Skill 專題開篇：從提示詞到可重用 AI 工作流

過去很多人使用 AI 的方式，是不斷複製粘貼同一套提示詞：讓它按固定格式寫文章、整理數據、生成報告、檢查代碼、輸出 MDX、製作 PPT、改寫簡歷。這樣當然能用，但問題也很明顯：每次都要重新解釋規則，模型容易忘記格式，複雜流程也很難穩定復現。

Skill 的出現，就是為了解決這個問題。

簡單說，Skill 可以理解為一種「可重用的 AI 工作流說明書」。它把某類任務的執行方法、格式要求、示例、腳本、模板、資源文件打包在一起，讓 AI 在遇到相關任務時自動調用，從而更穩定地完成重複性工作。

OpenAI 對 ChatGPT Skills 的定義是：Skill 是一種可重用、可分享的工作流，可以告訴 ChatGPT 如何更好、更一致地完成特定任務；一個 Skill 可以包含說明、示例，甚至代碼。

Anthropic 對 Claude Skills 的定義也很接近：Skill 通常是一個包含說明、腳本和資源的文件夾，Claude 可以在合適的任務中動態加載它，用來提升特定場景下的表現。

從這個角度看，Skill 不是單純的「高級提示詞」，而是把提示詞、模板、流程和工具資源組合起來，沉澱成一種可以反覆調用的能力。

一、Skill 到底是什麼？

你可以把 Skill 想象成三層東西的組合：

1. 說明書：告訴 AI 什麼時候使用這個 Skill，以及使用時應該遵守哪些規則。 2. 模板與示例：提供固定輸出格式、參考案例、風格要求。 3. 腳本與資源：在更高級的場景中，可以加入 Python 腳本、配置文件、品牌素材、數據處理工具等。

如果只是簡單任務，一個 Skill 可能只有一個 SKILL.md 文件。 如果是複雜任務，一個 Skill 可以是一個完整文件夾，裏面包含：

• my-skill/
• SKILL.md
• scripts/process_data.py
• templates/report_template.md
• references/style_guide.md

其中最核心的是 SKILL.md。它通常負責說明：

• 這個 Skill 是做什麼的；
• 什麼時候應該觸發；
• 執行任務時的步驟；
• 輸出格式；
• 注意事項；
• 可以調用哪些腳本或參考哪些文件。

OpenAI API 文檔中也把 Skill 描述為一種帶有 SKILL.md manifest 的文件包，可以用來沉澱流程和規範。Codex Agent Skills 文檔同樣強調，一個 Skill 通常是一個包含 SKILL.md 的目錄，並可以附帶腳本、參考資料和資源文件。

二、Skill 和提示詞有什麼區別？

很多人第一次看到 Skill，會覺得它不就是高級提示詞嗎？這個理解有一半是對的，但不完整。

提示詞更像一次性指令，Skill 更像長期可重用的流程資產。

例如你每次都輸入：

請把這篇文章改成 MDX 格式，保留原文，不要刪減，修復標題層級，鏈接改成可點擊格式。

這就是提示詞。

但如果你經常做這類任務，就可以把規則寫成一個 mdx-formatter Skill。之後你只要說「幫我改成 MDX」，AI 就可以根據 Skill 自動執行固定流程。

OpenAI Cookbook 對 Skills 有一個很好的定位：Skills 可以理解為提示詞和工具之間的「中間層」。提示詞定義通用行為，工具提供原子能力，而 Skill 則打包可重複執行的流程、說明、腳本和資源。

所以，Skill 的價值不在於一句話寫得多漂亮，而在於它能把一類任務的經驗沉澱下來，讓 AI 每次都按相對穩定的流程執行。

三、Skill、Custom GPT、Project、Tool 的區別

為了快速理解，可以這樣區分：

舉個例子：

• 你讓 AI「幫我潤色這篇文章」：這是提示詞。
• 你做一個「公眾號文章潤色 Skill」：這是 Skill。
• 你創建一個「專門幫我寫 AI 文章的 GPT」：這是 Custom GPT。
• 你把所有網站文章、圖片、代碼都放在一個空間裏長期維護：這是 Project。
• 你讓 AI 調用 Python 自動處理表格：這是 Tool。

Skill 最適合解決的問題是：同一類任務反覆出現，而且你希望每次輸出都更穩定。

四、一個 Skill 通常長什麼樣？

下面是一個極簡 Skill 示例，用來把 Markdown 文章整理成適合發佈的 MDX 文章。

---
name: mdx-article-formatter
description: Format Markdown articles into clean MDX posts for web publishing. Use this when the user asks to convert, polish, or prepare an article for MDX publication.
---

## MDX Article Formatter

## When to use this skill

Use this skill when the user wants to convert an article into MDX format for publishing on a blog or website.

