职业.Skill，一个 Skill 包揽你的工作

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职业.Skill帮你一键生成工作技能包，从此不再为临时任务手忙脚乱！

核心内容：
1. 制作Skill的四大实用方法：样板法、流程法、归纳法、经验法
2. 职业.Skill的创新设计：按职业自动拆解所需技能清单
3. 产品经理实战案例：13个现成Skill模板直接可用

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

我积累 100 多个 Skill，但要把它用好，就只需要做好两方面工作，制作 Skill 是有效的，管理是有效的

今天，这篇文章聊聊 Skill 的制作，如何制作有效的 Skill。

1 样板法：拿最满意的交付物当模板，让 AI 提炼标准封装成 Skill

2 流程法：把固定工作步骤的输入输出写清楚，串成自动化 Skill

3 归纳法：回看聊天记录，找出反复让 AI 做的事，补成 Skill

4 经验法：把脑子里"只可意会"的隐性知识写成文档绑进 Skill

这四个方法有一个共同点：都是从已有经验出发的。你做过的事、踩过的坑、积累的模板，有了才能提炼。

但问题是，很多工作场景你平时做的少，想不到自然也就没有 Skill。

比如我作为产品经理，有些事必须做但频率不高：问卷调研、竞品分析、埋点方案、项目复盘等。等到要做的时候才发现没有 Skill，临时写仓促又无从下手。

就比如我经常在写完需求文档，评审通过了，才发现埋点、数据指标相关工作都遗漏了，这个时候还要去加，很浪费精力和时间。

所以最好的 Skill 梳理方式是按职业来，不遗漏一个使用场景。

职业是一个天然的需求收集器。每个职业都有自己固定的工作流、反复出现的输出物、几个永远踩不完的坑。用职业做框架去拆，不容易遗漏，也不容易重复，因为一个职业该做什么事，本身就是一张相对确定的清单。

于是我做了一个叫"职业.skill"的东西。

一句话：告诉它你的职业，它帮你拆出这个职业该做哪些 Skill，每个 Skill 的提示词直接复制发给 Agent 就能生成。

用法很直接。在 Claude Code或任意 coding Agent 里说"我是xxx（说你的职业名称），帮我拆 Skill"，它会输出 8 个 Skill 的制作指南，包括每个 Skill 需要提供什么材料、可以直接用的提示词、Skill 内部的执行逻辑。

最后输出的是一个Skill 的制作清单，你可以直接复制每个 Skill 的描述，如上面红框框选内容，复制后，告诉你的 Agent 说，帮我制作这个 Skill，等待制作完成，自己测试下效果，如果能按要求提供一些示例内容，效果会更好。

有一个细节：不同公司对同一职业的定义差很多。说"运营"，它不会直接输出，而是问一个问题："你主要负责哪个方向？内容运营 / 用户运营 / 活动运营 / 增长运营？"选完才开始拆。这样拆出来的清单准确度高很多。

GitHub 仓库在这里：https://github.com/zephyrwang6/career.skill

复制上面链接，直接发给你的 Claude codeh 或龙虾说：帮我安装这个 Skill，就能使用了。

我用这个职业.skill，给自己的工作又增加了 十几个新的 Skill。

它把产品工作从头捋了一遍：需求从哪里来、怎么写清楚、怎么过评审、数据怎么看、实验怎么设计、结果出来怎么复盘，每一个环节都做了一个 Skill，一共 13 个。

说几个用下来效果比较好的：

pm-review-board，模拟产品、研发、测试、设计、运营、法务六个角色同时评审一份 PRD，按阻断项 / 重要项 / 建议项三级分类输出意见。评审会上被喷通常不是因为需求真的差，而是某个角色的顾虑没被提前考虑到。这个 Skill 让问题在会之前就暴露。

地址：https://github.com/zephyrwang6/pm-skills/tree/main/pm-review-board

pm-analytics，从"数据跌了"这个起点走完整个分析链路：数据健康体检 → 指标拆解 → 现象定位 → 假设推断 → 行动建议。强制区分相关性和疑似因果，所有结论标注可信度。输出是单文件 HTML 报告，发给老板不用再整理格式。

地址：https://github.com/zephyrwang6/pm-skills/tree/main/pm-analytics

pm-image2proto，截图传进去，输出一个可以跑起来的 HTML 原型。做了学习记忆机制，第一次确认了配色和组件风格之后，后续每次说"这个也一样"就能复用，不用每次重新描述。

地址：https://github.com/zephyrwang6/pm-skills/tree/main/pm-url2proto

13 个 Skill 的完整列表在这里：https://github.com/zephyrwang6/pm-skills

skill 用的越多越觉得 skill 会被大模型进化掉

我把上百个 skill 给分成了几个类型，这几个类型我发现它们都是对应到了职业的需求。

这种形式其实可以做在模型里面，如果模型突然可以加载一个比方说设计、测试、产品经理这样的一个角色，就能把这些 skill 能力都笼揽了，这样子对于企业，对于个人来说，它的价值会更大，也更容易模块化交付。

另一件事是，最近注意到 Claude Coworker 的产品。推出一种插件的能力，安装了某个插件，Claude 就会拥有那个职业的专家能力，产品经理插件装上，它会替你做产品相关的工作。

这个方向跟我想做的事不谋而合。

这两条路最终可能走到同一个地方。随着模型能力越来越强，可能越来越多人不需要精细化地做每一个 Skill，直接安装某个职业的能力包就够了。细粒度的 Skill 会慢慢融合进更大的能力单元里，变成一种人们感知不到的东西。

但现在还不是那个时候。

现在的模型需要明确的指令、清晰的工作流、具体的检查清单，才能稳定地输出有价值的东西。Skill 本质上是把这些东西写清楚、固化下来的一种方式。

在模型还没强到"什么都懂、什么都会"之前，这件事仍然值得做。

职业.skill 就是把更多职业的拆解做出来，让不同职业的人都能轻松用上Skill