最近在整理个人工作台时发现越来越多朋友开始讨论 WorkBuddy 的 Skill 机制。很多人在群里问“Skill 到底是什么”“用了 Skill 是不是就能让 AI 自动写周报、做表格、跑数据分析”还有人直接把 Skill 和普通提示词混为一谈。为了把这些问题一次讲清楚这篇文章会先解释 WorkBuddy 与 Skill 的核心概念再按照写作、编程、数据、效率、垂直业务等方向整理 15 个最值得安装和尝试的推荐技能。每个技能都会说明适用场景、亮点和大致使用思路最后还会带大家完成一个自定义 Skill 的实战案例并补充常见问题与工程建议。无论你是刚开始接触 WorkBuddy还是已经用过一段时间但不知道如何搭建自己的技能库这篇文章都能给你一份可以直接落地的参考清单。1. WorkBuddy 与 Skill 是什么1.1 WorkBuddy 是一类 AI 工作台工具WorkBuddy 可以理解为一款面向个人和团队的工作流管理工具。它把对话、任务编排、知识库、脚本执行、外部工具调用等能力整合到同一个界面中让用户不用在多个软件之间来回切换。相比直接用网页版聊天机器人WorkBuddy 更强调“技能化”和“自动化”同一个 AI 会话里可以挂载不同的技能文件AI 会根据任务类型自动选择或匹配对应的技能来执行。这种设计对“重复性高、流程固定、需要稳定输出”的场景尤其友好。例如你每天都要写工作周报传统做法是复制粘贴上周内容再手动调整措辞。如果给 WorkBuddy 挂载一个“周报生成 Skill”它就能根据你传入的工作记录、项目进度和本周重点自动生成结构完整的周报初稿。你只需要检查、微调、发送。这背后并不是什么黑魔法而是 Skill 把“如何写周报”这件事的规则、模板、注意事项提前定义好了。1.2 Skill 到底是什么Skill 可以理解为一组“给 AI 看的操作说明书”。它通常由自然语言指令、示例、约束条件和可选的脚本组成目的是让 AI 在一个特定任务上表现得更加稳定和专业。普通 Prompt 只能解决“一次性”的问题而 Skill 强调的是“可复用、可管理、可组合”。举个例子你可以在聊天框输入“帮我写一份周报”AI 也能写但输出质量取决于模型的临时理解可能不够稳定。而一个周报 Skill 会包含适用场景描述什么时候该使用该技能。输出格式要求周报包含本周完成、下周计划、风险与建议。写作原则使用数据说话避免空话每条任务不超过 50 字。参考模板给出一份完整的周报示例。负面清单不要编造数据不要写模糊表述。这样 AI 就不再是“自由发挥”而是按照你预定义的规则输出。WorkBuddy 的意义正在于它把这些 Skill 文件变成工作台里的“插件”你可以随时启用、停用或者导入他人分享的技能。1.3 Skill、插件和 MCP 之间的区别很多初学者会把 Skill 和插件、MCP 混淆。我建议用一个简单的方式区分Prompt 是“告诉 AI 怎么做”的文本。Skill 是“把 Prompt、示例、规则打包成可复用文件”的解决方案。插件是“扩展 AI 能力的软件模块”可以包含代码、API 调用、界面按钮。MCPModel Context Protocol是一种连接 AI 与外部数据/工具的协议类似于标准化接口。Skill 可以引用插件或 MCP 能力但 Skill 本身不一定需要写代码。开发者的常见做法是先用 Skill 定义任务规则再通过 MCP 连接数据库、文件系统或第三方服务最后用插件提供可视化操作入口。理解这个关系后你在选择和使用推荐技能时会更有方向感。2. 环境准备与 Skill 基本使用2.1 安装 WorkBuddy 并完成初始配置不同时期、不同渠道下载的 WorkBuddy 安装包界面和功能可能会有差异。本文以常见的桌面端/网页端版本为例重点演示通用思路具体入口名称请以你安装的版本为准。一般来说你只需要完成以下几步从官方渠道下载安装包或者打开 WorkBuddy 网页版地址。根据引导完成注册和登录。在设置页确认模型服务已配置成功。部分版本支持接入第三方模型服务例如 DeepSeek、通义千问等具体需要在“模型设置”中填写对应的 API Key 和接口地址。在“技能市场”或“Skill 管理”页面浏览系统内置技能。这里的核心步骤是第三步。很多用户遇到的“Skill 不生效”问题其实是因为模型服务没有配置好或者模型版本过低。建议先进行一次基础对话测试确认普通聊天正常后再进入 Skill 安装环节。2.2 安装 Skill 的三种常见方式WorkBuddy 中安装 Skill 通常有三种方式第一种是从内置技能库中一键启用。打开技能市场搜索需要的 Skill点击安装或启用即可。这种方式最安全因为技能经过了基础审核更新也有保障。第二种是从本地导入文件。你可能会从朋友或网盘拿到一个以.md、.yaml、.yml或.json结尾的 Skill 文件。此时建议先检查文件内容确认没有可疑脚本再通过“导入 Skill”功能上传。导入后WorkBuddy 一般会自动解析文件头部的name和description字段并显示在技能列表中。第三种是手动创建。你可以直接在 WorkBuddy 的 Skill 编辑器中新建文件把规则一步步写进去。这种方式适合自定义程度高、不想依赖他人技能的场景。后面的实战环节会重点演示。2.3 第一个 Skill 体验快速开始为了让你对 Skill 有一个直观感受我们先不写复杂规则只做一个最简示例。