skill使用方法销售端

codex 是 我过去几个月高频使用的 ai 助手之一，我用它做研究，写文档、做 ppt， 整理内容灵感，做网页原型。上个视频讲了 codex 基础，这期视频讲一个今年很值得先搞懂的 ai 概念 skill， 因为它决定了 codex 到底只是陪你聊天，还是能按你的工作方式反复干活。简单理解一份可以重复使用的工作说明书， 你可以把某类任务的流程规则、检查标准提前写进去，下次再让 codex 做类似的事，他就不用每次重新听你解释一遍。比如你经常让 codex 做网页，你不想每次都重复说页面不要太 ai 味，不要蓝紫配色， 这些都可以写进一个设计类 skill 里。以后你只要让 codex 用这个 skill 检查页面，他就会按那套规则去看代码、改样式，再告诉你改了哪里。 这就是 skill 最实用的地方。把你反复说的要求变成一套固定流程，那么在哪里看和怎么用 skill， 可以 去 codex 的 侧边栏这个入口里看，里面会有一个 skill 子页面， 已经添加或创建过的 skill 会出现在这个列表里。使用的时候，通常可以在聊天里输入 skill 名称，或者用斜杠跳出来。比如你有一个 find skill， 就 可以直接斜杠选中，帮我找一个适合做 ppt 的 skill， codex 就 会按 skill 里的流程去跑。那怎么创建 skill？ 有 两种方法， 第一种最简单直接这样说，请创建一个 skill 以后，我给你一个网页项目时，你要先检查移动端排版按钮样式、文字层级、颜色是否太乱，最后输出修改文件和检查结果。这种叫 prompt skill， 但我更推荐第二种，先把流程跑通，再把流程固化成 skill。 举个我刚实测的例子，我想做一种白板手绘风讲解图，我先给他一个参考图，让 codex 按我的要求生成讲解图 第一版如果不满意我就继续改，比如少一点黄色纸张质感画面更像课堂白板。等到有一版我觉得可以附用，我再说。把它固化成一个 skill， 这时候 codex 会反推刚才的流程，它会把这次反复调整出来的规则写进一个 skill。 md， 这样下次我再用白板手绘讲解图， 就不用重新解释一遍审美和结构，直接调用这个 skill 就 行。如果你想让 codex 使用 skill creator， 它会按更标准的格式帮你生成可附用 skill。 我是 ai 知识派，我们下期见。

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！

小白也能秒懂的 skill！ 在 使用 agent 的 时候必定会使用到 skill， 它的本质就是把每个人的任务流程做成标准化、可执行的动作， 让他从之前的文档流程变成可落地的动作流程。一个任务类型可以是一个 skill。 比如在销售场景下，你之前是打开网页或者文档，一步步搜索客户信息，写话术、手动更新客户信息到 crm。 有 了销售 skill， 这些步骤被封装成可执行的动作， ai 带你完成抓客户、更新 crm、 生成话术、联系客户等重复性操作，整个流程像流水线一样跑起来，非常节省时间。关注我，带你了解更多 ai 销售知识！

哈喽，今天一分钟学用翠的搭配视频， skill 时，先跨进唇层的话来看效果。这是 t k 上一款高压清洁喷 香的实拍视频，主要通过展示不同的使用场景来突出产品的清洁力度。然后我用 cds 复刻了这个视频，还是同一款产品，那这个复刻的视频我是保留了产品的展示框架，但是替换了新的使用场景。接下来说一下完整的思路。今天这期主要用到的是 a 编程工具，翠的 在设置里我们可以去调度不同的大模型，而且很多模型都免费额度。这里我用到的是千问的三点六 plus 模型。首先第一步用到的是一个视频拆分镜的 skill， 可以 把视频的核心关键帧都拆解出来，以及每个分镜对应的字幕旁白。那在飞书里有一些类似功能的视频关键帧，拆分的捷径也是一样的思路，在执行前，我们只需要在 skill 对 应的文件目录下上传需要拆解的视频，也可以同时上传多个，放在后台可以批量处理。 在执行完成后，所有的结果会自动保存到输出文件夹里，那如果我们用到设置里自带的免费模型，执行的速度就会慢一点，如果对下路有要求的，也可以截到 a p i 来执行。现在已经执行完了，我们来看一下输出的结果。首先每个视频都会拆解成三个部分，第一个部分是视频里每个 分镜的核心关键帧，也可以根据自己的需求拆分出更精细的画面。第二个部分是每个分镜拆分好的独立视频片段。第三个是拆解好的视频脚本，包括每段分镜对应的画面描述和字母文案。 ok， 在 拆解完之后，到了第二步，这里我让 ai 从所有的分镜图里筛选出十二张不重复又能体现产品核心卖点的画面，按顺序拼接成一张十二宫格分镜图， 它会自动提取对应的文件夹，帮我们完成拼图。那不管是拼成一张还是多张，主要是看我们最终要做的视频时长。像我这里是拿十五秒的视频举例，那就拼 成一张十二宫格就 ok 了。如果要做成长视频的话，可以在上一步拆解分镜的时候拆分的更细致一些，这样我们就得到了一张十二分镜的参考图。 ok， 接下来到了第三步，自由在 ai 去提取文件夹里提前准备好的产品图和人物图， 生成一张全新的十二宫格分镜图。我们可以直接基于这张参考图去替换分镜里的人物或者产品，也可以把原来的场景替换成更贴合产品卖点的全新使用场景，这个也可以根据自己的需求来调整。 然后我之前的思路一般是通过非猪的多模态来拆解视频，再通过脚本来生成分镜。 那今天这一期主要是通过调度 skill， 先拆帧再深层分镜也是一种思路，这个可以看具体的应用场景需求，但是难点可能在于图生图中产品和人物的替换，画面的融合度可能不够， 现在已经生成完了。那左边这张是我在文件夹里上传的产品图，可以看到整体的产品质性还是替换的不错的。不过这张分镜图里有个别的镜头是白底的，可以再让他把个别的白底分镜图全部替换成真实的熊场景。来看一下优化后的结果。 整体优化的还是非常不错的，大家也可以根据自己的需求换成一米九二或者 banana 来测试。最后在分镜图生成完后，我们就可以继续让模型参考原视频的分镜文案，基于现在全新的分镜图优化出一版新的文案， 同时还要输出这个新的分镜图的视频生成贴纸。最后我们只需要复制粘贴视频贴纸到 cds 来生成视频就 ok 了。基本的思路就讲好了，以上本期视频呢，就有用的话不用点赞关注，咱们下期见，拜拜！

哈喽，今天一分钟就用 skill 实现复杂产品电商流程自动化来看效果。这是一款在 t k 上的火车玩具，核心 功能就是自动投放，目前测试下来发现只靠产品图让 ai 生成这样的分镜视频，实现难度还是比较大的，还是比较适合用 skill 拆帧的方式来做。这里还是用倒退先把参考视频拆帧，拼接完成后，就可以让 ai 去图取文件夹里的产品图和背景图， 生成一张新的十二宫格分镜图。我们可以基于参考图去替换分镜里的人物产品或者背景。简单来说，可以先实拍一段参考素材，再通过 ai 不 断裂变新的素材，也可以根据新的需求场景替换成更贴合产品的全新使用场景。现在已经生成完了，我们可以来对比下效果， 整体替换的还是非常不错的。接着在分镜图上传后到了视频贴纸，因为这款产品是有专门的运动逻辑的，所以我会让模型去分析原视频中产品的真实运动逻辑，比如火车是如何行驶的，骨牌从哪里出来，头牌的速度等等。 爱基于生成好的十二分净图生成一版贴合这个产品运动逻辑等视频贴纸。最后我们只需要复制粘贴视频贴纸到 c 段子来生成视频就 ok 了，基本的思路就讲好了。以上本期视频的你觉得有用的话，不用点赞关注，咱们下期见，拜拜！

