Agent Skills：让AI记住你的工作方式

Agent Skills让AI记住你的工作方式 从概念到实战，从安装到创作——AI时代的技能系统完全指南 AgentSkills—TeachYourAIHowYouWork 定位：面向AI工具用户的实战手册前置要求：使用过Claude Code / Cursor / Codex等任一AI编程工具篇幅：~80页· 10章+附录实战案例：基于作者亲手打造的27个Skills 花叔 公众号「花叔」· B站「AI进化论-花生」 知识星球「AI编程：从入门到精通」专属内容 本手册基于Agent Skills开放标准（agentskills.io）编写。Skills生态发展迅速，部分平台数据和安装方式可能随时间变化，建议配合官方文档使用。 给微信读书读者的话 你好，我是花叔。 我用AI写了两年多的公众号，做了小猫补光灯（App Store付费榜Top1），出了六本免费电子书。所有产品都是AI写的代码，我不会编程。在这个过程中，我给自己的AI工作流造了几十个Skills。写文章、做配图、审校、调研、视频脚本、数据分析、做书，每个高频场景都有对应的Skill在跑。后来我把「蒸馏一个人的思维方式」也做成了Skill，叫女娲.skill，开源两天GitHub star破千。 这本书就是这些一手经验的系统整理。 前半部分帮你建立认知：Skills到底是什么、它和MCP有什么区别、为什么说它是AI工具的下一个进化方向。中间部分是上手实操：怎么找到好用的Skill、怎么安装、怎么在日常工作中串联使用。后半部分教你自己动手：从创建第一个Skill开始，到6种设计模式（包括2026年新出现的思维蒸馏型），再到用skill-creator让AI帮你写Skill。 Skills这个能力到现在还是被严重低估的。大部分人用AI，用的是通用能力。但通用能力再强，也比不上一个懂你工作方式的专属助手。Skills干的就是这件事。而2026年3月「蒸馏宇宙」的爆发（同事.skill、女娲.skill等项目引爆社区），说明Skills已经从开发者工具破圈到了大众视野。这本书会覆盖这些最新的趋势。 这本书是「AI编程橙皮书」系列的第四本。系列还有：《Claude Code从入门到精通》是实战入门手册，《Claude Code源码解析》拆解架构设计，《Harness Engineering》讲方法论。如果你还没用过Claude Code，建议先读《从入门到精通》再来看这本。如果你已经是熟练用户，直接读这本就行。 花叔2026年4月 目录 Contents 01AI工具的下一个进化 TheNextEvolutionofAITools 我造了几十个Skills，开源的女娲.skill两天GitHub star破千。这本书是全部一手经验。 先说结果。我用AI写了两年多的公众号，在这个过程中给自己的AI工作流造了几十个Skills，覆盖选题、调研、写作、审校、配图、视频、做书、数据分析。后来我把「蒸馏一个人的思维方式」也做成了Skill，叫女娲.skill。开源两天GitHub star破千，蒸馏出了乔布斯、马斯克、芒格、费曼等8个可运行的思维框架。 这些不是玩具。我每天都在用它们生产真实内容。你正在读的这本橙皮书，就是用我的huashu-book-pdf这个Skill来组织和构建的。 但在有Skills之前，我的工作方式完全不是这样的。 每次写文章，我都要跟AI说一遍：先给我3个选题方向，每个要有标题、大纲和优劣分析。然后我要说：去搜一下最新信息，重点看官方博客和英文媒体。然后再说：初稿写完了，帮我审校一遍，重点降AI味，把「说白了」「简单来说」这些套话去掉。然后是配图、然后是转成X平台的短内容…… 每一步我都知道该怎么做。问题是，AI不记得。 每次新对话，AI都是一张白纸。我积累了两年的工作流程、审美偏好、写作禁忌，全部要从零开始教。这就像你招了一个超级聪明的实习生，但他每天早上醒来都失忆了。Agent Skills解决的就是这个问题。 四次进化FourEvolutions 要理解Skills，需要先看看AI工具是怎么一步步走到今天的。 2022年底，ChatGPT发布，AI工具进入Chat时代。你问它问题，它回答你。很神奇，但它只能说，不能做。你让它帮你改一个文件，它只能把修改后的内容贴给你，你自己复制粘贴。 2023年，Tool Use（函数调用）出现了。AI不再只是聊天，它可以调用工具了。搜索网页、执行代码、读写文件。这一步跨度很大，AI从「顾问」变成了「助手」。但每个AI产品都要自己实现这些工具接口，标准不统一，生态碎片化。 2024年底，Anthropic发布了MCP（Model Context Protocol）。这是一个开放协议，让AI工具可以用统一的方式连接外部服务。接上MCP Server，AI就能操作数据库、发Slack消息、管理GitHub仓库。MCP给了AI「手」，让它能触及真实世界。 2025年，Agent Skills出现了。 如果前三次进化解决的是「AI能做什么」，那Skills解决的是一个更本质的问题：AI怎么按你的方式做。 这四次进化的关系，可以用一个类比来理解： 注意最后一行。MCP让AI有了「手」，但光有手还不够。你新招了一个员工，给了他电脑、给了他所有系统的权限。但他还是不知道你们公司的周报怎么写、代码review用什么标准、客户邮件用什么语气。 Skills就是那本新员工手册。这也是Anthropic官方博客用的类比：Skills是给AI Agent的「入职指南」，把领域知识打包成可发现、模块化的能力。 一个操作系统的类比 TheOperatingSystemAnalogy 还有一个更直观的方式来理解整个体系。 把AI Agent想象成一台电脑。操作系统（比如macOS）提供了基础能力。MCP就像是USB接口和驱动程序，让电脑能连接打印机、摄像头、外接硬盘。