夜雨聆风AI 快速发展，冲击最大的行业之一是 SaaS（软件即服务）。很多我们曾经离不开的 App，正在被 AI 逐步替代——不是因为 App 变差了，而是因为 AI 让"定制专属工具"这件事，门槛大幅降低了。
以我自己为例：我用滴答清单收集零碎的工作任务，它很好用。但我想要它帮我自动分析当天的工作重点，它就做不到了。同时他的其他功能我又用不上，还要为此付费。与其等开发商更新功能，不如自己动手，用 AI 做一个专属的小工具。
AI 时代的软件，不一定是 App
在 AI 时代，软件不一定是我们熟悉的图形界面（GUI）。一个封装好的 Skills（技能包），同样可以是一款"软件"——它本质上是一套可复用的指令流程，装进 AI Agent 后，就能自动帮你完成特定任务。
如何制作一个实用的 Skills？
整体流程分为三个阶段：做一遍 → 沉淀经验 → 封装复用。
具体步骤如下：
用 AI Agent 工具，描述你想完成的任务，让它执行一遍。 检查输出结果，和你的预期对比，把差距和问题反馈给 AI，让它重做。 反复对比、反馈，直到结果满意为止。 让 AI 梳理这几轮的改进过程，形成"问题 → 解决方案"知识卡片。 让 AI 复盘整个任务，将有效的处理方式提炼成一个可复用的 Skill。 用这个 Skill 再跑一次同类任务，验证效果，根据新问题微调。 效果稳定后存档备用。
实战案例：把公众号试卷图片整理成 PDF
许多老师习惯在公众号里找试卷。但公众号里的试卷往往是一张张散图，下载后还要手动排版，图片一多就非常费事。于是我决定做一个工具：自动下载公众号正文图片，按顺序打包成 PDF 文件。
第一步：给 AI 发任务
工具使用的是 AI Agent 工具 Work Buddy。
按顺序下载这个链接中正文的图片，然后按顺序整理成 PDF。如果可以的话，再转成 Word 版。链接：https://mp.weixin.qq.com/s/KOyJv2HRDNfyCR24mb_MnA
第二步：检验结果，发现问题
AI 生成的 PDF 中混入了公众号的装饰图片，和试卷无关。于是我继续反馈：
前面三张和最后两张图都和正文无关，请排查原因，重新整理 PDF。
第三步：继续迭代
重新生成后还有问题，继续反馈：
最新的 PDF 第一页依然是装饰图，不是试卷内容，请修正。
第四步：沉淀经验
Work Buddy 内置了一个叫 git-learning-loop 的 Skill，能够在任务完成后自动提取过程中的经验教训。Claude 里也有类似的工作流，本质上是同一类"复盘提炼"技巧。我让它跑了一遍：
用 git-learning-loop 回顾整个任务处理过程，列出遇到的问题，以及无效和有效的解决方案，每个问题形成一张知识卡片。
第五步：封装成 Skill
结合整个任务过程和知识卡片中的有效措施，制作一个"从公众号文章链接中提取试卷/PPT 图片，整理成 PDF 和 Word 文件"的 Skill。
到这里，这个 Skill 就制作完成了。把它安装进 Work Buddy 或其他 AI Agent，以后只需要把公众号链接发给 AI，叫它调用这个 Skill，就能自动完成整理工作。
这个方法的意义
类似这样简单、重复、繁琐的任务，都可以用这套方式来处理：先让 AI 跑一遍，检验结果，反复打磨，最终封装成可复用的 Skill。
更好的一点是：Skill 是跨工具的。不管以后换用哪款 AI Agent，只要支持 Skill 导入，都可以直接安装使用——相当于你在积累自己的专属工具库。
有需要"公众号图片转 PDF"功能的老师和朋友，可以在这里下载这个 Skill： 👉 https://github.com/ijerrywong/wechat-article-img-to-pdf
