你的经验，现在可以封装到 AI 里批量贩卖了。

作者｜金光浩

编辑｜靖宇

2025 年 10 月 16 日，Anthropic 推出了 Claude Skills。

3 个月后，打开 GitHub，你会发现 Skill 相关项目的提交增长曲线几乎是垂直向上的。

根据 SkillsMP 社区的统计数据，短短几个月内，Skill 的生态规模已经翻了好几倍，并且在过去的十几天里，Skill 生态正在以数倍的速度持续扩张着。

Skill 的增长趋势｜skillsmp

为什么 Skill 值得关注？因为它让你可以把别人踩过的坑、总结出的方法论，一键装进自己的工作流。不用重新学，直接用。

国内这边，扣子 2.0 率先跟进了这个方向，在本周推出了「技能商店」。

扣子编程最新的「技能」功能｜扣子编程

但扣子 2.0 做的事情，不只是跟进 Skill 这个概念：

它想要把 Skill 与「扣子编程」深度融合，从而打造一整套「职场 AI」解决方案。

什么意思？

扣子编程已经集成了丰富的 AI 开发能力。你可以用日常语言描述需求，扣子会自动帮你生成智能体、工作流、甚至完整的网页和移动应用。

这次加入了 Skill 能力，扣子生态里就有了「一键复用专家 SOP」的能力。

技能商店就是这个生态里的「能力超市」：你可以从商店里一键加载别人的技能使用，也可以把自己的技能打包上架销售。

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01

Skill 到底是什么？

很多人搞不清楚什么是 Skill，这里简单介绍下。

官方的定义是：Skill 是一种可复用的资源包，把某个领域的专业知识（工作流程、上下文、最佳实践），打包在一起，让通用 AI 变成领域专家。

这个定义听起来有点抽象。简单来说，你可以把 Skill 理解成一个「微型专家系统」：

它是针对某个特定任务，把最佳提示词和工具用法打包在一起，用文件夹的方式保存。

它的好处是可复用、可组合：创建一次之后，每次遇到类似任务就能重复调用；多个 Skill 组合在一起，还能构建更复杂的工作流。

Agent 执行时如何使用 Skill、MCP、Code｜Anthropic

一个典型的 Skill 由三部分组成：指令、代码和资源。

以一个制作 PPT 的 Skill 为例：指令就是告诉 AI 按什么步骤做，代码负责执行其中的固定生成文件逻辑，资源则包含设计标准——比如什么排版好看、什么结构更清晰。

Skill 由指令、代码和资源三部分组成｜极客公园

扣子 2.0 这次更新，就是把 Skill 这个强大的工具集成到强大的扣子编程生态里。

职场里，有无数重复的工作，可以用 Skill 来实现。

如果你是一个 SQL 专家，你可以把表描述和创建 SQL 的步骤写到 Skill 里，这样团队里的新人不需要花三个月学 SQL，加载你的 Skill 就能完成 90% 的日常查询。

