skill不调用怎么解决

我用了半个月时间，测试了二百多个龙虾 skill， 最后留下来的只有八个。今天我把这些技能全部免费分享给大家，让你的龙虾能够真正的解决你的痛点。第一个， agent bro， 想爬某个网页，直接说去这个网站，把这个列表给我抓下来， ai 就 能自动打开浏览器操作页面，数据结构化了，返回不需要配环境，也不需要处理，反爬不更不需要维护代码，一句话搞定。第二个， bb pro， 以前让龙虾去小红书发帖，你得先扫码登录，三审过期了还要重新扫。 这个技能能够直接调用你本地浏览器的登录状态，你已经登录过了， ai 直接用你的身份操作，再也不用扫码了。第三个， open c r i， 像 b 站、知乎、小红书、叉这些地方的评论，关注 这些手动操作，全部做成命令行，覆盖十八个平台，一句话就能调用，还能自我迭代，把新的网站做成 c r i， 说牛不牛逼。第四个， skill waiter 技能市场越来越丰富，但是风险也在增加。这个技能就是帮你在安装技能之前 做一遍安全教验，看一下有没有风险，先安检再安装，一定要养成这条习惯。第五个， cellphone agent， 它会自动记录你纠正过的错误，踩过的坑，反复提高的工作习惯，然后整理成知识卡片。在后续任务中，主动就要有不会复盘的龙虾，养多久都是新手。第六个，劳斯莱斯 club， ai 最大的痛点就是失忆，这个技能能把你的对话全部打包成持久化的数据，并且在后台把旧对话打包成树状摘药，控制逃开消耗，龙虾再也不会失忆了。第七个， ctrl 森特儿， 你养了七八个龙虾，每个都失联了，你不知道他们死没死？这个面板解决了，看每个任务消耗了多少通坎，每个龙虾健不健康，有没有被卡住？查看他们的记忆人设任务档案，养龙虾必备。第八个， oppo 可乐班卡， 定时备份整个龙虾的配置文件和记忆库，即使不小心龙虾咬崩了，也能一键回档，配置、记忆、历史对话全都恢复。这个我强烈建议你现在就装上。 工具的价值不在于功能有多，全在于它解决了你的什么痛点。上述所有的技能可以直接发给龙虾，让他直接帮你安装并指导你使用即可。感谢观看，下期见！拜拜！

windows 或者 open 格式，平时用 browse 这个 skill 去抓网页，是不是有个特别麻烦的问题？很多网站是需要登录的，比如小某书啊叉呀，或者是一些后台系统等等。 每次跑任务，它都会重新开一个新的浏览器环境，登录菜没了， cookie 没了，又得重新扫码，真正浪费时间呢。不是抓数据，而是反复登录。其实解决方法非常简单，只要是一句话，你只要在对话里啊。不是抓数据，而是反复登录，其实解决方法非常简单，只要是一句话，你只要杠杠 browse real 模式， 它会调用你本机真实的浏览器，之前登录过的账号，绘画信息，权限信息都会直接附用，不用登录了，体验是不是完全不一样？很多人觉得访问浏览器的 skill 太笨，其实不是它笨，是模式用错了。

同样是小龙虾，别的龙虾勤奋在线，你的龙虾昙花一现，别的龙虾干活利落，你的龙虾总是报错，别的龙虾审美拔尖，你的龙虾审美跑偏， 这中间大概率就差一个东西， skill。 我 拉大家上期呢，教大家怎么零门槛安装小龙虾，但想让它真正的替你干活，还得给它配上好用的 skill。 那 接这期呢，我用五分钟带你从头到尾搞懂什么是 skill， 哪些是必装的 skill 及它的安装教程，记得点赞关注收藏，我们正式开始！ skill 就是 小龙虾能调用的一项能力，简单来说，它俩的关系就像是哆啦 a 梦和口袋道具的关系， 你想要缩小就打开缩小灯，你想要飞起来就带上竹蜻蜓。你想要瞬间移动就打开传送门。口袋里有什么道具，哆啦 a 梦就能做什么事儿。你装上什么 skill， 小 龙虾就拥有什么能力。 从查天气、写表格、追热点到自动化操作，这些都需要 skill。 有 了专门的 skill， 小 龙虾才能从一个会聊天的 baby 虾变成一个会干活的效率虾。而 skill 能做的也远不止单个功能， 还可以把多个功能聚合到一起。比如说我之前做的 ai 升视频的工作流，涉及到升脚本、升分镜、升图，也可以直接做成一个全链路的 skill。 那 这样的话，我就可以很从容的只发一个产品卖点和产品图过去，小龙虾就知道一二三，每一步该怎么做，直接跑完全程非常的省心， 那你的经验就变成了他的能力，这样一个 skill 还可以高效的赋用到团队的其他人用。 想要养出效率虾，这四个 skill 必须第一时间安排。第一个 skill waiter 技能审查就是你的电子保安，你要安装新 skill 的 时候就会触发 skill waiter， 他 就会给出一份风险评估。如果说啊，他弹出说这个是高风险的，咱呢还是别撞了。第二个 tively search 搜索技能 是给小龙虾联网冲浪用的 skill， 那 opencloud 自己呢，是没有办法直接联网的，有了 tively search， 他 才能找到最新的资讯。 第三个 agent browser 浏览器的操作技能，比如说呢，帮你打开浏览器啊，抓取网页信息，填写表单，全程都不用你动手， 这样呢，一个自动抓取的表格就给你做好了。第四个是 self improving agent 自我改进技能，遇到了问题，它会复盘，会改进，会自动迭代，所以这是一个越用越强的养成系 skill， 也是 graphhoop 上面最热门的 skill。 以上就是养龙虾必备的四个 skill， 那 国产龙虾一般都会默认安装好这几个 skill， 大家可以查漏补缺看看。 完成了 skill 的 基建，我再跟大家分享，非常好用好看，能快速提升工作质量的 skill。 那 第一个呢，叫做 front and design， 是 一个审美极好的 skill， 我 让它生成了一个拉拉面包店的网站，可以看到呢，它的配图非常的有质感，整体都是淡黄色的配色和色系，排版也非常的清晰和高级。 我还用它生成了一个拉拉服装店的一个面向二十到三十岁欧美女性的独立站，网页整体是非常有活力的，多巴胺的渐变风格，最戳我的是这个鼠标的设计细节，你看它是一直会跟着这个鼠标，有五个彩色的圆点，你鼠标移动起来，这个圆点一起移动，看起来非常的有交互感。 front and design 呢，是 anthropomorphic 推出的 skill， 大家可以相信 xfopy 的 审美出来的效果都非常的有独特的质感。第二个 remote skill， 一个用来升高级视频的 skill， 那 比如说啊，我想要做一个介绍 openclaw 和 skill 的 科普视频， 它呢就能很快地给我做出一条视频，二十秒的时间，里面的图文格式化动效都非常的丝滑高级，也非常适合做数据的格式化，像这种让周报图表动起来的效果是不是也蛮不错的？或者呢是做一个产品介绍的视频，可以看这条 看整体是不是非常的有质感，感觉是那种直接能用的视频。那 remotion 呢，是以图形元素为主体的视觉风格，非常适合去做一些比较冷静的或是高级的一些视频内容。 最后呢，我们就要讲一讲 skill， 它的安装方式大致分为三类，第一种的话就是手动安装，因为 skill 本质是一个文件夹，所以呢，你可以直接从 github 或者是 clonehub 上面下载这个 skill 的 安装包，解压之后直接就拖到小龙虾的文件夹下面重启一下就可以直接使用了。 那第二种是半自动的安装，你只要找到了这个 skill 的 在线链接啊，直接丢给小龙虾，让它自己去安装就更省事一些。 第三种是全自动安装，你甚至都不需要知道这个 skill 叫什么或它的链接是什么，你只要提前的安装一个 find skill 的 skill， 就是 让它自己找 skill 的 这个 skill。 那 比如说现在呢，我需要你做我的投资顾问，你呢？先去搜索一下需要具备哪些 skill 才能做好这件事儿。 好的，就可以看到它自己会去技能库里巴拉巴拉巴拉的一通搜索，然后找到最匹配的几个 skill， 最后我们确认一下想选哪一个，一般呢选个星比较高的那几个 skill 啊，直接就下载安装就可以直接用起来了。 好的，以上呢就是 skill 的 全部实操介绍， skill 的 本质呢，其实就是让你的小龙虾叠各种 buff 啊，技能叠齐了，只要你敢想，它就能帮你搞定。 今天这期视频呢就到这里啦，欢迎在评论区里分享你用过的神奇的 skill。 下期我们再聊一聊怎么手搓一个你自己的 skill。 那 如果这期视频帮助到你的话呢，记得点赞收藏关注。

