n8n已死！我用Kimi跑通了Claude Skills，直接替代工作流

前段时间Trae下架了Claude，标志着但凡跟中国沾边AI工具都禁止使用 Claude

但我一点都不慌，因为已经很久没用 Claude 了

尤其在编程赛道上，国产大模型已经通过内部互卷站起来了。

昨天 Kimi海发布并开源了Kimi-k2-thinking，没有悬念，参数上已经坐上国产第一，甚至能跟海外御三家搏一下的位置了。

可以通过一张图看懂 Kimi 的这个模型

这张图好看吗？

它就是Kimi做的，而且是通过 Claude Skills 的方式，一句提示词：

搜索kimi 今天发布的 kimi-k2-thinking的信息，以及网友对它的测评效果，然后调用`infopic-skill`做一个信息图 

就搞定了：

欸？等一下，Claude Skills 不是只能订阅 Claude Pro才能用吗？

我一开始也以为是，直到看到烨佬的两篇文章，给我来了灵感：

不想给 Claude 付费，但想玩 Skills？我用国产模型搞定了

三个 Claude Skills 提效秘籍让WPS邀请我来开会

讲的很详细，感兴趣可以去看下。

但当我看到里面的结论说为了确保Skill 的效果，依然建议使用 Claude 来跑时，我的心凉了半截，不是。。。Claude 这么牛吗？

刚好昨天刷到 Kimi-k2-thinking 发布，我整个人都坐起来了

我觉得它能行，马上试下！！

先搞清楚什么是 Claude Skill，为什么难？

过去我们让 AI 执行复杂任务，比如“爬取17个网站的数据并分析”，AI 需要自己凭空理解需求、编写并执行临时代码。

这个过程就是在抽卡，结果极不稳定，这次能跑出来，下次就不一定了。

Skill 的逻辑则完全不同：

我们预先用编程语言（比如 Python）写好一个个具体、可靠的函数工具，例如读取网页内容()、生成图片()、操作PPT()等，并将这些工具打包成一个 Skill，约等于AI 在这里只是做流程编排，调用执行函数。

能完美解决纯 AI 的“不确定性”问题，还能有强大的理解和变通能力。

这也是为什么我说 Skill 会在诸多场景里杀死 n8n 这类传统工作流工具的“机械死板”。

从另一个角度看，Skill 的本质，其实是一种“可编程的、带工具箱的”高级提示词工程，让 AI 的能力从漫无边际、难以捉摸的「创作」，收敛到了精准可靠、可复现的「执行」

这样讲有点抽象，我们来看具体的运行逻辑。

首先，下面是典型的 skill 的文件结构：

skill-directory/├── scripts/              # 辅助脚本目录│   ├── generate.js       # 生成逻辑│   └── utils.js         # 工具函数├── templates/           # 模板文件│   └── base.html        # HTML模板└── assets/              # 静态资源    └── images/          # 图片资源

拿pptx-skill来辅助理解 Skill是如何实现的：

所以，Skill 真正的难度在于 AI 大模型调用工具的深度思考和编排能力。

当用户说“帮我搜集 Kimi 的信息并做成 PPT”，模型必须能自主规划一个多步骤的工作流，并连续、准确地调用工具：search() -> create_presentation() -> add_slide() -> add_slide()...

这就是传统模型的死穴： 它们在连续调用几轮工具后，很容易“失忆”或“逻辑混乱”，导致流程当场中断。

使用Kimi-k2-Thinking

而这就是为什么我觉得 kimi 能行的地方。

Kimi K2 的核心升级，就是原生的 “Thinking Agent”（思考型 Agent） 能力，它就是为解决这个“多轮工具调用”的难题而生的。

话不多说，马上进去 Claude Code验证一下。

官方文档在这：

https://platform.moonshot.cn/docs/guide/agent-support#%E5%9C%A8-claude-code-%E4%B8%AD%E4%BD%BF%E7%94%A8-kimi-k2-%E6%A8%A1%E5%9E%8B

需要配置的参数：

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/anthropic/

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-Ks0g9FuQKrIacdJn

export ANTHROPIC_MODEL=kimi-k2-thinking-turbo

export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=kimi-k2-thinking-turbo

进入后会看到右下角显示 Thinking 关闭

此时按下Tab后，就会启动 Thinking 模式

需求场景

日常我做信息图的方式是：先写好文章，然后放到 Trae，再让它根据我文章生成 html，然后再手动打开保存成图片。

接下来我们就把这个工作流程做成 Skill，实现文章开头说的一句话就生成信息图。

这个Skill 的好处非常多，1 是能借助 ai 搜索能力，我不用写文章，也能一句话让 ai 搜集推理信息；2 是可以接上小红书mcp，一键就给发出去了，岂不妙哉？