类似的，一个顶尖的电商客服，可以把你的话术 SOP 写成 Skill，这样团队里每个人都能复用你十年积累的沟通经验。

说白了，你不需要成为专家，你只需要用上专家的 Skill。

除此之外，扣子 2.0 对 Skill 的理解更进一步：

Skill 不应该只是一个文件，它应该能交易、能组合、能持续更新。

所以扣子 2.0 的技能商店，从一开始就内置了交易机制：创作者可以把自己的 Skill 上架销售。

目前看，扣子是全球范围内较早把 Skill 商业化落地的平台之一。

02

实测 Skill 能做什么

我用扣子 2.0 做了几个测试，看看 Skill 在实际场景中的表现。

「测试一：一句话生成工作流」

我想看看它能不能帮我快速生成一个完整的工作流。

于是，我输入一个需求：

帮我做一个竞品分析的工作流，输入一个产品名称，输出一份包含市场定位、核心功能、用户评价的分析报告。

一句话创建一个技能｜扣子编程

扣子接到指令后，自动拆解了任务：

先搜索产品的基本信息，再抓取用户评价，然后做情感分析，最后整合成一份结构化报告。

整个过程不需要我手动配置每一步，它自己把流程串起来了。

技能创建思考过程｜扣子编程

几分钟后，一个完整的「Coze Skill」就生成了。

技能可以预览、可以下载｜扣子编程

用它来分析你感兴趣的产品，只需要一句话，很快一个详细的分析报告就可以做出来了。

通过对话直接调用技能｜扣子编程

如果你经常做这种竞品分析，以前可能需要在工作流编辑器里拖拽十几个节点，现在一句话就能实现。

但这只是最基础的用法。接下来我想试试更细的场景。

「测试二：优化搜索关键词」

第二个测试来自一个观察：

大模型做深度研究很强，为什么呢？

我发现，是因为它在搜索的时候，会把模糊需求拆解成精准的搜索关键词。

而我们大多数人，其实并不太懂搜索引擎的高级语法（比如用 site:指定搜索特定网站）。

而这个问题，完全可以用「Coze Skill」来解决。

我做了一个简单的 Skill：输入你想研究的问题，它帮你优化成适合搜索引擎的关键词组合。

搜索引擎技能预览｜扣子编程

用法也很简单，直接给他输入：「有哪些名人公开讨论过 claude skill」。就会触发它的转换。

搜索引擎技能调用｜扣子编程

它输出了很多种不同维度的搜索词：有直接拆解关键词的，有聚焦不同数据源的，有用高级搜索语法的。

搜索引擎技能输出｜扣子编程

比我自己想的要全面得多。

一个文件，封装了搜索引擎的十年使用技巧。

这就是 Skill 的威力。

「测试三：定制一键读论文的工作流」

前两个测试都是单点任务，第三个我想试试更完整的工作流：

能不能用它定制一个完整的论文阅读工作流？

阅读学术论文是一件流程很固定的事情。大部分人的流程是：先看摘要判断跟自己的相关性，再了解研究背景，然后看核心结论，接着理解研究方法，最后精读实验结论部分。

我把这个流程拆解出来，告诉扣子：

帮我制作一个 Skill：第一步，提取论文的摘要、研究问题和核心结论（注意使用中文）。第二步，梳理论文的研究方法和数据来源。第三步，总结主要发现和作者的观点。第四步，生成一个带配图的笔记文件，格式兼容 Obsidian。

创建一个自定义步骤的 Skill｜扣子编程

然后，扣子就会根据这个流程，生成一个对应的 Skill。

读取论文的 Skill 创建结果｜扣子编程

我用一篇关于大语言心理创伤实验的论文做测试。

它准确地提取了论文的核心框架，生成的笔记条理清晰。

读取论文的 Skill 创建结果｜扣子编程

我拿另一篇论文又测了一次，输出格式完全一致。

这让我意识到：Skill 的真正价值不是替你做事，而是让 AI 按你的方式做事。

每个人读论文的习惯不一样，关注的重点也不一样。用 Skill，你可以按照自己的阅读逻辑来定制输出。

03

如何自己做一个 Skill？

看完实测，你可能已经在想：我怎么才能做一个自己的 Skill？

其实，方法有很多种。

如果你想快速用起来，或者只是想快速解决手边的某个问题：

方式一：直接在扣子编程的「技能」入口描述你的需求，类似我们前面第一个测评的例子那样。

如何创建一个技能｜扣子编程

方式二：直接使用「扣子技能商店」里现成的 Skill。商店里已经有很多人分享了自己的技能，覆盖写作、数据分析、办公效率等各个领域。找到一个和你需求相近的，一键加载就能用。

技能商店展示｜扣子编程

方式三：用开源社区的 Skill。GitHub 上有不少开源项目，SkillsMP 这样的网站里也聚集了大量 Skill，X 上也有很多超级个体分享的 Skill。很多都是行业专家分享的，质量相当高。

如果你想沉淀自己的方法论：

方式四：用 AI 帮你生成。有一些开源的 Skill-Creator 工具，你用自然语言描述你想要什么工作流，大模型会检索专家的知识库，然后把它写成 Skill 格式。生成完导入扣子就能用。跟方式一的区别是，你可以更好的介入其生成过程。