你花两小时写了个 skill， cloud 从来不调用，好不容易调用了，执行起来又僵化，结果不达预期。本期我们继续精读 cloud code 核心开发者 toric 的 lessons from building cloud code how we use skills。 它总结了构建 skill 的 九个最佳实践来看如何让 agent 成功调用 skill， 以及如何达到更好的执行效果。这九条实践本质上是在解决三个递进的问题。 第一层问题， cloud 能不能找到你的 skill？ 找到之后能不能理解它该做什么？这是内容层，解决的是被看见和被理解。 第二层问题， skill 能不能在不同场景下附用？会不会因为写得太死而失去灵活性？这是结构层，解决的是可附用和不僵化。 第三层问题， skill 能不能记住上次做了什么？能不能直接给 cloud 可调用的代码，能不能在需要的时候开启护栏？这是高级技术层，解决的，是有状态和可组合。先看内容层，解决被看见和被理解。 第一条， description 字段是给模型看的。很多人把 description 写成功能说明，这是一个监控 pr 的 工具，但 cloud 启动绘画时会扫描所有 skill 的 description， 决定这个请求有没有对应 skill。 它需要的不是功能说明，而是触发条件。 那些在用户说 babysit watch c i make sure this lens 时，触发 description， 决定的是什么时候该用它。这是 skill 能不能被调用的第一道门槛。第二条，不要陈述显而易见的事情。 colin 已经知道大量通用知识，你写 skill 的 时候最大的浪费就是重复他已经知道的东西。 antropic 内部有个 friend and design skill， 一 开始工程师发现 cloud 生成的前端界面总是用 enter 字体和紫色渐变，看起来很 ai 味，但客户反馈说不喜欢这种风格， 于是他们写了个 skill。 这个 skill 不 教 cloud 怎么写 react， cloud 本来就会，他只告诉 cloud 一 件事，别再用 enter 和紫色渐变了。客户不喜欢 skill 的 价值在于补充 cloud 默认不知道的上下文偏好和坑通用知识他都会，你要告诉他的是你们团队的特殊情况。 第三条，构建 gorgeous 部分 andropic 发现，任何 skill 里信号最强的内容往往不是教程，而是 gorgeous。 因为教程 cloud 本来就知道很多，但坑只有你们团队真的踩过。 不要在循环里调用 api， 会慢一百倍。记得清理临时资源，我们生产环境，因为这个词盘满过。真正值钱的是告诉他哪里别踩。理想情况下，你应该随着时间不断更新 skill， 把新踩的坑也加进去。内容层三条讲完了，光有好内容还不够，还要有好结构。 第四条，使用文件系统和渐近式批录。很多人把 skill 写成一个巨大的 markdown 文件，所有内容都塞在里面，但 skill 是 文件夹，不是文件。 你可以放脚本模板，数据文件，主文件里只写核心逻辑，然后告诉 cloud 详细文档在 r e f e r e n c e s 点 m d， 需要的时候自己去读。 比如如果最终输出是 markdown 文件，可以在 assets 里放模板，让 cloud 直接复制使用，按需加载才能最大化利用上下文窗口。 第五条，仔细考虑设置流程。有些 skill 需要用户配置，比如站会要发布到哪个 slack 频道，这个信息每个团队都不一样。用 config 点 json 存储配置，首次运行时询问，后续直接使用。这让 skill 从无状态工具变成有状态助手。 用户只需要配置一次，之后每次调用都能直接用。第六条，避免过度约束 cloud。 skills 可以 被反复重用，所以写指令时要谨慎，不要过于具体。很多人会写，先运行 test， 再运行 lint， 最后运行 build， 但这样写太死了， cloud 没有灵活性。更好的写法是在部署前确保代码通过测试规范构建，并根据情况调整顺序 约束目标，而不是约束路径。给 cloud 它需要的信息，但也要给它适应不同情况的灵活性别把 skill 写成死板的脚本，前六条是基础，后三条是高级技术层，解决的是 skill 运行时的能力建设。 第七条，内存与数据存储 skill 每次运行都是全新的，不记得上次做了什么。 entropy 解决方案，让 skill 写日记，每次运行后追加一条记录，下次运行时读取日记，只报告新的变化。 skill 不 再是无状态的脚本，而是有记忆的助手。 第八条，存储脚本并生成代码。别让 cloud 每次都从头写样板代码，把稳定能力封成脚本和辅助函数，让它负责组合，而不是重造轮子。给 cloud 最好的工具不是更多文档，而是可调用的代码。 第九条，按需 hooks 有 些规则太严格，你不想一直开启，但特定场景下又需要 anthropoid。 有 个 careful skill 会阻止危险命令，比如 r m r f drop table。 当你调用 careful 时，它会注册一个 hook， 只在当前绘画有效，绘画结束后自动失效。九条最佳实践讲完了， 回到开头的问题，为什么你的 skill 不 被调用？为什么调用后效果差？不被调用大概率是因为你把 description 写成了招标，而不是触发时机。效果差大概率是因为你写了一堆 cloud 的 已经知道的东西，或者步骤写得太死。这背后是同一个问题，把 skill 当成 prompt 来写。 siri 的 核心观点是，好的 skill 不是 告诉 cloud 每一步做什么，而是给他组合的能力，让他在执行时自己决定怎么做。本期内容就到这里，这里是慢学 ai， 我 们下期再见。