在 WorkBuddy 中新建一个技能内容如下name: greeting description: 当用户输入“你好”或“早上好”时用简短友好的语气回应。 instructions: | 你是一个友好的助手。 当用户向你问好时先问候对方再主动询问今天需要完成什么任务。 examples: - user: 你好 assistant: 你好呀今天需要我帮你写周报、整理数据还是安排工作计划保存后在对话中输入“你好”正常情况下AI 会按照instructions中的设定进行回复。这个示例虽然简单但已经体现了 Skill 的基本结构名称、描述、指令、示例。你会发现相比直接聊天Skill 能明显约束 AI 的回复风格和范围。3. Skill 的核心构成与运行原理3.1 Skill 文件里到底写了什么一个标准的 Skill 文件通常包含几个核心字段name技能名称建议使用英文小写和连字符例如weekly-report-generator。description技能描述。这段文字特别重要因为 AI 会依靠它判断当前对话是否应该调用该技能。instructions任务执行规则。可以是一段较长的自然语言也可以包含结构化步骤。examples示例对话或输入输出对。示例越多AI 越容易模仿期望的输出格式。allowed_tools或permissions可选允许该 Skill 调用的工具或数据源。meta或metadata可选版本号、作者、标签、更新日期等。如果你使用的是 Markdown 格式也可以用注解块存放这些字段但 YAML/JSON 格式更通用便于程序解析。下面是一个简化的 YAML 示例结构name: meeting-summary description: 根据会议记录生成要点摘要输出包含结论、待办事项和负责人。 version: 1.0.0 instructions: | 当用户提供会议记录时按以下步骤处理 1. 提取会议主题和时间。 2. 列出讨论要点每个要点控制在两行以内。 3. 输出“会议结论”和“待办事项”两块。 4. 待办事项需要标记负责人和截止日期。 5. 如果原文没有明确负责人使用“待确认”代替。 examples: - user: | 项目周会记录讨论了登录模块进度后端接口已完成前端还未联调预计下周三完成联调。本周五需要提交测试报告。 assistant: | 会议主题项目周会 时间未记录 讨论要点 - 后端接口已完成。 - 前端联调尚未开始。 - 联调预计下周三完成。 会议结论登录模块联调计划明确下周三前完成开发联调。 待办事项 - 完成前端联调负责人前端团队截止日期下周三。 - 提交测试报告负责人待确认截止日期本周五。从这个示例可以看出Skill 的精髓在于“把模糊的任务描述变成清晰的执行步骤”。它不需要写复杂代码但需要你具备拆解任务的能力。3.2 Skill 的匹配与触发机制很多人问我装了一堆 SkillAI 怎么知道该用哪个实际上WorkBuddy 在每次对话时会把当前用户消息与所有已启用 Skill 的description做匹配选出最合适的技能再把该技能的instructions注入上下文。因此description写得好不好直接决定了技能能否被正确触发。这里有几个容易踩的坑描述太泛导致多个 Skill 同时匹配AI 不知道选哪个。描述太窄导致任务触发不了。示例太少AI 不理解输出格式。指令太长超出了上下文窗口反而干扰模型。因此一个 Skill 的description应当简短且关键词明确。例如“根据用户提供的销售数据生成日报表输出包含今日销售额、订单数、同比变化和异常提醒”就比“帮助用户处理数据”好得多。如果同一个场景有多个技能可以增加触发关键词例如“当用户提到周报、月报、日报时使用”。3.3 Skill 与普通提示词、脚本的关系Skill 并不排斥普通提示词和脚本。大多数 Skill 内部其实就是一个结构化的 Prompt只是额外增加了可复用、可导入导出的外壳。如果你需要执行复杂的本地操作如图片处理、文件批量改名、Excel 数据清洗可以在 Skill 中调用脚本工具。例如一个“批量重命名文件”的 Skill可以包含一段 Python 脚本再通过 WorkBuddy 的文件读取能力接收文件夹路径最终执行重命名操作。这和 MCP 的差异在于MCP 解决的是 AI 与外部系统“怎么连”的问题而 Skill 解决的是“按什么规则做”的问题。两者结合才能构建一个真正可落地的 AI 工作流程。4. 最值得推荐的 15 个 Skill下面按应用方向分类给出 15 个比较有代表性的推荐技能。这些技能方向来自社区讨论和日常使用中反馈较好的场景适合大多数个人用户和中小团队。每个技能的命名、触发描述和细节可以根据你自己的版本调整。4.1 写作与内容方向Skill 1Humanizer 人味改写Humanizer 类技能的核心作用是把 AI 生成的“机器感文本”改写成更自然、更有温度的人类表达。它会检查模型常用的套路句式例如“总而言之”“值得注意的是”“不仅…而且…”然后替换成更口语化、更贴合场景的表达方式。这个技能适合公众号文章、小红书文案、邮件沟通等需要亲和力的场景。使用时我会把初稿复制给 WorkBuddy并指定“帮我用 Humanizer 改写保留核心信息”。你会发现改写后的内容仍然保持逻辑完整但不再有那种“一眼 AI”的既视感。这类技能非常适合内容创作者。Skill 2Taste 审美判断与文案风格对齐Taste 类技能通常用于判断文本或内容的风格是否匹配目标平台。