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别再为写SKILL.md发愁了,直接抄生产级案例,快速上手大模型标配接口!核心内容: 1. Skill已成为大模型基础设施,不掌握就落后 2. 三大现成技能商店资源推荐,直接复制优质案例 3. 官方Skill库深度解析,拆解真实生产环境方案
每次有人问"怎么写 SKILL.md?",脑子里都会冒出一句话: 又要重复造轮子了。
Agent Skills 从一个"曲高和寡的奢侈品",正在悄悄变成大模型的**"标配接口"**:Claude 有了,ChatGPT 有了,CodeX 也上了,接下来就是——你会不会用、写得好不好看了。
先别问"怎么写",先抄一圈生产级。
真话,绝大多数人卡在第一步:对着空白的 SKILL.md 发呆。
解决办法很粗暴:别凭空想,先抄会写的人。
Skills 不是玩票。
Claude 有自己的插件市场,Plugin、Skill、SubAgent 全都挂在上面,像 App Store 一样装。
CodeX 也迅速的跟进了 Skills,如图所示现在已经如MCP写一样成模型厂商的标准。
这意味着什么?
以后你不写 Skill,就相当于只会在手机上用浏览器,不会装 App。
你要找的不是"灵感",而是能直接打开抄的例子。
现在已经有一批现成的 Skills 聚合站,把全网高手的成果都摆在你面前,内容多、更新快、还有分类和搜索:
你只要刷一圈,就会发现:真正好用的 Skill,都不是"堆功能",而是把一个具体场景打磨到极致。
如果只挑一个仓库去精读,那一定是 Anthropic 官方的:
https://github.com/anthropics/skills
它不是那种"随便丢几个 demo 应付下社区"的项目,而是把 Claude 线上真正在跑的生产级能力,原封不动摊开给你看:
文档处理四大件:Word / PDF / PPT / Excel,从创建、编辑到分析,流程写得极细,提示词、参数、边界都清清楚楚。
开发者工具:MCP 服务器、Web 应用测试、Artifacts 构建,一看就是为真实工程环境设计的。
创意设计:算法艺术、Canvas 设计、主题工厂,不是玩票,是能直接拿去跑活的方案。
更关键的是,你在 Claude.ai 里点的那些"文档创建""智能分析",背后就是这些 Skill。
也就是说,这个库本质是"官方拆解自家产品的内部能力模型"。
安装也很简单,要么从官方插件市场点一点,要么直接用命令挂上去:
/plugin marketplace add anthropics/skills
/plugin install document-skills@anthropic-agent-skills
跑几轮,再回头看它的说明文案、参数设计,比看十篇教程有用。
ChatGPT 那边,也有一套类似的东西,打包在这个仓库里:
https://github.com/eliasjudin/oai-skills
那句"只要有 /home/oai,就能挂 Skills"的梗,说的就是这类形态:
有可读写文件系统、有可执行环境,Skill 就会长出来。
官方给的是"标准动作",江湖上的玩法,反而更接地气。
下面这些,基本都是 star 500+、更新还算勤快的 Skills 仓库,可以直接当素材库撸:
这些加起来,差不多能把当下主流 Skill 场景扫一遍:
文档清洗、EPUB 转换、Markdown 处理。
AWS CDK、D3 可视化、iOS 模拟器这类"重型活"。
CSV 智能分析、根因追溯、竞品广告分析、域名脑暴。
会议洞察、内容研究、视频下载、GIF 生成、发票整理、文件归档、代码审查。
还有安全相关的威胁猎杀、数字取证。
如果你是开发,可以直接锁定两个仓库起步:
anthropics/skillsobra/superpowers内容创作者就去翻 ComposioHQ 的精选 Skills:
https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills
里面像 Content Research Writer、Theme Factory 这类,都是可以直接嵌进你日常内容生产流程的。
数据分析师也可以盯着 ComposioHQ:
CSV Data Summarizer、Meeting Insights,一边跑表、一边总结会议,省掉一大堆低价值操作。
设计相关的,就老老实实抄官方的 Canvas Design、Brand Guidelines,在 anthropics/skills 里都能看到。
把自己的品牌规则固化成 Skill,让 AI 自己帮你守规矩,而不是靠设计师一条条盯。
"怎么写 SKILL.md"这个问题,本质不是"怎么起草",而是——你敢不敢把一件事说清楚,只做这一件事。
写之前,先把预期说白:
这个 Skill 到底是帮你省哪一步?删哪种重复劳动?扛哪一种复杂度?
有一个非常好用的作弊方式:先装 skill-creator 这个"元 Skill"。
它的地址在这里:
https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator
装好之后,在会话里直说:
"我要一个帮我批量产品推广文章、统一排版、生成首图文案的 Skill,对接的是我们内容运营工作流,不要太花哨,但要稳。"
skill-creator 会帮你起一份 SKILL.md 初稿,把结构搭出来。
接下来才是分水岭:
你愿不愿意自己多跑几轮,把所有"不顺手"的地方记下来。
你会不会把这些真实反馈再丢回去,让 AI 和你一起重写说明、调参数、加兜底。
你能不能接受一件事:别人的 Skill 拿来,永远只是"别人业务里的最优解",不是你的。你必须改,必须用自己的场景打磨一遍。
不会写 Agent Skill,你永远停在"会用 AI";
开始写 Agent Skill,认真打磨,你才有机会变成那个"和 AI 一起搭系统的人"。
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