hello， 今天一分钟时候用 codex 帮我们开发电商 skill， 让 ai 自动我们干活来看效果，操作非常简单，只需要在多框输入，让 ai 帮我们开发一个本地可运行的拆帧 skill， 去批量提取视频，然后开始执行。那么整个 skill 的 开发其实非常简单，不管是用 codex 还是其他模型都可以，核心不在于 工具，而是清除进开发 skill 的 目的。我们来看一下执行的结果，这里显示只用了三分三十六秒就开发了一个 视频 skill， 那 现在我们可以直接上传视频来测试一下拆帧的效果。在执行完后，在这里打开输出的文件夹目录， 可以看到基础的视频拆帧功能已经实现了。接着后续我们就可以对这个 skill 继续调优，比如如果需要对视频拆解的更细致一些，又或者对视频拆解有自己的方法论，都可以告诉 ai， 让 skill 根据我们的需求来执行。我们来看一下第二版的执行结果， 可以看到对比第一版拆解的更细致了，但是不同的业务场景拆帧的逻辑完全不同，有的拆帧是为了参考框架后期实拍，有的是为了后续让 ai 生成需求。不同 skill 的 执行流程也不一样，那么我们就需要根据自己的需求来完善这个 skill。 如果我的需求是让 ai 后续生成分镜，那么我就可以让 ai 继续根据拆帧的画面进行拼接生成。总的来说，我们需要从结果反推，我们要实现什么样的效果，中间刷哪些流程 和 skill 只是作为整个工作流的加速器，用来提高我们的内容存储效率。最终通过几轮简单的对话， ai 就 帮我们开发出了一个可以直接落地使用的 skill。 最后我们就可以直接让 codas 把开发好的 skill 打包成压缩文件，同时生成一份详细的使用文档，不管是自己长期使 使用还是分享给团队都非常方便。有需要这一个 skill 的 可以分享，大家也可以根据自己的需求来调哟。操作也很简单，只需要把压缩包解压到对应的 skill 文件目录下，在执行的时候打开项目文件，在段落发送这一段指令，就可以 截掉这一个 skill 来执行。当我们学会开发一个简单的 skill， 后续如果需要其他的功能也可以尝试自己开发，基本的思路就讲好赖上本期内容，觉得有用的话不用点赞关注，咱们下期见，拜拜！

你有没有遇到过这种情况啊，装上的 skill 在 cloud 里面找不着，或者换到其他的编程工具后啊，又要重新装一遍，尤其是对于新手，根本搞不清楚 skill 安装命令的各种选项的含义。装了一堆 skill， 发现根本没有办法有效管理，于是我做了一个本地的工作台，叫 skills hub， 可以 实时管理你的 skill。 它的作用很简单啊，把你所有的 coding agent 的 skill 全部都放在一起，放到一个地方看，一个地方管。那打开首页啊，你能看到当前有多少个 skill？ 那链接的哪些 agent， 哪些已经同步，哪些缺失，哪些异常？那在 skill 的 管理页，你可以像看矩阵一样，看到每个 skill 在 不同 coding agent 下的安装状态。 那在这里，你不用手动地对 skill 进行复制粘贴啊，直接可以选择批量的同步。如果你有新的 skill hub 项目啊，或者本地 skill 目录，也可以输入地址，一次性安装到所有的 agent 里面，比如这里。我们以这个 skill 为例，那我们只需要把它填在这个地方， 直接点击安装。那我们看到这个 html ppt skill 已经安装好了，那我们在本地试验一下， 看这个 html ppt 的 skill 就 已经安装好了， 是不很方便？那另外啊，它还支持直接编辑 cloud 和 codex 的 全局规则。那我们在这里可以直接编辑我们的 cloud dmd 的 这个文件。那这个项目目前已经开园了，你可以根据自己的需求来定制它，或者把这个项目克隆到本地，直接运行即可。那如果你希望加入新的功能啊，欢迎在评论区交流。

我的 agent 终于可以拥有我微信读书的阅读记忆了。哈喽，大家好，我是 bro， 今天想跟大家分享的是微信读书这个 skill 简直是超神的好用，非常的简单。 点击微信读书 skill ok， 进来之后把这里的这个指令复制给你的 agent， 我 这个用的是 cola， 然后 直接把这条输给他，之后他就装好了，非常非常简单嘛。第二步呢，就是把这里的 a p i key 复制一下，再给它扣啊，就可以调用你的这个微信读书里面的所有的数据和信息了。 来给大家分享一下我现在用的觉得非常舒服的几个场景。首先因为我的 agent 他 跟我有很长的一段记忆和对话，所以他非常知道我现在情况，所以我会让他来根据我目前的状态去呃推荐一些书，它是一个非常针对你个人状态的一个 定制书单，你会感受到浓浓的关怀。第二个就是我之前看了很多书，我就直接让他帮我把纳瓦尔宝典里面的 的笔记导出来之后放到我的 vc 店里面去，然后他就直接给我形成了一个非常完整的 markdown， 这样的话他就直接一键转移到了我的知识库里面去，太完美了，太完美了，因为三个我觉得应该没有人安利这样的一个用法， 就是我这样跟他说，我说帮我从微信读书的这个书库里面找一找有没有我还没有看过，但是特别适合我的，而且可能跟我现在了解的领域完全不同的书， 非常非常的惊喜，我觉得这个是非常有意思的，你看这个就是他给我的盲区推荐，甚至很多我都没有听说过，然后他会告诉我跟我的关系是什么，他大概是，呃讲了些哪些事情 啊？就非常有意思，是不是非常非常定制化的一些推荐？而且这些推荐在我原先的认知体系或者书单体系里是完全没有的，特别有趣。 还有就是书架清理，因为我现在书架上有五百多本书，也有很多书可能就是夹在那里完全没有看过，我就需要让他来帮我做减法，因为信息太多反而对我来说是一个 无效的东西，就可以根据我现在状态跟我说哪些书是可以删掉的，就可以把它移出书架，保持一个聚焦状态。 还有一个就是深度总结一本好书，因为比如说像我刚才这里有很多盲区的这个书吗？ ok， 那 有些书我可能一开始不太了解，或者说我很好奇，我可以让他先去做一个深度总结，呃，就比如说刚才我们说的这个，重新重新找回自己，我们也来看一下 啊，你看你看，他就会告诉你这本书的核心命题是从应该成为自己回到正在生成的自己，这就是我最近 呃自己想要去解决自己的一些卡点。这里就是呃我对整个微信读书 skill 的 一些小小的表扬。第一个就是呃 agent， 就 比如说我的 cola， 他 拥有阅读的上下文之后， 他完全知道我读过什么，划过什么线，对什么感兴趣，他就变成了一个呃智能的图书馆，和我曾经跟他聊过的，我现在的一些东西就是完全可以打入我的这个呃日常学习的工作流，非常的快乐， 他真的能够把我读过的一些东西真正的用起来，这个我觉得也是我很重要的要去考虑的议题。因为 a 政他会呃随着你读的越来越多，他会呃越来越懂你，然后反过来给你赋能， 就形成了一个非常好的一个飞轮和正循环。当你读的越多，滑性越多的时候， a 政他他就会越来越懂你的思考方式和兴趣方向，于是他就会给你推荐更精准的一些内容，你的这个阅读的呃质量，呃 效率都会高上去，完全是一个赋能的大动作，学习会变得越来越简单和越来越快乐，大家赶紧去体验一下。