但你买了一台电脑，装了所有驱动，它还是一台空电脑。 你需要装App。 Skills就是AI Agent的App。每个Skill是一个独立的应用程序，教AI完成一项特定的工作。就像你的手机上有备忘录、相机、地图、微信一样，你的AI Agent上可以装选题生成Skill、审校Skill、配图Skill、数据分析Skill。 区别在于：手机App是代码写的，Skill是自然语言写的。你不需要会编程就能创建一个Skill。这一点非常重要，后面会展开讲。 Skills怎么串联工作SkillsinPractice 说这么多概念，不如看看真实场景。用一个具体的例子展示多个Skills怎么串联起来完成一项完整工作。 一篇公众号文章的诞生HowaWeChatArticleIsBorn 假设我要写一篇关于「GLM-5V-Turbo发布」的公众号文章。在没有Skills之前，我需要手动指挥AI完成每一步。现在，整个流程变成了这样： 我只需要说「GLM-5V-Turbo发布了，给几个选题」。Skill自动生成3-4个方向，每个包含标题、核心角度、大纲和优劣分析。我不用解释输出格式，不用解释什么是好的 选题，Skill都记着。 2深度调研（huashu-research） 选定方向后，调研Skill接管。它知道要先搜官方博客，再搜英文科技媒体，然后是中文社区讨论。每搜到一批信息就增量保存到文件里，防止会话中断丢失调研成果。最后整理成结构化简报：关键事实、信息源、待确认问题。 3个人素材（huashu-material-search） 这个Skill会在我的1800多条即刻动态里搜索相关内容。比如我之前发过关于GLM系列模型的吐槽、使用体验、对比测试。它把这些真实的个人素材找出来，改写成适合长文的段落。这是降AI味最有效的方式之一，因为这些经历是真实发生过的。 4撰写初稿 这一步不需要专门的Skill。但因为前三步的产出（选题方向、调研简报、个人素材）都已经保存在文件里了，写作时AI可以直接引用，信息密度自然很高。 5三遍审校（huashu-proofreading） 初稿完成后，审校Skill上场。它知道花生的写作禁忌：不用「说白了」「简单来说」等套话，破折号全篇最多1-2处，「」引号不过度使用。它会做三遍审校：第一遍查事实，第二遍降AI味（有一份6大类AI腔识别清单），第三遍打磨细节。目标是把AI检测率降到30%以下。 6配图（huashu-wechat-image） 配图Skill知道我的审美偏好：不用赛博霓虹风格、不用深蓝色底、封面不加个人水印。它先提出3个配图方向让我选，确认后用AI生成图片，上传到图床，生成的Markdown链接直接内联到文章里。零placeholder，所有图片都是可访问的网络链接。 社交分发（huashu-article-to-x） 文章完成后，这个Skill把3000-5000字的长文浓缩成200-500字的X平台内容。它知道要保持口语化、用具体数字、结尾加互动引导。提供金句开头、数据冲击、价值直给三种风格让我选。 整个过程中，我没有解释过一次「输出格式是什么」「审校标准是什么」「配图风格是什么」。因为这些都写在Skills里了。AI记住了我的工作方式。 这就是Skills的价值。不是让AI变得更聪明，而是让AI变得更懂你。它不再是一个什么都能做但什么都要你教的通用助手，而是一个了解你的工作习惯、审美偏好、质量标准的专属助手。 20多个产品已经支持 IndustryAdoption Agent Skills不只是Anthropic一家的东西。2025年底，Anthropic把Skills发布为开放标准（agentskills.io），到2026年4月，已经有20多个AI产品采纳了这个标准。 名单包括你能想到的几乎所有主流AI编程工具：Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、VS Code、OpenAI Codex、Gemini CLI、JetBrains Junie、Windsurf、Roo Code，还有字节跳动的TRAE、Databricks、Snowflake、Spring AI…… 这意味着什么？意味着你写的一个SKILL.md文件，可以在所有这些产品上运行。你不需要为每个工具重复配置你的工作流程。学一次，到处用。 这本书会教你什么WhatYouWillLearn 这本橙皮书分为四个部分： 概念篇（第1-3章）：你正在读的这部分。理解Skills是什么、为什么有效、背后的技术原理。不会太学术，但会帮你建立正确的心智模型，这样后面用起来才不会懵。 实战篇（第4-6章）：从生态全景到安装到实际使用。跟着做完这部分，你就已经能用Skills提升日常工作效率了。 创作篇（第7-9章）：这是我认为最有价值的部分。教你从零开始创建自己的Skill，用官方的skill-creator工具自动生成和优化，以及6种高级设计模式（包括2026年新出现的思维蒸馏型）。创建Skill的门槛比你想象的低得多，但设计一个好的Skill需要一些技巧。 展望篇（第10章）：Skills会怎么发展？对个人和团队意味着什么？ 全书会持续用我实际使用的Skills作为案例。这不是一本教你「理论上可以做什么」的书，而是一本「我已经这样做了、你也可以这样做」的书。 核心建议 如果你已经在用Claude Code、Cursor或其他AI编程工具，但还没接触过Skills，建议从第4章开始快速上手，遇到概念问题再回头翻前三章。如果你是完全的新手，按顺序读效果最好。 02Skills的本质 WhatSkillsReallyAre 一份改变AI行为的文档，仅此而已。 上一章我用了不少类比来解释Skills：新员工手册、手机上的App、操作系统的应用程序。这些类比帮你建立直觉，但如果要真正用好Skills，你需要知道它到