 对 国内用户其实是不太友好的，那我这里面呢，其实更喜欢用 codex， 那 无论是 codex 或者说 cloud 它本身呢，都可以去附用这相同的 skill。 好 检查一下我现在有哪些 skill 好， 那在这个过程中呢，它就会去解锁到我们存放 skill 这个目录，然后呢它把这个信息告诉给你，我们稍等片刻。 好的，我们现在可以看到它已经生成了这些结果了，首先其实它这里面还有一个比较重要的功能啊，就是安装 skill， 创建 skill 这项相当于其实我再去写 nature policy 或者说 nature figure 的 时候，也是用这两个 skill 创建的。 然后呢，我们在这里也可以看到啊，就是 nature figure， 就是 按 nature 风格去制作科研图，然后 nature 风格呢，就是按 nature 风格去润色学术表达。那大家比如说你还需要各种各样的视频，我都可以完成自由的创作，你可以通过自然语言跟它对话，然后让它来完成最陡的自 给我的一个编辑，然后呢，接下来好帮我生成一个模拟数据，存到 csv 文件中，我要对它 好。接下来呢，我们就尝试着说让 ai 去生成一个模拟的数据，然后呢，接下来呢，我们就调用一下 nature 这个 figure， 然后来对它进行这个开源绘图，我们来看一下它是什么样的一个效果。 无论是 codex 或者说 cloud code， 它本身呢，都可以去在命令行上完成各种各样的命令执行。其实比如说熟悉 linux 系统的朋友应该知道，我们会用一些 cd 命令啊， ls 等等， 其实这些本质上都是在终端完成的。我们玩 linux 系统的人可能都不在乎这个格式化的页面，所以呢，其实你可以通过命令行去操控你这个电脑上的所有事情，只要你给他释放相应的权限。 好，现在呢，他正在帮我去生成这个模拟数据，然后我们也不知道他究竟要生成什么，但是我们可以期待一下， 他看了，我们看一下他准备生成一份长表， c s v， 包含 group 组、 time day 时间，然后还有等等其他的连续性的指标，这样呢我们说可以做，就说他很聪明啊，他创建这个表的目的呢，是让我们可以做折线图，然后分组散点相线图等等， 然后呢他去在数据结构定成这种重复测量的小数肿瘤实验。好，我们接下来呢就稍等一下， 他这里面其实看到啊，就是他在创建过程中的发现部分组编号重复了，就是他希望 id 是 唯一的，那他对统计是不合适的，所以呢他也会自己完成这个骄艳工作，然后帮我创建。但是其实这些都不是我最终想让大家看到的， 他操控本地的文件也好，去干一些整理的活也好，这只是他的一个入门级别，他最重要的是可以创建 python 脚本，根据你 skill 的 要求，然后来对这些数据进行刻意化的处理， 那这个真的是可以大大的提升我们的效率。比如说你当前电脑里面有很多的表格需要处理，甚至呢很多表之间他都是需要联动的，那么呢你就可以都让他去处理好。 那看啊，现在呢它已经生成了这个 csv 文件，然后呢它是包含了一百条的这样的一个情况，然后的话，我其实呢是希望说它在这个目录下看啊，我们可以打开看一下它的这个文件， 我们可以看到它有不同的 id， 然后不同的组别，然后有一些其他的这些指标。好，接下来呢，我什么都不跟他说，我就说让你去调用 hdr， 然后来帮我完成一个开页绘图的制作，让我们看一下效果， 请帮我用 hdr 来完成， 来完成上述数据的科研绘图。我们来期待一下效果。其实这个命令很简单，我为什么要强调这个 nature figure， 就是 你哪怕是一个模糊的指令也行，但是呢，其实它大圆模型在调用这些 skill 的 时候，它会根据文本的相似度做一个匹配， 所以呢，如果你描述的越精准，那么它工具调用的就越精准，尤其是在你的 skill 列表特别多的时候，它不同的工具之间呢，可能会存在一定的这些重叠啊，或者说功能类似啊， 所以这个时候你一定要把你的提示词写好。那在现在这个时代，其实 skill 它本身也是一种提示词工程，但是呢，它只不说能够雇用，可以大大的降低我们的一个效率。 好，我这边告诉他，完成这个图标的时候，他首先干什么呢？他去读这个数据对吧？