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开放课程技能学习AI课程

如何写好 AI 技能(SKILLS)

少重复解释,把工作经验写成可检查、可改进的 Skill

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全部章节
5
语言
中文
课程类型
开放课程

把已经跑通的工作方法写成 AI 可复用的 Skill。学习提炼关键判断、组织文件、写清触发范围,再用真实任务检查和修正。

适合人群

  • 有成熟工作方法,希望交给 AI 反复使用的人
  • 已经会写提示词,想把步骤和判断保存成 Skill 的用户
  • 需要创建、审核或改进 Skills 的开发者和内容工作者

解决的问题

  • 相同工作总要重新解释规则、判断和完成标准
  • 把想象中的步骤写成 Skill,实际任务却跑不通
  • 触发说明、主流程、资料、模板和脚本混在一起
  • Skill 不该用时被调用,该用时漏掉,执行结果也难以检查

学完收获

  • 判断一项工作适合留在当前提示词,还是值得创建 Skill
  • 从成功案例和人工修改中提炼步骤、关键判断与完成标准
  • 写清 Skill 的名称、触发场景和边界,把内容放进合适的文件
  • 区分发现、读取、执行和验收问题,选择对应的修正位置
  • 记录真实失败,复测原案例和相邻案例,清理重复或冲突规则
  • 课程亮点

    • 用周报案例串起方法提炼、创建、试跑和改进
    • 讲清 SKILL.md、资料、模板和脚本分别承担什么职责
    • 通过场景判断、理由追问和局部改写练习关键选择
    • 提供最小 Skill 模板、测试分类和迭代记录示例

    全部章节

    5 个章节

    第 1 课:让 AI 学会你的工作方法

    能根据任务的重复性、方法成熟度、专属判断和验收条件,判断应使用当前 Prompt 还是创建 Skill。

    第 2 课:从真实工作中提炼方法

    能从一个已经跑通的案例中找出决定结果的判断与错误经验,并整理成可复用的 Skill 内容。

    第 3 课:创建你的第一个 Skill

    能把已提炼的方法放入正确的 Skill 文件,并写出可以被发现和试跑的第一版结构。

    第 4 课:让 Skill 稳定触发并可靠执行

    能沿发现、读取、执行和验收链路定位 Skill 的可靠性问题,并选择对应的修正方式。

    第 5 课:用真实任务持续改进 Skill

    能把一次真实失败转成可复现、可修正、可回归验证的 Skill 改进案例。