hi， 大家好， figma make 在 上周支持了 skill 的 功能，然后呢，这一次这个视频我们就大家一起来体验一下这个 skill 到底怎么用，好不好用。 我们打开 figma make， 点击前面的加号，会发现多了一个 skills， 然后这里有创造 skill 还有管理 skill。 我 们先从习 skill 开始， 点开之后有两个选项，一个呢，一个是从电脑本地导入，还有一个就是写，那我们就直接先从写开始啊，这里呢会有一个 skill 名称， skill 描述，还有 skill 的 内容，让我们先随便填一下。 到了 skill 内容这里呢，我们肯定是不要自己写，然后我们接着还是打开 codex， 然后让 gpt 来给我们写一个 ui skills。 这里呢，我还是以嗯晒思恩为例，就是我们之前视频里有推荐过这套组建库，然后我也还是用这一套组建库来写一个 skill， 我 们来应用一下试一试。 在等待了一段时间之后呢，呃， codex 已经把 skill 帮我们写好了，这个时候呢，我们过来预览一下看一看。因为这个时候其实我们也找不出什么问题，因为我们并没有提出什么特别的要求，我们就只是让它来应用这套组件库而已。 那我们就看一下，然后直接复制粘贴到 fake 码中去， 粘贴完成后，我们直接去点击保存即可。这时候我们再回到 figma make， 然后点击加号 skills， 发现有一个 use skills， 然后刚刚我们创建的 skill 已经出现在这里了。 接下来我们就来测试一下这个 skill 它到底有没有生效。然后呢，我让 figma make 给我做一个宠物社交类的产品，包含 web 端和移动端， 然后呢给了它一些嗯主要的功能，比如说呃电商啊，社交啊，还有个人宠物的这样一些界面，然后让它来给我去完善，就是我只提出一个非常模糊的需求，然后这里在模型上我选择了 cloud cloudsonnet 四点六，因为 oppo 的 四点七它所费的点数会非常的多。 然后在 figma 干活的期间呢，我就给大家再次安利一下这套组件裤，它是一套 开源的组件库，免费的，而且呃它所适配的场景啊也非常的多，大家可以看到现在这我在看它的组件列表，反正这些组件基本上已经覆盖了我们常用的一些功能， 然后我们就可以一起简单的看一下它的样式啊，代码呀，然后安装方式啊，链接就在这里。如果说前端想要使用或者我们自己想要使用这套组建项目的话，可以直接点击右上角到它的 github 链接，然后从 github 上直接下载就可以了。 如果想要在 figma 中使用这套组建的话，其实到社区里面，然后直接输入呃组建库的名称，就会发现其实在呃我们的社区里面有非常非常非常多的这个组建的资源，我们可以直接拿来用就行。 在又等了一段时间后呢， figma 终于把我们的需求给做出来了，我们来一起看一下吧。 首先要说一点，就是呃 fake mac 打出来的东西的质量其实还是跟模型有正相关的，然后我们通过 skill 来约束之后，其实更多是在设计和审美层面 给它做一个规范化的约束，但是像我刚刚给了一个非常模糊的需求，然后它具体能把这个需求完善成什么样，还是需要根据模型能力来看的。 呃，我们快速的浏览点击一下，我们的现在完成这个产品好像是还不错，它把功能完善的很闭环，而且呃界面呀，组件使用也完全遵循了这套组件库的规范， 并且它还做了移动端。这时候我们看一下这个卡片规范是不是和它组件库中的组件规范完全一致，是完全一致的，没有问题， 接下来呢，我们来说一下很多设计师忽略的问题，就是 figma make 完成设计之后里面的这个代码， 这个代码其实它是已经是一个完整的前端项目文件了，如果说你所使用的 skill 里面的组建库和前端使用的组建库是一致的话，那这套代码其实可以完全直接拿给前端来用，那我们先把它下载下来， 下载完成之后呢，我把这个文件直接丢给 codex， 然后让 codex 把这个项目在我本地的前端跑起来，我们来看一看它是不是能跑成功。 codex 跑完之后，我们一起来看一下啊，这个项目已经在我们的浏览器中跑起来了，并且外部段和移动段也都做了适配，所以呢，我们的设计师在 fake map make 升完图之后，千万不要直接把它当做图无赖用了，它还有更多的用处，代码也是完全可用的。 那第一种直接在 fake mark 里面写 skill 的 方式我们已经尝试过了，接下来我们来试一试。第二种从本地导入 skill 的 这个方式，看看怎么样？ 我们再次打开 fake， mark make， 然后点击前面的加号，然后去找到创建 skill 的 这个地方。接下来呢，我们使用一个之前视频里有用到的我们写的 on the design 的 skill。 呃，看过之前视频的同学应该还记得，在这个 skill 里面，我把主题色的蓝色改成了橙色，所以呢，当这个 skill 上传上去之后，它是否生效，我们是很容易进行验证的，所以我们把里面的 skill 文件，然后直接去 呃上传到 facebook 里面，然后我们再来试一下。为了方便区分这里，我直接就叫 ant 点赞杠 ui， 然后杠 orange。 然后呢，我们点击加号，然后 skills use skills， 然后选择我们刚刚创建的这个 skill。 为了能更好地看到效果啊，所以我是让它去做了一个弊端的流量使用和 token 使用的这样一个项目，因为这种项目来说，它所用的图标会比较多，然后验证我们这个 skill 中成色有没有生效的。呃， 视觉辨别方式也更简单。好，现在我们的项目已经构建完成了，让我们可以看到我们的 skill 生效了，它是以 ant 组建为基础，然后以我们的成色为主要颜色。 那其实，呃，在今天我们一起调研完这个之后呢，我们会发现，这个 skill 无论是在 figma 中还是在大模型中，它们所完成的工作是一样的，都是对模型所输出的结果进行一个控制和约束。 但是我们会发现它的交互逻辑是完全不一样的， figma 还是更偏向于设计师层面的交互，让你直接能看到你所出的东西是不是符合 skill 预期的， 而且这个东西其实在 figma 中它更多的还是我们最开始所说的 u i skill， 而不是说像大冒险中它可以用 skill 去做任何任何更多的事情。