他读完了这个数据，去看他的表是什么，他的表结构是什么？他的列有哪些，然后他有多少行数据，然后呢，接下来他就去根据这个数据来构思他究竟要画一个什么样的图 好，他现在开始制定规划，然后我们来静静的期待一下。 这边呢，其实我们可以看到他是已经把这个二百多行的一个 python 脚本已经写完了，接下来呢，他就会通过 python 命令去调用这个 脚本，然后来完成科研绘图。但是呢，他会在发现啊，他发现在执行这个脚本的时候，他缺少这个 python 的 这个包，因为这个电脑我没有进行任何的深度学习，或者说机器学习这些环境配置， 所以呢，它报错了，但是报错了你也不要惊慌，因为它本身呢，其实是可以执行命令。行，那我们知道 panda 它本身呢就可以通过 keep in slow 去给它完成安装，所以它会自动的执行， 或者说它也有其他的办法，使用其他的库啊，来完成这样的一些操作。也可以就是它是非常灵活的，那比如说它这里面没有 panda 啊，我们往上走一下，它这边避开了这个 限制，它是使用 madlible 还有这个 nampi 来完成这样的一个创作的，然后我们看一下最终创作一个效果啊， 可以看到我们对这个图片的要求是要求输出三个文件的，比如说 svg， png， pdf， 你 可以根据自己需要去选择，当然的话，如果你觉得 就是说它这个图标，你只要 svg， 那 你就 ok 啊，你也可以把其他在 studio 里面，你跟他讲你不要去绘画其他的类型就可以。那在这呢，我们也可以看到它生成的这样的一个啊， p i 文件， pi 文件上面呢，包含了一些这个啊，颜色的要求，对吧？绘画的要求，还有比较重要的是这两个吧，对吧？字体可修改啊，然后 svg 的 保存，这个大家如果经常进行课外绘图的话，应该是比较熟知的 好，它现在已经开始尝试着去完成这个导出，然后它会自动完成校验，就是说它会先看一眼你导出的这个东西究竟符不符合我一开始的需求，所以它这个验证回馈的机制做的也比较好。 好的，接下来呢，我们可以看到啊，它已经告诉我提示生成完了，我们在这个目录里面去看一下它生成的一个东西， 其实我们看到这样的一个效果的时候是非常震惊的，对吧？因为它确实非常符合 nature 创作的这样一个风格。 然后这里面我们也可以再看一下，刚刚看的是 pdf， 这是编辑它们的，这个是一模一样的，只不过说 为了大家去根据你的需要，方便你可以自定义的去选择需要什么样的一个类型。那接下来我就想了啊，实验这个图已经画完了呢，我们进一步要对这个结果进行描述，对吧？帮我生成一段。对， 那他呢，就会根据这个图标里边的数值，甚至呢，他可以利用上下文信息，他知道我一开始给他的是一个 csv 文件，他可以去读这个 csv 文件，去拿到这个原始数据。 但是不管怎样，其实我这块的目的呢，是想让它生成一段中文的文本，然后接下来呢，我会让它去调用底层的这个 still 来对这段中文文本进行一个打磨。好，我们现在先静等一下它去完成这个生成过程。 好的，我们现在看到呢，它已经完成了这样的一个，呃，文本生成，但是呢，我们知道投稿的话，大部分我们都是要英文的，不可能是中文，你去塞在 word 文档里，对吧？所以呢，接下来利用 nature artist 对 我的对上述的结果描述进行学术英语写作。 所以大家不要盲目的去装 skill， 你 一定要知道每个 skill 它的名字是什么，然后它的功能是什么，这样的话你才能更好地去调用它，而不是说 现在有很多的开源的仓库，对吧？它里面装了各种各样的 skill， 然后呢？大家总觉得 skill 越多越好，但其实不是这样的，你是需要按需的去使用，包括比如说你要完成一些呃 前后端的这些创作啊，甚至你想当好一个产品经理的角色，那你可以去尝试书包啊，他可以帮你去呃创作一些产品经理该有的思路，然后比如说你去完成其他的各种各样的，比如说编程里面也有各种各样的思路，一定要按区顺序，而不是说 把开元的股息一股脑拿过来。好的，这个时候呢，我可以看到他已经帮我完成了这个学术表达。然后其实基本上我们可以看一个最简单例子，因为我们去要求说 正常你在这个 word 里面你的行数是不要超过两行的，所以他会呃尽可能去避开一些 长句，然后我们也可以看一下它写出的一个效果，总体来说还是比较不错的，基本上不会说 v 啊， v 干了什么？ v 翻译了什么，对吧？他会说以一种非常自然的这种口语表达来把这个结果进行了讲述。 好的，其实这个就是我创作这两个 steven 的 一个呃功能的一个使用，然后我也是真正的在用这两个 steven 不 断的应用我的科研领域里面， 也希望我的科研经验可以帮助大家在自己的领域去创造价值，去提升速度。

