夜雨聆风最近 AI 圈又冒出一个高频词：skills。
你打开小红书、点开抖音，好像到处都是安装skills的经验贴，随便选择几个试试发现还真挺香的。Skills听起来像技能点，但它不是让AI学会唱跳Rap，而是让AI从“你说一句，它回一句”，进化到“你给它一套做事规矩，它以后照着流程稳定执行”。
简单来说，Skills可以理解为一套可复用的任务能力包，通常以文件夹形式组织，核心入口是 SKILL.md（它相当于这项能力的使用说明——这个Skill是用来做什么的、什么情况下应该调用、具体要按照什么步骤执行、有哪些注意事项），并可配套脚本、模板、参考资料等资源，用来规范和增强AI完成特定任务的能力，让结果更稳定，也更接近你想要的标准。
所以你可以把它理解成：给你反复要执行的工作流程，写了一份完整的“岗位SOP”。
过去我们用AI最痛苦的地方在于，要干什都得每次重新教它。写代码要提醒一次规范表达，整理资料要提醒一次输出格式。说白了，人类像个碎碎念的主管，AI像一个刚入职但记性属实不咋样的实习生。
那么Skills解决问题就是把反复要说的方法，沉淀成一次性的工作流，这也是为什么它会突然爆火的原因。
Anthropic在2025年10月正式推出Claude Skills，把它定义为一组包含instructions、scripts、resources的文件夹，让Claude在处理Excel、PPT、Word、PDF等任务时自动调用对应方法。
在过去8个月里的Claude使用数据从27%上升至39%，这说明大家已不满足于每次重写一遍Prompt，而是把提示词、操作步骤、工具调用、格式规范，打包成可复用的工作流。
此外，在Codex这边的skills也收获了超过百万开发者的使用青睐，仅2026年上半年Codex活跃用户增长超过5倍，其中26.6%的用户已经使用skills。
今天就让我们来拆解skills安装方法和实用场景，手把手带你学会调用skills！
先要说的是：如果你是普通小白刚入门，可以用官方和社区已经整理好的skills，不用上来就想着自己造火箭。
skill目前可以出现在Claude、Codex、Cursor、Gemini CLI……甚至各种 Agent 工具里，不同平台安装入口和目录结构有所差异，但核心逻辑类似——找到工具读取skills的位置，把整理好的技能文件夹放进去，让AI在执行任务时自动调用。
这里我们以Codex桌面端为例，展示skill的具体安装方法。
第一步先安装或更新Codex桌面端。Mac和Linux可以用官方安装脚本，Windows可以用PowerShell，还可以通过 npm 或 Homebrew 安装。装好后立即运行Codex，注意登录你的ChatGPT账号或配置API Key。
然后请打开一个项目文件夹。把Codex的skills放在项目里，当然也可以放在个人目录里。项目级skills适合团队共享，比如放在.agents/skills；个人级skills适合你自己的常用习惯，比如写作模板、数据分析流程、部署规范等操作。
接下来，我们可以用$skill-installer安装——以安装官方的curated skills为例，可以在Codex里输入类似：
$skill-installer gh-fix-ci
如果是experimental skills或GitHub上的技能目录，也可以让Codex按URL进行安装：
$skill-installer install https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.experimental/create-plan完成后请重启Codex。因为很多人安装完发现没生效，不一定是装错了，而是Codex还没重新加载skills元数据。这时候重启就可以用/skills查看，或者在任务里直接用$技能名 显式调用。
后续可以再测试一下触发是否稳定。所以不建议上来就交给它一个复杂大活，可以先说：“使用某某skill按XX步骤执行。” 如果它能正确说出流程，那再让它动手。此外，你还要学会改SKILL.md。
一个skill最重要的是name和description。description写得越清楚，Codex越知道什么时候该触发、什么时候不该触发——比如较好的写法是“当用户需要把技术资料整理成公众号深度文章时使用，输出结构包含事件、数据、观点、标题备选，不用于短微博”。
⚠️需要大家注意的是skills可以包含脚本，也能访问文件、运行命令、连接外部服务。所以不要随便安装来路不明的 skill。安装前至少打开SKILL.md看一眼，关注它会不会读取敏感文件、调用网络、执行你看不懂的脚本。
AI 工作流越自动化，越要把权限边界讲清楚。
看到这里，你可能想问普通人到底该从哪些skills入手？建议大家不要一上来就盯着“最全清单”猛装一通，真正值得关注的是那些解决高频痛点、被社区反复验证过的热门方向。
结合GitHub上常见的高星skills，可以先从这三个场景切入：
1. 办公生产力，比如帮你做选题脑暴、深度资料研究、快速生成和修改 PPT；
2. 开发诊断与自动化测试，比如排查GitHub Actions报错、优化前端页面、测试Web应用；
3. 团队协作与流程管理，比如拆项目计划、沉淀专属skill、连接GitHub、Notion、Gmail等外部工具。