别在 claw hop 上浪费时间了，我挖到一套堪称代理大脑的 skill 组合，下载后直接组装成一个丝滑的生产流水线，缺一不可。以 下是 open claw 最值得安装的五个核心 skill。 先说怎么装，一分钟搞定。我们打开永冻虾七二四 claw， 打开后点击右上角的兑换码输入一一一输入后即可免费使用。 接着我们点击左边的技能，就可以看到所有的 skill 了。再说 skill。 首先第一个， tablie search 联网搜索 skillming tively 作为代理的实时信息大脑，它专为 ai 代理优化，能直接返回结构化摘要而非广告链接，帮你实时抓取最新资讯、政策或竞品动态，彻底解决大模型知识滞后的问题。第二个， summary 智能总结 skillming summarize， 它的作用是信息降噪，输入任何网页、 pdf 图片、音频甚至 youtube 视频，它都能瞬间提炼核心价值，把长篇大论变成简明恶要的干货，让你不再被海量无效信息淹没。第三个， agent browser 浏览器自动化 skilling agent browser 相当于给 ai 装上了网络手脚，它不仅能多引擎搜索，还能像真人一样自动点击解析复杂网页层级，填写表单并抓取数据，帮你自动走完那些需要重复操作的网页流程。 第四个， pdf pdf 文档处理 skill 名， pdf 专门用来啃那些又长又碎的硬骨头，它能从几十页的合同、报告、投标书中精准抽取结论、风险点和关键条款，甚至帮你对比不同版本文档的差异， 把阅读效率直接拉满。第五个， skill creator 技能固化 skill 名 skill creator， 当你有了自己成熟的工作方法后，它能帮你把标准作业流程固化成属于自己的专属技能包，让你在 claw hop 上拥有真正为你定制的独门外挂。以上就是本期视频要分享的 skill 了，兄弟们快去下载吧！

经常用 ai 的 同学们应该能感受到很多 scale 的 描述长的跟说明书一样， agent 调用起来又慢又费钱。这不，龙虾之父 peter 看不下去了，直接写了个给 scale 体检的 scale 来省 token， 听起来像套娃，但已经在 github 崭新三千加一起来看 加爹的这个 skill cleaner 是 通过精简 skill 的 描述文字，也就是 agent 每次调用前必须看的那段自我介绍来减少 token 消耗的。它内置了一套关键词库，在识别到这个 skill 是 干啥的之后，把涌长的描述自动替换成预设词组，简化完后长这样。 有网友提到自己的 skill 描述从九十个词删到四十个词之后， agent 选用的准确度确实提升了。不过有网友觉得这样省头肯只是杯水车薪。除此之外，他还会顺路查看你的 skill 占了多少脑容量，找到那些重复的从来没人用的 skill， 给出优化方案和清理名单。 skill cleaner 自身只有五十六行提示词，但背后调用了快一千行代码，本身就有点平 a 骗大招的意思，更搞的是瞎爹自己评论区的说话风格也成了极简原始人。嗯，省头肯就得贯彻始终。

这个 skill 可以 让巴菲特直接变成你的私人助理，配置好后，在 ai 里输入任何一只股票，他就会用巴菲特的思维结合专业的分析，最终给你输出一份机构级的深度报告。这跟那些针对别人说话风格的 skill 完全不一样，使用起来也非常简单，直接看下怎么操作吧。 首先我们打开 github， 在 里面输入这个叫 buffet oracle analysis 的 项目，它的中文名叫巴菲特神域分析师。然后我们可以看一下这个项目的介绍， 你未给他任何一个公司的名称或者股票代码，他都将输出这些维度的专业分析，底下是他的一些分析流，让我们直接上手开始操作吧。 然后回到上面，我们直接点击这个绿色的 code， 然后来下载它的压缩包，把它下载到桌面，然后我们回到 cloud， 这里我建议大家直接创建一个 project， 方便于后期的使用。 我们直接点击 new project， 然后名字里直接叫巴菲特分析师。底下这个 what are you trying to achieve。 我 们可以直接让 cloud 给我们写一段 md 文档，复制粘贴进去，然后创建项目。创建完之后，我们直接把刚刚下载的压缩文件发给他，让他学习这个 skill， 然后可以看到他解压分析，学习总结。等他安装好了以后，我们也不多废话，直接让他开始分析。就以腾讯为例子，我们可以看到他在分析，他在解锁。下面我直接给大家看这个分析过程的醇香版，非常牛逼，不需要多余的解释。 然后我们可以回头看一下他这个分析，他列出了一个非常详细的看板，对于他的一些收入，毛利率，包括 roe 都是非常清晰的列在上面，以及他的护城河分析，多维度估值汇总，包括巴菲特的分析卡，对他进行了一个评分。 下面是风险矩阵，投资决策，在多少价位的时候买入多少的市场比例，我觉得还是非常有价值的，大家如果有什么感兴趣的股票也可以去搜一下。 最后这个项目还在持续的迭代更新中，未来肯定有更多功能有待开发，那么今天的视频就到这里，希望大家喜欢，这里是 bryce。

哈喽，朋友们，我是阿水， a 正的 skill 最近真的太火了，但是很多朋友肯定想知道到底啥是个 skill， 凭什么这么火？那朋友们莫慌莫慌， 我呢已经为大家整理好了一套小白必读的 skill 大 全，今天的内容呢，我们将从简单到困难，一路升级打怪。首先呢，我们来看 skill 的 结构和它的原理， 然后呢，我们通过学习来定制自己的 skill。 这个 skill 呢，我们只需要简单的一句话，帮我根据这篇文章生成 ppt 分 析和内容规划，那它就会自动去执行和生成我想要的资料。 另外呢，我还会给大家推荐一些好用而且必用的 skill， 比如说帮你的文章配图，把杂乱的知识变成一个教学网页， 一句话处理表格等等等等等等。这期所有的资料我都已经整理成了文档，只需要一步一步跟着做，跟着看，就一定可以学会。那还在等什么呢？赶快点赞收藏关注呀！ ok， 那 我们就 let's go！ 那说了这么半天，到底什么是 agent skill 呢？直译过来呢，其实就是技能呗，比如可以把它看成一只小狗，这只小狗呢，它会记路线，听指令，使用工具，能听懂你的语气。那 agent 呢，也是同理，它要和你和平相处，也是要会这些东西的。 所以在 a 证的 skill 的 术语里面呢，它最最最核心的文件就是 skill 点 m d ai 的 工作手册，当然呢，还会有其他的文件，最后将这些文件集合在一起，打包成一个文件夹，这就是一个技能，一个 skill 了。 那有同学就要问了，阿水看着挺复杂的呀，这么做的好处是什么？本质上来说， skill 对 不懂代码和不懂怎么去创建软件的小白群体来说， 是大大降低了门槛的来，如果还是不懂，我们做一个超级简单的 skill 就 好了。这里呢，我用到的是谷歌的反重力工具 模型呢，因为可多扣的真的封号太严重了，我就用 jimna。 那 这个软件的下载方式呢？我已经放进了文档里面，可以说是非常的 perfect， 比如说我们打开反重力，在这里呢，选择模型 jimna pro 就 可以， ok， 我 们就可以开始创建了。那我们就先创建一个可以制作 ppt 的 skill 吧，可以根据我输入的文章链接或者文字帮我生成一个 ppt 内容规划。那按照反重力的创建规范呢？局 skill 必须在这个目录下面， 那我们先用最基础的方式手动创建这些文件夹，这个文件夹的名字呢，就是我们的 skill， 名字就叫做阿水 ppt 吧。这里的文件夹里面呢，必须有一个核心的文件，就是 skill 点 md， 文件 内容我已经创建好了，我们只需要把它粘贴过来就可以了。好了，这就是一个 skill 了啊啊， 有同学就会问了，这么多内容代表什么呀？别着急，我们一个一个来看。那这个文件里面呢，上面两条横线里面的内容，它叫做原信息，里边呢，有两个信息，一个是 skill 的 名字，一个是描述，就是它用来干嘛的，什么时候可以用它？ 那我这里呢，直接写的，用 ppt 的 时候可以用。下面这一大段信息呢，就叫做指令，其实这里就是告诉 skill 它应该怎么做。那这里呢，我就直接写到怎么用，输出的格式是什么？那这个时候呢，就有同学又要问了，你这和自己写提示词有什么区别呢？嗯， 其实呢，还是稍微有点区别的，比如我们之前在用 jimmy 里面去生成，每次都是需要去重复输入提示词， 那如果现在去用 ide 文件，那我们只需要去输入需求就可以了。当然上面这个案例呢，是最最最初级的创建方法，简单的 skill 完全可以这么实现。那在做这个的时候，我就在想，有没有创建 skill 的 skill 呢？ 果然不出我所料呀，可罗得克的官方出了一个创建 skill 的 skill， 它可以通过你的自然语言描述帮你创建一个 skill。 那 这个 skill 的 安装方法呢？大家可以去看我上期视频，巨简单。 当然这期的文档中呢，我也整理了安装方法。安装好了之后呢，我们只需要在这里用大白话描述帮我创建一个可以根据我提供的文章链接 pdf word 帮我生成 ppt 图片。这里呢，因为我们需要用到 nintendo 的 模型 api， 我 们就直接将 api 输入进去就好了。那通过我们这么一番描述，可以看到 ppt scale 就 创建好了，现在的 scale 就是 一个完整的 scale， 可以看到有说明文档，有脚本，还有输出文件夹。嗯，奇怪，我怎么感觉高级版创建起来怎么还比初级版创建起来更快更方便，更简单呢？对，主要是我们使用了创建 skill 的 skill 工具， 那我们来试试效果，出来的效果图呢，都是很不错的。那其实这个案例看下来呢，我们更多的是在用自然语言去写程序的一个功能，降低了代码的难度，而且拉近了普通人和创建软件的距离。所以只要你有明确的输入要求，或者有明确的方法 规范流程知识，创建 skill 工具呢，都会帮你创建出来一个定制的 skill 文档，里面呢，我整理了一些收集 skill 的 网站，里面有成千上万的 skill， 并且呢，我也给大家搜罗了一些普通人常用必备的 skill 工具，比如做 ppt 处理，文档表格处理，我们可以直接拖进文件夹就可以使用了。还有这个就是前端设计的 skill， 还有这个动画生成 skill， 可以 帮你做一些数学上难懂的演示动画。 当然大家也不用太焦虑怎么去把所有的东西都创建一个 skill， 我 们每个人呢，都不是必须成为技能开发者， 我们只需要把自己已经掌握的小技能或者已经沉淀出来的一些方法，重复性的事情交给让他去帮你做一些重复性的劳动力就可以了。那最后呢，资料链接我都放在了评论区， 大家快去手动创建试试吧。这个时候呢，大家就不要吝啬自己的点赞收藏关注技能了，我们下期再见，拜拜！