给我三秒钟一句话，全自动生成这样的效果 好了呀朋友们， skill 不是 一个软件，那什么是 skill？ 它有什么作用呢？今天这条视频零基础也能听懂哦。 skill 通俗易懂来说，就是可以将复杂的题字词词，工厂外部的知识库，还有执行的逻辑去做了一个打包封装。那 a 级呢？在执行特定任务的时候更稳定，更高效，输出呢，也更可靠。可以说十六是二零一六年最值得去了解的一个项目了。那具体怎么来用呢？今天就用一个例子来让你了解他。当然，这个十六已经放在了我的文档里了，那我们开始吧， 大家应该深有体会。之前呢，做一些复杂东西的时候，通常得写一个复杂的题字词，或者呢，搭建一套工作流吧，又费时又费力，调整起来还不方便，那用 a 字呢，还得时时盯着过程呢，比较不可控，那很浪费，托坑 a skill 就 解决了这个问题。 skill 翻译过来就是技能，它其实就是和我们所了解的技能，厨师有炒菜备菜摆盘的技能， 歌手呢，有唱歌、写词、作曲的技能，每个技能里面又包含了流程、配方、工具、材料，对应的就是 skill 里面的 skill。 点 m d references， square besides 来，我们开始上手实操。 如果我想在某书做一个账号，但是呢，我平常又很忙，没有办法找资料，做卡片什么的，我们就可以做一个 skill， 我 们来打开 cloud code， 教他给我创建一个比如 ai 加教育的卡片 skill。 然后呢，他就开始操作了，接着会问我一大堆的问题， 我让他进行分类，一个个来向我提问， ok， 我 一个个来回答好了一个 skill 他 就完成了，没错，这就是做好的一个 skill， 很 惊讶是不是？那他这里呢？写了 skill 的 位置，我们去看一下，看这四个文件都有吧。 然后呢，我们用万能的豆包让他搜索最近的一些热点话题，然后把我感兴趣的话题复制下来跟史给我说，根据选择题制作一篇笔记卡片，加上一个放置的路径，点击开始哦，他就开始跑了，先理解了我们说的话，然后去搜索符合我的主题资料，还检查了违规词，嗯， 就出来了，内容结构，还有他修改了什么，怎么打开都告诉我们了。我们来打开这个文件，就可以看到他做好的卡片， 背景演讲要点，机遇落地以及核心判断都是按照我给的结构完成的，那么我们来下载下来，这就是可以直接用的卡片了。 有没有发现整个过程非常的顺畅，只需要给他一个主题，不需要写提示时一次次纠正，那大家也可以通过这个十六去生成对应的笔记啊，文案啊等等等等。那 a 型的十六真的是从 ai 聊天到 ai 应用的一个大的突破了， 大家可以把那些输出稳定，规格明确，重复劳动的事情都打包成 skill， 期待你们的成果哦，记得点赞收藏关注我们下期再见喽！

大家好，我是欧哥，今天我想给大家推荐一个我认为阶阶段 ai 做 ppt 最强的一个实践方式，就是用 codex 再加它里面内置的 image generation 的 这个 skill， 也就是去调用它背后的 image 二模型，再加上 codex 里面的一个 presentation 的 插件，这三者的一个组合，我认为是当下 ai 做 ppt 的 最强的一个组合和实践。 为什么我会这么说呢？我给大家拆解一下。首先第一点， codex 它是作为一个总导演，一个项目经理的一个角色，它负责去理解你要做什么样的 ppt， 然后它去拆解任务，去决定什么时候用 image 二，什么时候用 presentation， 它也负责整个的文件的管理，素材的管理。第二个 image 二呢，我们都知道它是现在最好的闭源的一个深图大模型，而且它对中文的一个支持非常的厉害， 所以它承担的自然是最核心的一个视觉素材的一个生产，包括图片背景以及里面的一些 png 的 素材。