比如你想在小红书发布产品介绍Taste 技能会检查标题是否有吸引力、语气是否轻松、是否有互动钩子如果你想写正式邮件它又会切换成商务风格。这个技能的核心不是“改文字”而是“判断并调整风格”。实际使用中可以让 WorkBuddy 先评估当前文本适合哪个平台再给出优化建议。配合 Humanizer 使用效果会更好。简单说Humanizer 负责把内容写得更像人Taste 负责判断内容是否符合你的审美和平台调性。Skill 3Impeccable 专业校对Impeccable 可以理解为一个“严格模式”的校对专家。它不仅能检查错别字和语法问题还会检查逻辑谬误、数字一致性和专业术语用法。例如一份技术文档中如果提到“系统延迟为 30ms”后面的结论却写成“延迟为 30s”Impeccable 会准确识别并提醒。推荐所有需要输出正式文档的用户安装这个技能尤其在提交给客户或领导之前使用它做一轮“文字安全扫描”非常有用。它会减少明显错误提升专业性。4.2 编程与开发方向Skill 4Code Review 代码审查Code Review 技能会根据你提供的代码片段从可读性、边界条件、异常处理、命名规范、性能隐患等角度给出评审意见。它不会简单地告诉你“代码可以跑”而是会指出潜在问题并提供修改建议。例如当你贴出一段查询数据库的 Java 代码时这个 Skill 会检查是否有 SQL 注入风险、是否关闭了数据库连接、是否处理了空指针异常。虽然它不能完全替代人工评审但作为提交代码前的“第一道检查”效率非常高。Skill 5前端开发助手含 GSAP 动效前端开发类 Skill 可以覆盖 HTML/CSS/JavaScript 日常开发也可以针对特定库提供支持。比如社区中有人在 WorkBuddy 中配置了 GSAP 动效技能当你提问“如何实现一个滚动渐入动画”时它会直接输出 GSAP 的合法代码而不是普通 JavaScript 的兜底方案。这类技能的价值在于减少框架/库的 API 记忆成本。只要把对应库的官方文档摘要和最佳实践写入 Skill你就能获得更精准的代码提示避免每次都去翻文档。Skill 6DrawIO 图解绘制DrawIO 类的 Skill 能把文字描述自动转换成绘图脚本常见用法是生成流程图、架构图、时序图。你只需要用自然语言描述“用户在登录页面输入账号密码服务端校验后返回 Token前端存储 Token 并跳转首页”DrawIO Skill 就能生成对应的绘图源码。这类技能非常适合写技术方案、画架构图但又不太熟悉绘图工具的同学。生成后把源码粘贴到 draw.io 或支持该格式的编辑工具中就能得到一张可编辑的图片。4.3 数据与数学方向Skill 7数据清洗与格式整理数据清洗类技能主要用于处理 CSV、Excel 导出数据。你可以直接把一段脏数据粘贴给 WorkBuddy并说明目标格式技能会输出清洗后的数据或 Python/Pandas 代码。它通常能够处理重复行、缺失值、统一日期格式、拆分列等常见任务。需要注意的是处理包含个人隐私的数据时务必先脱敏。不要直接把手机号、身份证号等敏感信息发送给外部模型服务。Skill 8数学建模助手数学建模技能适合竞赛或科研场景。它可以帮助你理解题目、建立数学模型、选择求解算法并生成论文语言描述。例如提供一个优化问题它会分析变量、约束条件和目标函数给出线性规划或整数规划的建模思路。但在使用这类技能时要特别注意“验证”环节。AI 生成的模型求解代码不一定全局最优也不能保证符合所有约束条件。把它当作“分析助手”可以直接提交结果则风险很大。Skill 9数据分析报告生成数据分析报告技能和数据清洗技能不同它更强调“产出可读的文字和分析结论”。你可以上传一个销售数据表技能会生成包含数据概览、趋势分析、异常提醒、业务建议的完整报告。这个技能适合运营和产品经理使用。使用时建议给出明确的背景说明例如“双十一大促期间华东区销售额下降帮忙分析原因”这样 AI 的结论才更有针对性。否则它只能做通用描述。4.4 效率与工作流方向Skill 10周报 / 日报自动生成这应该是最多人需要的效率技能。它通过你输入的零散工作记录自动归类到“本周完成”“下周计划”“风险项”等模块。一个好的周报 Skill 会要求你补充量化结果比如“完成了 3 个页面改版上线后点击率提升 12%”而不是简单堆砌任务列表。你可以把周报 Skill 和日程数据、项目管理工具的数据源连接起来实现半自动周报。但第一版建议先手动粘贴素材确认输出稳定后再尝试自动化。Skill 11一人公司助理“一人公司”是近两年比较火的概念核心思路是用 AI 工具减少重复劳动。与此对应的 Skill 往往集合了销售文案、客服回复、产品发布、财务管理等多个子任务。你可以这样设计一个 Skill 负责生成产品文案另一个 Skill 负责整理客户常见问题再通过一个总控制 Skill 来编排流程。这类技能的关键在于流程设计而不是依赖某一个提示词。建议先从单一任务做起再逐步合并。Skill 12知识管理与大学清单知识管理类技能可以帮助你把零散笔记整理成结构化知识库或者根据一个学习主题生成“从入门到精通”的清单。例如你输入“我想学习数学建模”技能会输出推荐书目、必须掌握的基础知识、练习项目、常见比赛时间线等。很多人会开玩笑说“大学清单”不是官方应用但这类技能确实能帮你规划学习路径。比较推荐的做法是让 AI 生成清单后你再结合自己的时间安排做二次筛选不要盲目照搬。