今天我要用二十分钟时间从零到一，给你讲透 skill， 让你从小白直接进化到 skill 专家。今天会包括什么内容呢？首先就是 skill， 它和提示词、系统提示词以及 mcp 的 区别。 然后我就说一下 skill 的 标准结构，它的底层原理，从哪里可以下载到好用的 skill， 然后判断 skill 好 还是坏的评价标准，以及 skill 的 编写方法，常见的 skill 的 设计模式。最后我会放上我自己经常用的，并且用过以后感觉非常非常大家都一起使用的 skill 进行一个推荐。 那在深入这些概念之前啊，我想先带你看一看一套真正落地的工作流，是我自己平常也在用的，我给它取名叫 map content factory， 它是一个可以从端到端的内容创作的 skill 工作流， 接管了我很多的创作工作，那它会有专门的 skill 像流水线一样接力完成。主要分四个阶段。第一个阶段是 researcher agent， 它主要负责网络搜索调研。 最后调研的成果呢，会按照固定的格式写进一个文件里面，作为给下一个 skill 的 交接。第二阶段会用 slidecraft 捕取调研的文件，把纯文字转换成美观的 html 形式的换登篇，它只负责一个格式的转换。 那第三个阶段，我会用 hyperframe 把 html 渲染成带动态效果转场和配音的视频文件啊。第四个阶段，我会用 content distribute， 相当于一个内容的分发， 把各个平台的规格自动裁切尺寸，然后生成封面，写不同的文案，然后准备推送。 有这样一个 skill 的 生产流水线的好处就在于它接管了你大部分的内容生产的工作，同时你可以在任意一个节点，比如说如果你对文章不满意，你可以随时回退，对 html 不 满意，你还可以把文章再次放到 photoshop 这个 skill 里面去调整。 那这是一个我用的 skill 的 工作流的一个演示，最左边会有一个写文章的 skill， 他 已经把文章写好了，保存下来了，然后中间是我的幻能片的 skill， 他 把文章读起过来以后，然后我们这里已经生成好了一个幻能片，我们打开看一下，大概是这个样子， 它会有不同的风格，然后按照不同的风格把文章渲染成网页端的缓存篇，然后我会把它交给第三个 skill 这个 skill， 它主要是把这样的网页缓存篇，也就是 html 文件生成成呃，带有动态效果的视频。 这三个 skill 都是紧密相扣，互相联系的，最后生成的效果。我们也可以打开这个文件，然后去预览一下， 这个就是一个完整的 skill 工作流，从文调研到文章，到静态画图片，再到最后的教学类的视频，就是很简单，大概二十分钟就可以深度完成 那么一套整个这样的 skill 流水线。它最核心的就是 skill 之间，它不通过对话记忆传递上下文，而是通过文件系统一直在交接成果。 每一个中间的文件都是明确定义的一个接口，那你上面按格式去写，下面他会按格式去读，哪怕你的 ai 服务突然断了，或者你的对话窗口关了，三天后再打开，只要文件夹里面躺着最新的那一个中间的文件，整个流水线就能没有断点的无缝连接上， 对于很多需要几十轮交互的复杂任务来说，这种设计几乎是必须的。中间的文件它就是一个很好很好的进度条。 那接下来我们来聊一聊 skill 它到底是什么？那在二零二五年底啊， ansapic 正式发布了 agent skill 的 开放标准， 到二零二六年五月，已经有超过二十款主流的 ai 产品接入了 skill， 包括说 cloud code， cursor codex， kimi tree 等等。那其实你花一个小时写好的 skill 呢？可以在所有这些平台上直接去附，用不用被某一款工具锁定住。 从文件形态上看呢，其实简单的，最简单的 skill， 它就是一份 markdown 文档，也就是一个文文本档，里面可以是中文，可以是英文，只要是人的语言都可以。那它开头呢，会用一个 yaml 格式的东西存放源信息， 源信息里面会包括一些名称啊，描述啊，版本啊，出发条件啊等等。当然了，一个生产级的 skill， 它包括的东西永远不止一个 skill 点 md， 一 般来说，它会有一个 skill 点 md 作为核心的指令，然后同时也会配着 reference 和 script， 分 别是参考和脚本。那我们现在打开源信息夹来具体看一下， 那这里我们拿 remote 做 hyperframe 这个 skill 来具体看一下，它是一个把 remote 类型的视频转换成 hyperframe 类型的视频的一个 skill。 那 这里我们可以看到它具备 reference， script， script， md， 同时还多一个 asset a reference 文件夹呢，它主要是放一些参考文件，比如说一些输出的案例啊，一些风格对照啊等等，主要是当做一个辅助资料。那 script 在 这里面，它主要是跑放啊， ai 可以 直接去跑的脚本，这个时候 ai 就 不需要有太多思考了，只要想好用哪个脚本， 它直接去执行就可以，这样可以保证百分之百的执行正确率。然后就是 script， 它其实是一个 ai 的 大脑，它决定了什么场景下应该去唤醒 ai， 以及拿到任务后怎么一步一步执行。这一层必须要精练，因为 ai 它的理解成本能力是有限的，核心指令如果太臃肿了，执行进度就会下降，这一步是整个所有的灵魂。 下面我们来比较一下 skill、 系统提示词以及 mcp 它们三个的关系。首先呢，这三者都涉及到给 ai 先打指令，但是它们定位是完全不一样的。系统提示词呢，它是全局的常规设定，也就是说从绘画开始到结束，它一直都在底层的上下文里面。 它的优点是覆盖面广，缺点是只能是一段扁平的文本，也就是说它装不下案例库，装不下脚本，更没有办法按需加载。项目规模上去以后，它会越来越臃肿。 但 skill 呢，它是一个模块化的三层的工具包，也就是说只在触发条件满足的时候，它才会去加载，执行完呢，也不会长期的占用记忆窗口。你可以在一个项目里面装上十几二十个 skill， 但是 ai 一 次只会加载需要那一两个。而 mcp 呢，它解决的是我能连接什么外部资源的问题。 如果把 mcp 比作是硬件驱动的话，那 skill 它就是跑在驱动之上的应用软件，也就是说两者互补。 没有 m c p 呢？ skill 光有想法，碰不到边界，没有 skill， m c p 它有性能，但是不知道怎么发挥，一个管能不能，一个管怎么做？ system prompt， 它适合放在贯穿所有任务的底层偏好。 而 skill 呢，它适合放特定任务的专业流程， m c p 则适合放一些连接外部世界的具体工具，三者各司其职，合理分工。接下来我们来讲一下 skill 的 底层原理，以及它为什么如此适配大圆模型。 首先就是 skill， 它给大圆模型提供了明确带有约束的指令，而不是模糊的意图。其次， skill 它有一个渐近式批漏的特点， ai 会先扫描是否需要加载，然后会加载中文，中文出发以后加载完整逻辑，然后它会看是不是需要引用 reference。 第三呢， skill 它是可以条件触发的，可以通过直接调用，也可以关键词来匹配。也正是因为这样的特点， skill 它是极其的省 token 的， 一百个 skill， 它大概只占五千个 token。 而一般来说呢，对一个一百万的上下门窗口，一个 skill 大 概也就只占百分之零点二到零点四的一个比例。但这并不是说 skill 就 可以想写多长写多长。一般来说， skill 的 正文控制在五百到两千字是一个最好的甜蜜点，太短的话约束不足，太长的话就会稀释注意力。 那从哪里可以获取高质量的 skill 呢？我推荐三条路径。首先就是去 skill 的 s h 下面下载，它是由 word， excel 出品的， 优点就是标准化程度高，而且支持 npx 一 键安装，非常适合用正规军。第二条就是小红书，因为它上面有大量的中文创作者，沉淀了很多本土场景的 skill， 缺点就是质量会参差不齐，需要你自己甄别。 第三条就是你自己写 skill， 自己用，它其实是最贴合个人实际工作流的，你不需要会编程，只要你能把日复一日的任务用文字表示清楚，你就可以用一个基础的 skill。 那如何去评价一个 skill 的 好坏呢？这里有五条标准，首先就是一个 skill 应该只专注于一项工作。第二 skill 应该有足够的交互性和定制性，关键决策一定是要用户来做主的。然后就是我们刚才提到的 skill 应该控制在五百到两千字之间。 第四就是 skill 他 要有明确的边界条件和注意事项，他应该主动写清楚，这个 skill 应该要比全能 skill 更可靠一些。第五就是可以组合性， 它会把输入接口、输出的格式都定义清楚，你的 skill 应该能像乐高积木一样跟其他 skill 拼接，组成一个 skill 的 工作流，而不只是单打独斗。第八部分我们来讲一下 skill 到底怎么安装。首先 skill 呢？它的安装有三个层级，企业级、用户级以及项目级。 如果你安装在了项目级，这个 skill 它只有在项目里可以用。如果安装在了用户级，它会在每一个项目里面生效。 那一般来说呢，会有三种安装方式，首先就是手动复制到对应的 skill 目录，或者你也可以用 npx 一 键去安装。 还有一种方法就是你把链接直接丢给 ai， 让他去帮你配置，等项目会有一个具体的演示。那如何触发 skill 呢？第一种方法就是打一个斜杠，完整的输入 skill 的 名字，这样就可以强制触发。 第二种方法就是你直接用人话告诉 ai， 我 要用这个这个 skill 去完成什么样的任务。第三种如果你忘了调用 skill， 有 的时候 ai 会判断你这个任务适合用什么样的 skill， 会帮你触发。下面我们来看 skill 的 具体安装方法。这里面是一个 skill， 我 们直接点击 code， 点击 download zip， 这里面展示的是第一种安装方法，也就是我们直接把文件夹创建好，那我们下载完以后呢，我们直接去嗯， 解压缩，然后点开 skill demo， 这是一个你的工作文啊，文件夹在这里面。解压缩以后，我们打开这个文件夹，看到这个 skill 在 这里面了，当然这还不够， 因为呢 skill 它需要在正确的目录结构。什么是正确的目录结构呢？首先我们需要创建一个文件夹，叫做点 cloud， 如果你用 cloud 的 话是点 cloud， 如果你用其他的话就叫点 agent， 那 我们这里面写一个点 cloud， 然后把它移到里面。 玩上这一步还不够，点开脚壳以后，我们还需要再创建一个 skills 的 文件夹， s k i l s， 然后我们把我们的 skill 移到里面， 这样我们的 skill 就 下载完了。现在我们演示第二种下载 skill 的 方式，这是 skill 点 s h 刚刚介绍的下载 skill 的 网站，比如说我们想要这个 skill， 我 们直接复制这个指令， 这个是 npx 的 下载方式，我们点开我们的 vs code 或者其他的，嗯， ai agent 都可以。那我们点开这个终端，然后我们在这里面直接把刚才的指令复制给他， 打一个回车，他就会一步一步引导我们下载，可能会是英文的哈，这里面他已经自动帮我们选好很多了，我们还需要额外的话，可以再勾选额外的你的对应的编程工具， 那我们点 color code， 然后 project 就是 一个是项目层级，一个是个人层级，项目层级是在项目生效，个人层级在所有项目生效。然后我们继续点 yes， yes， 然后他就帮我们安装成功了，这样下载非常非常快。 然后我们就可以看到我们的 skill 已经在对应的文件夹里面了。 skill 下面有 brainstorming 和 slidecraft skill， 那 我们现在看一下第三种安装方式，我们找到这个 skill 的 仓库，然后让 ai 去帮助我们装这个 skill， 这是一个 ppt 的 skill， 我们点击复制，然后同样打开我们的 vs code， 我 们点击右上角的这个克拉的插件，我们直接跟 ai 说话，让他去帮我们安装。 那我们在这个下方把这个链接粘贴过来以后，我们直接跟他说，请你帮我下载一下这个 q， 然后你也可以说清楚，下载在本项目层级的文件夹里面就可以了，不用下载在用户层级。 那我们发给他以后，我们需要一段时间去等待他去下载，这样的方式会稍微慢一些，然后这个时间我们可以正好测试一下刚才的 skill 没有安装成功。我们可以试一下我们的第一种 skill 的 触发的方法，也就是打一个斜杠，我们点击这里面， 然后打一个斜杠。嗯，可以看到 brainstorming 已经在了，再打一个斜杠，输个 s， 可以 看到 photoshop 也在，这两个 skill 就 可以顺利调用了。如果你的 skill 没有顺利调用成功的话，可能是没有发正确文件夹，或者是你需要新开一个窗口，它才能重新加载。 那我们要如何从零到一，自己写一个 skill 呢？这里有一个从零编辑 skill 的 五步法，那好用的 skill 呢？它一定是诞生于一线业务的。那下面这是我的一个编辑路径。第一步，你一定要定位重复率最高的工作， 而不要凭空造一个 skill。 你 可以想想过去一周自己的工作记录，哪件事每天要做，步骤基本不变，而每次都要花费大量的口舌和介绍背景，这就是非常适合 skill 化的任务， 从一个小痛点开始。第二步，你要把隐性的知识显性化，把脑里面的直觉和经验一字一句的写成 ai 可以 理解的步骤，而不是让 ai 自己去猜你在想什么。 第三步，我建议你开 play 模式，携作用优质的案例去做反向裁剪，让 ai 自己读几份你的高质量作品去总结规律。第四步，我建议你跑通实测，写完以后你不要立刻就调整措辞，补充约束，增加负面案例，一般需要三到五轮实测才能稳定。 第五步，就是去测试触发词，确保你的触发词能被准确的识别到。如果你不喜欢这样的方法的话，你也可以每次记住名字，打一个斜杠，但确保不要跟其他 skill 有 冲突。 在你做你自己的 skill 的 时候呢，会给你下面这四个大的原则一定要遵守。首先就是视力的说服力远远大于文字描述， 你可以给多个 ai 一 些参考，让他去反向拆解理解你的意思。然后一个 skill 只专注于干一件事，但你可以把多个 skill 排成一条管道， 这样他们就能实现非常复杂的工作流。然后就是你要让用户成为核心的决策者，而不是 skill 替你决策。最后你要固化真实的工作流，而不是虚功所敌。 最后我想分享六个常见的 skill 的 设计模式。首先就是检查清单型，他会把大任务拆成不可细分的检查点，一个一个核对完成，一个打一个勾。第二就是交互确认型，也让他独立完成分析以后，他会在每个关键的角色点停下来，给出多个备选的方案。比如说像这个 slidecraft skill， 在我完成文章以后调用它，在调用它整个过程中呢，它会在多个关键的节点去询问我的意见，让我深入的参与其中，这样保证它的意思。它的想法跟我的想法是完全对齐的， 而且不仅可以做到和我完全对齐，也可以做到把它放到网上以后，它可以和无数的不同的人完全对齐想法，做出适合每一个人的产品，而不只是只适用于我的 skill。 呃，下一种是文件流水线型，上一个阶段的输出会作为下一个阶段的输入。阶段与阶段之间呢，主要靠一些文件来连接，好处就是它可以防止绘画中断，而且每个阶段其实都是独立的。第四种就是反向拆解型，把高质量产品归给 ai， 那 反向推导出步骤其实永远像那个蒸馏的 skill。 第五个就是模板定制型，他会先定义好输出的框架和章节的结构，再让 ai 去具体填一些内容。第六种就是工作流的固化型， 先手动完整的做一遍任务，等完整做一遍任务，这个流程已经跑通。确定好之后，让 ai 观察你的操作步骤和决策逻辑，再让 ai 它去提炼，抽象成一个 skill。 下面我想说一下 skill 跟 mcp 的 一个配合的关系。如果你把 ai 一 键的整体能力分层的话，最底层的就是模型，层是大脑， 中间就是 mcp， 他 是手脚跟感官，最上面的才是 skill， 他 是经验和肌肉记忆。那你模型再聪明呢？如果没有 mcp， 他 就碰不到外部世界，而没有 skill 呢？他就不知道该怎么去利用，怎么去改造外部世界 未来趋势呢？很可能是 mcp server 跟 skill 成对，出现一个提供标准化的接口，一个提供最佳时间和流程模板。 最后我想分享一下我个人长期在用而且推荐的 skill 的 清单内容。创作方面，你可以用 slidecraft 来生成你的演示文稿，你也可以用 remotion 让你的代码变成视频，或者你也可以用 hyperframe， 这是一个比较新的一个 skill， 它会把 html 变成视频。 开发方面呢，会给你推荐 code review 来检查代码。 skill creator， 它用来创建其他 skill， 房产抵押用来设置美丽的前端界面。 superpower， 它是一个整套的开发效率套件，完全可以试一下。 而当你想用一个 skill 但是不知道在哪的时候，你可以用 find skill 来帮你找到 skill。 其他的包括 grimy， 它可以模拟严苛的问答来检验你的思路。 keepman， 它可以让你的输出 token 直接降百分之五十以上，但是信息无损。 最后我想说，做一个 skill 其实并没有你想象那么难，它其实最适合从最小，最重复，最让你烦那个任务开始，像打磨工具一样，跑一遍，改一版，再跑一遍，再改一版， 一点点积累出来。越早开始积累，最后的复利效果越明显。很多工具也会过时，但沉淀下来的流程不会过时。

