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Skill 和 CLI:经验指导能力,能力丰富经验

发布日期:2026-04-17 07:09:21 浏览次数: 1526
作者:AI产品黄叔

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CLI与Skill的关系就像菜谱与菜刀,相互配合才能发挥最大价值。

核心内容:
1. CLI调用Skill的实际操作案例解析
2. Skill封装CLI的自动化流程实现
3. 两者协同工作的底层逻辑与价值

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

Skill 和 CLI:经验指导能力,能力丰富经验

想了三天,我想明白了

上篇《神级CLI写作大法》发了后,有个群友问我:黄叔,CLI 和 Skill 到底谁调谁?是不是 CLI 是底层基础设施,Skill 是上层应用?

这问题让我愣了好几秒。

因为我自己每天的工作流里,CLI 调 Skill、Skill 封装 CLI,来来回回已经好多次了。但你要问我它们是什么关系,我还真没认真想过。想了一阵,我觉得大多数人搞错了一件事。

它们不是上下级,不是谁包含谁。它们更像菜谱和菜刀。

菜谱告诉你怎么切,菜刀帮你切。你可以照着菜谱拿刀,也可以切完之后总结出一份新菜谱。没有人会问"菜谱和菜刀谁是上级"。

先看两个我自己的真实操作,然后你就明白我在说什么了。

01

PART

CLI 调用 Skill

我最近在写 Skill 蓝皮书。写的过程中用到了飞书 CLI 和 YouMind CLI。写完之后有个重复动作——对每一篇飞书云文档,我都要调 YouMind 的一个生图 Skill,为每个章节生成配套的信息图。效果是这样的:

这个生图的 Skill 是我之前在 YouMind 里调好的,它能读取整篇文档的结构,针对每个章节自动生成对应图片:

那我怎么在 Claude Code 里调用它呢?就写这样一句话:

帮我为这篇文档https://superhuang.feishu.cn/wiki/xxx 调用YouMind Skill:个性化信息图批量生成器 生成信息图并插回文档的对应位置。

它背后跑的流程大致是这样的:

最后的结果——飞书文档里,对应位置已经自动插好了图片:

这个流程里发生了什么?核心是 Claude Code(CLI 环境)调用了 YouMind 的 CLI,YouMind CLI 又调用了里面的生图 Skill。

能做到这一步,是因为 YouMind 开放了这些能力:

https://github.com/youmind-openlab/skills

好,这是第一个操作——CLI 调用了 Skill。还没完。

02

PART

Skill 把 CLI 封装进去

上面这个操作我几乎每天都要做。每次都要打那么长一段提示词,说实话挺烦的。我就想:能不能一句话搞定?比如:

为文档生成信息图:https://superhuang.feishu.cn/wiki/xxx

于是我让 Claude Code 帮我把整个流程封装成一个 Skill:

把刚才这个为飞书云文档调用YouMind Skill生成信息图并插入回原文档内的整个过程封装成Skill,你先出个Skill开发方案

很快给了详细方案:

微调一下,3 分钟 Skill 就开发完成了:

之后我的提示词就变成了这样:

你看,整个流程就是对前面操作一的一次完整封装:

做完这两个操作,我突然愣住了。

Skill 把 CLI 装进去了。但前面 CLI 不也把 Skill 调出来了吗?到底谁套谁?

03

PART

想明白了:它们根本不是上下级

说实话这个问题我想了好一阵,直到:

Claude Code 是一个 Agent


它的能力建立在一组内置工具上:读写文件的(Read、Write、Edit)、搜索的(Glob、Grep)、执行命令的(Bash)、以及 Web 访问和各种 MCP 扩展等等。

就这一句话,全想通了。


Skill 是什么?一份存在文件系统里的 Markdown。Agent 需要的时候把它加载进自己的工作记忆,获得"知道怎么做"的知识——加载之后,它会持续影响 Agent 的判断和决策。

CLI 是什么?通过 Bash 工具执行的命令。Agent 需要的时候调它一次,获得"能做什么"的能力——调完就完,结果拿回来继续干活。


它们工作方式不同,但不分高低。一个影响 Agent 怎么想,一个帮 Agent 去执行。

Skill 管"知道怎么做"——经验、知识、SOP。

CLI 管"能做什么"——执行、调用、连接。


就像厨师的经验和厨师的刀。经验在脑子里持续运转——切多厚、火多大、什么时候翻面;刀在手里一次一次切。经验不比刀高级,刀也不比经验底层。你需要经验告诉你怎么切,也需要刀帮你切。切完了总结出一道新经验,下次再用。

