夜雨聆风我负责的产品之前是每周发一次版。不是那种「小修小补打个包」就完事，每周都有正经的功能变更，大概 40-50 个功能点，每周都得出一份发版公告，告诉用户我们这次又改了啥。
这个活儿没别人干，就得落在我这儿。
第一次做这事儿的时候，我就想着用 AI 实现。于是我带着他，老老实实打开发版日志表格：密密麻麻全是技术术语——「修复了 XXX 模块在高并发场景下的竞态条件问题」「优化了底层数据库查询的索引策略」。你得一条一条粘出来，让 AI翻译成大白话。「修复了一个可能导致页面卡顿的 bug」，这个。「这次访问速度会快一些」，那个。逐条翻，逐条排，每条还得差不多长短，不能厚此薄彼。排完了加标题、分段、检查有没有遗漏，改两轮，发布。
第一次做，折腾了快两个小时。
我当时就想，没事儿，第一回嘛，手生。
第二周，发版了。我又打开 AI，说「帮我写发版公告」。
AI 问我：格式是啥。
我：……
上周不是才教过你吗？
没办法，又从头交代了一遍。格式长什么样、数据在哪、怎么翻译。跟第一周一模一样的话，再说一遍。
第二次做，一个多小时又没了。
第三次发版之前，我坐在那想，不能这样了。
我们产品一周发一次版（后来改成了两周一版，那是后话了），照这个路子，一年五十二周，我要把同样的交代重复五十遍。我这叫用 AI 吗，这是 AI 在用我。
于是我在发版公告做完第二遍之后，让 AI 把我刚才跟它说的流程总结了一下，写成了一个文件，放到了项目文件夹里。
你猜怎么着。
第三次开始，我打开 AI，说「写发版公告」，它一句话没多问，自己去读发版日志表格，翻译，排版，检查遗漏，完事。
几分钟搞定。
从两个多小时到几分钟，中间差的那一步，就是我终于不用每次都重新教它了。
你可能想说，不对吧，现在 ChatGPT 不是有记忆了吗，Claude 不也有项目知识库了吗？
你说得没错，头部产品确实已经有记忆了。
但这记忆有个毛病，它是被动的，AI 自己在聊天过程中判断「这个信息可能有用」然后存下来，至于它判断得准不准，那就不好说了。
我就碰过这事儿。我用一个有记忆功能的 AI，有次跟它随口吐槽了一句「今天天气真热」，它记住了。过了两周，我让它帮我写发版公告，它开头来了一句「希望你那边天气已经凉快了」。贴心是贴心，我真不需要它关心我的天气。
该记的，格式是什么、数据在哪、语气用什么，它没记。废话记了一堆。
更要命的是，这记忆是跟着工具走的。你在 ChatGPT 里配置的，换到 Claude 就没了，换到 WorkBuddy 还是得从头来一遍。
Skill 是个啥？就是给 AI 写一本工作手册
Skill 这个词看着唬人，东西本身一点都不复杂，就是一个普通的文本文件，里面写着你让 AI 记住的东西。
还是说发版公告。我让 AI 总结好的那个文件，里面就写了这几句话：格式长什么样、数据从哪个表格取、术语翻译的规则、发布前要检查哪几项。没什么高级的，就跟我跟同事交代工作说的话一模一样。
下次我跟 AI 说「写发版公告」，它自动读到这个文件，直接按规矩干活。
用手册来打个比方。你新招了个同事，第一天你教他发版公告怎么写，第二天你再找他，他忘了。但如果你第一天就把流程写下来，打印成一本操作手册放他桌上，以后他每次翻开手册照着做，你再也不用重新教。
Skill 就是这本手册。
说到这，你可能第一反应是，这是程序员的东西吧，我不会写代码。
没那么复杂。
Skill 里面就是大白话。「用户说写发版公告的时候，先读发版日志表格，按这个格式输出，语气简洁，最后检查有没有遗漏」，就这么一段话，够了。
这玩意儿，普通人其实比程序员更需要。
程序员写的大部分东西是一次性的，写完就完了。普通人的 AI 使用场景是高度重复的，每周写周报，每次发公众号做封面，每次发版要写公告，同一件事做十次，如果每次都要从头交代，那这叫白费力气，不叫用 AI。
花一次力气写一本手册，后面每次省半小时。这笔账怎么算都合适。
现成的 Skill，直接拿来用
你现在可能会想，行，道理我都明白了，但我自己写 Skill 还是得花时间，有没有别人已经做好的，我直接用？
有，而且挺多。
WorkBuddy 有个技能市场，就跟 App Store 差不多的东西，你在里面搜，装，开用，不需要写一个字。下面这几个我觉得确实好用，推荐给你。
去掉文章里的 AI 味儿，用 humanizer。
如果你在用 AI 写东西，你肯定碰过这种情况，AI 写出来的文案，读起来哪哪都对，但就是不像人说的话。
「不是...而是...」「值得注意的是」「综上所述」「不可否认」，这些词一蹦出来，读者心里就一个字，假。
humanizer 这个 Skill，你把写好的文字扔进去，它自动把 AI 味儿重的地方全标出来，踩雷词划线，套话删掉，给你改一版读起来像真人写的。
我以前自己改去 AI 味，逐句读、逐句改，至少一两个小时。现在几分钟搞定。你没有必要把时间花在这种重复劳动上。