1、学习现有逻辑，并新建 Skill

Claude 有把部分skills 开源在 https://github.com/anthropics/skills/tree/main

我们把它下载下来，让 Kimi 去学习，然后把操作流程讲清楚，让 Kimi 去新建 Skill

注意，这里有个很大的痛点

就是做信息图的时候，如果只是用文字总结风格，然后让 AI 按这个风格去生成图

大部分情况下得到的不是想要的，或者说跟原来的样式相去甚远

不论什么模型都是这样

我探索出来的最佳解决方案还是一定要让模型接收到任务的时候，现学——把多个html 看一遍然后模仿它们来生成信息图，这样的效果最稳定。

所以总结出来的步骤是这样：

学习 Claude skills 的文档,参考'/Users/sonnyleonor/Documents/project/kimithinking/skills-main/document-skills/pptx'的 Claude skills的形式和文件结构 在文件夹 `.claude-plugin` 单独新建一个 infopic-skill，如果涉及 node 相关包安装处理则用 pnpm 来管理。

infopic-skill要实现以下流程步骤：

1.读取用户输入的内容，如果是关键词，则需要先进行搜索相关内容

2.读取提示词`生成信息图提示词.md`，作为生成html图的提示词（注意是 skill 运行的时候实时去读取和执行，而不是总结风格写到 skill里）

3.按 2.中的提示词执行新建一个html 信息图，保存在文件夹`生成结果信息图`

4.用 Playwright把html打开后截图，保存图片在本地

其中一个技巧就是要体现让 kimi用 pnpm 来管理相关的包，要不然等 AI 现场跑的时候才发现没有安装，很可能会因为网络问题，导致后台运行超时而失败。

这里是对 kimi 的第一层考验，从已有的复杂逻辑中提炼出创建逻辑，从结果看这一步实现还是很丝滑的。

2、通过plugin安装

Claude 只有在客户端才有内置 skill，其余方式包括 Claude Code 是需要通过plugin 的方式把 skill 安装到本地。

逻辑是这样：

安装plugin 是要先设置 marketplace，然后在里面安装市场插件

例如通过以下方式可以添加官方的 skill marketplace

/plugin marketplace add anthropics/skills

再安装document-skills，可以操作 ppt、word、pdf 等常见办公工具

那对于本地自建的 skill 要怎么安装？

看如图结构：首先在项目根目录新建一个.claude-plugin文件夹，里面放我们新建好的 skill（前面让 Kimi学习新建好的，也可以直接让它放到这里）和一个marketplace.json文件

其中，后者长这样，关键是里面的 plugins 要写清楚每个 skill 的名字

{  "name":"local-infopic-plugin","owner":{    "name":"local",    "email":"local@example.com"},"metadata":{    "description":"Local plugin providing infopic skill",    "version":"1.0.0"},"plugins":[    {      "name":"infopic",      "description":"HTML infographic creation and screenshot",      "source":"./",      "strict":false,      "skills":[        "./infopic-skill"      ]    }]}

此时，进入cc，打开/plugin目录add markeplace，输入本地的这个文件路径

例如 ./.claude-plugin/marketplace.json

此时 /plugin 第一个选项就能看到我们预设好的infopic skill，点进去安装即可。

注意要退出重进 CC 才能生效：

3、最终使用

这里就不重复跑开头的案例了。

我升级一下，用一个地狱级变态的推理命题给 kimi 看看能解决不：

《股票版什么值得买》

查找有哪些过去12月内，股价翻1倍的科技股票？如果有的话，其中哪些是2020年之前上市的，哪些是2020年之后上市的？2020年上市的公司分别的主营业务、财务表现、团队背景、发展历史是怎样的？这里面谁的增长最令市场意外，你觉得超出预期的原因是什么？

写成一篇md文章，注意要做交叉验证确保数据准确，并说明信息源。

最终把这文章，用`infopic-skill`做一个信息图 ，信息图用一行标题即可。

确保运行的过程看到它加载 skill

效果还不戳：

范式已变，Agent 当立

传统工作流工具如 n8n，其核心价值在于“连接”。

但当 AI 拥有了强大的思考和编排能力后，这种机械的连接就失去了意义。

Kimi 展现的能力，标志着 AI 自动化正在从“流程编排”转向“Agent 执行”。

所以，说 n8n 已死，只是时间问题。

大家怎么看呢？

文章来自于微信公众号 “饼干哥哥AGI”，作者 “饼干哥哥AGI”