## Workflow

1. Preserve the original meaning and do not delete important content.
2. Fix heading hierarchy so the article starts with one `#` title and uses `##` / `###` consistently.
3. Convert raw URLs into clickable Markdown links.
4. Fix list formatting, spacing, punctuation, and code block syntax.
5. Ensure the final article is valid MDX.
6. Add a concise introduction and conclusion if the article lacks structure.

## Output rules

- Do not invent unsupported facts.
- Keep the tone clear, natural, and suitable for online publishing.
- Do not overuse bullet points.
- If links are included, preserve them and make them clickable.

這個例子已經能體現 Skill 的核心：

• name 是 Skill 名稱；
• description 告訴模型什麼時候應該調用它；
• 正文部分寫具體流程和規則；
• 輸出規則保證每次結果更穩定。

在實際寫 Skill 時，description 字段非常關鍵。它不只是簡介，更像是模型判斷「什麼時候應該使用這個 Skill」的重要觸發條件。描述越清楚，誤觸發和漏觸發的概率就越低。

五、如何設計一個好用的 Skill？

設計 Skill 不建議一上來就寫得很複雜。比較實用的方法是：先從你每天重複做的任務開始，把你經常複製粘貼的提示詞整理成固定流程。

1. 明確使用場景

先回答一個問題：這個 Skill 解決什麼重複任務？

例如：

• 把文章改成 MDX 格式；
• 按固定風格寫小紅書、公眾號或博客文章；
• 根據簡歷和崗位 JD 生成求職信；
• 把錄音轉寫內容整理成結構化筆記；
• 按公司模板生成周報；
• 根據數據表生成分析報告；
• 按品牌規範製作 PPT；
• 按代碼規範檢查項目。

一個 Skill 最好只解決一類明確問題，不要把「寫文章、寫代碼、做 PPT、分析數據」全部塞進同一個 Skill。範圍越具體，效果通常越穩定。

2. 寫清楚觸發條件

觸發條件越清楚，AI 越容易在正確的時候調用它。

不推薦這樣寫：

This skill helps with writing.

更推薦這樣寫：

Use this skill when the user asks to polish, restructure, or convert Chinese blog articles into MDX format for publishing on a personal website.

也就是說，不要只寫「這個 Skill 很有用」，而要寫清楚：什麼任務、什麼輸入、什麼輸出、什麼場景。

3. 把流程拆成步驟

一個好的 Skill 不只是寫一句「請幫我做好」，而是把任務拆成可執行步驟。

例如文章處理 Skill 可以拆成：

1. 閱讀原文，識別主題和結構； 2. 修復標題層級； 3. 保留原文核心內容； 4. 補充必要解釋； 5. 把裸鏈接改成 Markdown 鏈接； 6. 檢查 MDX 語法； 7. 輸出最終文章。

這種寫法比單純說「幫我優化文章」穩定很多。

4. 加入示例

Skill 裏最好加入 1–3 個示例，告訴 AI 輸入和輸出大概應該是什麼樣。

示例不一定要很長，但要能說明風格。例如：

## Example

Input:
請把下面的 AI 學習資源整理成帖子：
- https://github.com/datawhalechina/happy-llm
- https://github.com/karpathy/minGPT

Expected output:
- 按 LLM、Agent、工程實踐分模塊整理；
- 每個專案包含簡介、適合人群、GitHub 連結；
- 最後給出學習順序。

示例越貼近真實使用場景，Skill 越好用。

5. 持續迭代

Skill 不是一次寫完就結束。你可以像維護代碼一樣維護 Skill：

• 哪些任務觸發不準確，就優化 description；
• 哪些輸出格式總出錯，就補充規則；
• 哪些流程經常重複，就寫成腳本；
• 哪些參考資料經常用，就放進 references 文件夾。

