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别再纠结是用 Codex 还是 Claude Code 了。我发现其实真正决定AI生产力上限的，不是 Agent，而是 Skill。这期视频我会分享最终筛选出来的8个最核心的skill 1、基础Skill：把重复工作流封装成专属Skill 、自动搜索各种Skill 2、产品开发Skill：顶级开发团队级别的AI编程提效；不懂设计也能做出好看页面 3、内容创作Skill：做图、整理资料、排版发布，这两个Skill直接替你干不管你用 Claude Code 还是 Codex，装上就能用。

阿西_出海

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这个设计 skill 能彻底拯救你的 Codex 审美结合taste skill和image 2生图，下面是我在Codex里直出的网页设计效果方法也很简单，只需三步： 1. 用 taste skill 生成每个页面的参考图 2. 让 Codex 分析参考图，列出需要单独提取的视觉素材图片 3. 把参考图和素材交给 Codex，让它只用这些素材 1:1 复刻页面 skill仓库地址：

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最近北大开源的一个项目，我觉得很值得关注。 AI Agent 现在最缺的，可能不是模型，而是一套像 npm 一样可复用的 skill 基础设施。 MagicSkills 做的就是这件事。它不是再去造一个新的 Agent framework，而是想把那些散落在各处的 SKILL.md，变成可安装、可组合、可同步、可调用的共享能力层。 MagicSkills 的思路更像是，先把 skill 从零散文档里抽出来，做成一个本地优先的共享 skill pool，然后再按不同 Agent、不同框架去组合和分发。这样一来，skill 就不再只是 prompt 附件，而是开始变成真正可复用的能力基础设施。说白了，它想推动的一件事就是：让 Agent 的技能，从“写一份文档自己用”，变成“写一次，到处复用”。我觉得这个方向很值得看。因为当 skill 开始像包管理一样被组织起来，多 Agent 工作流才会真正开始像工程系统，而不是一堆 prompt 和脚本的临时拼装。如果你在关注 AI Agent、Multi-Agent、技能复用，或者正在想怎么管理越来越多的 SKILL.md，这个项目值得研究一下。👇

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46,274 Aufrufe • vor 3 Monaten

这个开源项目，把我最烦的 PPT 一键搞定了。据说是目前最好用的 PPT skill - html-ppt-skill 一句话需求，比如：「做一份 AI 分享，小红书风」它会自动帮你：写大纲 → 排版 → 选主题 → 加动效 → 生成整套 PPT 效果是真的能打： 36 套主题 + 31 种布局（基本不用自己设计）粒子特效 + 动画（接近视频级展示）支持导出图片，可以直接发图文关键是这点：基本不用做 PPT了，你只需要说需求，剩下交给 AI。安装只要一行 npx skills add 做分享、做路演、做小红书图文，这套基本就能搞定。

这个开源项目，把我最烦的 PPT 一键搞定了。据说是目前最好用的 PPT skill - html-ppt-skill 一句话需求，比如：「做一份 AI 分享，小红书风」它会自动帮你：写大纲 → 排版 → 选主题 → 加动效 → 生成整套 PPT 效果是真的能打： 36 套主题 + 31 种布局（基本不用自己设计）粒子特效 + 动画（接近视频级展示）支持导出图片，可以直接发图文关键是这点：基本不用做 PPT了，你只需要说需求，剩下交给 AI。安装只要一行 npx skills add 做分享、做路演、做小红书图文，这套基本就能搞定。

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Lovart现在可以把工作流打包成内置Skill了，还可以导出PSD和生成新字体。我把做品牌宣传片的流程拆解成了固定结构，再保存为一个Skill复用。左边是我手搓的，右边是换了主体之后用Skill生成的。一个是冲锋衣，一个是羽绒服。（1/3）

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Anthropic 刚刚悄悄解决了 AI Agent 最大的一个问题之一。过去开发 Agent 的 skill 基本是这样的：写 prompt → 试一下 → 不行再改 → 靠感觉上线。但 Claude 现在给 Skill Creator 加了 3 个关键能力： 1️⃣ Skill Evals（技能测试）可以定义测试问题和成功标准，自动验证一个 skill 是否真的有效。 2️⃣ 多 Agent 基准测试可以并行运行多个 agent，甚至对两个 skill 版本做 A/B 测试。 3️⃣ 触发优化 Claude 会分析你的 skill 描述，自动修复：错误触发没触发描述不清这意味着一件很重要的事： AI Agent 开发正在从 “Prompt Engineering” 变成 “AI Software Engineering” 你可以像开发软件一样：测试评估基准测试持续优化更有意思的一点是：如果某一天，基础模型在没有 skill 的情况下也能通过这些测试，说明这个能力已经被模型“学会”了。也就是说：今天的 Skill，很可能会变成明天的模型能力。 Prompt、Skill、模型训练之间的边界，正在消失。