4.5 垂直业务与集成方向Skill 13电商运营助手电商运营技能可以覆盖商品标题优化、卖点提炼、客服话术、评价回复、竞品分析等场景。它能根据商品信息和目标人群生成符合平台调性的文案。例如一个卖便携咖啡杯的商家可以在 Skill 中输入产品参数技能会给出多个标题和详情页文案版本。需要注意的是电商平台通常有自己的规则AI 生成的文案必须经过人工审核。尤其是涉及价格、功效、专利等敏感描述不能直接使用。Skill 14数据库查询与报表生成数据库类 Skill 可以配合 MCP 使用。举例来说有一个技能专门负责把自然语言转成 SQL例如“统计本月各渠道订单量排名”它会输出对应的 SQL 语句。如果团队已经配置好安全的 MCP 连接WorkBuddy 还可以在授权后直接查询数据库并把结果整理成表格或图表。但这里必须强调直接让 AI 访问生产数据库风险非常高。建议只在测试环境使用并使用只读账号、限制查询超时、操作前备份。任何时候都不要把正式环境的数据库账号密码直接写在 Skill 文件或对话中。Skill 15Skill Creator 技能创建器最后推荐一个“元技能”Skill Creator。它的作用是帮助你创建新的 Skill。你只需要用自然语言描述“我想做一个技能功能是根据用户输入的番茄工作法记录生成每日总结”Skill Creator 就会根据你的描述生成一个结构完整的 Skill 文件并给出安装说明。这个技能最大的价值是降低使用门槛。刚开始使用 WorkBuddy 时不必从零写 YAML你可以先用 Skill Creator 快速生成雏形再根据实际效果调整规则。5. 实战创建一个“周报生成”自定义 Skill5.1 明确需求与输出模板在写 Skill 之前我们先想清楚目标输入是零散的工作记录输出是一份结构清晰的周报。周报结构如下本周核心成果进行中的任务进展下周工作计划风险与求助事项每个事项都需要包含负责人和状态。为了避免 AI 生成空话我们把输出规范写得非常具体。5.2 编写 Skill 文件以下是示例 YAML 文件你可以在 WorkBuddy 中新建技能并粘贴保存name: weekly-report-generator description: 根据用户提供的工作记录生成结构化周报适合项目经理、运营和开发人员。 version: 1.0.0 instructions: | 你是一个周报撰写助手。请根据用户提供的工作记录生成一份结构清晰的周报。 周报结构必须包含以下四块 1. 本周核心成果 2. 进行中的任务进展 3. 下周工作计划 4. 风险与求助事项 写作规则 - 每条成果必须包含量化数据没有量化数据时使用“推进中”“已完成”等状态词。 - 每条任务不超过 50 字避免空话套话。 - 如果原始记录中没有明确的信息不要编造使用“待补充”标记。 - 使用 Markdown 无序列表输出。 examples: - user: | 本周完成了登录模块接口开发和前端联调了部分页面下周准备完成全部联调。测试那边反馈注册接口响应有点慢需要排查。周三开了项目周会确认了排期。 assistant: | ### 本周核心成果 - 完成登录模块后端接口开发接口测试通过。 - 与前端完成部分页面联调进度约 60%。 - 召开项目周会确认整体排期。 ### 进行中的任务进展 - 登录模块前后端联调推进中。 - 用户注册接口响应慢问题排查中需要定位数据库查询瓶颈。 ### 下周工作计划 - 完成登录模块全部联调。 - 完成注册接口性能优化。 - 提交联调测试报告。 ### 风险与求助事项 - 注册接口响应性能存在风险需持续关注。 - 前端资源紧张联调进度可能受影响。5.3 导入 Skill 并进行测试在 WorkBuddy 中保存后先测试一个简单输入“我本周完成了商品详情页重构预期提升加载速度但还没有具体数据。下周准备开始用户反馈分析。” 正常情况下生成的周报应该包含“商品详情页重构完成性能数据待补充”这样的状态内容而不是“优化了用户体验”这种空话。如果输出不符合预期建议返回检查description是否容易被匹配以及instructions中的规则是否清晰。你也可以增加一两条反面示例告诉 AI 什么是不允许的输出。5.4 进阶优化增加脚本预处理如果你想更进一步可以给周报 Skill 增加一个“自动分类”逻辑。例如用 Python 脚本读取工作记录中的关键词把包含“完成”“上线”“交付”的事项归入“本周成果”把包含“下周”“计划”“准备”的事项归入“下周计划”。这样可以减少 AI 的误判。下面是一个简单的 Python 分类脚本示例def classify_item(item: str): if any(word in item for word in [完成, 上线, 交付, 发布]): return done if any(word in item for word in [下周, 计划, 准备]): return plan return progress这个脚本只是辅助思路实际集成方式取决于 WorkBuddy 版本是否支持外部脚本调用。如果暂不支持仍可以依靠instructions中的规则让 AI 完成分类。6. 如何高效管理和批量启用 Skill6.1 建立自己的 Skill 命名规范随着 Skill 数量增多命名混乱会成为大问题。我建议使用“领域-功能”的格式例如writing-humanizer、writing-taste、code-review、> WorkBuddy Skill技能机制全解：15个实用技能推荐与自定义实战