Anthropic 官方資料也強調，Skill 的構建過程通常包括規劃、測試、迭代、分發和故障排查，而不是隻寫一段提示詞。

六、Skill 適合哪些實際用途？

Skill 最適合「流程固定、重複頻繁、要求穩定」的任務。

1. 內容創作類

例如：

• MDX 文章格式化；
• 公眾號文章潤色；
• 小紅書標題生成；
• SEO 標題與摘要優化；
• 參考資料鏈接整理；
• 中英文翻譯風格統一。

這類 Skill 的重點是：語氣、結構、格式、禁忌詞、鏈接處理。

2. 辦公文檔類

例如：

• 按公司模板寫週報；
• 把會議紀要整理成行動項；
• 根據材料生成 PPT 大綱；
• 按品牌規範生成報告；
• 把客戶資料整理成銷售簡報。

這類 Skill 的重點是：模板、品牌規範、固定欄目、輸出格式。

3. 數據分析類

例如：

• 自動讀取 CSV 並生成分析摘要；
• 按固定口徑計算指標；
• 生成可視化圖表；
• 輸出分析報告；
• 檢查異常值和缺失值。

這類 Skill 可以配合 Python 腳本使用，把分析步驟標準化。OpenAI API Skills 支持把可重用文件包上傳，並在託管或本地 shell 環境中使用，適合這類需要代碼執行的場景。

4. 編程開發類

例如：

• 按項目規範寫代碼；
• 自動檢查 PR；
• 生成單元測試；
• 重構某類組件；
• 根據錯誤日誌排查問題。

Claude Code 和 OpenAI Codex 都已經提供與 Skills 相關的工程場景能力。對開發者來說，Skill 可以理解為給編程 Agent 增加任務特定能力：讓它知道某類項目應該遵守什麼規範、按什麼步驟排查問題、優先參考哪些腳本或文檔。

七、新手如何開始做第一個 Skill？

如果你是新手，不建議一開始就研究複雜 API。可以先從最簡單的 SKILL.md 開始。

你可以按這個模板寫：

---
name: your-skill-name
description: Use this skill when the user asks to [具体任务] for [具体场景].
---

## Skill Name

## Purpose

This skill helps with ...

## When to use

Use this skill when ...

## Inputs

The user may provide ...

## Workflow

1. First, ...
2. Then, ...
3. Finally, ...

## Output format

The final output should include ...

## Rules

- Do ...
- Do not ...

一個實用建議是：先不要追求萬能 Skill，而是做一個小而穩定的 Skill。

例如：

• 不要做「寫作大師 Skill」；
• 可以做「中文博客文章轉 MDX Skill」；
• 不要做「數據分析 Skill」；
• 可以做「CSV 銷售數據月報 Skill」；
• 不要做「代碼助手 Skill」；
• 可以做「Next.js 項目 PR 檢查 Skill」。

範圍越具體，效果越穩定。

八、推薦學習路徑

如果你想系統理解 Skill，可以按下面順序學習。

1. 先理解 Skill 是什麼

先讀 OpenAI 和 Anthropic 的入門資料，建立基本概念。重點理解：Skill 不是單次提示詞，而是可重用、可分享的工作流，可以包含說明、示例和代碼。

建議先看：

• OpenAI ChatGPT Skills；
• OpenAI Academy：Using skills；
• Anthropic Skills GitHub。

2. 再看 Skill 的文件結構

第二步重點看 SKILL.md 怎麼寫，尤其是 description、觸發條件、工作流和輸出規則。

建議重點看：

• Anthropic Skill Creator；
• OpenAI Skill Creator；
• OpenAI API Skills Guide。

3. 然後學習 API 和代碼執行場景

如果你想把 Skill 用在 Agent、自動化、數據分析、代碼執行裏，可以繼續看 OpenAI API 與 Cookbook。

這部分重點理解三件事：

1. 如何創建和上傳 Skill； 2. 如何讓模型在任務中選擇合適的 Skill； 3. 如何把腳本、資源文件和執行環境組合起來。

建議閱讀：

• OpenAI API Skills Guide；
• OpenAI Cookbook：Skills in API；
• OpenAI API Reference：Skills；
• OpenAI Blog：Shell + Skills + Compaction。

