在AI工具泛濫的今天，我們反而陷入了低效的重復(fù)勞動陷阱。Skills技術(shù)的出現(xiàn)徹底改變了這一局面——它將你的專業(yè)經(jīng)驗封裝成可復(fù)用的技能包，讓AI真正記住你的工作流程。

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最近我發(fā)現(xiàn)我陷入了奇怪了循環(huán)，在AI時代本來應(yīng)該讓工作變得更高效，但同樣流程格式的數(shù)據(jù)分析，用研報告，每次都要從頭開始。

我還是要每次告訴它，這里的數(shù)據(jù)要用餅圖，那個報告的內(nèi)容要去做真實性驗證。

一來一回5分鐘過去了。

我忽然意識到：我在用最先進(jìn)的人工智能，卻做著最原始的重復(fù)勞動。

這樣的重復(fù)，100次也不會讓你的成長會變多一點。

直到我發(fā)現(xiàn)了Skills。

Skills是什么？

其實，AI最大的問題不是它不夠聰明，而是它記不住。

你今天告訴它怎么做競品調(diào)研，明天它就忘了。你費盡心思寫好的Prompt，下次對話還是要重新輸入一遍。

Skills就是為了解決這個問題而生的。

簡單來說，Skills就是給AI安裝一個專家技能包：把你的工作流程、專業(yè)知識、執(zhí)行腳本封裝成進(jìn)去，讓AI穩(wěn)定、高效地執(zhí)行任務(wù)。

和以前不一樣的是，它把提示詞、SOP、MCP以及代碼都融合到了一起，我們可以用自然語言替代工作流來搭建SOP，我們可以通過Skills將我們不同環(huán)節(jié)使用的提示詞串聯(lián)起來。

維度 Prompts Skills 本質(zhì) 即時指令 可復(fù)用的提示詞模板 持久性 單次對話 跨對話、跨項目 何時加載 每次輸入 按需動態(tài)加載 適用場景 一次性請求 重復(fù)性專業(yè)任務(wù) 參數(shù)化 手動替換參數(shù) 自動參數(shù)傳遞 組合性 難以串聯(lián) 可形成技能鏈

它和Prompt的區(qū)別是，Prompt是即時指令，而且每次都要輸入，一般只能作用于單次的對話。

Skills也不再需要我們復(fù)制粘貼，AI會基于語義加載Skills，自動完成任務(wù)，并且還能自己傳遞上下文的變量，極大程度的解放了雙手。

而且按需加載的模式，不會一次性讓AI理解太多內(nèi)容，也大大減少了幻覺，既節(jié)省成本，還能提高效率。

它解決了什么問題？

任何重復(fù)3次以上的事情都值得被Skills解決。

1次是偶然，2次是巧合，3次就要變成模式了。

上周我想要修改某個提示詞，原本的流程是：讓AI幫我改提示詞，改完我說一句有沒有遺漏，然后不放心，重新自己檢查。

檢查出遺漏的部分，告訴它把缺的部分補充進(jìn)來。

一遍一遍，每次都要重新解釋我想要什么。

有了 Skills 之后，我只要說：用提示詞修改技能，修改文件夾的xx提示詞，修改的目的是：xxxx

Claude 會自動激活我預(yù)先寫好的提示詞修改的Skill，里面已經(jīng)包含了所有我的要求，風(fēng)格規(guī)范。

它省去了每次都要解釋一遍我要什么的重復(fù)勞動。

我們真正需要的是讓AI一次做對。

要怎么樣創(chuàng)建一個Skills呢？

你現(xiàn)在卡住的，不是能力，是順序。

Step 1：找一個最高頻，最痛的場景

80%的價值來自20%的高頻場景，拿出最近3個重復(fù)3次以上的高頻任務(wù)，是競品分析、數(shù)據(jù)分析還是周報日報？

Step 2：把我們的SOP寫下來，思考AI要幫助自己完成什么

思考那些工作里有哪些是標(biāo)準(zhǔn)化的流程？

例如我們的復(fù)盤報告模版，它70%內(nèi)容結(jié)構(gòu)固定的。那我們可以把它抽象成”數(shù)據(jù)表現(xiàn)-問題診斷-優(yōu)化假設(shè)”三欄模板。

那拿到數(shù)據(jù)，就可以讓AI根據(jù)格式輸出初稿了，讓自己告別所有文書工作。

但千萬覺得Skills是工作流，是全自動完成的流程。

不要試圖封裝整個流程，要封裝的是低價值的苦力活。

比如我們在做競品分析，查找數(shù)據(jù)是苦力，定評估維度有價值，基于評估內(nèi)容決策有價值，那么保留有價值的設(shè)計和決策部分。

建議Skill幫你做執(zhí)行，輔助你做判斷，最終你自己來做決策。

Step 3：用自然語言告訴AI你要創(chuàng)建什么Skills

明確之后，可以在AI里用自然語言讓它幫你創(chuàng)建一個skills。

在編程IDE里面claude： /skill-creator “你的需求”codex：$skill-creator “你的需求”

大概的指令都是相同的，進(jìn)入創(chuàng)建流程后，AI會問你想要做什么skill，要怎么觸發(fā)。

然后你就可以把前兩步思考出來的結(jié)果告訴AI。

這里有一個小訣竅，在做完之后，可以讓它用ASCII畫出現(xiàn)在的Skills邏輯，幫助你判斷是否正確。

另外就是要定義好什么時候觸發(fā)這個skills了，例如：當(dāng)用戶想要繪畫的時候，觸發(fā)繪畫提示詞skills。這句話就是你的繪畫提示詞Skill核心指令。

Step 4：不斷優(yōu)化

先完成，再完美。第一個版本允許能用就行，然后每次使用，都讓AI去改你不滿意的點。直到它能夠百分百完成你的任務(wù)。

經(jīng)驗資產(chǎn)化的本質(zhì)，是把時間單價變成資產(chǎn)復(fù)利。

你今天封裝的每個Skill，都在為明天的自己雇傭一個免費實習(xí)生。

結(jié)果=方法 × 強度 × 時間

試著把你最常用的一個工作流封裝成Skill，你的痛苦、困境和解決方案，正是最稀缺的數(shù)字資產(chǎn)。

保護(hù)它們，封裝它們，讓它們?yōu)槟愎ぷ鳌?/p>

本文來自公眾號：歪斯Wise 作者：歪斯Wise

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