最近在整理个人工作台时发现越来越多朋友开始讨论 WorkBuddy 的 Skill 机制。很多人在群里问“Skill 到底是什么”“用了 Skill 是不是就能让 AI 自动写周报、做表格、跑数据分析”还有人直接把 Skill 和普通提示词混为一谈。为了把这些问题一次讲清楚这篇文章会先解释 WorkBuddy 与 Skill 的核心概念再按照写作、编程、数据、效率、垂直业务等方向整理 15 个最值得安装和尝试的推荐技能。每个技能都会说明适用场景、亮点和大致使用思路最后还会带大家完成一个自定义 Skill 的实战案例并补充常见问题与工程建议。无论你是刚开始接触 WorkBuddy还是已经用过一段时间但不知道如何搭建自己的技能库这篇文章都能给你一份可以直接落地的参考清单。1. WorkBuddy 与 Skill 是什么1.1 WorkBuddy 是一类 AI 工作台工具WorkBuddy 可以理解为一款面向个人和团队的工作流管理工具。它把对话、任务编排、知识库、脚本执行、外部工具调用等能力整合到同一个界面中让用户不用在多个软件之间来回切换。相比直接用网页版聊天机器人WorkBuddy 更强调“技能化”和“自动化”同一个 AI 会话里可以挂载不同的技能文件AI 会根据任务类型自动选择或匹配对应的技能来执行。这种设计对“重复性高、流程固定、需要稳定输出”的场景尤其友好。例如你每天都要写工作周报传统做法是复制粘贴上周内容再手动调整措辞。如果给 WorkBuddy 挂载一个“周报生成 Skill”它就能根据你传入的工作记录、项目进度和本周重点自动生成结构完整的周报初稿。你只需要检查、微调、发送。这背后并不是什么黑魔法而是 Skill 把“如何写周报”这件事的规则、模板、注意事项提前定义好了。1.2 Skill 到底是什么Skill 可以理解为一组“给 AI 看的操作说明书”。它通常由自然语言指令、示例、约束条件和可选的脚本组成目的是让 AI 在一个特定任务上表现得更加稳定和专业。普通 Prompt 只能解决“一次性”的问题而 Skill 强调的是“可复用、可管理、可组合”。举个例子你可以在聊天框输入“帮我写一份周报”AI 也能写但输出质量取决于模型的临时理解可能不够稳定。而一个周报 Skill 会包含适用场景描述什么时候该使用该技能。输出格式要求周报包含本周完成、下周计划、风险与建议。写作原则使用数据说话避免空话每条任务不超过 50 字。参考模板给出一份完整的周报示例。负面清单不要编造数据不要写模糊表述。这样 AI 就不再是“自由发挥”而是按照你预定义的规则输出。WorkBuddy 的意义正在于它把这些 Skill 文件变成工作台里的“插件”你可以随时启用、停用或者导入他人分享的技能。1.3 Skill、插件和 MCP 之间的区别很多初学者会把 Skill 和插件、MCP 混淆。我建议用一个简单的方式区分Prompt 是“告诉 AI 怎么做”的文本。Skill 是“把 Prompt、示例、规则打包成可复用文件”的解决方案。插件是“扩展 AI 能力的软件模块”可以包含代码、API 调用、界面按钮。MCPModel Context Protocol是一种连接 AI 与外部数据/工具的协议类似于标准化接口。Skill 可以引用插件或 MCP 能力但 Skill 本身不一定需要写代码。开发者的常见做法是先用 Skill 定义任务规则再通过 MCP 连接数据库、文件系统或第三方服务最后用插件提供可视化操作入口。理解这个关系后你在选择和使用推荐技能时会更有方向感。2. 环境准备与 Skill 基本使用2.1 安装 WorkBuddy 并完成初始配置不同时期、不同渠道下载的 WorkBuddy 安装包界面和功能可能会有差异。本文以常见的桌面端/网页端版本为例重点演示通用思路具体入口名称请以你安装的版本为准。一般来说你只需要完成以下几步从官方渠道下载安装包或者打开 WorkBuddy 网页版地址。根据引导完成注册和登录。在设置页确认模型服务已配置成功。部分版本支持接入第三方模型服务例如 DeepSeek、通义千问等具体需要在“模型设置”中填写对应的 API Key 和接口地址。在“技能市场”或“Skill 管理”页面浏览系统内置技能。这里的核心步骤是第三步。很多用户遇到的“Skill 不生效”问题其实是因为模型服务没有配置好或者模型版本过低。建议先进行一次基础对话测试确认普通聊天正常后再进入 Skill 安装环节。2.2 安装 Skill 的三种常见方式WorkBuddy 中安装 Skill 通常有三种方式第一种是从内置技能库中一键启用。打开技能市场搜索需要的 Skill点击安装或启用即可。这种方式最安全因为技能经过了基础审核更新也有保障。第二种是从本地导入文件。你可能会从朋友或网盘拿到一个以.md、.yaml、.yml或.json结尾的 Skill 文件。此时建议先检查文件内容确认没有可疑脚本再通过“导入 Skill”功能上传。导入后WorkBuddy 一般会自动解析文件头部的name和description字段并显示在技能列表中。第三种是手动创建。你可以直接在 WorkBuddy 的 Skill 编辑器中新建文件把规则一步步写进去。这种方式适合自定义程度高、不想依赖他人技能的场景。后面的实战环节会重点演示。2.3 第一个 Skill 体验快速开始为了让你对 Skill 有一个直观感受我们先不写复杂规则只做一个最简示例。