你一定在社交媒体上刷到过这种信息图，数据清晰，排版讲究，一张图就能把一件事讲明白。今天这个 skill by uinfographics 帮你用一份 markdown， 直接生成同款二十一种布局，二十一种风格，自由组合，一键出图。 先说布局，它把信息图拆成了二十一种结构，每一种都对应一类内容表达。比如 final 适合转化漏斗， pyramid 适合层级关系， mindmap 适合知识发散。不管你是做教程报告还是产品说明，都能找到最合适的版式。 再说风格，同一份内容换个 style， 气质完全不同。 craft handmade 是 手绘纸感 technical schematic 式技术蓝图。还有像塑封乐、高峰、赛博朋克一套知识能反复包装成不同视觉版本，做内容矩阵，特别高效。 用法很简单，给他一份 markdown， 他 会先分析内容，推荐最合适的布局和风格组合，你也能直接指定。比如 final 加 corporate memphis， pyramid 加 technical schematic， 比例也能控制。九比十六竖版，三比四方版，十六比九横版。按平台需求来， 这个 skill 特别适合经常需要把复杂内容讲清楚的人。知识博主、产品经理、教育创作者，或者任何想提高信息传播效率的人，不用学设计工具，不用找模板。 markdown 进信息图出 一句话总结， bioinfographic 不是 单纯出图，而是帮你把内容重新组织成更好理解的画面。每天学习一个 skill， 我 们下期见。

