如何在本月构建并出售你的第一个 Claude 技能 (完整课程)
文章介绍了 Claude Skills 这一新兴市场,指出通过编写 Markdown 文件即可创建无需代码的 AI 工作流。文章详细拆解了从寻找需求、定义功能、编写文件、测试修复到发布营销的完整流程,强调利用领域专业知识打包出售技能的商业机会。
文章介绍了 Claude Skills 这一新兴市场,指出通过编写 Markdown 文件即可创建无需代码的 AI 工作流。文章详细拆解了从寻找需求、定义功能、编写文件、测试修复到发布营销的完整流程,强调利用领域专业知识打包出售技能的商业机会。
文章详细提供了开发、测试和销售Claude Skill的全流程指南,落地性极强;发布于2026年4月,对2026年8月而言具有极高的时效性和商业前沿价值。
本文介绍了“Vibe Coding”这一新兴的编程范式,即通过自然语言描述需求,让 AI 自动生成代码。文章详细阐述了如何利用 Claude 从零开始构建并部署个人应用,无需任何编程基础。核心步骤包括:构思真实需求、用英语描述功能、生成首个版本、迭代优化细节以及保存和分享应用。这标志着软件开发门槛的彻底降低。
作者分享了国庆期间折腾 Grok Bot 的进阶用法,搭建了两套 AI 组织体系:一套服务跨境电商的 12 岗位亚马逊团队,一套服务个人自媒体 IP。核心玩法包括:将本地电脑托管给云 Bot,把在 Claude、Codex 中打磨好的 Skill 迁移给 AI 员工;按功能拆分岗位并写清职责边界;用 1+N 统筹机器人模式降低 Token 消耗;让 Grok 调用 Codex、Cursor 等外部 Agent 实现模型分层;接入飞书 CLI 落成云文档,以及通过 GBrain 知识库打通手机资料收集与工作流。文中还强调了岗位权限边界与人工把关的重要性。
作者分享了一套不依赖云端账号的本地 AI 工作流架构,核心思路是把规则、技能、日记等真正有价值的资产沉淀在本地硬盘,而非网页端/App 的记忆功能中。整套体系分为四层:工具层(Claude Code、Codex、Cursor 作为入口)、模型层(可随时更换)、架构层(本地文件结构)、处理层(按本地规则和技能处理任务)。作者通过全局规则文件(CLAUDE.md)、本地 skills 目录、按日短记忆 + 长期偏好文件、AI 日记四层文件体系,实现了账号封禁后快速恢复工作的能力,并提出新人可先从三步最小方案入手搭建。
作者用 Claude 制作 3D 历史纪录短片,通过将制作经验封装成开源 skill(code-doc-film),把《郑和下西洋》片子的制作时间从 116 分钟压缩到 55 分钟,只需两句指令。skill 本质是一个包含说明文档和脚本的文件夹,核心是一张「翻车表」:记录镜头钻山、音画不同步、史实错误、渲染纯色等 7 类踩坑问题及自动化校验方案。文章同时坦承 skill 的局限:人物建模粗糙、未做过的题材仍慢、事实核对只保证有出处不保证正确。
文章介绍了 AI PM OS——一套面向产品经理的 Agent Skill 体系。作者强调:与其信任模型凭提示词自由发挥,不如为 Agent 配备结构化技能,确保输出质量稳定。核心方法论是'监督比你更聪明的人':通过间接提示让 Agent 自己复述问题、避免被先入为主的假设带偏,并用 /first-principles、/mckinsey-issue-tree、/causal-tree、/jtbd-forces 等技能栈按'定义问题、选择赌注、理解用户、定义成功、塑造构建、写作、推动组织'分阶段组织工作。同时利用记忆和历史会话,让 Agent 继承过往决策背景,提升产品判断力。
作者因Claude账号被封,将全部历史对话数据导出,利用豆包工作新推出的计划模式和目标模式,对数年积累的对话“遗产”进行系统化整理。文章详细拆解了三步工作流:先用Plan模式只读调研并生成Markdown实施计划,直接在文档中修改对齐需求;再用Goal模式将“完成”标准拆成硬性验收指标,逐项校验交付成果。最终产出可检索的历史索引、验证过的工作流、风格偏好文档和可直接复用的Skills。文末总结了Plan与Goal模式的适用场景对比,强调复杂长任务应先定方案再锁交付标准,让AI经验得以持续复用。
文章探讨了高级 AI Skill 的本质:不是把更多指令塞进一份文件,而是把多个单点能力按任务关系编排组合。作者通过分析 GitHub 上多个热门 Skill 仓库,总结出五种组合模式:路由(判断调用哪个 Skill)、顺序(强制工作流程)、选择(按需分诊组合)、流水线(专业能力交接)和分层(Skill 与系统能力分工)。文章提出组合 Skill 的五个核心零件:路由、输入输出契约、顺序与并行、上下文状态、验证反馈,并建议从真实返工中逐步长出组合关系。核心观点:Prompt 让 AI 听懂一次需求,Skill 固化一类做法,而组合 Skill 才能把复杂任务交付出来。
作者提出九条原则,帮助判断 Agent Skill 是否真正有效,覆盖 Skill 生命周期三个阶段:被选中、可靠执行、经受现实检验。核心观点包括:元数据描述是触发与否的关键入口;上下文是共享预算,需渐进式加载;流程与检查点优于长篇散文;规则应解释原因以应对边缘情况;预先记录并反驳模型常见的跳过理由;确定性逻辑写成脚本代码而非依赖推理;严格限定修改范围;Skill 会随库更新和约定变化而腐化,需版本化管理;上线前必须用真实用例运行验证,从观察到的行为而非想象中调试。
本文是一篇面向内容创作者的保姆级教程,介绍如何在不写代码的情况下,借助 Codex 将爆火的小黑配图 Skill 改造成符合自己风格的配图系统。作者详细拆解了七个步骤:从让 Codex 分析原 Skill、复制新版本、提供个人角色与视觉规则,到正式修改、生成测试图、根据反馈迭代,最后安装使用。核心思路是保留原 Skill 成熟的工作流,替换角色、配色、提示词和检查标准,并通过“生成—反馈—修改—重测”的循环不断优化,最终形成真正适合自己的个人配图系统。