但是它产出的只是一个图片的一个素材，并不是一个完整的一个演示文稿。 很多人可能单独用一，每个二它也能生成连续的很多页的一个图片的一个 ppt， 但是这并不是我们真正想要的，所以我们就会引出最后一个 presentation 插件， 他负责做版式放置、文字、图片、图表渲染、预览，检查页面的效果，然后最终导出一个可编辑的 ppt x 的 一个 ppt 文件， 所以他们三者连在一起，一个完整的一个制作 ppt 的 一个系统。好的，接下来我就简单的演示一下，其实非常简单，我就以我正在做的这个视频为例，我们想要介绍 codex 做 ppt 的 这一套系统，让他去做一个 ppt， 我 首先跟他说， 请按照这个内容做一个八页左右的 ppt， 你 可以先去生成每一页的一个大纲和内容，然后给我预览，预览完成之后，等我提示下一步，你再进行下一步的执行。好的这一步， 为什么我们不直接让他去做一个完整的 ppt？ 虽然他也可以直接去做，但是我想展示的是，其实中间的这些环节， 我们也可以通过人为的去把控和一些调整，来达到我们最终想要的一个效果。因为如果你直接让他去跑，能得到的效果不一定是是你想要的。好的，现在让我们来看一下，他已经设计好了整个 ppt 的 一个框架大纲和里面的内容， 这里我们大致看了一下，我觉得是没有问题的。好，接下来我们第二步，我们确认好这个内容和大纲之后，如果你觉得这里有问题，你可以跟他说，让他帮你改，改到满意之后，我们这里就可以跟他说， 现在可以调用 emoji generate 选这个 skill 去生产实际的图片的视觉效果。你可以给我三套的视觉风格，每一张图片就浓缩了这八张图片，然后一张图片里面代表一个视觉风格。 好的，接下来这一步，我不是让他给我一张图，一张 ppt 这样输出，因为这样浪费时间也很慢， 而且可能只是一个单一的视觉风格，万一得到这个风格不是我们想要的，就比较浪费时间。所以我这里采用的一个步骤就是让他把八页 ppt 全部浓缩在一张图里面， mag 二模型完全有能力做到这一点的，就是一张图里面包含这么多的信息量， 然后我可以一次性让他给我三张，且三张的视觉风格不一样，这样我就可以去挑选出一个我认为适合的视觉风格。好的，这边我们看到他已经生成好了，一共给了我们三种不同风格的一个 ppt 缩略图， 第一个是一个比较科幻的，第二种是一个比较常规，第三个其实都不错，这个时候就看你喜欢哪一种， 这里我就选择第三种，简单干净的，这里我们检查好里面的一个大概内容，以及确定好我们的视觉风格之后，接下来有两种路径可以选择。第一种比较简单的，如果你不需要编辑这里面的元素文字， 你觉得它生成的这个已经够好，你已经可以用了。那么很简单，你直接让 emag 二把这里面的这八张图直接按照图片的格式去生成出来，最多你可以让它帮你转成一个 pdf， 这样就很快，相当于直接是八个图片去展示 好，这是第一种，这种比较简单也很快，但是这不是我今天想真正介绍的， 因为这样就没有用上我们刚刚说的 presentation 的 那个插件。我们如果想要得到真正的可编辑的，可拖动每一个元素的这个 ppt x 的 文档，接下来我们就需要调用 amg 二去生成这个 ppt 里面所需要的所有的元素素材图片，然后把它们以 png 的 格式生成， 然后再由 presentation 插件去排版排布，然后导出成一个 pptx 文档。 好，接下来让我们就告诉他，请按第三种风格去生成 ppt， 我 需要你把里面的每一个视觉元素，图片、文字都按照 png 的 格式去生成。然后第二用 presentation 插件去制作成一个真正的 pptx 文档。 好的，就这么简单的一句话，这一步可能需要花费的时间会久一点，因为 img 它要去生成里面的各种各样不同的元素。好的，这里跑了十分钟，它也是跑完了。我们这边来看一下， 可以看到它现在已经生成了一个完整的八页的 ppt 的 内容。我们先简单看一下，内容基本上都是正确的，它按照这种模式输出出来的。这是一个 ppt x 的 文档，它的每一个元素都是可以去进行编辑的。 好的，那么这个就是一个完整的一套用 ai 去生成一个可编辑元素的这么一个 ppt 文件的最佳实践。如果大家有认为更好的一些方法，也可以在评论区分享。