4. 最後研究 Claude Code 與 Codex 場景

如果你主要關注 AI 編程、代碼助手、Agent 工程，可以重點看 Claude Code 和 Codex。

這類資料更適合理解 Skill 在真實工程中的用途：比如項目規範、自動化檢查、代碼生成、文檔生成、測試流程和部署流程。

建議閱讀：

• Claude Code Skills；
• Claude Code Overview；
• Claude Code Common Workflows；
• OpenAI Codex Agent Skills。

九、優質 GitHub 與文檔鏈接整理

下面是我認為比較值得收藏的 Skill 學習資料。

1. OpenAI：Skills in ChatGPT

適合人羣：想了解 ChatGPT Skills 基本概念的新手。

這篇文章適合用來理解 Skill 的定位：它不是單次提示詞，而是可重用、可分享的工作流，可以包含說明、示例和代碼。

2. OpenAI Academy：Using skills

適合人羣：想用通俗方式理解 Skill 使用場景的人。

OpenAI Academy 的文章更偏產品和實踐，適合非程序員理解為什麼要用 Skill，以及 Skill、GPT、Projects 如何組合。

3. OpenAI API Skills Guide

適合人羣：開發者、Agent 工程學習者。

這篇適合理解如何在 API 中上傳、管理和附加可重用 Skill，尤其適合數據分析、代碼執行、自動化工作流。

4. OpenAI Cookbook：Skills in API

適合人羣：想看完整代碼示例的人。

Cookbook 的價值在於它不是隻講概念，而是展示如何創建、上傳、調用 Skill。

5. OpenAI Codex Agent Skills

適合人羣：使用 Codex 或關注 AI 編程助手的人。

Codex Skills 更偏編程與工程場景，可以理解為給 Codex 添加任務特定能力。

6. Anthropic Skills GitHub

適合人羣：想看 Skill 文件夾結構和真實示例的人。

這是學習 Claude Skills 非常重要的資料，因為它展示了 Skill 如何通過說明、腳本、資源文件來提升模型在特定任務中的表現。

7. Anthropic Skill Builder Guide

適合人羣：想系統學習 Skill 設計方法的人。

這份 PDF 更像一本小手冊，內容包括 Skill 基礎、規劃設計、測試迭代、分發分享、常見模式和故障排查。

8. Claude Code Skills

適合人羣：使用 Claude Code 做開發的人。

這篇文檔適合理解如何用 Skills 擴展 Claude Code 的能力，以及如何把自定義流程沉澱成工程化能力。

9. openai/skills

適合人羣：想看 OpenAI Skills 示例和系統 Skill 寫法的人。

這個倉庫可以作為參考資料，用來觀察 Skill 的命名方式、目錄組織和 SKILL.md 寫法。

10. Simon Willison：OpenAI Skills API Hands-On Demo

適合人羣：想看開發者實操記錄的人。

這是一份比較適合開發者閱讀的實操記錄，展示了如何構建、壓縮上傳，並通過 OpenAI API 調用 Skill。

十、一個可直接套用的中文寫作 Skill 示例

如果你經常寫中文技術文章，可以從下面這個 Skill 改起。

---
name: chinese-tech-blog-writer
description: Use this skill when the user asks to write, polish, restructure, or prepare a Chinese technology blog post for online publishing. This skill is especially useful for AI, programming, GitHub project introductions, tutorials, and tool reviews.
---

## Chinese Tech Blog Writer

## Purpose

Help the user turn rough notes, links, screenshots, or fragmented ideas into a clear Chinese technology article suitable for online publishing.

## Workflow

1. Identify the article topic and target readers.
2. Preserve the user's original meaning and important links.
3. Organize the article with a clear title, introduction, sections, and conclusion.
4. Explain technical terms in plain Chinese.
5. Add concise project introductions when GitHub links are provided.
6. Convert raw URLs into clickable Markdown links.
7. Avoid exaggerated claims and unsupported facts.
8. Make the tone natural, practical, and suitable for public publishing.

## Output format

- Use Markdown or MDX-compatible syntax.
- Use `#` for the main title.
- Use `##` for major sections.
- Use tables only when they improve readability.
- Keep paragraphs readable and not too fragmented.

## Rules

- Do not delete the user's original important content.
- Do not fabricate project features.
- If online sources are used, include reference links.
- If a claim is uncertain, write it cautiously.