不少人在用 ai 的 时候，会经常遇到两个问题，第一是每次都得重新去教 ai， 它的身份是什么，应该怎么去干活。 第二就是 ai 的 输出结果不稳定，经常要碰运气。但现在已经有一批人在用一种方式让 ai 越用越聪明，一句话就能让 ai 直接自动去干活，这个东西叫做 skill。 今天这条视频跟大家讲清楚四件事情， 第一点， skill 是 什么？第二点， skill 长什么样子。第三点，我们应该怎么把 skill 用起来？第四点，为什么说 skill 是 ai 最关键的能力？首先第一部分， skill 是 什么？一句话总结， skill 是 给 ai 写的一份工作说明书， 它不是提示词，提示词通常是一次性的指令。而 skill 是 把你的能力、流程、经验全部打包成一个可附用的模块。比如说我们写小红书就能固化成一套固定的结构，我们做数据分析就能拆出一套分析流程，做 ppt 也能抽取出一套设计规范， 这些东西全部都可以变成 skill。 而且最关键的一点是，我们不用每次都手动调用 skill， ai 会根据我们说的话自动判断我应该帮用户选哪个 skill 来用。就像一个特别懂我们的 ai 助理，你一开口他就知道这个活应该自动用哪个模块，应该怎么干。 第二部分， skill 到底长什么样子？ skill 实质上是一个文件夹，这个文件夹里面最重要的一个文件叫做 skill。 md， 这个文件关键是干两件事，它的上半部分是告诉 ai 什么时候要调用这个 skill， 比如说用户要写文章，或者用户要做 ppt， 要分析数据，只要触发了关键词，就可以挑起这个 skill 模块。它的下半部分是告诉 ai 具体应该怎么做， 比如说第一步做什么，第二步再执行什么操作，输出的格式是什么，应该用什么样的风格。大家能看到这个文件的实质就是给我们的 ai 助理写一份工作操作手册。第三部分，我们日常应该怎么把 skill 用起来？这里讲三种最实用的方法。第一种是直接用别人做好的 skill， 假如你想把一篇文章变成 ppt， 只要三步，第一步，找一个 ppt 的 skill， 第二步，把它丢给 agent。 第三步，说一句帮我安装这个 skill， 那 以后只要你输入一句话，它就会自动挑起 skill 模块，帮你把文章自动变成 ppt， 然后存储在你的电脑里。 第二种是自己做一个 skill， 这是 ai 时代很关键的一个能力。举个例子，假如你是做自媒体的，那你可以做一个 skill， 从自动找热点到生成选择题，最终再输出内容。 那我们只要说一句，帮我找一下今天的 ai 选择题，这个 skill 就 会自动去抓信息给你选择题，接着最终帮你把内容写完。 它的实质是把你的自媒体工作、 sop 工作流固化下来。第三种是让 ai 帮我们做 skill， 我 们可以直接跟 ai 说，帮我做一个 skill， 它的功能是什么，那 ai 就 会自动帮我们拆解需求， 自动生成 skill 的 结构，最终可以直接使用起来，相当于 ai 成为了我们的 skill 开发工程师。那为什么说 skill 是 拉开使用 ai 的 分水岭？ 它是 ai 的 关键能力，因为我们会发现大部分人现在用 ai 还是这样的，问一次，然后用一次，但是它没有产生积累。而 skill 会做一件特别关键的事情，就是把我们的经验沉淀下来，固化下来。我们只要教 ai 一 次，它未来就能无限次复用。所以实质上 skill 不是 工具， skill 是 我们能力的放大器，它像一个杠杆一样，把你的优质经验沉淀下来，把它放大，把它加速起来。这就是为什么有些人的 ai 会越用越强，越用越聪明。但如果我们只是停留在对话阶段，还是会存在很多重复劳动，差距就在这里 评论区打 skill， 我 会发你一份完整的 skill 使用指南，我们一起把 ai 用到极致。那我们就下一期视频再见！