你辛辛苦苦干了两小时，写了个 skill， 结果 cloud 压根不调用，好不容易调用了，执行起来又死板僵硬，效果还拉胯。别急，今天咱们拆解 cloud code 核心团队签售的九条实战新法，教你让 ai 真正用得上、跑得好。这九招其实解决三个层层递进的关键问题， 第一层，你的 skill 能不能被看见、被读懂。第二层，它能不能灵活附用，不变成一次性脚本。第三层，它有没有记忆，能不能组合，会不会自我保护？先看第一关内容设计。 第一条， description 不是 功能说明书，而是触发开关。别写，这是个监控 pr 的 工具，要写，当用户说盯住 c i， 确保这个合并没问题时，启动我 cloud， 靠这个判断要不要调，你 写错就等于隐身。第二条，别重复 ai 已经知道的事，比如前端 skill， 不 用教他怎么写 react， 他 本来就会真正值钱的是告诉他别用 into 字体， 别搞紫色渐变，客户烦死了。补充的是团队专属偏好和踩过的坑。第三条，把真实教训塞进 gaps 教程， ai 早烂熟于心，但循环里调 api 会慢一百倍，临时文件不删会导致此盘爆满，这种血泪经验才是让它避雷的关键。内容到位了，结构也得跟上。 第四条， skill 是 文件夹，不是单页文档，主逻辑放入口文件模板，脚本数据全丢进子目录，需要时再加载，省上下文窗口。第五条，配置信息单独存，比如站会发哪个 slack 频道，首次运行问一次存进 config json， 下次直接用，从状态便有记忆。 第六条，指令别写太死，别说先 test 再练等最后 build。 而要说部署前必须通过测试与规范检查，给 ai 留出调整空间， 目标明确，路径自由。最后三招进阶玩法。第七，加日制实现记忆，每次运行追加记录，下次只处理新变化， skill 从此有历史感。第八，把稳定逻辑封装成可调用脚本， 别让 ai 反复造轮子，给它工具不是文档。第九，危险操作，设临时护栏，比如开启 careful 模式，自动拦截 r m 减 r f 这类命令，绘画结束自动解除，灵活又安全。 总结一下， skill 没人用，多半 description 写成了栽药，不是触发词，效果差，大概率堆了一堆 ai， 已知常识或步骤锁的太死。记住，好 skill 不是 指挥 ai 一 步步走， 而是赋予它组合与决策的能力。你写的 skill 最近翻车了吗？评论区聊聊你的踩坑经历。

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。

我说个难听的事实啊，大多数人安装了那么多的 skill， 不是 在提升效率，是在制造新的混乱。我这段时间安装了一百多个 skill， 最后发现一个特别现实的问题，到了要用的时候，反而会变得更麻烦，第一自己想不起来，第二，就算罗列出来，也不一定认得准， 甚至还会记错。所以我后来就意识到， skill 这个东西啊，不是越多越厉害，而是越精越有价值。你有没有发现，很多人说自己很强，其实这个强字根本没有定义过 装的多算强吗？收藏家里堆的满满当当算强吗？还是你在真实工作里真的能随手调用出来稳定用上才算强呢？这三个标准根本不是一回事。大多数人后来越装越乱，其实就是在默认了一个前提，只要工具越来越多，自己的能力就会跟着越来越强。但是这个前提从一开始就不成立， 因为 skill 不是 摆在列表里就能产生价值的，它只有真的进入你的工作流，被你反复调用，才会变成能力。如果调用不出来，想不起来，用不稳定，那对你来说就不是能力，而是收藏。所以你继续找新 skill 之前，有一个判断，必须先成立。你现在的日常工作里，到底有哪些事情是高频 重复发生的，以及哪些 skill 是 能稳定，帮你把这些事情做得更快、更准、更省力的？这个判断不成立，后面 安装的再多，也只是在增加你的管理成本，少即是多。这句话放在 skill 的 使用上，特别成立，真正有价值的，不是那个看起来很强的 skill， 而是那个你在日常工作里被反复调用，反复依赖， 反复进入工作流程的 skill。 这里呢，送大家一个小技巧，把最近一周你真正调出来，使用超过三次的 skill 单独写出来，看看它们的功能分别是什么？想一想怎么打磨它们变得更好用，这才是使用 skill 的 真正方法。

我建议所有人立刻去安装微信读书官方出的这个 skill， 简单说下这个 skill 能干啥？它能够提取到你在微信读书里所有的记录， 还有你的书架，包括说你的画线，以及说热门画线，还有你没有读过的书，它都能够提取到，搜索到， 而且你可以随时的去调用你的阅读记录，以及说根据你已经读过的书，让你的 ai 进呢，去给你个性化的推荐你想要读的书。 这也是我为什么这么兴奋的原因，因为这个 skill 一 旦微信读书的官方团队放出来之后，就意味着说我们以前在微信读书里的那些书和笔记全都活了过来。安装步骤也非常简单，接下来我带你一步步安装。首先我们把微信读书这个 app 更新到最新的版本， 在设置里面找到微信读书 skill， 打开之后，这边有一个复制口令，我们直接把这个指令发送给你的龙虾或者爱马仕 cloud code 或者说 codex， 只要是 ai 智能体 agent 都可以发送给他，之后他会自己去下载个安装包去安装， 安装成功之后我们再去获取自己的一个 api key， 把这个 api key 再发给这个 agent， 他 去完成一个配置。 安装完成之后呢，我们来测试一下，可以问他，比如说帮我去查一下我最近一周的一些化纤内容，或者说你让他帮你查一下您最近一年的时间阅读哪一类书最多，我把他其他能力都贴出来，你可以一个个的去问，一个个的去查。 我还在网上找到这个非常好的提示词，能够帮助我们破除信息简房，你就大概问他说根据我读过的书，你看一看我的局限性在哪， 指出我未来可以阅读哪些书，帮我去走出这个信息简房，对于那些已经在微信读书里有很多读书记录的人非常有用，直接是让你的微信读书又重新活了过来，所以我强烈建议你们没有用的赶紧去安装。

