后来我发现WorkBuddy有个东西叫Skill，专门解决这个问题。今天这篇就讲明白：Skill是什么、怎么构成、怎么自己造一个、造完了怎么分享给别人用。
一、Skill到底是个啥
简单来说：Skill就是给AI的"上岗培训手册"。
就比如你新招了个员工，啥都会但啥都不知道你的规矩。你得告诉他：报表用这个模板，邮件这么写，数据从那个系统拉。培训完，他就能按你的标准干活了。
Skill干的就是这个事。它是一堆写在文件里的规则、流程、模板，WorkBuddy读进去之后，就"学会"了某件特定的事。
举个真实的例子。我装了一个叫 humanizer 的Skill，专门去AI味。装好之后，我只要说"帮我去一下AI味"，它就自动按照一套几十条规则来检查：破折号用多了没有、有没有"不是A而是B"的句式、有没有虚假的排比。不用我每次手动列清单。
再比如 wechat-article-search 这个Skill，装上之后说"帮我搜最近的高考志愿文章"，它就自动调脚本去微信搜一搜抓结果。不用我每次解释要搜什么、怎么搜、结果要什么格式。
现在大家应该明白了：Skill把你反复要说的规则打包成了一次性配置。装上之后自动生效，不说也会执行。
二、一个Skill里面长什么样
每个Skill就是一个文件夹，最核心的文件叫 SKILL.md。除此之外可以带三个可选的子文件夹：
挨个说。
SKILL.md 是灵魂。分两块：上面是YAML格式的元数据，下面是Markdown格式的指令正文。元数据里最重要的两个字段是 name 和 description。name是技能的名字，description告诉WorkBuddy什么时候该用它。这个description写得好不好，直接决定了AI能不能在正确的时机自动触发你的Skill。
看个真实的例子，这是 humanizer 的SKILL.md开头：
---name: humanizerdescription:"Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, negative parallelisms, and excessive conjunctive phrases."---
注意看它的description写得多具体：不光说了"去AI味"，还列了九种具体的AI写作模式。WorkBuddy看到这个描述，就知道用户说"帮我改一下这段话的AI味"时该调用它。
scripts/ 放可执行脚本。比如 wechat-article-search 的scripts目录里有一个 search_wechat.js，用Node.js写的，负责去微信搜一搜抓文章列表。SKILL.md里只要写"执行 scripts/search_wechat.js"就行，不用把一大坨代码塞进正文。
references/ 放参考资料。比如你做一个公司内部报销审批的Skill，财务制度有二十页，全塞进SKILL.md太臃肿。放references目录里，SKILL.md写一句"详细制度见 references/reimbursement_policy.md"，WorkBuddy需要的时候会自己去读。
assets/ 放输出时要用的文件。比如一个PPT生成Skill，assets里放一个模板.pptx，AI生成PPT时直接基于模板填充内容。
不是每个Skill都需要这三个文件夹。我见过的很多Skill只有SKILL.md一个文件，照样好用。有脚本需求的才建scripts，有参考文档的才建references，别为了凑结构硬建空文件夹。
三、怎么用workbuddy打造一个自己的Skill
讲个我实际做过的。我每周写公众号，每次都要重复跟AI说一堆规则：标题不超过20字、正文段落不超过4行、结尾别写"让我们一起期待"之类的话。
烦了，决定做成Skill，整个过程分四步。
1初始化Skill目录
咱们打开wokrbuddy首页，依次点击左侧栏“专家”—左上角“技能”—右上角“添加技能”—“创建技能”，对话框直接弹出。或者你在WorkBuddy里跟它说"帮我创建一个新Skill，叫 gongzhonghao-writer"。它会调用skill-creator技能里的初始化脚本，自动生成一个模板文件夹。
2写SKILL.md