之前六叔分享了一个 skill 的 管理工具，统一管理的，很多人想要发现啊，这个需求很有代表性，我又找了一个更好用的，就这个 cc switch 啊，之前有介绍过，它是作为 第三方各种主流模型的 a p i 统一接入统一管理，然后你在用的时候在这里统一的去启动切换，非常非常的方便。各大编程智能帖都支持啊，包括龙虾的 code x， c c 的 都可以支持。除了这些，它里面也有统一管理 skill 的 功能，大家看这个扳手 点击啊，这里面就是六叔所有已经安装的 skill， 然后你会发现啊，我有些 skill 全部装的是 c c 里面的，如果你想在 code x 里面去使用呢，直接点一下， 再点一下，你看这些点一下全部同步过去了，包括 open code， 其他的平台，相当于一处安装，直接同步就都可以共享使用了，删除就可以全部删除了。然后安装有几种方式啊，一种就是直接把 skill 下载成 zip 包， 通过这个包去安装。还有呢，你看这里面，它也自带一个 skill 的 应用商店，你需要什么 skill， 只要知道名字就可以在在这里面去搜索啊，欢迎 skill 我 已经装好了，然后添加过的 skill 的 仓库呢，在这里都会有记录， 可以删除，可以一键链接过去啊，新的仓库进的仓库，可以在这里做添加。在身份上面去管理 skill 啊，集中管理你的模型的 a p i， 包括模型的切换，就非常方便了啊，真正的 all in one。 好， 大家可以把这个 skill 管理的工具啊，在这个上面用起来，关注我，持续丰富你来进了库，拜了个拜。

你现在看到的这些 ai 画面都是用我的 skill 生成的，并且中间没写任何提示词。最近后台很多人问我，像这样的画面到底是怎么做的？为了让大家都能做出这样的效果，我把我自己做成了一个 skill， 无论是图片还是视频，全程没写一句提示词。但今天这个视频不讲任何理论， 只讲实操，教你小白应该怎么做一个自己的 skill， 又应该如何叠带和使用我的 skill。 老规矩，我的 skill 已经准备好了，有需要的可以自取。先讲第一个如何制作自己的 skill。 其实 skill 并没有那么复杂，现在大部分的 ai 博主讲的内容都太理论了，实际上你只要会打字就能做一个 skill， 大家可以跟着我的操作走。首先我们随便打开一个 ai 工具，然后先告诉我 ai 自己的需求， 比如我这个 skill， 我 先告诉了 ai， 我 的需求是让大家能够生成像我这样的画面，然后 ai 就 会自动拆解流程，并且告诉我需要准备什么样素材。我这里上传了一些我往日的一些作品和常用的申图和申视频的提示词， ai 就 自动给我写了一个细节。需要注意，这是说明需求的时候一定要具体， 比如你想要画面更真实还是更电影感，人物是偏生活化还是偏时尚大片，因为你说的越具体， ai 模仿你的准确度才会越高。接着让 ai 帮你生成一个这样的文档，你只需要下载文档并上传给 ai， 就 能调用你的 skill 身图，我们来看看它的效果。 很多人做到这一步就停了，但是这样其实是不够的，因为真正能使用的 skill 一定是需要不断调整的。我发现哪里流程不对，就回头告诉 ai 修改的点。比如我这个 skill， 我 发 发现 ai 给我了视频提示词之后，它就不能继续生成下一张图，于是我直接把这个问题告诉 ai， 让它帮我修改逻辑。现在的 ai 模型是有能力帮你修改 skill 的， 修改完之后它就能一直连续生成。那我的这个 skill 应该怎么用呢？首先，我们上传 ai 之后，它会引导你选择想要的结果，比如人物外观、人物性格和情绪。接着拿着这一份 提示词去帮她拿，或者截梦生图丢回给 ai， 它就能自动分析图片的状态，生成一段视频提示词。 整个流程不需要你自己写任何东西。你会发现以前我是在操作 ai， 但现在更像是在训练一个懂你的创作助手。当然，如果你有好的 skill 也可以分享出来，也可以调用我的 skill 去生成。所以这个看起来超难的 skill， 你 学会了吗？

我去一张产品图，扣电视直接跑出 u g c 带货视频，这一期给大家分享一下怎么用扣电视生成弹出 u g c 风格带货视频。这一套是旧，主要是改善几个常见的问题，比如说制作视频效率低， 没有系统的流程，生成出来的内容比较零散。首先我们来看一下这一整套旧的一个 流程，他不是一上来就直接帮你写一段视频文案，而是先按步骤走完一整套完整的创作流程，等产品方向、脚本方向、镜头方向都确认清楚了，再帮你高效多视角的产出视频内容。那么第一步 他会先确认这一个基础的参数，比如说你的目标市场、脚本语言，视频的形式，视频的时长等等。接着他会对你的上传的产品进行一个深度的理解， 然后再根据产品的内容输出对应视频的钩子，口头口播脚本跟进镜头。也就是说他不只是给你一段文案，他还会告诉你每个时间段，每个画面应该拍什么产品，怎么出现人物，人物怎么表达。 有了这些内容之后，你确定没问题，他会继续的给你生成这一个 u g c 的 人物图提示词和这一个视频生成提示。当你用这些提示生成视频之后，如果截的这个方向内容效果是没有问题的， 那么最关键的一步就来了，你可以沿着这一个方向去放大创新，也可以让他根据你这个产品随机扩展不同的视频内容，这样就不是盲目的生成，而是先把产品和方向分析清楚，再去放大创新产出。 那么这里要注意一下，如果你做的是跨境电商，你就用跨境电商的 skill， 如果国内电商就对应用国内电商的 skill， 因为不同的业务表达方式，平台规则，用户的习惯都不一样，不要把所有的场景都混合在一个 skill 里面，否则生成出来内容很容易不精准。 接下来给大家给我给大家实操一遍。首先调出我们提前准备好的这一个 skill， 比如说我们做海外市场的选择这一个你也可以直接把你的 skill 拖拖到这里来。然后呢，我们再输入这个产品的名称，接着上传产品图片， 这样点击发送就可以了。这时候 skill 它不会马上生成脚本，它会先让我们确认一些基础的参数，好的已经生成完成。这时候我们可以选择这一个目标市场脚本语言视频的形式，比如说是真人口播还是 a i c 女达人口播，还是旁白类的。 然后呢，你是否有固定的人物参考图，上传已授权的人物参考图，如果没有，那么后面会让这一个 ai 帮你去生成一个虚拟的人物参考图。然后视频时长你可以选择十五三十四十五秒，也可以选择十秒八秒啊，这个时长是不限制的。 如果你对这个产品比较熟悉，你还可以补充这个价格，核心卖点，品牌的要求，目标人群，这些信息， 当然也可以不填，让 ai 帮你去针对这个产品自行去分析，当然这些信息不建议每次手动去填，你可以你如果你经常做同一类视频的，你可以提前设置几个默认的方案，比如说这里一个我之前设的一个默认方案 a， 美国市场，然后加英文，是吧？然后又继续口播，然后十五秒的视频，选择什么样的比例，就选择默认方案 a， 方案 b， 那 么我们这里就选择直接选择默认方案 a， 然后点击发送。接下来他会根据刚才的参数对产品进行一个分析，接下来他会根据刚才的参数对产品进行一个分析，包括这个产品的基础理解， 目标人群、画像，以及这个对产品的人群特征、消费的心理痛点，用户需求和使用场景以及适合内容的角度。这一步很重要啊，因为后面所有的都指脚本视频内容以及适合内容的角度。这一步很重要啊，因为后面所有的都指脚本视频，就是展开的， 如果你觉得他对产品的理解是准确的，就回复继续就可以了。如果你觉得哪里不对啊，比如目标人群、用户需求和使用场景不够具体或者卖点方向不合适，你就直接告诉他怎么修改，那么这里我直接点继续就可以了啊。我们点继续， 接下来就会进入这一个第三的阶段，这一阶段主要是选择视频的开头的钩子， 它会给出不同的类型的开头，比如痛点型的、反常实型的以及这错误警告的等等。给出你十个不一样的这一个钩子， 你可以全部用，你也可以选择几个编号，比如说我觉得这一个第五个或者第七个第十二个比较好，那么我就在这里直接输入五七十二就可以了。当然他也给了你一些推荐啊，你也可以按推荐继续，你看到吗？那么我们这里直接选五七十二 或者五九十一把复制它的，然后就发发出去，接下来十六就会根据我选中的钩子继续生成我对应的口播脚本，镜头的一些结构 已经生成完成了，这里呢，你就会看到它不只是给你输出一段散文散的文案，它整个视频内容是有结构的，比如说前三秒吸引这个用户的注意， 然后中间讲用户的一些痛点，是吧？错误引导，然后产品自然的出现核心卖点，最后合规的做一个行动的引导指令，这就是他这个脚本的一个结构，然后这样你再看脚本的时候，你就能很清楚的知道。哎，这条视频为什么这样讲？ 每个镜头承担什么样的作用？画面应该怎么配合口播？是不是我们再来看这一个分镜，他每一个画面是是怎么样的，是不是你想要的这样的画面？ 他这些脚本和分镜都是根据我刚刚所选的五九十一去对应生成的，如果你觉得这些脚本和镜头结构都没有什么问题，就回复继续就可以了，如果你觉得某一句话太硬了，或者某个镜头不适合你，也可以直接让他调整，那么这里我就继续往下走了啊，我选择继续， 那么这一步呢，它最后呢，就会根据前面的产品的分析勾值的选择脚本的结构，给我生成匹配的 u g c 人物参考图的提示词和这一个视频生成的提示词。 好，现在他就把这一个 u g u g c 的 人物参考图题词给我生成了这一段就是了。然后呢他根据我刚刚所选的版本，给我生成这一个对应匹配的视频题词，是不是看到没有？这些都是视频题词的对应的内容， 最后还会给我输出一个字典的清单，我们来拿到这一个内容后，我们复制这个图片参考题词， 然后在这里直接生成一个就可以了， 它就会给你输出这一个符合这个产品的 u g c 人物参考图。 好了，有了这一个人物参考图的图片后，那么我们就可以去进行生成视频了，把这一段题词复制下来， 然后打开我们的，那么等有了人物参考图后，也有了视频提喻词，那么我们就可以去生成这一个视频了，那么这一些就是我用这个 skill 生成的一个视频提喻词去生成的视频。比如说我们看这个， 那么我就会把这一个产品图片和这一个生成的参考图放到这里面来，然后把刚刚那一段提示复制进来，那么我发送出去，它就可以直接帮我们去生成这样的一个视频了。 好了，其实到这里一条完整的 ai 带货视频流程已经跑通了，但是这一个十六真正提高效率的地方，不只是说给你生成一条视频，因为前面我们已经完成了产品的分析，用户画像、痛点拆解、 钩子的选择、脚本结构的确认等等，所以后面我们可以生成多个备选方案，比如说你可以让它重构五条， 他会基于当前你已经确认的方向，给你继续生成五条类似风格的视频提词，你也可以让他扩展不同角度的五条，他会在当前产品分析的基础上，从不同的开头，用户的需求、镜头的表达， 以及如何合规引导的角度去扩展这个视频提词。也就说我们不是直接大量的去深层，而是先把产品理解通过方向的一个确认，再去多方向的去拓展这一个 视频。这样做的一个好处是前期有逻辑，后期有效果，你可以先生成两三条测试效果，如果方向合适，再继续生成更多备选方案的版本。这就是我们用十六制作 ugg 带货视频的一个思路， 它的核心不是让 ai 随便的写一段文案，而是以把一个稳定视频创作的流程变成可以反复调用的模板。

