作者将近期热门的 10 个 AI Skills 按实际任务重新梳理，覆盖图生视频、文生视频、参考生视频、视频编辑、图片生成、音乐生成，以及 Reddit 需求分析和手机界面设计等场景。文章逐个说明每个 Skill 适合接哪一步、如何撰写提示词，并给出可直接套用的示例。同时提醒安装前分清不同仓库、确认 RunComfy 等服务授权与计费方式，建议小步验证、一次只改一个变量、给参考素材写明分工。最后提供一条任务模板，帮助读者从手头小任务入手，少走弯路、控制成本。
本文整理了 Poteto（pstack 作者）与 Matt Pocock 关于 AI Skills 的对谈。Poteto 一个月合入 2,500 个 PR 的关键不在于产量，而在于工作方式：从反复纠正 AI 的地方提炼 Skills；为 Agent 补上验证能力，让它能自我迭代；将机械操作固化为工具；把 Agent 常犯的错转化为 lint 规则和代码库约束；连接内外两层循环，让外层 Agent 收集 Slack、Linear 等外部反馈，协调 Agent 管理任务分发。她还通过严格抽查和修正工作环境来审查大量产出，并建议从聊天记录中提炼个人 Skills。文章强调领域经验、可靠验证和持续环境优化是自动化协作的核心。
本文介绍了作者基于《How To Measure Anything》一书开发的两个实用AI技能，旨在解决产品管理中的量化难题。首先是“费米分解法”，通过将难以测量的未知量拆解为可估算的组件并进行结构化计算，适用于市场规模评估和成本估算。其次是“澄清链”，通过“可探测性、可观察量、可测量性”三个环节，将抽象概念（如质量、风险）转化为具体的量化指标。这两种方法为PM提供了强大的分析框架。
