一键复制 10 年工作经验,Coze 2.0 Skill 实测|AI 上新

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7757点击    2026-01-24 10:40

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你的经验,现在可以封装到 AI 里批量贩卖了。


2025 年 10 月 16 日,Anthropic 推出了 Claude Skills。


3 个月后,打开 GitHub,你会发现 Skill 相关项目的提交增长曲线几乎是垂直向上的。


根据 SkillsMP 社区的统计数据,短短几个月内,Skill 的生态规模已经翻了好几倍,并且在过去的十几天里,Skill 生态正在以数倍的速度持续扩张着。


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Skill 的增长趋势|图片来源:skillsmp


为什么 Skill 值得关注?因为它让你可以把别人踩过的坑、总结出的方法论,一键装进自己的工作流。不用重新学,直接用。


国内这边,扣子 2.0 率先跟进了这个方向,在本周推出了「技能商店」。


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技能商店首页|图片来源:扣子


但扣子 2.0 做的事情,不只是跟进 Skill 这个概念:


它想要把 Skill 与「扣子编程」深度融合,从而打造一整套「职场 AI」解决方案。


什么意思?


扣子编程已经集成了丰富的 AI 开发能力。你可以用日常语言描述需求,扣子会自动帮你生成智能体、工作流、甚至完整的网页和移动应用。


这次加入了 Skill 能力,扣子生态里就有了「一键复用专家 SOP」的能力。


技能商店就是这个生态里的「能力超市」:你可以从商店里一键加载别人的技能使用,也可以把自己的技能打包上架销售。


01


Skill 到底是什么?


很多人搞不清楚什么是 Skill,这里简单介绍下。


官方的定义是:Skill 是一种可复用的资源包,把某个领域的专业知识(工作流程、上下文、最佳实践),打包在一起,让通用 AI 变成领域专家。


这个定义听起来有点抽象。简单来说,你可以把 Skill 理解成一个「微型专家系统」:


它是针对某个特定任务,把最佳提示词和工具用法打包在一起,用文件夹的方式保存。


它的好处是可复用、可组合:创建一次之后,每次遇到类似任务就能重复调用;多个 Skill 组合在一起,还能构建更复杂的工作流。


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Agent 执行时如何使用 Skill、MCP、Code|图片来源:Anthropic


一个典型的 Skill 由三部分组成:指令、代码和资源。


以一个制作 PPT 的 Skill 为例:指令就是告诉 AI 按什么步骤做,代码负责执行其中的固定生成文件逻辑,资源则包含设计标准——比如什么排版好看、什么结构更清晰。


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Skill 由指令、代码和资源三部分组成|图片来源:极客公园


扣子 2.0 这次更新,就是把 Skill 这个强大的工具集成到强大的扣子生态里。


职场里,有无数重复的工作,可以用 Skill 来实现。


如果你是一个 SQL 专家,你可以把表描述和创建 SQL 的步骤写到 Skill 里,这样团队里的新人不需要花三个月学 SQL,加载你的 Skill 就能完成 90% 的日常查询。


类似的,一个顶尖的电商客服,可以把你的话术 SOP 写成 Skill,这样团队里每个人都能复用你十年积累的沟通经验。


说白了,你不需要成为专家,你只需要用上专家的 Skill。


除此之外,扣子 2.0 对 Skill 的理解更进一步:


Skill 不应该只是一个文件,它应该能交易、能组合、能持续更新。


所以扣子 2.0 的技能商店,从一开始就内置了交易机制:创作者可以把自己的 Skill 上架销售。


目前看,扣子是全球范围内较早把 Skill 商业化落地的平台之一。


02


实测 Skill 能做什么


我用扣子 2.0 做了几个测试,看看 Skill 在实际场景中的表现。


「测试一:一句话生成工作流」


我想看看它能不能帮我快速生成一个完整的工作流。


于是,我输入一个需求:


帮我做一个竞品分析的工作流,输入一个产品名称,输出一份包含市场定位、核心功能、用户评价的分析报告。


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一句话创建一个技能|图片来源:扣子


扣子接到指令后,自动拆解了任务:


先搜索产品的基本信息,再抓取用户评价,然后做情感分析,最后整合成一份结构化报告。


整个过程不需要我手动配置每一步,它自己把流程串起来了。


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技能创建思考过程|图片来源:扣子


几分钟后,一个完整的「Coze Skill」就生成了。


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技能可以预览、可以下载|图片来源:扣子


用它来分析你感兴趣的产品,只需要一句话,很快一个详细的分析报告就可以做出来了。


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通过对话直接调用技能|图片来源:扣子


如果你经常做这种竞品分析,以前可能需要在工作流编辑器里拖拽十几个节点,现在一句话就能实现。


但这只是最基础的用法。接下来我想试试更细的场景。


「测试二:优化搜索关键词」


第二个测试来自一个观察:


大模型做深度研究很强,为什么呢?


我发现,是因为它在搜索的时候,会把模糊需求拆解成精准的搜索关键词。


而我们大多数人,其实并不太懂搜索引擎的高级语法(比如用 site:指定搜索特定网站)。


而这个问题,完全可以用「Coze Skill」来解决。


我做了一个简单的 Skill:输入你想研究的问题,它帮你优化成适合搜索引擎的关键词组合。


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搜索引擎技能预览|图片来源:扣子


用法也很简单,直接给他输入:「有哪些名人公开讨论过 claude skill」。就会触发它的转换。


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搜索引擎技能调用|图片来源:扣子


它输出了很多种不同维度的搜索词:有直接拆解关键词的,有聚焦不同数据源的,有用高级搜索语法的。


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搜索引擎技能输出|图片来源:扣子


比我自己想的要全面得多。


一个文件,封装了搜索引擎的十年使用技巧。


这就是 Skill 的威力。


「测试三:定制一键读论文的工作流」


前两个测试都是单点任务,第三个我想试试更完整的工作流:


能不能用它定制一个完整的论文阅读工作流?


阅读学术论文是一件流程很固定的事情。大部分人的流程是:先看摘要判断跟自己的相关性,再了解研究背景,然后看核心结论,接着理解研究方法,最后精读实验结论部分。


我把这个流程拆解出来,告诉扣子:


帮我制作一个 Skill:第一步,提取论文的摘要、研究问题和核心结论(注意使用中文)。第二步,梳理论文的研究方法和数据来源。第三步,总结主要发现和作者的观点。第四步,生成一个带配图的笔记文件,格式兼容 Obsidian。


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创建一个自定义步骤的 Skill|图片来源:扣子


然后,扣子就会根据这个流程,生成一个对应的 Skill。


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读取论文的 Skill 创建结果|图片来源:扣子


我用一篇关于大语言心理创伤实验的论文做测试。


它准确地提取了论文的核心框架,生成的笔记条理清晰。


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读取论文的 Skill 创建结果|图片来源:扣子


我拿另一篇论文又测了一次,输出格式完全一致。


这让我意识到:Skill 的真正价值不是替你做事,而是让 AI 按你的方式做事。


每个人读论文的习惯不一样,关注的重点也不一样。用 Skill,你可以按照自己的阅读逻辑来定制输出。


03


如何自己做一个 Skill?


看完实测,你可能已经在想:我怎么才能做一个自己的 Skill?


其实,方法有很多种。


如果你想快速用起来,或者只是想快速解决手边的某个问题:


方式一:直接在扣子编程的「技能」入口描述你的需求,类似我们前面第一个测评的例子那样。


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如何创建一个技能|图片来源:扣子


方式二:直接使用「扣子技能商店」里现成的 Skill。商店里已经有很多人分享了自己的技能,覆盖写作、数据分析、办公效率等各个领域。找到一个和你需求相近的,一键加载就能用。


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技能商店展示|图片来源:扣子


方式三:用开源社区的 Skill。GitHub 上有不少开源项目,SkillsMP 这样的网站里也聚集了大量 Skill,X 上也有很多超级个体分享的 Skill。很多都是行业专家分享的,质量相当高。