哈喽，大家好，我是雨桐。因为大家知道我在奢侈品牌做 digital marketing 最主要的有两个工作，第一个就是去管理你品牌的 social media， 第二个就是去做 q l， 包括一些互联网平台的硬广投放。那么这张图就是我用 ai agent 的 托管 skill 做出来的社交媒体素材，我还做了一份非常完整的 q l q 三的投放策略。今 今天我就来教大家如何调用 ai agent 加精准的使用 skill 来高效完成你的工作。就大家学会了这套工作流之后，基本上你任何工种非开发背景的都可以使用。然后我们今天使用到的 ai 工具是翠 solo。 好， 我们先来做这个社交媒体的素材，我现在是为给他两张我任意挑选的品牌图， 提示词很简单，我跟他说以上传的图片为素材，制作两张，设置品牌官方小红书、账号，配图，调用 canvas design 的 skill， 写上品牌 logo， 产品名，设计上要有创意，视觉上简单和高哦。这个 skill 到底是怎么 调用呢？就是我们直接在这里打斜杠，然后它就可以唤醒你安装过的这些 skill。 然后大家可以看到左上角其实有这个技能的选项，我们点进去哦。点进去之后它会有一个技能市场，它分成很多类型，比如说开发工具、 数据分析、界面设计内容创作效率提升。就每一个里面都有很多 skill， 你 可以根据它的介绍去选择你需要的，然后直接点加号就可以自动安装，非常简单。 我会比较推荐大家用这个 canvas design 的 skill， 因为这个 skill 比较适合用来做海报和设计作品，然后它就会输入成 png 或者 pdf 版本，然后它这里还跟我讲它用的什么样的字体，意大利衬线字体，居中置顶， 包括这里还跟我讲他怎么样去配这个颜色，最后做出来的结果就是这样，我整体还是非常满意的，因为大家知道这个是我完全没有给他任何详细指令，他写出来的东西。 就大家如果是你们的品牌有一些比较标准化的 guideline， 或者是你有之前做过的以往的素材，你都可以把这些素材位给他，让他按照你以往的这个标准来做，也是完全没有问题的。然后大家要注意一点啊，就是我们在创建这个任务的时候，它其实分成两个部分，这个带云朵的代表你在云端创建，然后这个代表你在本地创建。 你在云端创建的话，就证明你的手机上是可以同步的，给大家展示一下，然后你可以直接点开这个图片下载 保存到本地，这样你就可以直接发布到小红书和任何的社交媒体上，非常方便，就你不用在手机和电脑再倒了。接下来让我们再做一份非常好看并且逻辑清晰的 ppt 啊，我先让 ai 帮我编了两份表格，然后这个表格是 q 一 q 二的投放数据，我跟他说基于这些数据让他帮我做一份 q 三的投放策略， 我会使用到三个 skill， 这三个 skill 给大家介绍一下。第一个是这个 fronti design skill， 这个 skill 我 觉得它整体做出来的 ppt 的 风格是比较简单和干净的。 分析数据的话，使用这两个，一个是 chart visualization， 还有一个是 consulting analysis， 第一个的话它会怎么做？它会根据你给它的数据去智能的生成具体的图标。然后第二个是 consulting analysis， 它的话就是会生成咨询级别的研究报告，就它做出来效果可能会比较像麦肯锡贝尔那种咨询公司做的，然后它还会有完整的洞察。 大家如果要做 ppt 的 话，可以用这三个 q 一 起做，你可以大概告诉他这个 ppt 你 要什么内容，就比如说 q 一 和 q 二的复盘，然后 q 三怎么选，预算怎么分配，最后 q 三的结果，然后啊，还有一个大招，就是你让他把 ppt 的 复盘内容整理成非输文档， 他是可以直接协通到你的非输文档的，然后把这段题的词汇给吹，我们来看看他这个交付结果。首先他跟我讲他的设计风格，然后包括衬线的标题和无衬线的正文， 它一共是分成十页，然后最后帮我整理成了一个分数文档。我们来看一下这个是乱编的一个品牌名啊，然后它标题很清楚。然后这里还有一个目录，因为我真有说过，就做 ppt 的 话，其实目录很重要，因为有一个目录的话，你的听众会大概知道你这个 ppt 要讲什么，就不至于大家听着会走神。 然后接下来是 q 一 的复盘，因为我用那个图标的 skill， 所以 它其实做了很多标准化的图标，包括这里还总结了 q 一 的核心问题，因为我刚才有用到那个 consulting analysis 那 个功能，那个功能的话它就是会 会帮你做一些深度的洞察啊。以上就是我用 ai agent 加 skill， 完成我在实体品牌数字营销的整个完整的工作流。就其实我觉得使用 ai agent 的 核心思路就是你明确你需要的东西，然后找到对应的 skill， 尽可能解决掉一些繁琐的工作，比如说整理，比如说筛选， 然后把专业的事情交给专业的技能去做啊，这样效率就可以大幅提升啊。因为说实话， agent 的 存在，他就是为了节约我们的时间，他就是为了让我们的工作全部都自动化，再搭配上 skill， 这个效率和质量就可以加倍。好，那我们这期视频就到结束了，我们下期再见喽。拜拜。