大家好，我是姗姗小弟，本视频给大家展示如何用 ppt 免费生成视频。同样，这个 ppt 生成视频的 skill 我 会放在评论区。接下来我会分两部分演示， 第一部分用免费的 edg tts 生成音频，第二部分是用克隆音色的方式生成音频，再结合 ppt 合成视频。这部分也分免费版本和商业版本， 本期我会使用商业版本来合成，看看最终效果如何。我们这里用小米 miimo 的 t t s。 服务来试一试。接下来我会给 hermes agent 发这样一段指令， 我会给他一个主题，让他去生成一份 ppt， 同时根据每页 ppt 内容生成演讲。接着每页演讲稿用 e d d t t s 生成音频，最终合成一份视频。 这个地方声音我给了它一个预设的声音，好，我发送给 harmass agent， 生成完成之后，我给大家演示这个效果。 好的，我们可以看到 ppt 和视频已经生成完了。 今天我们聊一个非常实际的话题， agent 到底怎么提升工作效率？他不是把搜索框换成聊天框，也不是多一个问答工具。真正有价值的 agent 是 你给他目标，他能拆解任务，调用工具，执行流程，检查结果。 也就是说，工作方式从人一步步找工具，变成目标驱动的自动执行。很多人的低效不是因为能力不够，而是被流程拖住了。查资料要开网页，写文档要整理资料，发消息要切换平台，做完还要检查格式和结果。 每一步都不难，但加在一起就会不断打断注意力。 a 阵的低层价值就是接管这些低创造力但又必须完成的流程， 一个真正能干活的类型，核心能力不是会说，而是能闭环。第一步，理解目标，知道你要什么不要什么。 第二步，规划路径，把大任务拆成小步骤。第三步，调用工具去搜索、读文件、生成内容，操作浏览器或者发送消息，最后还要复合结果，发现问题就继续修，这个闭环才是效率提升的关键。 第一个典型场景是信息处理啊，我们可以看到就是整个视频生成的效果还是很不错的，包括每页 ppt 翻页和下一页衔接，它中间是有一个呃空，可空闲时间，这样的话保证了我们整个 ppt 它 就是自始至终，它是一个非常连贯的，我们的声音和我们看到的呃，和我们看到的 ppt 它其实是一致的。如果就是大家感兴趣的话，可以去看我第一个视频，我们这个视频生成的技术和我第一个视频技术是一模一样的， 嗯，包括它们的音色也是一致的。接下来我们用小米 t t s 克隆音色的方式生成视频， 现在我们看到他已经生成完成了，打开视频看一看。那我们聊一个非常实际的话题，智能体到底怎么提升工作效率？ 他不是把搜索框换成聊天框，也不是多一个问答工具，真正有价值的智能体是你给他目标，他能拆解任务，调用工具，执行流程，检查结果。也就是说工作方式 从人一步步找工具变成目标驱动的自动执行。很多人的低效不是因为能力不够，而是被流程拖住了。查资料要开 y c e n， 写文档要这个地方生成的话，其实感觉到就是 不对，所以说就这就是目前它的 tts 服务，就感觉还不是很稳定，后面的话可以去找一些比较稳定的 tts 比较好的。因为阿里云那个我用了它体验的，我觉得效果还不错，但是我的免费版本已经用完了，所以这个是小米送我的， 所以我就拿来演示一下。到这里我们已经达到了一个基本可用的状态，后续我也会持续优化，让 ppt 和视频的制作效果会越来越好。我们下期再见，我是姗姗小弟，关注我不迷路。

哈喽，大家好，我是歪歪，二零二六年测试圈最值钱的技能是什么？不是吉米特，不是 python， 是 ai 智能体。啥意思？就是你动动嘴， ai 帮你干活，需求文档甩给他，自动生成，测试用力技能测试跑完自动给你出分析报告， 这不是画饼啊，现在就能实现。你可能想问我学这玩意有啥用？四个字，效率翻倍！以前写用力要半天，现在几分钟，省下来的时间，你可以早点下班，也可以多接几个项目。关键是简历上从手工点点点变成会用 ai 搭智能体，这是智的飞跃。今天给大家带来三个工具的智能体搭建教程。 skills、 codes、 define， 每个都有完整实战项目跟着做，你也能有自己的 ai 测试助手。第一个 skills， 专门给测试工程师用的 四个项目， p r d。 