文章介绍Agent Skills作为AI大模型的应用技术，是一种将知识和流程打包成可重用技能的开放标准。与传统提示词相比，它提供稳定、可复用和可传承的AI工作方式，解决了"提示词反复交接"问题。通过周报生成、上线验收和设计评审三个案例，展示了如何让AI像靠谱同事一样记住做事方法。普通人可通过简单步骤创建技能包，将个人经验转化为可复用的系统能力。

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你有没有遇到过这种事：

周一早上 9 点，你坐在工位上，咖啡还没醒，你先被老板一句话叫醒：

“这周的周报，今天中午前给我。”

你打开 ChatGPT（或任何 AI），认真输入：

“请帮我写一份周报，语气专业，条理清晰……”

AI 输出一篇——看上去像作文。

你不服，继续加码：

“请用公司常用的结构：本周进展 / 数据 / 风险 / 下周计划，字数 800。”

AI 输出一篇——像公文，但有点空。

你又补充：

“请用我一贯的口吻，别太官腔，重点写我做的事情。”

AI 输出一篇——突然开始“自嗨”，甚至编出了你没做过的工作。

你气笑了：

同一件事，我已经说了三遍，它还是像新来的实习生一样，每次都要重新教。

这时候你会发现一个残酷真相：

AI 不是不聪明，AI 是“不会记住你怎么做事”。

你每次都在口头交接，它每次都当第一次上岗。

那有没有一种方法，可以让 AI 像一个靠谱同事一样：

你教一次，它以后照着做；你升级一次，它全局同步升级；你换一个 AI，它也能继续用。

有。它就是今天的主角——

Agent Skills（代理技能）。

01｜先用一句人话讲清楚：Agent Skills 是什么？

如果你完全不懂技术，我给你一个最像生活的解释：

Agent Skills 就是给 AI 装“技能包”（像装 App 一样）。

你把“怎么做一类事”的方法写成一份标准化说明书，打包成一个“技能文件夹”。

AI 需要时就打开这份说明书，按步骤执行。

你可以把它想成三种东西的结合体：

•✅ 新同事的岗位说明书（告诉它该怎么做）

•✅ 你自己的做事 SOP（把经验写成流程）

•✅ 可复用的工具箱（模板、清单、脚本都能一起放进去）

一句话总结：

Agent Skills = 一种开放标准，用来把知识和流程打包成可重用技能，扩展代理能做的事情。

重点是**“开放标准”**四个字。

意思是：它不是某一家 AI 的私家玩法，而是一种“大家都认”的收纳规则——

你按这个规则打包，很多 AI 代理都能读懂、都能用。

02｜为什么它突然重要？因为大家都被“提示词反复交接”逼疯了

过去一年，很多人学 AI，学到最后只学会一件事：写提示词。

提示词当然有用，但它有一个致命缺点：

提示词像“口头交接”，非常脆弱

你把提示词理解为：

“你对新同事说：今天你帮我做个周报，按这个结构写，注意这几点。”

这件事在现实里也很常见——口头交接的下场通常是：

•你说漏一句，它就漏一个关键点

•你换个人交接，风格全变

•你自己隔了一周再交接，还得重新讲一遍

•最可怕的是：团队里每个人都有一套“秘传提示词”，彼此看不懂，也复用不了

于是工作现场变成这样：

•同一件事，每个人都在重复造轮子

•输出忽高忽低，像抽盲盒

•经验无法沉淀，离职就消失

你以为你在“用 AI 提效”，其实你在“给 AI 当人肉操作系统”。

Skills 的出现，本质是**把口头交接变成“书面制度”。**如果提示词是“你临时说一遍”，那么 Skills 就是“你写成标准操作手册”。

它带来的三大变化非常实在：

**1.稳定：**同一件事，结果更像同一个人做出来的

**2.复用：**写一次技能包，未来无数次用

**3.传承：**你的经验不再只在脑子里，而是进入团队技能库

一句话总结：

提示词是临场发挥，Skills 是长期资产。

03｜它长什么样？

一点都不玄学：就是一个“技能文件夹”

我们别上来就讲技术名词，我用最朴素的比喻——Skill 就像一个收纳盒。

收纳盒里通常有三类东西：

1）封面：这个盒子干嘛用？

比如：

“周报生成技能”

“上线验收技能”

“设计评审技能”

2）说明书：一步一步怎么做？

这就是技能的核心——你把做事方法写清楚：

•什么时候用它？

•输入是什么？

•输出是什么？

•分几步做？

•每一步要注意什么？

•给一个例子长什么样？

3）配件：模板 / 清单 / 参考资料（可选）

比如：

•周报模板

•验收 checklist

•评审会议纪要格式

•你们公司的品牌规范 PDF

•你们项目的接口文档摘要

你会发现：

这套结构其实就是“人类团队协作”的最小单位。

只是以前它散落在：

•飞书文档

•群公告

•老员工脑子里

•你自己收藏夹里

现在 Skills 做了一件很简单但很伟大的事：

把这些零散经验，统一装进一个标准文件夹。

04｜它怎么工作？

像点外卖：平时只看菜单，用到才打开做法

很多人担心：

“技能包是不是要让 AI 全背下来？”

不需要，也不现实。

Skills 的聪明之处在于：用到再打开。

你可以想象你打开外卖 App：

•平时你只看到“店名+简介”（菜单很轻）

•你点进某家店才看到“菜品详情”（说明书打开）

•你下单后才看“做法/备注”（更细内容）

Skills 的工作方式也是这样：

**1.发现阶段：**AI 只知道“你有什么技能”“每个技能干嘛用”

**2.激活阶段：**当你提出需求，它才打开那个技能说明书

**3.执行阶段：**如果需要模板/参考资料，再去读附录或调用工具

一句话总结：

它不是把一堆东西塞进 AI 脑子，而是让 AI 学会“按需翻说明书”。

这就是为什么它既能强大，又不容易把上下文窗口挤爆。

05｜3 个接地气案例

你一看就知道“这玩意值”