这是最重要的一步。你把模板里的TODO替换成你自己的规则。我的公众号写作Skill的SKILL.md大致长这样：
---name: gongzhonghao-writerdescription:"公众号文章写作技能。当用户需要创作公众号文章、优化标题结构、去除AI痕迹时使用。支持爆款标题生成、内容排版优化、多平台适配。"---# 公众号写作技能## 触发场景- 创作公众号文章 - 优化文章标题和结构 - 去除AI写作痕迹## 标题规则- 标题控制在20字以内 - 不用"震惊体"和"标题党" - 优先用具体数字和场景## 正文规则- 每段不超过4行 - 不用破折号做长插入语 - 不用"不是A，而是B"句式 - 结尾不写"让我们一起期待"。
写的时候有个诀窍：别写论文，写操作手册。每条规则直接说"做什么"和"不做什么"，不用解释为什么。AI不需要理由，它需要指令。
3删掉不需要的目录，按需添加资源
我这个写作Skill不需要脚本，但需要模板文件，所以把references、assets2个文件夹保留了，假设你写的公众号文章由明确的对标案例，你就可以把这些对标文章下载下来，交给workbuddy，让他帮你提炼其中的亮点、写作风格、写作节奏等内容，然后写入references文件中。
如果你做的Skill需要调外部接口，比如搜文章、查数据，那就得在scripts里放脚本。wechat-article-search就是典型：SKILL.md负责告诉AI什么时候搜、搜什么，scripts/search_wechat.js负责具体的网络请求和结果解析。分工明确。
4测了再改，改了再测
这个环节就跟赵本山经典台词“改了再犯，犯了再改”一样。
装上Skill之后，试着让它干几次活，看效果。我第一次写的description太笼统（"用于公众号写作"），结果我随便聊到"公众号"三个字它就触发，很烦。后来改成了更具体的触发条件（"当用户需要创作公众号文章时使用"），就好了。
Skill不是一次写好的，是迭代出来的。用几次发现规则没覆盖的情况，就加一条；发现规则太死板导致输出机械，就松一条。
跟调教牛马员工一个道理（心酸，阿门）。
description是整个Skill最关键的字段。写得模糊，AI要么乱触发要么不触发。写得具体，比如列出"适用于什么场景、什么文件类型、什么任务"，命中率就高得多。
四、做好之后怎么分享
你造了一个好用的Skill，同事朋友也想用。有两种方式。
方式一：打包成zip发给别人
WorkBuddy有打包命令，会先自动校验你的Skill合不合格（YAML格式对不对、必填字段有没有、文件结构对不对），校验通过了才打包成zip：
# 在WorkBuddy里说："帮我把这个Skill打包"#
它会执行类似这样的命令：python package_skill.py ~/.workbuddy/skills/my-skill# 生成 my-skill.zip，拿去发给别人就行
别人拿到zip文件，在WorkBuddy里安装就行。整个过程跟装手机APP差不多。
方式二：上传到SkillHub
SkillHub是WorkBuddy的技能市场，类似应用商店。你把Skill传上去，任何人都能搜到、安装。目前上面已经有好几十个社区贡献的Skill，搜文章的、做PPT的、读论文的、查天气的，什么都有。
上传的入口在WorkBuddy客户端里，找到Skill管理页面，选"发布到SkillHub"，填一下名称、描述、分类，上传zip包就行。
这里有个选择：你的Skill可以放在两个位置——
自己用的放用户级，团队协作的放项目级。大部分情况选用户级就行。
最后说几句实在话。
Skill的门槛不高，但写好有讲究。我一开始写SKILL.md的时候恨不得把所有规则都塞进去，写了三百多行，结果AI读完反而执行不好——信息太多，它分不清主次。后来砍到五十行，只留最核心的规则，效果反而好了。
另外别一上来就追求"大而全"的Skill。先做一个解决具体问题的小Skill，用一周看看效果，再迭代。我的公众号写作Skill前后改了五六版，每版都是用出来的问题驱动的，不是拍脑袋想出来的。
有个好的Skill，你的WorkBuddy就从"什么都能干但什么都不精"变成了"什么都能干，某几件事特别精通"。这个差别，用过就回不去了。