在 WorkBuddy 中新建一个技能内容如下name: greeting description: 当用户输入“你好”或“早上好”时用简短友好的语气回应。 instructions: | 你是一个友好的助手。 当用户向你问好时先问候对方再主动询问今天需要完成什么任务。 examples: - user: 你好 assistant: 你好呀今天需要我帮你写周报、整理数据还是安排工作计划保存后在对话中输入“你好”正常情况下AI 会按照instructions中的设定进行回复。这个示例虽然简单但已经体现了 Skill 的基本结构名称、描述、指令、示例。你会发现相比直接聊天Skill 能明显约束 AI 的回复风格和范围。3. Skill 的核心构成与运行原理3.1 Skill 文件里到底写了什么一个标准的 Skill 文件通常包含几个核心字段name技能名称建议使用英文小写和连字符例如weekly-report-generator。description技能描述。这段文字特别重要因为 AI 会依靠它判断当前对话是否应该调用该技能。instructions任务执行规则。可以是一段较长的自然语言也可以包含结构化步骤。examples示例对话或输入输出对。示例越多AI 越容易模仿期望的输出格式。allowed_tools或permissions可选允许该 Skill 调用的工具或数据源。meta或metadata可选版本号、作者、标签、更新日期等。如果你使用的是 Markdown 格式也可以用注解块存放这些字段但 YAML/JSON 格式更通用便于程序解析。下面是一个简化的 YAML 示例结构name: meeting-summary description: 根据会议记录生成要点摘要输出包含结论、待办事项和负责人。 version: 1.0.0 instructions: | 当用户提供会议记录时按以下步骤处理 1. 提取会议主题和时间。 2. 列出讨论要点每个要点控制在两行以内。 3. 输出“会议结论”和“待办事项”两块。 4. 待办事项需要标记负责人和截止日期。 5. 如果原文没有明确负责人使用“待确认”代替。 examples: - user: | 项目周会记录讨论了登录模块进度后端接口已完成前端还未联调预计下周三完成联调。本周五需要提交测试报告。 assistant: | 会议主题项目周会 时间未记录 讨论要点 - 后端接口已完成。 - 前端联调尚未开始。 - 联调预计下周三完成。 会议结论登录模块联调计划明确下周三前完成开发联调。 待办事项 - 完成前端联调负责人前端团队截止日期下周三。 - 提交测试报告负责人待确认截止日期本周五。从这个示例可以看出Skill 的精髓在于“把模糊的任务描述变成清晰的执行步骤”。它不需要写复杂代码但需要你具备拆解任务的能力。3.2 Skill 的匹配与触发机制很多人问我装了一堆 SkillAI 怎么知道该用哪个实际上WorkBuddy 在每次对话时会把当前用户消息与所有已启用 Skill 的description做匹配选出最合适的技能再把该技能的instructions注入上下文。因此description写得好不好直接决定了技能能否被正确触发。这里有几个容易踩的坑描述太泛导致多个 Skill 同时匹配AI 不知道选哪个。描述太窄导致任务触发不了。示例太少AI 不理解输出格式。指令太长超出了上下文窗口反而干扰模型。因此一个 Skill 的description应当简短且关键词明确。例如“根据用户提供的销售数据生成日报表输出包含今日销售额、订单数、同比变化和异常提醒”就比“帮助用户处理数据”好得多。如果同一个场景有多个技能可以增加触发关键词例如“当用户提到周报、月报、日报时使用”。3.3 Skill 与普通提示词、脚本的关系Skill 并不排斥普通提示词和脚本。大多数 Skill 内部其实就是一个结构化的 Prompt只是额外增加了可复用、可导入导出的外壳。如果你需要执行复杂的本地操作如图片处理、文件批量改名、Excel 数据清洗可以在 Skill 中调用脚本工具。例如一个“批量重命名文件”的 Skill可以包含一段 Python 脚本再通过 WorkBuddy 的文件读取能力接收文件夹路径最终执行重命名操作。这和 MCP 的差异在于MCP 解决的是 AI 与外部系统“怎么连”的问题而 Skill 解决的是“按什么规则做”的问题。两者结合才能构建一个真正可落地的 AI 工作流程。4. 最值得推荐的 15 个 Skill下面按应用方向分类给出 15 个比较有代表性的推荐技能。这些技能方向来自社区讨论和日常使用中反馈较好的场景适合大多数个人用户和中小团队。每个技能的命名、触发描述和细节可以根据你自己的版本调整。4.1 写作与内容方向Skill 1Humanizer 人味改写Humanizer 类技能的核心作用是把 AI 生成的“机器感文本”改写成更自然、更有温度的人类表达。它会检查模型常用的套路句式例如“总而言之”“值得注意的是”“不仅…而且…”然后替换成更口语化、更贴合场景的表达方式。这个技能适合公众号文章、小红书文案、邮件沟通等需要亲和力的场景。使用时我会把初稿复制给 WorkBuddy并指定“帮我用 Humanizer 改写保留核心信息”。你会发现改写后的内容仍然保持逻辑完整但不再有那种“一眼 AI”的既视感。这类技能非常适合内容创作者。Skill 2Taste 审美判断与文案风格对齐Taste 类技能通常用于判断文本或内容的风格是否匹配目标平台。