自动生成，测试用力，自动转 xmind， 一 键出性能分析报告，自动补需求 checklist。 第二个， cos 字节跳动的 ai 平台。第一代码， 七个项目需求文档转 xmind， 需求问答机器人生成 excel 用力自然语言查数据库， ai 模拟面试官性能结果分析、接口需求分析加调试。第三个，低反开源平台，适合深度定制， 也是七个语音面试官，知识库，应用产品问答机器人需求转测试用力自然语言查数据库。跟这些项目走一遍，你能学到啥？ skill 这边你能学会怎么把测试工作流变成 skill， 怎么设计好用的 prompt 扣子这边你能学会 d 代码搭智能体，怎么配知识库，怎么让 ai 帮你干活？ define 这边你能学会深度定制，特别是自然语言转 c 口，不用写代码就能查数据库。二零二六年会搭智能体的测试才是稀缺人才，咱们下期见，拜拜。

今天推荐三个顶级的 skills， 每一个都是真正的生产力武器。第一个， superpowers， 现在已经积累了十九万颗 gitup 星，你只需要丢给他一个模糊的念头，他就能帮你把思路展开，摊平、延伸，最后直接输出一份可落地执行的完整方案， 从想法到行动中间那段最难的距离，他帮你填满了。第二个， playing with feels， 专门解决 ai 记性差这个老毛病， 它会自动生成三份配套文档，相当于给 ai 萨利克移动硬盘上下文全部留存了，任务完成率据说能拿高百分之四十，用过的人都说再也回不去了。第三个， notebook lm skills， 我 觉得这个最离谱，它能让 cloud code 无缝打通。 notebook lm 素材呢，可以支持批量导入播客思维导图、 ppt 一 键产出，甚至能拆检 youtube 的 视频，里面的内容，信息的处理效率直接拉满了。你们都在用什么 skill 呢？欢迎在评论区讨论一下。

这是我用自己做的 skill 一 键生成的 tvc 短片，人物质感、在线产品的一致性也很强，打光高级，今天五分钟手把手教会你 好了，大家上期呢，我们聊了什么是 skill， 那 煎这期我带你手把手从零开始，创建一个属于你自己的 skill， 让 agent 描懂你的需求，一键自动化，分分钟帮你把工作搞定。那煎的教程很简单，只要你会打字就能学会。记得点赞、关注收藏，我们正式开始。 想要做一个 skill， 就 要先知道它是由什么组成的。那 skill 的 本质是一个文件夹， skill 点 m d 就是 它最重要的文件。就像在打怪游戏里，你满足了条件才能放大招。那 skill 也是一个逻辑，就触发了 skill 的 关键词， agent 才会开始使用 skill 这个技能。 那什么时候触发？触发之后怎么做？执行的规范是什么都要埋在 skill 点 m d 的 这个文件里。那遇到再复杂一点的任务，还需要在 skill 的 文件夹里配备 python 脚本环境配置、工具调用等等的文件。 那今天呢，我带你创建一个入门级的 skill， 一 键升 t v c 九宫格分镜图要分三步，那第一步，先安装你的 skill 导师。在创建 skill 之前，一定要先安装这个 skill brainstorming， 那它呢？就很像你的 skill 陪跑导师，把你模糊的想法一步一步地变成精准的指令，指令想不全的没有关系，它会帮你斗地。那第二部，梳理你的需求，装好了陪跑导师之后呢，我们就可以在对话框里把需求发给 agent。 比如说我要创建一个 skill， 那 你要先跟我沟通，沟通好之后再帮我创建，我需要你先给出一个创意的方向，定个框，再给出视觉的风格，定个调， 再生成概念图，整体感觉对了，再给到脚本，最后就直接生成分镜图。在这里呢，我们给到的需求要尽可能的完整，把你能想到的这些动作的节点都给拆出来。好，可以看到这个 brainstorming 第一个就启动了，开始逐步的跟我们确认，比如说他问的 pvc 的 类型是怎么样的， 还有对应的投放渠道，目标的人群，循序渐进地在确认这个需求，那每一个问题呢，都是在帮我们把模糊的需求变成它能够准确执行的指令，那接着就进入到第三步， 当我们需求指令所有都明确之后，就开始生成 skill， 它会调用 skill creator， 一个创建 skill 的 skill， 一 般 a 阵里面都会内置这个技能，那全程不需要你写任何的代码， 这样一个 t p c 九宫格分镜图的 skill 就 创建好啦。