上条视频和大家分享了，装完 coco 之后，那怎么用它来帮我们解决实际的问题呢？那接下来我将会出一系列的教学视频，包含怎么用 ai 做 ppt， 怎么做视频，怎么做自己的个人作品集合网站，以及如何收集资料等等。 当然如果你有其他的需求，也欢迎评论区留言，我会陆续出相关的教程给大家，所以记得持续关注哦。好，接下来我们直接进入到正题，今天第一期教程，先和大家分享怎么用 ai 做好 ppt。 之前我们一直强调 skill 是 菜谱，要做出不同的菜，就得找到不同的菜谱，告诉 clarko， 他 才知道流程是什么，用什么配料。所以大家平时可以持续关注下那些在给哈仓库里面新标比较多的，就证明用的人很多。其中做 ppt 的 skill 在 中文圈里面非规章老师的这个规章 ppt skill 莫属了。 那最后我做出来的效果先给大家看一下，这个就是我把一个简单的个人信息的握文档丢给了 coco 要用的这个 ppt skill 做出来的这样的一个效果，大家可以看看觉得怎么样？我觉得整体的效果做的还是蛮不错的，他把我的这个信息做了一个提取，然后整理在网页上面， 接下来我就会演示在 vsco 里面怎么调用 clouco， 用这个 ppt skills 来去做出这样的一个成品。首先我们先打开 vsco， 就是 这样的一个界面，在 vsco 里面可以搜索这个 clouco， 就是 在这个扩展里面就是这个 clouco for vsco， 直接点击安装，我们安装好这个 clouco 的 扩展之后，后续每次打开 vsco， 我 们在这个右上角就会看到这个 clouco 的 按钮。我们每次去做一个项目的时候，我们都可以新建一个文件夹， 比如说这个是我之前新建的一个空的文件夹，然后假设没有使用的文件夹，我们就在这里面直接新建一个文件夹，然后选择打开，打开之后直接点击这个 clark co 的 按钮，我们就可以直接进行对话了。打开这个对话窗口之后，像刚刚说到的，我们要让这些 skill 帮我们去做事，但很多时候我会给大家一个建议，就是这个 skill 具体是能做什么的，我们可以先丢给 clark co 问问他， 所以你问他的时候，他会先去读取这个网页里面的内容，他就告诉我们这个 ppt skill 是 可以帮我们去做一个横向翻页的网页， ppt 是 一个 html 的 文件，具体下面有这些功能，如果我们想让它基于我们给的内容，让它去输出一些 ppt， 那我们就可以直接把我们的信息丢到这个文件夹里面，我们把这个简历放到这个文件夹里面，然后就会在这个文件夹里面去识别到我的这个内容，我就让他基于这些信息帮我做一个 ppt， 可以 看到他自己在一步一步的去规划要做的事情，他就先规划这个 ppt 的 结构还有内容大纲，然后生成这个瑞士风的 ppt 之后再去验证这个效果。当他做完之后，他就会提示你是否要在浏览器当中打开这个 ppt 的 预览效果， 我点击券之后，他就打开到浏览器让我去做一个预览，这个就是一整个瑞士风的一个 ppt 的 效果，我觉得整体还是非常的清晰和简洁明了。对比我那样一个 word 文档的一个信息， 我觉得通过这样的一个 ppt， 或者说这样的一个求职简历给到 hr 来看，其实还是挺加分的，不知道大家觉得怎么样？所以总结一下。今天跟大家分享的就是在 vsco 的 这个软件里面去安装完这个 clolo 的 扩展之后，每次我们打开 clolo， 然后去新建一个文件夹， 把你要给 clolo 识别的一些信息跟内容都放到这个文件夹里面，然后每次点开右上角的这个 clolo 的 图标，我们就可以跟 clolo 去进行对话了。 第二个比较重要的就是我们每次让 cloudco 帮我们干活的时候，最好就是调用别人已经封装好的 skill， 当你解决不同的问题的时候，就用这些 skill 帮我们去解决。 然后当你不知道这个 skill 能干什么的时候，就直接在这个对话框里面，让 cloudco 帮你去读取这个网页里面的内容，问问他这个 skill 是 干嘛的。所以对于那些想要做课间 或者去做一些演讲分享，对外的展示这些内容，我觉得用这个 ppt skill 是 一个不错的选择。所以今天的分享不知道对大家有没有帮助，或者大家在实操的过程当中遇到什么问题都可以留言，我会针对大家的问题给予解答， 以及大家还想知道用 call 能做什么，也欢迎评论区留言，我会出相对应的教程分享给大家。好，那我们今天的分享就到这里，我们下期再见。

免费 token 总是不够用，你需要的是 open code 做面板。 deep sec kimi 千万免费用，一直用网页版的 ai， 你 用不上 q， 碰不了本地文件，也永远不挖掘不出 ai 真正的潜力。 cloud 和 cloud 做面板都有免费额度，但根本不够用，好歹还有其他的免费解决方案。 很多人都知道 open code 的 c l i 版有免费模型，可以直接用，但其实 open code 的 桌面版也有。给你一个保姆级攻略。先打开 open code 官网，直接打开右上角的下载页面，进入下载页以后，有终端和桌面版两大类，推荐用桌面版下载，对应你系统和系列版本的那个。 装完第一次打开之后不能直接用，要先配置模型，我们点击左下角的配置按钮，然后点击供应商。在热门供应商里选择 open code zen， 它会让你提交 key， 我 们没有 key， 点击橱窗里的网址，然后会进入官网，点击开始使用 zen 有 两种登录方式， github 和谷歌，一般大家都会有谷歌登录方式，没有就注册一个。 登录后直接进入后台。你要做的事情只有一键复制那个 api， key 切回桌面版，把 key 占进去，提交 现在默认的模型你是用不了的。点开对话框下面的模型选择，你会看到免费版的 deepsea v 四 flash， 再往下翻，还有 kimi 和千问，免费的都可以直接用， 再点那个斜杠，就是使用默认文件夹，现在就开始可以对话了。到这里我们就配置好了 open code， 现在你就可以用一些别人都好的 sql 了，比如我用之前下的一个 ppt 的 sql 做了个 ppt， 效果还不错， 虽然不如 cloud code 或者是 codex 那 么多功能，但作为练手的免费版 ai 桌面工具足够用了。

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。

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。

你有没有装过别人推荐的 skill？ 满怀期待，用了两次以后就放弃了。我有过，看见别人推荐就装，装了一堆，结果大部分现在都在吃灰，用起来总觉得哪里不对。后来想明白了， skill 本质上是别人把自己的工作流程固化下来，交给 ai 去执行，但每个公司的客户团队 打法都不一样，一套流程换个场景大概率是跑不通的。这就跟你去买一份 sop 模板一样， 市面上那些营销 sop 模板，投放 sop 模板你买了能直接用吗？不能的，你的客户不一样，你的渠道不一样，你的团队能力也不一样，你得改成自己的才好用。 skill 也是一样的道理。那应该怎么做呢？我现在看见别人的 skill 不 直接装了，先把它拆开，看 每一步解决的是什么问题，为什么要这么安排？看懂了之后根据自己团队的情况来调，或者干脆参考他的思路自己建一个。慢慢你会发现，最好用的 skill 都是从自己团队的工作里长出来的。你的业务每天都在跑，哪些事在重复做你是最清楚的。 把这些重复的事变成 skill， 比装一百个别人的都管用。还有一件事，装了不用的 skill， 记得清理掉。之前有聊过 ai 越用越笨的问题， 其中一个原因就是上下文太乱，一堆不用的 skill 占着上下文， ai 每次启动都得读一遍，拜拜，浪费。 我的做法是每隔一段时间看看列表，超过两周没打开的就直接给删掉。说来说去还是那个道理， 你自己最懂你的业务，这是别人的 skill， 给不了你的可以参考，但最终得变成你自己的。大家感兴趣的话，欢迎在评论区聊聊你装了多少个 skill， 真正在用的有几个？关注妞妞，一起用 ai 升级公司。