比如你想在小红书发布产品介绍Taste 技能会检查标题是否有吸引力、语气是否轻松、是否有互动钩子如果你想写正式邮件它又会切换成商务风格。这个技能的核心不是“改文字”而是“判断并调整风格”。实际使用中可以让 WorkBuddy 先评估当前文本适合哪个平台再给出优化建议。配合 Humanizer 使用效果会更好。简单说Humanizer 负责把内容写得更像人Taste 负责判断内容是否符合你的审美和平台调性。Skill 3Impeccable 专业校对Impeccable 可以理解为一个“严格模式”的校对专家。它不仅能检查错别字和语法问题还会检查逻辑谬误、数字一致性和专业术语用法。例如一份技术文档中如果提到“系统延迟为 30ms”后面的结论却写成“延迟为 30s”Impeccable 会准确识别并提醒。推荐所有需要输出正式文档的用户安装这个技能尤其在提交给客户或领导之前使用它做一轮“文字安全扫描”非常有用。它会减少明显错误提升专业性。4.2 编程与开发方向Skill 4Code Review 代码审查Code Review 技能会根据你提供的代码片段从可读性、边界条件、异常处理、命名规范、性能隐患等角度给出评审意见。它不会简单地告诉你“代码可以跑”而是会指出潜在问题并提供修改建议。例如当你贴出一段查询数据库的 Java 代码时这个 Skill 会检查是否有 SQL 注入风险、是否关闭了数据库连接、是否处理了空指针异常。虽然它不能完全替代人工评审但作为提交代码前的“第一道检查”效率非常高。Skill 5前端开发助手含 GSAP 动效前端开发类 Skill 可以覆盖 HTML/CSS/JavaScript 日常开发也可以针对特定库提供支持。比如社区中有人在 WorkBuddy 中配置了 GSAP 动效技能当你提问“如何实现一个滚动渐入动画”时它会直接输出 GSAP 的合法代码而不是普通 JavaScript 的兜底方案。这类技能的价值在于减少框架/库的 API 记忆成本。只要把对应库的官方文档摘要和最佳实践写入 Skill你就能获得更精准的代码提示避免每次都去翻文档。Skill 6DrawIO 图解绘制DrawIO 类的 Skill 能把文字描述自动转换成绘图脚本常见用法是生成流程图、架构图、时序图。你只需要用自然语言描述“用户在登录页面输入账号密码服务端校验后返回 Token前端存储 Token 并跳转首页”DrawIO Skill 就能生成对应的绘图源码。这类技能非常适合写技术方案、画架构图但又不太熟悉绘图工具的同学。生成后把源码粘贴到 draw.io 或支持该格式的编辑工具中就能得到一张可编辑的图片。4.3 数据与数学方向Skill 7数据清洗与格式整理数据清洗类技能主要用于处理 CSV、Excel 导出数据。你可以直接把一段脏数据粘贴给 WorkBuddy并说明目标格式技能会输出清洗后的数据或 Python/Pandas 代码。它通常能够处理重复行、缺失值、统一日期格式、拆分列等常见任务。需要注意的是处理包含个人隐私的数据时务必先脱敏。不要直接把手机号、身份证号等敏感信息发送给外部模型服务。Skill 8数学建模助手数学建模技能适合竞赛或科研场景。它可以帮助你理解题目、建立数学模型、选择求解算法并生成论文语言描述。例如提供一个优化问题它会分析变量、约束条件和目标函数给出线性规划或整数规划的建模思路。但在使用这类技能时要特别注意“验证”环节。AI 生成的模型求解代码不一定全局最优也不能保证符合所有约束条件。把它当作“分析助手”可以直接提交结果则风险很大。Skill 9数据分析报告生成数据分析报告技能和数据清洗技能不同它更强调“产出可读的文字和分析结论”。你可以上传一个销售数据表技能会生成包含数据概览、趋势分析、异常提醒、业务建议的完整报告。这个技能适合运营和产品经理使用。使用时建议给出明确的背景说明例如“双十一大促期间华东区销售额下降帮忙分析原因”这样 AI 的结论才更有针对性。否则它只能做通用描述。4.4 效率与工作流方向Skill 10周报 / 日报自动生成这应该是最多人需要的效率技能。它通过你输入的零散工作记录自动归类到“本周完成”“下周计划”“风险项”等模块。一个好的周报 Skill 会要求你补充量化结果比如“完成了 3 个页面改版上线后点击率提升 12%”而不是简单堆砌任务列表。你可以把周报 Skill 和日程数据、项目管理工具的数据源连接起来实现半自动周报。但第一版建议先手动粘贴素材确认输出稳定后再尝试自动化。Skill 11一人公司助理“一人公司”是近两年比较火的概念核心思路是用 AI 工具减少重复劳动。与此对应的 Skill 往往集合了销售文案、客服回复、产品发布、财务管理等多个子任务。你可以这样设计一个 Skill 负责生成产品文案另一个 Skill 负责整理客户常见问题再通过一个总控制 Skill 来编排流程。这类技能的关键在于流程设计而不是依赖某一个提示词。建议先从单一任务做起再逐步合并。Skill 12知识管理与大学清单知识管理类技能可以帮助你把零散笔记整理成结构化知识库或者根据一个学习主题生成“从入门到精通”的清单。例如你输入“我想学习数学建模”技能会输出推荐书目、必须掌握的基础知识、练习项目、常见比赛时间线等。很多人会开玩笑说“大学清单”不是官方应用但这类技能确实能帮你规划学习路径。比较推荐的做法是让 AI 生成清单后你再结合自己的时间安排做二次筛选不要盲目照搬。