Obsidian 插件分享:系统化管理 Codex 的上百个 skills

你的 skills 也需要全面体检一次。

看看哪些真的在工作。

这是一个 Obsidian 插件分享。

用来系统化管理 Codex 的上百个 skills。

过去一段时间，我一直在整理自己的 AI 工作流。

不是整理“我又用了哪些新工具”，而是整理一个更麻烦的问题：我到底有哪些 AI 能力，哪些真的在工作，哪些只是安静地躺在文件夹里。

AI 用到一定程度之后，很多人都会遇到同一个现象。

一开始，我们会很兴奋地收藏 prompt。

后来开始折腾 agents。再后来，本地多了各种 skills、脚本、插件、模板、工作流。每一个看起来都很有用，每一个都像是未来某一天会派上用场。

但真正工作的时候，你会发现自己并不知道：

这件事有点像管理一个内容账号。

如果你只看“我发了多少条”，其实没有意义。你要看的是：哪些选题带来收藏，哪些标题提高点击，哪些内容引发评论，哪些栏目值得继续投入，哪些栏目应该砍掉。

AI 工作流也是一样。

如果你只看“我装了多少工具”，最后很容易变成工具收藏癖。真正应该被管理的，不是工具数量，而是能力资产。

所以我做了一个本地 Obsidian 原生插件，暂时叫 Skills Native Monitor。

它做的事情很简单：读取我本地已经整理好的 Codex / AI skills 使用频率和评分数据，然后在 Obsidian 里生成一个原生监控视图。

它会显示技能总数、会话数、用户消息数、最近 7 天有信号的线程数；也会展示近 30 天、近 7 天、上期 7 天的使用趋势；还可以按照分类、来源、频段、评分、变化进行排序。

但这些数字本身不是重点。

真正有价值的是，它开始帮我识别几类过去靠感觉很难发现的问题。

比如，有些能力使用频率很高，但评分偏低。这说明它确实经常被触发，却没有稳定地产生好结果。对我来说，这类能力不是应该删除，而是应该优先优化：补案例、重写触发词、完善边界条件，甚至把它拆成更清晰的 SOP。

还有一些能力评分很高，但长期没有出现。它们的问题不是质量差，而是缺少使用场景。很多好 prompt、好 skill，最后不是死于不好用，而是死于没有被正确触发。

也有一些能力低频、低分、长期不出现。过去我会因为“以后可能有用”而舍不得删，但现在我更倾向于把它们归档、合并，或者降低维护优先级。

这就是我做这个插件的原因。

它不是为了证明我有多少 AI 工具，而是为了让我开始认真运营自己的 AI 能力资产。

它不是用来“展示我有多少工具”的，而是用来复盘我的 AI 能力资产：

我现在越来越觉得，AI 工作流不能只靠感觉。

高频能力，要继续打磨成 SOP。

中频能力，要补案例、补触发词、补文档。

低频能力，要观察是不是真需求。

未出现能力，就不要一直占着注意力。

这个插件最打动我的地方，不是它多“技术”，而是它让我从一个新阶段开始思考 AI：

以前是收集工具。

现在是运营能力资产。

AI 用得越重，越需要一个自己的能力看板。

不然最后很容易变成：工具越来越多，系统越来越乱，真正稳定复用的能力反而没有沉淀下来。