别再纠结是 codex 还是 cloud code 了，我在实测了数十个 agent 之后，发现真正决定生产力上限的不仅仅是 agent 工具，还有你手里的 skill 配置。如果你的 skill 没配对，换再强的 agent 也是在浪费时间。 所以我根据实际开发场景和我的日常使用，筛选出了这四组最核心的顶级 skill， 包含了原能力扩展、工程化开发、前端设计和内容创作。 它们完全不挑平台，不管你以后切换到哪个 agent 装上都能用。先讲最根本的两把钥匙，我称为原 skill。 你 可以把它理解成让 ai 自我进化的能力，它不负责具体的活，而是专门用来扩展 agent 的 能力边界的。不管你用 ai 做什么，这都是你第一天就应该打好的地基。 第一个是 skill creator， 来自 antropic 官方。如果你想把一套成熟的工作流变成一个新的 skill， 便于后续调用，那么选它就对了。 以前想自己做个 skill 特别麻烦，得先去研究半天复杂的格式，不然可能写出来的 skill 还会报错。就算写出来了，使用效果也不一定尽如人意。但现在有了它，你不需要去研究什么复杂的格式，也不用手动改文件， 你只需要像给同事交代工作一样，用大白话把你的流程说一遍，或者直接把你的操作手册丢给他，他就会自动帮你起草、测试、反复迭代。在你自己完全不用看开发文档的情况下，一分钟就能写出一个既标准又好用的 skill。 安装和使用方式也很简单，在安装完成后， 只需要在 agent 里选中 skill creator， 然后输入你的需求，和它一步步地进行沟通就好。建议直接局安装，这样无论你在哪个项目里，都可以随时进行调用。第二个是 find skills， 大家千万别把它当成一个普通的搜索插件， 觉得还得自己手动去查。真正的用法是你直接给 agent 派任务就行了。比如你让他帮你做个 ui 设计，要是他发现自己不会，他就会自动把你的需求拆解成 ui 抵赞你这种关键词，然后自己去全网搬救兵。他在后台连接的是 skill 点 s h 这个平台，他会自己查看哪个 skill 安装量大，哪个作者靠谱， 然后挑出最好的那个供你进行选择。在你选择好之后，它还能直接一行命令帮你安装上 skill。 creator 是 让它能自己造工具，而 find skills 是 让它能去外面找现成的，这两个配合使用，一定能大大提升你的 agent 的 工作效率。接下来是针对具体场景的 skill。 先说软件开发， 我选了这三个， superpowers， j stack 和一个前端大神的 skill， 它们针对的场景略有区别，但核心都在解决同一个问题，就是终结那种看似逻辑闭环，实则无法落地的代码幻觉，帮你守住工程底线。第一个 superpowers， 他的杀手锏在于他把测试驱动开发这套严苛的工程标准，直接变成了 agent 必须遵守的硬规则。其实很多人刚开始用 ai 编程，最容易上手的场景就是让他写测试，而 superpowers 顺着这个逻辑直接把开发流程给正规化了，他 会强制 agent 进入一套标准的红绿重构循环，先写一个必然失败的测试，证明功能还没实现，然后写最少量的代码，让它变绿，最后再进行优化， 而且它非常稳。 agent 写完之后，它会自动开启两轮内部审计，一轮看代码，实现跟你的需求对不对的上。另一轮则专门盯着代码的质量挑毛病。这种慢思考的模式能帮你抓出很多隐藏的边界问题。 虽然看起来多花了一点点时间，但因为它第一遍就能把代码写到八十分以上，省掉了后面无数次反复抵 bug 的 时间，长期来看反而更省头肯也更省钱。它的整个工作流程大致如下， 首先他会拉着你做头脑风暴，把需求细节彻底磨清楚，先出一份整体的设计文档。然后他会把大任务拆成一个个几分钟就能搞定的小碎活儿，每个活儿都有明确的验证标准。接着就是让紫 a j 特自己去跑， 他自己写，自己查，严禁跳步，你只要在旁边关键节点确认一下就行。最后等测试全部通过了，他会把选项丢给你，是直接合并代码，还是先留着分支，或者觉得不行直接丢掉？第二个是 j stack， 作者是 y c 的 总裁 gary 谭。如果你还不知道 y c 是 什么，简单说，它就是全球最牛的创业孵化器，像 airbnb、 dropbox 这种巨头都是它孵化出来的。所以这位大佬出的工具，骨子里带的就是那种硅谷创业者的实战基因。这个工具有一点不同， 它不是那种功能单一的 skill， 而是在 agent 里内置了二十三个不同的专家角色，从 ceo、 设计师到发布工程师，你都可以通过斜杠命令直接调用，这相当于给 agent 配齐了一整支团队，让他不再是单兵作战。为什么要搞这么多角色？ 因为真正做商业系统，代码行数不值钱，能跑通才值钱。有了这群专家帮你交叉审计， agent 就 能在不同的专业视角下， 把你揪出那些隐藏极深的问题。我来向你介绍一下它的实战流程。首先，在你动手写第一行代码之前，先跑一下 office hours 命令。这就是 yc 最出名的灵魂拷问。 ai 不 会立刻写代码，而是像个严厉导师一样， 反问你六个最尖锐的问题，把不靠谱的假设先掐死。接着可以用 plan ceo review 命令，让 agent 站在 ceo 的 高度审视计划，看看有没有更优解。到了代码复合阶段， review 命令就是你的资深工程师，他不光找小 bug， 更盯着那些 c i 能过，但一上线就可能爆炸的工程隐患。另一个具有实战特色的是 q a 命令，以前 a 阵呢，只能在代码里纸上谈兵，但这个命令是真的，会打开浏览器，像真人测试员一样去点击验证， 直接把 bug 抓出来修掉。最后活干完了，直接执行 shift 命令，它会自动同步跑测试、推代码、开 pr。 整套发布动作一气呵成。该瑞坦统计过，二零二六年，它的代码产出是二零一三年的二百四十倍。这不是说 ai 写的代码行数多就是厉害，而是同样的需求， 他一个人现在能顶一支小团队在干活，这就是角色分工带来的本质变化。第三个是一套前端大神 mod， 自己日常工作用的 skill， 作者是 typescript 的 布道者，如果你平时前端开发比较多，那么可以试试这个。 这套工具重点解决的是人与 agent 之间沟通对不起的问题。 mark 总结过，如果没有好的引导规则， agent 写代码很容易陷入几种困境。首先是理解偏差， agent 可能根本没听懂你需要什么，或者写得太啰嗦，废话很多。然后是执行失败，好不容易写出来的代码，结果发现根本跑不通。最后是架构隐患， 虽然代码能跑，但因为缺乏整体规划，后期维护起来会非常痛苦。所以他的这套 skill 核心逻辑很简单，宁可在前期多花几分钟对其需求， 也不要在后期花几个小时去处理这套低质量的代码。具体到这套 skill 里面的指令，我建议你重点关注这几个。首先是 graeme 系列的命令，这就是刚才提到的拷问模式，当你提了一个模糊的需求，比如说想加个登录功能，他不会马上动手，而 是会回过头来不停地拷问你细节。可能问完之后，他发现你真正想要的是 sso 环境下的多租户登录，这就把隐患消灭在开工之前了。接着是 tree 命令，也就是 aure 分 诊，他会帮你把所有的任务都过一遍， 分清楚轻重缓急，确保你不是在修一些细枝末节的小 bug， 而忽视了真正堵塞进度的核心问题。最后还有一个 improve 命令，这是代码库的架构急救包， 你可以每隔几天就跑一次，让 agent 站在大局的视角审视你的代码库，找出那些以后可能会越来越难改的地方，并给出重构的建议。接下来是前端页面设计，这是最开始编程 agent 出来时，他做的最差的一个领域之一。 agent 化 u i 出来的永远都是那些固定的套路， 固定的字体，蓝紫色的渐变背景、圆角卡片、特定的按钮样式。你在网上看到的那些 ai 生成的界面，十个里面有十二个长的都一样。解决这个问题的 skill 有 两个，第一个是 frontend design， afropic 官方出品。如果你受够了那种千篇一律的 ai 审美， 那它就是你的救星。以前的 ai 画 ui， 一 眼看过去全是圆角卡片加紫色渐变，就像是在共用一套廉价的模板。 而 front and design 的 核心是帮你洗掉这些 ai 位。它不是机械的套用组建，而是根据你的产品调性去推敲更有质感的纹理，或者尝试那种更有呼吸感的非对称布局。比如你给他提一个具体的风格要求，想要一个杂志感带点硬核感的页面，他给出的方案里， 字体的比例和模块间的留白都会处理的很到位。有了这种对视觉细节的把控，你的 ui 就 从一眼 ai 变成了真正意义上的耐看。 第二个是 u i u x pro max。 如果说前面的工具是帮你找灵感，那这个就是直接帮你配了一个设计总监。它的特点在于，它不是在靠直觉画图，而是把专业设计的那些条条框框全部变成了底层的逻辑。比如你要做一个金融或者医疗类的界面，它会非常明确地告诉你 什么样的配色能体现安全感，什么样的字体更显专业。他甚至还会给你列出一份避坑指南，直接点出哪些设计在商业场景里是绝对不能碰的。之所以能这么专业，是因为他后台内置了一百六十多个行业的深度规则， 不管你遇到多冷门的业务，他都能拿出一套成体系的方案，从交互细节到动效走位，都给你安排的明明白白。 而且它有一个很实在的功能，就是能帮你生成一套可以持久化附用的设计系统。有了这套规范，你下次再开发新项目， 直接把文件丢给 agent 就 能用，不用每次都从零开始打磨风格。而且它的上手门槛很低，无论是装插件还是用命令行，都能快速跑起来。 这两款工具的分工也很明确， front and 底钻负责把画面画得出彩，而 u i u x pro max 负责把产品做的更专业。有了它们， ai 的 输出就再也不会有那种廉价感了。最后一类，内容创作。如果你用 agent 做内容创作，那这组宝玉老师的 skill 我 一定要强力推荐给你。 它首先解决的就是内容本身的高质量产出，比如它能帮你生成一张极具审美，完全不输专业设计师的封面图，或者把一大段枯燥的文字直接变成一张高信息密度的格式化信息图。 在内容做漂亮之后，他还会顺手帮你搞定后面那些讨厌的碎活，比如说转格式、做排版，最后还能直接一键发布到各个平台，他把从生产到发布的全流程都打通了，有了它，你就能真正实现生产和发布一体化，把所有的精力都集中在打磨好内容上。 宝玉老师的这套工具箱里包含了十几个好用的 skill， 我 这里简单带大家看几个。首先是用于生成封面图的 cover image skill， 它最强的地方在于有一套五维控制系统，从构图类型、色调方案、渲染风格到文字排版和情绪基调， 全都能精准调优。这七十七种预设组合，能让封面彻底告别开盲盒的随机感，每一张出来的效果都像是为你的文章量身定制的专业设计。 如果你平时觉得画逻辑图、架构图很头疼，那这个信息图相关的 skill 绝对是神器。它内置了二十一种专业的信息布局，像分析原因的鱼骨图、做转化的漏斗图、梳理层级的金字塔图应有尽有。更聪明的是， 它能自动读懂你文案里的逻辑结构，直接推荐最合适的布局方案。以前要在设计软件里磨半天的信息大图， 现在只需要几秒钟就能产出出版级的可量化成果。如果你经营小红书，那么可以使用小红书 image skill， 它能将长文章自动拆解为一到十张卡通风格的轮播卡片。通过内置的十一种视觉风格和八种排版模式， 如对比、清单、流程等，可以快速生成符合平台排版习惯的图文内容。针对排版环节， 这个 markdown to html 的 skill 解决的是一个非常具体的痛点，那就是在微信公众号这种不支持 markdown 的 平台上，如何保留精致的排版。它内置了多套公众号主题，能自动处理代码、高量和数学公式。 最实用的一点是，它能把文中的普通外链自动转为文末的底部引用，彻底解决了公众号里链接打不开或者被截断的尴尬。如果你平时还有翻译文章或者精读外文资料的需求，那这个翻译 skill 就 派上用场了。 他最强的地方在于提供了一个正式出版级的模式，这个模式不是直接进行翻译，而是会走分析、翻译、校正再到润色这整整四步的流程。 而且他有一个非常人性化的功能，就是能让你指定你的读者是谁。比如你告诉他你的读者是资深开发者，他就会自动省略掉那些庸愚的解释， 翻译出来的语气读起来就像是真正的圈内人写的。最后，当你把内容全部准备妥当，可以通过发布微信或者发布微博这两个 skill 来实现一键跨平台分发。 它区分了不同的分发逻辑，你可以发长文形式的文章，也可以选择只发几张图片配一段摘药的贴图模式。它把那些复杂的后台操作全都变成了 agent 里面的一行指令， 从本地草稿到最终发布，整套流程都可以在 agent 里面直接闭环完成。今天分享的这些 skill 只是个开始，其实最关键的是大家要根据自己的工作流程和使用场景，去打磨出真正适合自己的 skill。 如果觉得视频对你有帮助，别忘了点赞和订阅，我是俊旺，我们下期再见！