接下来我们就沿着这三条线，挑几个GitHub上比较有代表性的skills做实操拆解，看看它们怎么安装、怎么调用，又适合在什么场景下精准指令👇
打工人的日常可能面临没选题灵感，翻阅海量资料找不到方向的困境，这时候要是又来一个PPT的DDL就真的要命了。ideation、deep-research、pptx这三个GitHub办公类skill的高分选择可别错过。
其中，ideation拥有两个分支子Skill——Research Brainstorming 和Creative Thinking，分别帮你找到高价值的选题，生成更有新意的想法。以Research Brainstorming为例，我们来感受一下这个skill的超强脑暴流程。
复制GitHub下载地址链接
（完整目录：$skill-installer install https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/tree/main/21-research-ideation/brainstorming-research-ideas）
输入完整指令模板要求后，它会按照“市场热点—现有问题—选题参考—选题优势”的结构进行有序输出，并为你推荐最适合优先做的创意选题方向。
利用ideation完成选题内容灵感搜集和相应素材积累后，可以继续用deep-research汇总市场各类可参考的相关资料，把各类可用于办公汇报、PPT制作的零散网页信息变成可读的有用信息汇总结果，适合要做市场竞品分析等工作的伙伴们使用。
到了PPT汇报的环节，pptx的使用热度一直居高不下，它能帮你创建演示文稿、读取内容和解析文字，完成编辑修改后修改美化PPT模板布局，快速达到可以汇报的呈现效果。
这个板块对开发者用户来说可能就非常实用了。gh-fix-ci作为CI/CD诊断类，可以自动读取GitHub Actions失败记录，快速汇总原因并给出修复建议。frontend-skill将设计规范和组件风格编码进指令，让Al生成更具设计感的前端页面，是前端开发类的有力助手。在繁多的Web应用自动化测试需求下，webapp-testing能执行快速测试与汇总报告，自动适配现有测试框架风格。
我们以gh-fix-ci为例，看看这个测试修复型skill的具体调用过程。复制GitHub下载地址链接（完整目录：$skill-installer install https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated/gh-fix-ci）后在Codex对话框中输入并按照指令安装。
完成后，我们输入：$gh-fix-ci 调出相应的skill。随后可以按照“$gh-fix-ci 检查当前项目 PR 的 GitHub Actions CI 失败原因，先总结日志和修复计划，不要直接改代码”，这样的指令复制内容并加上相应的项目地址进行操作，等待相应的总结修复结果。
作为专门给开发者排查CI报错使用的skill，它通过gh读取PR检查结果并提取失败日志，完成总结后再给出修复方案。
光有你一个人掌握skill实现快速生产还不够，很多项目都是团队协作的功劳。所以怎样让skill辅助团队处理系统工作流程，不仅规划得井井有条，还能让Codex连接访问Slack、GitHub、Notion、Gmail等外部工具，触发真实自动操作呢？
这里要介绍的是这三个skill：create-plan让Codex在复杂任务开始前先拆计划，避免上来就乱改；skill-creator把你反复使用的方法沉淀成新skill，让经验变成可复用工作流；composio-connect为你轻松连接外部应用，发邮件、更新Notion、读取GitHub都不在话下，团队成员知晓你的工作流变更也会更迅速。
以常见的create-plan为例，我们同样需要复制GitHub下载地址链接
（完整目录：$skill-installer install https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.system/skill-creator）
随后我们把相应的团队协作要求和计划发给Codex对话框，明确项目目标、团队配置、截止时间和团队执行计划的要求，得到详细的工作流程安排规划建议。团队管理者可以根据规划进行任务分工和调度，推进协作工作流。
除了上述介绍的典型skills以外，还有很多Git Hub高分榜单的skill选择。大家可以根据学习、工作需要直接在 https://github.com/openai/skills等网页汇总端口进行检索，快速定位想要的技能并在客户端载入运行！
skills爆火出圈的价值，或许不在于让你的AI多几个酷炫的按钮，而是把个人经验、团队规范和重复流程变成可复用资产。如果说Prompt是一次性沟通，那么skills就是长期工作流。今天它可以帮你修CI、还原设计稿、整理PDF；明天它就可能变成公司的代码审查规范、投研分析流程、内容生产流水线、客服质检标准。
未来真正有差距的，不只是谁会用AI，而是谁能把自己的工作方法沉淀成一组可复用的skills。
到那个时候，每个人手里都不只是一个聊天机器人，而是一套被自己训练过的数字工作团队组！
我是拉斐尔，这是《普通人如何在 AI 时代淘金》系列第4期，咱们下次再会。
