零基础训练出懂你的AI助手——工作流、Skill、MCP服务确实有较长的时间没有分享内容了，今天再次分享一点关于AI工具

确实有较长的时间没有分享内容了，今天再次分享一点关于AI工具的使用吧~

其实现在AI已经渗透到我们生活方方面面了，大家或多或少都用过AI，只是每个人利用程度不同而已。

今天还是从技术角度分享一点使用经验，今天分享的主要内容是Android开发中如何更高效的使用Lingma插件辅助需求开发、代码编写以及bug分析修改。

一、Lingma安装（已安装跳过）

这里说一下通义千问也有独立的客户端，有兴趣的也可以安装体验。

Android studio安装也是非常简单，我相信几乎所有的Android开发人员都了解。其他IDE也基本都支持，安装方式类似：

在File->Setting->plugin插件中搜索“lingma”，然后点击install安装即可。

工作流就是一系列固定的操作流程，而往往这一系列操作又费时间又没有太多技术含量，所以如果你能够利用AI来简化或者完成这套流程，无异于能够大大提升你的工作效率。

虽然在新版的lingma插件中我们并不能直接找到工作流相关的配置，但完全是可以利用“规则”来实现工作流效果的，比如我这里简单以日常开发中常用的git操作为例：

（如果你已经熟悉规则的创建配置了，也可以直接创建，不用打开配置页面。）

在lingma会话窗口，个人信息处点击，选择“个人设置”选项，点击后会打开一个本地配置的网页。

点击页面中规则栏目，会进入规则配置页面。在页面右上角可以添加规则。

在规则配置页面，可以设置规则的名称以及规则生效的范围：

这里不同类型的规则，存在不同的限制，具体如下：

上面添加好规则后，在本地项目目录会生成对应的.lingma/你规则名称.md的文件，你只需要将工作流内容通过自然语言描述在文件里即可，我这里简单写了一个git的流程给大家参考：

使用规则最好是切换到智能体模式下使用。

不知道大家有没有发现，现在说用什么ai工具的越来越少了，而Skill的热度越来越高。

这其实是因为大家发现再好的ai工具，如果没有针对自己的一些特定的训练和配置，也很难发挥它的优势。

技能（Skills）是将专业知识打包成可复用功能的机制。每个 Skill 包含一个 SKILL.md 文件，定义技能的描述、指令和可选的辅助文件。

说白了就是一些封装好的工具能力脚本，在文件中可以直接描述如何做、利用什么去做，这里包括写好的程序脚本、本地工具以及一些在线的MCP服务等。

~/.lingma/skills/{skill-name}/SKILL.md

.lingma/skills/{skill-name}/SKILL.md

这里分享几个免费的skill平台：

MCP（Model Context Protocol）是一种开放标准协议，目的就是为大模型提供标准化的外部工具和上下文集成方式。

你可以通俗的理解成它是具备一些特定能力的接口，给大模型客户端调用的。而这些接口有很多免费的可以开箱即用，也可以自己开发部署到本地或者服务器上都可以。

这次的内容主要还是内容介绍为主，后续我会将skill和mcp服务的详细创建、使用教程分享出出来，感兴趣的也欢迎关注交流~