Anthropic 刚刚悄悄解决了 AI Agent 最大的一个问题之一。过去开发 Agent 的 skill 基本是这样的：写 prompt → 试一下 → 不行再改 → 靠感觉上线。但 Claude 现在给 Skill Creator 加了 3 个关键能力： 1️⃣ Skill Evals（技能测试）可以定义测试问题和成功标准，自动验证一个 skill 是否真的有效。 2️⃣ 多 Agent 基准测试可以并行运行多个 agent，甚至对两个 skill 版本做 A/B 测试。 3️⃣ 触发优化 Claude 会分析你的 skill 描述，自动修复：错误触发没触发描述不清这意味着一件很重要的事： AI Agent 开发正在从 “Prompt Engineering” 变成 “AI Software Engineering” 你可以像开发软件一样：测试评估基准测试持续优化更有意思的一点是：如果某一天，基础模型在没有 skill 的情况下也能通过这些测试，说明这个能力已经被模型“学会”了。也就是说：今天的 Skill，很可能会变成明天的模型能力。 Prompt、Skill、模型训练之间的边界，正在消失。

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68,008 Aufrufe • vor 3 Monaten

最近我们在用 Claude Code Skills 做内容发布自动化，体感非常明显：凡是能整理成 SOP 的重复工作，都应该交给 AI。我们的流程很简单：内容本地用 Markdown 管理，首发公众号，发布后只给 Claude 一句指令，它就会自动通知飞书、记录发布状态，并同步到博客和其他网站。以前这些步骤不难，但每天重复做，本质就是在消耗人力。 Skills 的核心价值是：把一整套 SOP 固化成 AI 能执行的能力。不需要点流程、配节点，用自然语言描述需求，Claude 会自己判断是否调用 Skill 并按步骤执行。相比 Make / n8n 这类自动化工具，我更看好 Skills 的原因是：它既有流程性，又有 AI 的判断能力，而且 Token 成本更可控。一句话：80% 的日常提效场景，用 Skills 就已经够了。有一点技术基础的小伙伴，下一步不该只是“用 AI 干活”，而是开始把你每天重复做的事情，直接封装成一个 Skill。（总结一下这篇文章）

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sitin

78,153 Aufrufe • vor 6 Monaten

🚨还是让肖师傅来盘一盘，Skill做视频这件事本质上，Skill做视频有两条路： 1、忽略质量，只需要制作一个类似会动的PPT，用来辅助自媒体完成内容讲解，但注意，因为视频效果一般，所以必须要本体的内容有干货，Skill只是辅助。如果选择这样，还是比较合算的，因为节约的是不会制作视频的博主的一个痛点。 2、不要妄想一键一个Skill生成视频，本质上它就是一个有操作权限的GEM，所以必须使用GEM思维，一个Skill是无法完成复杂的视频的，只能利用它可以生成文件的特质，生成素材之后，再由另一个Skill进行拼接，当然，这个部分我觉得只能给他一些模板，做些简单的固定搭配的工作。而且这个部分通过我的计算，容错率加上之后，成本和手搓差不多，但风格上就需要固化。即使不能一键成片，至少还有素材打底。另外，别妄想一句话生成一个效果很棒的视频，还是那句话，本质上它还是一个按照固定路径执行的GEM，所以引导和命令依然是重要的，区别是，现在你需要把各种可能得变量都要写进去。 👻来看看肖师傅用Skill制作的视频，但作为商业片我不会选择使用claude code来跑这种商业广告，太费钱了。

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肖师傅

16,310 Aufrufe • vor 5 Monaten

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

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劳伦斯

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Anthropic 出的 Claude Design 功能，一条推文直接冲上 6000万+ 曝光我用它做的笔记，随手就获得近 1000 赞，这个设计能力真的在降维打击。但目前功能只有会员能用，大多数人用不了我把它重新封装成了开源 Skill，免费开源这条视频我会手把手带你从 0 到 1： ✅ 把 Skill 装好 ✅ 跑出一个完整的成品效果

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阿西_出海

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李飞飞这段采访，越听越有压力。她说未来真正被甩开的，可能不是被 AI 替代的人，而是还在用五年前流程工作的人。以前产品经理不会写代码很正常：写 PRD、开会、等设计、排开发，几个月做个原型。但现在旁边的人已经能用 AI 当天把 demo 跑出来，拿真实界面讨论需求，你还在说“我负责协调资源”。差距可能就是这么拉开的。 AI 最狠的地方，不是替你工作，而是逼你从“传话的人”变成“能把想法做出来的人”。