這個 Skill 適合用來處理：

• GitHub 項目推薦文章；
• AI 工具教程；
• 技術學習路線；
• 個人網站文章；
• MDX 博客內容。

十一、Skill 寫作的常見錯誤

1. 範圍太大

很多人一開始會寫一個「萬能寫作 Skill」，結果什麼都想管，最後什麼都不穩定。

更好的做法是拆成多個小 Skill：

• mdx-formatter
• github-project-intro-writer
• resume-polisher
• ai-tool-review-writer
• data-report-generator

2. description 太模糊

description 不要只寫「幫助寫作」或「提高效率」。它應該明確告訴模型：什麼時候使用、處理什麼輸入、輸出什麼結果。

3. 只寫要求，不寫流程

差的 Skill 只寫：

請寫得專業一點。

好的 Skill 會寫：

先識別目標讀者，再整理結構，然後補充背景解釋，最後檢查鏈接和格式。

4. 沒有測試

寫完 Skill 後，最好用 3–5 個真實任務測試：

• 是否能正確觸發？
• 輸出格式是否穩定？
• 是否遺漏鏈接？
• 是否會亂刪內容？
• 是否會編造不存在的信息？

測試後再不斷修改 Skill。

十二、我的理解：Skill 是 AI 工作流資產化的開始

過去我們使用 AI，經常依賴臨時提示詞。但提示詞最大的問題是不可管理、不可重用、不可團隊化。Skill 的意義在於，它把你的經驗、流程、模板和工具沉澱下來，變成可以重複使用的能力。

對個人來說，Skill 可以讓你少寫重複提示詞。 對團隊來說，Skill 可以統一輸出標準。 對開發者來說，Skill 可以成為 Agent 系統中的模塊化能力。 對內容創作者來說，Skill 可以沉澱自己的寫作風格、文章結構和發佈規範。

所以，Skill 不是一個簡單的新功能，而是一種新的工作方式：

把一次性的提示詞，升級成可重用的工作流；把個人經驗，沉澱成 AI 可以穩定調用的能力。

如果你經常讓 AI 做同一類任務，那麼就很適合開始嘗試寫自己的 Skill。

本專題也整理了具體實例，例如 《Skill 實例：用 Superpowers 給編碼 Agent 加一套工作流》，可以對照着理解 Skill 如何落到真實工程裏。

常見問題

Skill 和提示詞（Prompt）有什麼區別？

提示詞更像一次性指令，每次都要重新解釋規則；Skill 更像長期可重用的流程資產，把說明、模板、流程、腳本和資源打包在一起，AI 在遇到相關任務時自動調用，從而更穩定地復現複雜流程。

Skill 和 Custom GPT、Project、Tool 有什麼不同？

Skill 把固定流程封裝成可重用能力；Custom GPT 是一個專門用途的聊天助手；Project 提供長期工作空間與上下文；Tool 讓 AI 調用外部能力或執行動作。可以把 Skill 理解為提示詞與工具之間的“中間層”。

一個 Skill 必須包含哪些東西？

最核心的是 SKILL.md，它負責說明這個 Skill 做什麼、什麼時候觸發（description 字段很關鍵）、執行步驟與輸出規則。複雜任務可以再加 scripts/、templates/、references/ 等目錄。

新手怎麼寫第一個 Skill？

從你每天重複做的任務入手，先寫一個小而具體的 SKILL.md（例如“中文博客文章轉 MDX”，而不是“寫作大師”），寫清觸發條件、輸入輸出與步驟，再用 3–5 個真實任務測試並持續迭代。

參考來源

• OpenAI Help：Skills in ChatGPT
• OpenAI Academy：Using skills
• OpenAI API Docs：Skills
• OpenAI Cookbook：Skills in API
• OpenAI API Reference：Skills
• OpenAI Blog：Shell + Skills + Compaction
• OpenAI Codex：Agent Skills
• GitHub：openai/skills
• GitHub：openai/openai-cookbook
• GitHub：anthropics/skills
• Anthropic Skill Creator
• Anthropic：The Complete Guide to Building Skills for Claude
• Anthropic Docs：Claude Code Skills
• Anthropic Docs：Claude Code Overview
• Anthropic Docs：Claude Code Common Workflows
• Anthropic Docs：Claude Tool Use Overview
• Simon Willison：OpenAI Skills API Hands-On Demo