飞鸟白菜在分析 Skill 和 MCP 关系的时候也说过类似的话:

Skill 管知识传递,CLI 和 MCP 管能力扩展。两条腿走路,不是一条腿踩另一条。

经验指导能力,能力丰富经验。

04

PART

别觉得这是 hack——官方就是这么设计的

你可能觉得我这种用法有点野路子。坦白说我一开始也这么想。直到我翻了 Anthropic 的官方文档,发现人家从第一天就把"互相包容"设计进去了。

第一个证据:Skill 天然可以包含脚本。

官方的 Skill 目录结构里有个 scripts/ 文件夹。脚本是什么?就是 CLI 操作。这意味着一个 Skill 从设计上就不只是说明书——它同时可以是工具箱。

my-skill/ ├── SKILL.md           # 知识:怎么做 ├── reference.md       # 补充资料 └── scripts/     └── helper.py      # 执行:CLI 操作

第一次注意到这个的时候我有点意外。


第二个证据:Skill 可以注入 CLI 的执行结果。

官方有一种 !`command` 语法。Shell 命令先跑,输出直接灌进 Skill 内容里。比如你写个 PR 审查 Skill:

- 变更文件列表: !`gh pr diff --name-only` - PR 评论: !`gh pr view --comments`

Agent 拿到的时候,这些已经是 gh CLI 跑完的真实数据了。CLI 的结果,直接变成了 Skill 的上下文。什么意思?CLI 喂 Skill,Skill 消化 CLI。


第三个证据:Skill 可以给 CLI 开绿灯。

在 Skill 的 frontmatter 里写一行 allowed-tools: Bash(git *),Agent 跑这个 Skill 时就能自由调 git,不用每次弹窗确认。相当于 Skill 跟 AI 说:这几把刀我替你磨好了,放心用。


三个设计放在一起看,方向很清楚:

1Skill 可以包含 CLI 操作(scripts/)

2Skill 可以消化 CLI 输出(!`command`)

3Skill 可以授权 CLI 执行(allowed-tools)


每一个设计都在让 Skill 和 CLI 更深度地咬合。如果官方认为它们是上下级,不会做这种双向嵌套的设计。

05

PART

一个判断口诀 + 最强用法

理解了关系之后,实际的问题就来了:什么时候 CLI 直接敲,什么时候该封装成 Skill?

场景
CLI 直接用
封装成 Skill
频次
一次性的、探索性的
重复三次以上
流程稳定度
还在调试,参数经常改
流程已稳定
使用者
只有自己用
想让别人或 AI 也能用
比喻
你亲手拿锤子在敲
你写了一份"怎么敲"的说明书

简单判断口诀:手动三次,就该写成说明书。

就像你连点三次同一家外卖,第三次就该把它存进收藏夹了。我做那个信息图 Skill 就是这个逻辑。前两次手动调 CLI 跑通流程,第三次直接封装。

从此以后,一句话搞定。


掌握了这个思路之后,你会发现一个更强的玩法——把多个 Skill 和 CLI 串起来,形成 Skill 链

每个 Skill 调用特定的 CLI 完成一步,把结果传给下一个 Skill。我自己现在的内容生产线就是这样跑的:

全网内容雷达(CLI 抓数据)     → 信息差评估(Skill 做判断)         → 角度锤炼(Skill 切角度)             → 脚本生成(Skill 写稿)                 → 演示规划(Skill + CLI 做 demo)

每一步里面,Skill 和 CLI 交替出现。

Skill 做判断,CLI 做执行,左右手交替传接:

所以我现在对这件事的理解是——不要纠结 CLI 和 Skill 谁在上面。它们自己会找到最舒服的位置。

CLI 是你的手,Skill 是你的经验。手做过的事,写成经验。经验指导手,做更多的事。

这个循环转起来的时候,你就不是一个"在用 AI 工具的人"了。你是一个有自己数字生产线的人。

下一篇,我讲一个更刺激的事:当你的 Skill 库积累到一定数量之后,会发生什么?


最近为啥老发 Skill 相关的内容呢?其实是积累的太久了,有很多想说说的,后面还会发一份 Skill 蓝皮书,也欢迎大家关注~

围观黄叔朋友圈:product2023

参考资料:RussellLuo《谈谈Agent Skills的底层原理》

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