推荐一个我最近觉得很好用的 ai 学习方法，拆解别人写的好的 skill。 这里的拆不是拿来直接用，也不是看它用了什么高级的提示词，我更关心的是这个 skill 为什么这么设计一个好的 skill。 尤其大神设计的 skill， 里面藏着的不是几句提示词，而是一个人对任务目标的理解和拆解路径， 把这些东西拆出来，反过来就能优化我们自己的工作流。所以为什么要拆解 skill 呢？我相信大家学 ai 的 时候可能也跟我一样，找到一个好用的 skill， 下下来直接用，或者学习一些 prom 的 技巧，或者看一个完整的案例是怎么跑出来的。 这些都非常有用，但很多时候只能学到表层，我们知道了某个按钮在哪，也知道了这个问题可以怎么问，但我们不知道的是，为什么这个任务要这么拆？为什么要设立一个人工的确认点？ 这些东西在教程里不一定讲，但在一个写得好的 skill 里经常能看出来。所以我现在会专门拆一些优秀的 skill， 拆的不是语句，而是它背后的工作流。设计 具体怎么拆，我用一个大家比较熟悉的 skill 来举例，叫 skill creator， 就是 那个用来帮你创建新的 skill 的 那个 skill。 我 一般分五层去拆解，第一层先拆结构，也就是看它到底在解决什么问题。 比如用户给他的输入是什么？是一句话模糊的需求？还是一组结构化的参数？还是一段自然语言的描述？那么他最后的交付又是什么？是一个文件？是一个目录结构还是一道可附用的工作流，中间又做了哪些转化？ 那比如说 skill creator， 这个 skill 表面上看是帮你生成一个 skill 文件，但从结构上一拆，它不是简单写一段 markdown 就 完事了，它做的是先判断这个能力适不适合做成 skill， 再定义什么时候去触发，再搭建工作流，再准备可能用到的一些资源，最后还要去验证这个 skill 之后能不能被正确的调用。拆完这一层，你看到的就是 skill 的 核心骨架，那么第二层是拆解设计取舍，我会看作者哪些地方写的特别明确，哪些地方故意去留空，比如说一些输出的格式字断的命名，错误的处理，触发的条件有没有被明确的约定。 在 skill creator 里，我印象比较深的是他特别重视触发条件，也就是用户说什么做什么，给什么文件时，这个 skill 才应该被调用。这个点其实非常非常重要，因为我们经常会下意识的觉得 skill 最重要的是正文怎么写。 但拆解完之后我发现触发条件其实是第一道门槛，门没设好，后面写的再认真，要么该用的时候没用上，要么不该用的时候乱触发。 这层拆完你看到的就是他的边界，也能看出作者优先保护的是什么。那么第三层就是拆解可沉淀的方法。 到这一步我会问他有哪些做法能沉淀成通用的方法论，用来优化我自己的工作流？比如说他是怎么处理失败的，拿不到数据怎么办？结果为空怎么办？中间步骤出错了怎么办？像我之前也分享过我自己的那个 a 键，他有时候会直接告诉我不行，做不到。但是我真正需要的不是一句做不到，而是他能不能继续找路径。 所以这里就能沉淀出一条规则，复杂的工作流程必须提前去设计，不能等 ai 卡住了再临时去想补救的措施。 那么第四层就是拆认知的方法，也就是看它背后到底用了什么解决问题的方式。比如说作者是怎么把一个模糊的需求变成可执行的步骤， 它在复杂度、准确性、速度之间更偏向哪一个？出了问题之后能不能看出来问题到底卡在哪一步？那么 skill creator 背后的方法论我理解下来就是一句话，它把 skill 当成一个可以运行的产品，而不是一份提示词文档， 所以它会考虑怎么去触发，加在哪些上下文，什么时候调用脚本，结果怎么去验证。拆到这一层，我学到的就不是这个 skill 怎么写了，而是它背后那套解决问题的思路。第五层，和自己的工作流对照， 这一步一定要做，不对照的话，你只是看懂了别人的东西，对照之后才有机会变成自己的东西。我会反过来问自己，如果把这个 skill 的 结构放进我的场景里，哪些地方还能用，哪些地方必须改？ 这一步做完别人的 skill 才不是一个参考，而是变成我自己可以吸收的一整套的方法论。所以如果你已经开始在工作里稳定的使用 ai， 我 会建议你慢慢沉淀自己的 skill， 因为别人的 skill 是 因为别人的任务、场景和判断的标准，写的只有你自己才最了解你自己的使用场景。而拆解 skill 就是 一种很好的学习方式， 先把他的业务场景拿掉，只留下这种背后的通用的方法论，再拿这条方法论回头来检查自己的 skill 和工作流。比如我从 skill creator 里沉淀出来的，不是我也要照着他写一套文件结构，而反过来检查自己的工作流， 哪些地方只写了成功路径，没有写失败，以后该怎么办？这其实跟我之前讲的复利工程那一期也有很好的呼应，沉淀出自己的东西，然后不断的迭代， 不是只要问有没有现成的模板可以用，更应该问的是这个 skill 背后有没有一条能改进我自己工作流的通用原则。如果你也在学习 ai， 可以 试试这个方法，找一个你觉得写得好的 skill， 不要着急用，先把它拆开，看它的结构，取舍可沉淀的方法、认知方式，再和自己的工作流对照，优化提升。 后面如果大家感兴趣，我也可以直接拿具体 skill 来拆，看看里面能提炼出什么工作流方法。如果你有想让我拆的 skill， 或者你也有好用的 ai 工作流，欢迎评论区聊一聊，懂 ai、 学 ai， 关注我，一起用 ai 解决真实问题，我们下期见！

装了一大堆 skill， open claw 还是只会聊天？其实你缺的不是量，是逻辑。分享， claw hub 上最近一周被验证过的五个高下载核心 skill， 帮你组一套能听懂指令、主动干活、还能自我包装的数字员工流水线。先说怎么装，一分钟搞定。 我们打开涌动虾七二四 claw， 打开后点击右上角的兑换码输入，一一一输入后即可免费使用。接着我们点击左边的技能，就可以看到所有的 skill 了。 再说 skill。 首先第一个 slack 三字总结，团队调度。它让你直接用自然语言控制 slack 频道，自动回复消息，添加 reaction 表情，甚至置顶关键内容，无需手动切换后台，就能指挥整个工作间的信息流向， 团队跑起来。信息入口要统一。第二个，接上 gmail 日历和云端硬盘接管过来，让 opencl 帮你自动筛选重要邮件，编写出稿回复，并同步处理你的日程安排与 drive 文件。 有了团队动向，还得有方向感。第三个 pollymarket， 三字叫预测雷达，通过 api 直连预测市场，实时感知事件概率和资产价格情绪，让你的 agent 在 做市场分析或风险预判时直接拥有数据化的第六感， 抓到了信息还得落地到时间轴。第四个，补上 caldev calendar， 它是日程管家，能同时同步 google、 icloud、 next cloud 等多平台。日利用自然语言统一管理排期和会议提醒，确保 ai 排出的代办事项精准踩中你的真实时间表。 最后， ai 产出的东西，人位不足是硬伤，压轴用 humanizer 三字去伪存真，基于维基百科指南，自动扫描并修复文本中的 ai 惯用膨胀词、生硬排比和符号滥用，一键把机器产物润色成带有真实人格的原创文案。 这五个 skill 安装后，让你的小龙虾不再是只听话的聊天搭子，而是直接进化为能感知、会写作、懂预测的全自动数字管家。