方式五：按照协议自己写一个。主要就是把你工作里的方法论拆解成步骤，写成 Skill 的格式。参考我们刚刚定制一键读论文的工作流的例子，如果你有一套独特的工作流程，比如一套做电商运营的选品方法，又或者一套做内容的独特选题思路，都可以变成 Skill。

04

技能商店的意义

说了这么多用法，是时候回到一个更根本的问题：

Coze 的「技能商店」这件事，为什么值得认真对待？

因为它做的事情很有价值：把少数人头脑中的方法论，变成人人可用的「在线」能力。

过去，一个领域的经验往往只存在于少数人的脑子里。经验靠师徒传承、培训课程、书籍文章传递，再通过实践内化成技能，一个新人要达到专家水平，往往需要三五年甚至更长时间。

但「Coze Skill」改变了这个逻辑。专家的经验可以被结构化地提取出来，变成一个可复用的模块。新人不需要完全理解背后的原理，加载这个模块就能获得类似的输出。

当然，这不意味着新人可以完全替代专家。Skill 解决的是执行层面的问题，决策和创造仍然需要真正的专业积累。

但对于大量标准化、重复性的工作，Skill 确实可以大幅降低门槛。

比如，做内容运营，你可以调用一个写过多篇 10 万+的作者的选题方法论。做产品汇报，你可以用大厂产品总监的 PPT 模板和逻辑结构。你不需要成为所有领域的专家，你只需要知道谁的技能可以帮你。

这是一种全新的能力获取方式：不需要从头学习，直接调用。

更重要的是，技能商店从一开始就内置了交易机制。

如果你是一位创作者，有一套独特好用的 Skill，你也可以发布到 Coze 的技能商店，让它帮你赚钱。

GitHub 上的 Skill 是免费共享的。这对用户来说很好，但对创作者来说，缺乏持续贡献的动力。

扣子 2.0 的技能商店，从第一天就想清楚了一件事：好的 Skill 应该有价值，有价值的东西应该能变现。

所以技能商店内置了交易系统，创作者可以给自己的 Skill 定价。

扣子的技能商店才上线几天，就已经出现了通过 Skill 获得收益的创作者。

很多技能作者已经开始赚钱了｜扣子编程

这说明真正有价值的 Skill，是有人愿意付费的。

如果你有独特的工作方法论，现在是一个值得尝试的最佳窗口期。

05

一种新的可能性

过去我们说用 AI，其实很多时候是在「教 AI」。

每次对话都要从头开始，花大量时间解释背景、说明需求、反复校准方向。好不容易调教好了，换一个任务又要重来。这种体验和「协作」相去甚远，更像是在训练一个什么都不记得的新员工。

扣子 2.0 改变了这个关系。技能商店是其中一环，配合 Vibe Coding 和一键部署能力，它想做的是一整套「职场 AI」解决方案。

这里的底层假设是：你的精力应该花在决策和创造上。那些可以标准化的执行工作，可以交给沉淀好的技能。这样，你可以把更多时间花在真正需要人来判断的地方。

对于普通用户来说，这意味着 AI 的门槛又降低了一级。你不需要会写提示词，不需要懂工作流配置，你只需要在技能商店里找到合适的 Skill，一键加载，就能拥有专家级的执行力。

而对于有专业积累的人来说，这意味着你的经验有了新的价值出口。你可以把方法论封装成 Skill，分享给更多人使用并且获得一定的收益。你的知识不再只存在于你的脑子里，它可以被规模化地调用。

这大概就是「Coze Skill」真正让人兴奋的地方。

它代表着一种新的可能性：

专家的技能和经验不再是私有财产，而是可以被打包、被调用、被交易的公共资源。

别人的十年积累，可能成为你的一键起点。

*头图Coze 官网

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

如果说 prompt 和工作流是 AI 应用的基础，那么今年初开始大热的 Skill（技能）则可能是 Agent 正式从「玩具」向「虚拟员工」进化的关键一步；而扣子 2.0 的升级，进一步拉低了 Agent Skills 的开发门槛。Skill 是否将改变 Agent 的使用方式和开发逻辑？如何用扣子设计出可即拿即用的高质量 Skill？开发者如何抓住这波新的商业机会？

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