创建完一个 skill 之后呢，能不能用还是要通过测试才知道，那接下来我们就用一个美妆的案例，具体的来跑一下。 好的，我给他丢一个城野医生三七七超光屏的产品手册，跟他说帮我创建一个 t p c 的 故事。第一步，他会快速的整理产品信息，我们确认一下，首先产品名称，城野医生三七七超光屏名称正确， 那再到核心定位，从数强韧要白肌，再到核心成分 seem， vital， seem， bright， 还有 w 三七七，它都充分理解了，那 我们就进入到 skill 的 第一个环节，给到创意方向和风格 agent 给到了三版方案，第一版就是从黑色素的信号方向切入，整体的风格呢，会偏计时类型多一点， 那第二个方向黑色素的源头角度出发，视觉效果会更突出一些。那这三个方向呢，我觉得都可以保留下来，看看它生的概念图是怎么样的。 好，那可以看到整体的三个方向其实看起来都还不错，各自有各自的特色，我就选方案 a 好 了，让他基于方案 a 带给我两段十五秒的脚本， 可以看到整体脚本的结构非常的清晰。第一个十五秒讲的是黑色素是如何形成的，第二个十五秒是讲城野医生三七七超光品质如何系统的解决黑色素问题的 好。同时呢，也讲到了一些关键点的画面设计，还会去提到跟竞品的一个差距啊，比如说别人只能关一盏灯，那我们可以关三盏灯，他真的很懂得拿捏品牌方的心理，我们继续往下。 那当然了，如果你在实际的使用过程中呢，会有一些你自己的想法，你也可以反复的再跟他去沟通交流，修改最终的脚本。好的，继续，他就开始帮我生成九宫格的分镜图了。两张图出来了，我们看一下最终效果吧，整体的质感还是非常不错的，包括皮肤的肌理，还有这种黑色素信号的格式化。 好的，那这样一套 t v c 九宫格升分镜图之后，就可以直接发给 c n s 二点零，具体怎么操作可以看我的上期视频，最后我们一起看一下，成片 皮肤变黑，从一道信号开始氧化应激点燃第一道导火索，炎症信号随之而来，黑色素细胞收到指令，开始生产，暗沉色斑从这里诞生。如果能在源头关掉这道命令， sim vital 拦截氧化信号， simbright 关闭炎症开关， w 三七七釜底抽薪，让工厂彻底停陷。三重拦截同步断掉黑色素命令链，七天重塑强韧要白肌城野医生三七七超光屏， 那这就是一个真正可落地的 pvc 广告，怎么样，是不是很方便？那如果呢？你想要把这个 skill 给到团队的其他同学用的，还可以直接跟你的 agent 或者小龙虾说，我想要把这个 skill 分享给到互联网上的其他人使用，请帮我打包一下。 主要是你的 skill 里头可能会有一些你的个人信息，包括你的 a， p， i 或者是账号密码等等，那 agent 它会帮你做成一个更加纯净，更加安全的版本。 那以上我演示的这个 tvc skill 呢？也放在了我的 github 上面，可以去下载感受试试看。好的，那这一期呢，我们完整的跑了一遍，从需求梳理到 skill 生成，再到用辰夜一生的真实案例测试落地。那其实创建一个 skill 的 核心逻辑就一句话， 先想清楚再动手，而不是上来就深沉。 brainstorming 这个 skill 就是 帮你把脑子里杂乱的想法一点点变成 agent 或小龙虾听得懂的语言。好的，关于 agent 和 skill 的 这三期视频就完结啦，看完这条视频的你赶紧去试试吧！那如果这条视频帮助到你的话呢？记得点赞收藏关注。

给你们看一下 skew 到底有多恐怖？这个是提取视频信息的 skew， 它可以提取到原数据、视频封面、音频字幕这些东西。这个是内容生成的 skew， 它这面整合了标题、标语、对话和脚本的四大生成功能，并且还支持批量生成和历史去重。而这个它可以自动的去发布我们的笔记，并且它也支持多平台发布。像这样的 skew 在 这个网站上还有四万多个， 不仅是刚才看到的单个工具啊，他可以把这些工具全都集合起来，集成一个工具来使用。还没用上或者不知道怎么用的小伙伴主页踢我。