很多人以为 skill 规则写得越满就越稳，真上线以后，最常见的问题反而是根本不触发，或者一触发就乱跑。工业级 skill 看的是能不能被正确叫醒，也能不能稳定干活。先把三种机制分清楚， cloud 点 m d 是 常驻规则， slash command 是 手动命令， skill 则靠 description 作按需加载。 很多团队一开始就踩这四个坑，第一以为 skill 越长越专业，第二以为写完规则就一定会触发，第三以为所有任务都该吃同一个模型。第四以为发布以后基本不用再管。 很多 skill 触发失败，不是模型听不懂，而是 description 写成了任务名。用户不会说调用封面图， skill 只会直接说帮我做一张小红书封面。 description 之所以关键，是因为它长期参与匹配系统，更像在做后选、召回和排序，谁更贴近用户当前的说法，谁才有机会被加载。 第二个关键是工具边界。不是每个 skill 都应该默认拥有改文件、跑命令、调接口的全部权限，只读分析就只给 read 和 group 文档整理再加 write， 批量脚本类任务才考虑 bash。 第三个关键是模型分工、写作、视觉抽取、审教。这些任务本来就不是同一种能力需求。 成熟的 skill 系统不应该默认所有任务都吃同一个模型，而应该按任务类型选择最合适的执行者。第四个关键是渐进式，譬如 skill 点 md， 只负责写入口，常参考文档放 references， 稳定动作放 scripts， 模板和 schema 放 assets。 另一个典型问题是把平台规格长、案例脚本说明和模板视例全塞进同一个 skill 点， md， 结果不是更稳，而是上下文变重，真正的入口信息反而被淹没。最后别忘了， skill 写完不代表它真的能用，至少要验证三件事，能不能跑，会不会被正确触发。结果到底有没有比不用 skill 更好？没有。测试和评分发布，基本只是自我感觉良好。 如果你已经有不少 skill， 不是 每一个都该自动触发。又长又专业又低频的 skill， 最好先记 cbo 降级成手动调用。自动触发要留给高频边界清楚，收益明显的那一类。 工业级 skill 不是 一份堆满规则的文档，而是一条可附用的工作流。你真正要追求的是这个 skill 以后还能稳定替你干活。