4.5 垂直业务与集成方向Skill 13电商运营助手电商运营技能可以覆盖商品标题优化、卖点提炼、客服话术、评价回复、竞品分析等场景。它能根据商品信息和目标人群生成符合平台调性的文案。例如一个卖便携咖啡杯的商家可以在 Skill 中输入产品参数技能会给出多个标题和详情页文案版本。需要注意的是电商平台通常有自己的规则AI 生成的文案必须经过人工审核。尤其是涉及价格、功效、专利等敏感描述不能直接使用。Skill 14数据库查询与报表生成数据库类 Skill 可以配合 MCP 使用。举例来说有一个技能专门负责把自然语言转成 SQL例如“统计本月各渠道订单量排名”它会输出对应的 SQL 语句。如果团队已经配置好安全的 MCP 连接WorkBuddy 还可以在授权后直接查询数据库并把结果整理成表格或图表。但这里必须强调直接让 AI 访问生产数据库风险非常高。建议只在测试环境使用并使用只读账号、限制查询超时、操作前备份。任何时候都不要把正式环境的数据库账号密码直接写在 Skill 文件或对话中。Skill 15Skill Creator 技能创建器最后推荐一个“元技能”Skill Creator。它的作用是帮助你创建新的 Skill。你只需要用自然语言描述“我想做一个技能功能是根据用户输入的番茄工作法记录生成每日总结”Skill Creator 就会根据你的描述生成一个结构完整的 Skill 文件并给出安装说明。这个技能最大的价值是降低使用门槛。刚开始使用 WorkBuddy 时不必从零写 YAML你可以先用 Skill Creator 快速生成雏形再根据实际效果调整规则。5. 实战创建一个“周报生成”自定义 Skill5.1 明确需求与输出模板在写 Skill 之前我们先想清楚目标输入是零散的工作记录输出是一份结构清晰的周报。周报结构如下本周核心成果进行中的任务进展下周工作计划风险与求助事项每个事项都需要包含负责人和状态。为了避免 AI 生成空话我们把输出规范写得非常具体。5.2 编写 Skill 文件以下是示例 YAML 文件你可以在 WorkBuddy 中新建技能并粘贴保存name: weekly-report-generator description: 根据用户提供的工作记录生成结构化周报适合项目经理、运营和开发人员。 version: 1.0.0 instructions: | 你是一个周报撰写助手。请根据用户提供的工作记录生成一份结构清晰的周报。 周报结构必须包含以下四块 1. 本周核心成果 2. 进行中的任务进展 3. 下周工作计划 4. 风险与求助事项 写作规则 - 每条成果必须包含量化数据没有量化数据时使用“推进中”“已完成”等状态词。 - 每条任务不超过 50 字避免空话套话。 - 如果原始记录中没有明确的信息不要编造使用“待补充”标记。 - 使用 Markdown 无序列表输出。 examples: - user: | 本周完成了登录模块接口开发和前端联调了部分页面下周准备完成全部联调。测试那边反馈注册接口响应有点慢需要排查。周三开了项目周会确认了排期。 assistant: | ### 本周核心成果 - 完成登录模块后端接口开发接口测试通过。 - 与前端完成部分页面联调进度约 60%。 - 召开项目周会确认整体排期。 ### 进行中的任务进展 - 登录模块前后端联调推进中。 - 用户注册接口响应慢问题排查中需要定位数据库查询瓶颈。 ### 下周工作计划 - 完成登录模块全部联调。 - 完成注册接口性能优化。 - 提交联调测试报告。 ### 风险与求助事项 - 注册接口响应性能存在风险需持续关注。 - 前端资源紧张联调进度可能受影响。5.3 导入 Skill 并进行测试在 WorkBuddy 中保存后先测试一个简单输入“我本周完成了商品详情页重构预期提升加载速度但还没有具体数据。下周准备开始用户反馈分析。” 正常情况下生成的周报应该包含“商品详情页重构完成性能数据待补充”这样的状态内容而不是“优化了用户体验”这种空话。如果输出不符合预期建议返回检查description是否容易被匹配以及instructions中的规则是否清晰。你也可以增加一两条反面示例告诉 AI 什么是不允许的输出。5.4 进阶优化增加脚本预处理如果你想更进一步可以给周报 Skill 增加一个“自动分类”逻辑。例如用 Python 脚本读取工作记录中的关键词把包含“完成”“上线”“交付”的事项归入“本周成果”把包含“下周”“计划”“准备”的事项归入“下周计划”。这样可以减少 AI 的误判。下面是一个简单的 Python 分类脚本示例def classify_item(item: str): if any(word in item for word in [完成, 上线, 交付, 发布]): return done if any(word in item for word in [下周, 计划, 准备]): return plan return progress这个脚本只是辅助思路实际集成方式取决于 WorkBuddy 版本是否支持外部脚本调用。如果暂不支持仍可以依靠instructions中的规则让 AI 完成分类。6. 如何高效管理和批量启用 Skill6.1 建立自己的 Skill 命名规范随着 Skill 数量增多命名混乱会成为大问题。我建议使用“领域-功能”的格式例如writing-humanizer、writing-taste、code-review、>