接下来我不讲概念了，直接上“人类生活”。

我用三个最常见的场景，让你感受 Skills 的杀伤力。

案例 A：周报技能——让 AI 每周输出“像你写的”

没有 Skills 之前：

你每周都要重新写提示词，甚至还要翻旧周报找结构。

AI 今天写得像作文，明天像新闻稿，后天像年终总结。

你最崩溃的一句是：

“我就想要一份稳定的周报，它为什么这么难？”

有了 Skills 之后：

你做一个“周报技能包”，里面写清楚：

•语气：不官腔，像一个靠谱同事汇报

•结构：本周完成 / 数据变化 / 风险与求助 / 下周计划

•口径：哪些数据要写、哪些不要写

•禁区：绝对不能编造没做过的事

•示例：贴你写得最满意的一篇周报当参考

然后你每周只说一句：、

“按『我的周报技能』生成这周周报，我的输入如下：…… ”

输出会发生什么变化？

•✅ 风格稳定

•✅ 结构稳定

•✅ 不容易跑偏

•✅ 你只需要补充内容，不再重写规则

一句话总结：

Skills 把“你怎么写周报”变成了 AI 的固定能力，而不是临时发挥。

案例 B：上线验收技能——把“漏测焦虑”变成“照单完成”

没有 Skills 之前：

上线前一天，大家都很忙。你心里最怕的是：

•有没有漏测？

•有没有漏截图？

•有哪些边界场景忘了？

•Android / iOS 有没有都跑过？

•回归测试到底测到哪了？

尤其是新人接手验收时，现场基本是：

“你先随便测测吧，有问题再说。”然后上线后必翻车。

有了 Skills 之后：

你做一个“上线验收技能包”，里面是标准清单：

•环境检查（测试/预发/线上）

•核心路径（登录/支付/发布/分享…）

•边界场景（弱网/断网/权限拒绝/多端切换…）

•兼容性（机型、系统版本）

•回归策略（哪些改动必须回归）

•输出物：验收报告格式 + 必要截图列表

上线前你只需要一句：

“按『上线验收技能』给我一份验收计划+报告模板，并提示我需要准备哪些素材。”

你会发现一个变化：

验收从“靠经验的心慌”，变成“像做题一样按步骤”。

一句话总结：

Skills 把“老司机脑子里的验收经验”变成新人也能复用的标准流程。

案例 C：设计评审技能——让会议从“吵架”变成“做题”

没有 Skills 之前：

设计评审经常是这样：

•甲：我觉得不好看

•乙：我觉得用户不喜欢

•丙：我觉得竞品是那样的

•丁：我觉得老板喜欢另一个风格

最后变成“谁声音大谁赢”。

你回到工位打开 Figma，内心 OS：

“我到底该改哪里？”

有了 Skills 之后：

你做一个“设计评审技能包”，规定会议必须按这个顺序：

1.目标：这次要解决什么用户问题？

2.用户：目标用户是谁？使用场景是什么？

3.方案：方案 A/B/C 各自取舍是什么？

4.风险：有哪些可用性风险、成本风险、技术风险？

5.指标：改完怎么衡量？看什么数据？

6.决策：今天必须定下的结论是什么？负责人是谁？

然后你让 AI 在会前生成评审提纲，会后生成纪要与行动项：

•✅ 讨论更像“共同做题”

•✅ 不容易跑成“审美大战”

•✅ 每次评审都有沉淀

一句话总结：

Skills 让设计评审从“感觉”回到“结构化决策”。

06｜它和“提示词”“工具”到底有什么区别？一张人话对照表

为了让你彻底不迷路，我用最简单的比法：

**•提示词：**你当场跟 AI 说一遍（口头交接）

**•Skills：**你把方法写成 SOP（可复用说明书）

**•工具/插件：**AI 真能“动手”的按钮（查、改、跑）

一句话记住：

Skills 管“怎么做”，工具管“做得到”。

07｜普通人怎么上手？今晚 15 分钟就能做一个技能包

你不需要懂代码，也不需要很专业。

你只需要从一个简单问题开始：

“我每周重复做一次的事是什么？”

比如：

•写周报

•写复盘

•做会议纪要

•做验收

•做竞品分析

•做投放总结

然后按下面的“15 分钟技能包公式”写：

第 1 步：写“什么时候用”

比如：当我说“写周报/本周总结/进展汇报”时，使用该技能。

第 2 步：写“输出长什么样”

比如：输出必须包含：本周完成、数据、风险、下周计划。不允许编造。语气：专业但不官腔。

第 3 步：写“5 步流程”

比如：

1.先问我要本周做了什么（列要点）

2.把要点按模块归类

3.补上数据变化与原因

4.标注风险与需要协助的事项

5.生成最终周报（含标题与重点加粗）

第 4 步：贴一个“你满意的例子”

你最满意的一篇周报，复制进去。

这一步很关键——AI 会更像你。

你做完这四步，就已经拥有了一个最小可用 Skill。

以后你再也不用重复解释规则，你只要提供“本周内容素材”，AI 按技能输出。

写在最后

你不是在学 AI，你是在把自己变成“可复制的能力”

很多人以为 AI 时代的核心是：

“谁写提示词更厉害。”

但我越来越觉得，真正拉开差距的是：

谁能把自己的经验变成可复用的系统。

Agent Skills 的意义，说白了就一句话：

把你脑子里的“会做”，变成团队和 AI 都能复用的“标准能力”。

这不是炫技，这是在积累资产。

你真正拥有的是——可迁移的做事系统。

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