你的经验,可以复制粘贴了:Skills正在引发一场知识资产化革命

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最近我发现我陷入了奇怪了循环,在AI时代本来应该让工作变得更高效,但同样流程格式的数据分析,用研报告,每次都要从头开始。

我还是要每次告诉它,这里的数据要用饼图,那个报告的内容要去做真实性验证。

一来一回5分钟过去了。

我忽然意识到:我在用最先进的人工智能,却做着最原始的重复劳动。

这样的重复,100次也不会让你的成长会变多一点。

直到我发现了Skills。

Skills是什么?

其实,AI最大的问题不是它不够聪明,而是它记不住。

你今天告诉它怎么做竞品调研,明天它就忘了。你费尽心思写好的Prompt,下次对话还是要重新输入一遍。

Skills就是为了解决这个问题而生的。

简单来说,Skills就是给AI安装一个专家技能包:把你的工作流程、专业知识、执行脚本封装成进去,让AI稳定、高效地执行任务。

配图2

和以前不一样的是,它把提示词、SOP、MCP以及代码都融合到了一起,我们可以用自然语言替代工作流来搭建SOP,我们可以通过Skills将我们不同环节使用的提示词串联起来。

维度PromptsSkills
本质即时指令可复用的提示词模板
持久性单次对话跨对话、跨项目
何时加载每次输入按需动态加载
适用场景一次性请求重复性专业任务
参数化手动替换参数自动参数传递
组合性难以串联可形成技能链

它和Prompt的区别是,Prompt是即时指令,而且每次都要输入,一般只能作用于单次的对话。

文章创作自动化流程

Skills也不再需要我们复制粘贴,AI会基于语义加载Skills,自动完成任务,并且还能自己传递上下文的变量,极大程度的解放了双手。

而且按需加载的模式,不会一次性让AI理解太多内容,也大大减少了幻觉,既节省成本,还能提高效率。

它解决了什么问题?

任何重复3次以上的事情都值得被Skills解决。

1次是偶然,2次是巧合,3次就要变成模式了。

上周我想要修改某个提示词,原本的流程是:让AI帮我改提示词,改完我说一句有没有遗漏,然后不放心,重新自己检查。

检查出遗漏的部分,告诉它把缺的部分补充进来。

一遍一遍,每次都要重新解释我想要什么。

有了 Skills 之后,我只要说:用提示词修改技能,修改文件夹的xx提示词,修改的目的是:xxxx

Claude 会自动激活我预先写好的提示词修改的Skill,里面已经包含了所有我的要求,风格规范。

它省去了每次都要解释一遍我要什么的重复劳动。

我们真正需要的是让AI一次做对。

要怎么样创建一个Skills呢?

你现在卡住的,不是能力,是顺序。

Step 1:找一个最高频,最痛的场景

配图5

80%的价值来自20%的高频场景,拿出最近3个重复3次以上的高频任务,是竞品分析、数据分析还是周报日报?

Step 2:把我们的SOP写下来,思考AI要帮助自己完成什么

思考那些工作里有哪些是标准化的流程?

例如我们的复盘报告模版,它70%内容结构固定的。那我们可以把它抽象成"数据表现-问题诊断-优化假设"三栏模板。

那拿到数据,就可以让AI根据格式输出初稿了,让自己告别所有文书工作。

但千万觉得Skills是工作流,是全自动完成的流程。

不要试图封装整个流程,要封装的是低价值的苦力活。

比如我们在做竞品分析,查找数据是苦力,定评估维度有价值,基于评估内容决策有价值,那么保留有价值的设计和决策部分。

建议Skill帮你做执行,辅助你做判断,最终你自己来做决策。

Step 3:用自然语言告诉AI你要创建什么Skills

明确之后,可以在AI里用自然语言让它帮你创建一个skills。

在编程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,进入创建流程后,AI会问你想要做什么skill,要怎么触发。

然后你就可以把前两步思考出来的结果告诉AI。

这里有一个小诀窍,在做完之后,可以让它用ASCII画出现在的Skills逻辑,帮助你判断是否正确。

另外就是要定义好什么时候触发这个skills了,例如:当用户想要绘画的时候,触发绘画提示词skills。这句话就是你的绘画提示词Skill核心指令。

Step 4:不断优化

先完成,再完美。第一个版本允许能用就行,然后每次使用,都让AI去改你不满意的点。直到它能够百分百完成你的任务。

写在最后

经验资产化的本质,是把时间单价变成资产复利。

你今天封装的每个Skill,都在为明天的自己雇佣一个免费实习生。

结果=方法 × 强度 × 时间。

试着把你最常用的一个工作流封装成Skill,你的痛苦、困境和解决方案,正是最稀缺的数字资产。

保护它们,封装它们,让它们为你工作。

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