不知道有哪些 Skill 可以用，直接问 find-skills。
你说一句话，「我每次写周报都要重新说格式，好烦」，它就去市场里搜，有没有现成的周报 Skill。你说「我想让 AI 帮我整理每周的工作记录」，它告诉你有没有合适的。
就跟让一个人帮你找 App 一样，你说需求，它找工具。
做 PPT 的，可以试试 guizang-ppt-skill。
每次要出 PPT 都是折磨，想好了内容，排版又费劲。这个 Skill 把内容塞进去，能给你出一份结构清晰、格式像样的 PPT。
设计没法说多漂亮，但省掉的是从零开始排版的那段时间，这个对大多数人来说够了。
搜索资料，用 tavily-search 和 summarize。
tavily-search 是专门为 AI 设计的搜索工具（普通搜索引擎返回的是网页列表，tavily 直接返回内容），你让 AI 帮你查资料的时候，搭上这个 Skill，找到的东西准一些，废话少一些。
summarize 顾名思义，长文章、长报告，扔进去给你提炼出关键点，你不需要自己逐段啃。
想自己创建 skill，Create-Skill和skill-reviewer 搭配挺好使。
你想将一个和 AI 协调的最佳实践总结成一个Skill 文件时，就用 create skill。不确定写得好不好、逻辑对不对，扔给 skill-reviewer 过一遍，它帮你诊断，哪里写得不清楚，哪里逻辑有漏洞，直接给意见。
这些 Skill 怎么装上去？
两个途径。
第一个，WorkBuddy 技能市场，在 WorkBuddy 里找到「技能」入口，搜索 Skill 名字，点安装，完事。humanizer、find-skills、summarize 这几个都可以直接在市场里找到。
第二个，GitHub，一些 Skill 是开源的，作者把文件放在 GitHub 上，你把整个文件夹下载下来，放到你的 .workbuddy/skills/ 目录下，下次打开 AI 它就能读到了。guizang-ppt-skill、tavily-search 这类的通常走这个路子。
市场里有的直接装，市场里没有的去 GitHub 找，找到了下载放进 skills 文件夹。两种加在一起，能覆盖绝大多数需求。你也可以直接跟 AI 说一句指令，如：
自己做一个 Skill，聪明点的做法
聊完现成的，再说自己做一个。Skill 最值钱的地方其实在这里——你把你自己的工作流程沉淀下来，变成一个可以随时调用的东西。
很多人以为「自己做 Skill」等于自己坐下来从头写一个配置文件，那挺费劲的。
其实有个更省力的办法。
你先跟 AI 一起把那件事做一遍，完整地做一遍。做的过程中告诉它你的要求、格式、注意点。做完之后，直接让它调用 skill-creator 这个 Skill，把刚才这一套最佳实践打包成一个 Skill 文件。
比如你要做一个周报的 Skill。你不用自己研究怎么写，你就跟 AI 一起把当周的周报做一次，告诉它数据在哪、格式是什么、语气怎么拿捏。做完了，让 AI 把这次的流程总结成 Skill 文件，存到项目文件夹里。
下周再写周报，打开 AI，说「写周报」，它翻开这个文件，照着上周你定的规矩来。
先做，再沉淀，边做边优化。这才是用 Skill 的正确路子。
但值得注意的是，Skill 写太长了会出问题。我第一次自己做的时候，把所有规则一股脑全塞进去，写得跟老太太的裹脚布一样又臭又长，结果 AI 读晕了，干出来的活反而乱。后来才搞明白，手册就应该简明，三四条核心规则，让它能马上动手，比什么都写全管用。
还有就是第一次做一个新的 Skill，前期调试会花时间，可能比你手动做还慢。但只要做好了，后面每次触发就是几秒的事儿。
别教了，写下来就行
我想回到开头那个场景。
如果那两次手动发版公告之后，我没有停下来、没有让 AI 把流程总结成一个 Skill，我会怎么样？
第五周、第十周、第三十周，每一次发版，我都要重新打开 AI，重新教它格式是什么、数据在哪、怎么翻译。每一次都在重复第一次做过的事情，重复到我怀疑人生。
好在我第三次之前就搞定了。
从那以后，打开 AI，说「写发版公告」，剩下的交给那个文件。省掉的不只是时间，是每次重新解释的那股子烦劲儿。
我这篇文章想说的，是这个东西大多数普通用户压根就不知道存在，也没人跟你说清楚该怎么用。但你一旦用上了，你就没法再接受每次打开 AI 都是从头来一遍的用法了。
AI 时代最容易被忽略的一个技能，很多人觉得是提示词，也有人觉得是模型参数。
其实是让 AI 记住你的工作方式。
记住你写周报的格式，记住你发版公告的规则，记住你封面图的配色习惯，记住你这周的工作目标。
你只需要花一次时间，把这些写下来。
那本手册放在那里，它就不会忘，每次都照着来。
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