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Vincent

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🎬 90% 的人没用明白 Codex。因为一开始就把它当成了 ChatGPT。但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

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分享一下我平时怎么用Vibe的方式创建SKILL的？方法就四步： 1. 同时开Gemini和ChatGPT提需求 2. 让AI出提示词，自己去实测效果 3. 挑最满意的，让AI封装成Skill 4. 两个AI各出一版，赛马跑一段时间择优你真正做的事只有三件：提需求、做实验、拍板。 AI时代，每个人都该养成封装Skill的习惯。

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Yihui

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你们需要的推文写作神器来了：tweet-skills，它是一组自动创作技能包。这个 repo 真正在做的一件事，是把内容创作工程化。怎么说？它有 8 个 skill： - hot-topics 负责采集 - topic-research 负责调研 - opinion-generator 负责观点 - tweet-writer 负责写作 - tweet-polish 负责去 AI 味 - title-optimizer 负责标题 - tweet-closing 负责结尾 - tweet-pipeline 负责串联。每个 skill 职责明确，每个 skill 可以独立运行，每个 skill 可以单独迭代升级。这是什么思路？软件工程的思路。模块化、可复用、可测试、可迭代。 skill 就是内容创作的「函数」。pipeline 就是内容创作的「工作流」。收藏价值设计就是内容创作的「代码审查」。市面上所有 AI 写作工具，本质上都是一个巨大的 prompt 加一个输入框。你进去一堆文字，出来一段文字。 tweet-skills 不一样。它把创作过程拆成了系统。你可以看到每一步在做什么，每一步的输入输出是什么，每一步的质量标准是什么。这才是 AI 时代内容创作该有的样子。不是用 AI 替代创作，是用工程化思维重构创作。这个 repo 值 star。先收下，以后会明白我在说什么。 #skill #openclaw 源码：

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装了 OpenClaw 觉得不好用？推荐 Clawhub 上 3 个必备skill 1、self-improving-agent 每次纠正错误，它都会自动记录。你用的次数越多，OpenClaw 能力就越强。 2、Find Skills skill 搜索助手，它能快速找到最合适的 Skill，相当于给 OpenClaw 装了一个「skill 管理员」。 3、Summarize 能总结网页、PDF、图片、音频、视频。比如你看到一篇长文章，直接丢给它总结要点，大幅提升信息处理效率。

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100块的AI，如何帮我接单月赚12万？这次做这个项目给我的感受是国产模型真的能用了！其实我一直都是用最好的模型，Claude 4.5 + Claude Code也一直是我的AI编程主力，但真的被封麻了。每天重新搞Claude的时间都有一两个小时，这次用GLM4.6来平替效果还真可以。虽然它下午高峰期时不时会卡，而且偶尔指令遵循确实比GPT-5差不少，可90%的开发任务都还不错，返工率也可以接受。我现在的最好的实践就是，保留20美金的Cursor用顶级模型，再来个GLM4.6干活，很香！

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这是我今年装到 Codex 里最爽的一个 skill，没有之一，强烈推荐大家安装一下。一个不到 1k stars 的小项目，把独立开发最容易死的那一环给补上了。独立开发时常面临的死亡循环：找 idea → 开干 → 没人用 → emo → 重复中间被跳过的很重要的一步叫 validation，99% 的人靠”我觉得有用”代替了它。一行命令安装到 Codex： npx --yes codex-startup-pressure-test-skill@latest 把你的idea 丢进去，它会用创始人视角给你压测： ✅ 核心假设 + 致命缺陷 ✅ 真痛点还是你的幻觉 ✅ 真实竞品 + 切换成本 ✅ 前 10 个客户从哪来 ✅ 2 周能跑完的 MVP ✅ 直接判 strong / weak / pivot 我突然意识到，它刚好补上了 reddtrends 的下游缺口： Reddtrends 挖 Reddit 真实痛点 → skill验证 → Codex 写代码 idea → 验证 → 落地，第一次三段全闭环。 Cursor 和 Claude Code 解决“怎么 build”的问题，Reddtrends + 这个 skill 解决“build 什么”。后者才是 90% 独立开发者真正死掉的地方。

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Yanhua

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✅ 推荐一个宝玉老师开源的 Skill：用 Claude Code 一行命令就能把 Markdown 文章自动发到 X，带图片的那种。 👉 这个工具其实开源挺久了，但好像用的人不多？可能大家不太知道怎么上手。我自己用了一段时间觉得真的很方便，就录了个视频教程，把原理和用法都讲了一遍。有兴趣的朋友可以试试，真的能省不少事儿，如果遇到什么问题你直接让AI帮你分析这个skill的逻辑和流程然后帮你解决，其实很简单，来尝试下吧👇

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