如果你想沉淀自己的方法论:


方式四:用 AI 帮你生成。有一些开源的 Skill-Creator 工具,你用自然语言描述你想要什么工作流,大模型会检索专家的知识库,然后把它写成 Skill 格式。生成完导入扣子就能用。跟方式一的区别是,你可以更好的介入其生成过程。


方式五:按照协议自己写一个。主要就是把你工作里的方法论拆解成步骤,写成 Skill 的格式。参考我们刚刚定制一键读论文的工作流的例子,如果你有一套独特的工作流程,比如一套做电商运营的选品方法,又或者一套做内容的独特选题思路,都可以变成 Skill。


04


技能商店的意义


说了这么多用法,是时候回到一个更根本的问题:


Coze 的「技能商店」这件事,为什么值得认真对待?


因为它做的事情很有价值:把少数人头脑中的方法论,变成人人可用的「在线」能力。


过去,一个领域的经验往往只存在于少数人的脑子里。经验靠师徒传承、培训课程、书籍文章传递,再通过实践内化成技能,一个新人要达到专家水平,往往需要三五年甚至更长时间。


但「Coze Skill」改变了这个逻辑。专家的经验可以被结构化地提取出来,变成一个可复用的模块。新人不需要完全理解背后的原理,加载这个模块就能获得类似的输出。


当然,这不意味着新人可以完全替代专家。Skill 解决的是执行层面的问题,决策和创造仍然需要真正的专业积累。


但对于大量标准化、重复性的工作,Skill 确实可以大幅降低门槛。


比如,做内容运营,你可以调用一个写过多篇 10 万+的作者的选题方法论。做产品汇报,你可以用大厂产品总监的 PPT 模板和逻辑结构。你不需要成为所有领域的专家,你只需要知道谁的技能可以帮你。


这是一种全新的能力获取方式:不需要从头学习,直接调用


更重要的是,技能商店从一开始就内置了交易机制。


如果你是一位创作者,有一套独特好用的 Skill,你也可以发布到 Coze 的技能商店,让它帮你赚钱。


GitHub 上的 Skill 是免费共享的。这对用户来说很好,但对创作者来说,缺乏持续贡献的动力。


扣子 2.0 的技能商店,从第一天就想清楚了一件事:好的 Skill 应该有价值,有价值的东西应该能变现。


所以技能商店内置了交易系统,创作者可以给自己的 Skill 定价。


扣子的技能商店才上线几天,就已经出现了通过 Skill 获得收益的创作者。


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很多技能作者已经开始赚钱了|图片来源:扣子


这说明真正有价值的 Skill,是有人愿意付费的。


如果你有独特的工作方法论,现在是一个值得尝试的最佳窗口期。


05


一种新的可能性


过去我们说用 AI,其实很多时候是在「教 AI」。


每次对话都要从头开始,花大量时间解释背景、说明需求、反复校准方向。好不容易调教好了,换一个任务又要重来。这种体验和「协作」相去甚远,更像是在训练一个什么都不记得的新员工。


扣子 2.0 改变了这个关系。技能商店是其中一环,配合 Vibe Coding 和一键部署能力,它想做的是一整套「职场 AI」解决方案。


这里的底层假设是:你的精力应该花在决策和创造上。那些可以标准化的执行工作,可以交给沉淀好的技能。这样,你可以把更多时间花在真正需要人来判断的地方。


对于普通用户来说,这意味着 AI 的门槛又降低了一级。你不需要会写提示词,不需要懂工作流配置,你只需要在技能商店里找到合适的 Skill,一键加载,就能拥有专家级的执行力。


而对于有专业积累的人来说,这意味着你的经验有了新的价值出口。你可以把方法论封装成 Skill,分享给更多人使用并且获得一定的收益。你的知识不再只存在于你的脑子里,它可以被规模化地调用。


这大概就是「Coze Skill」真正让人兴奋的地方。


它代表着一种新的可能性:


专家的技能和经验不再是私有财产,而是可以被打包、被调用、被交易的公共资源。


别人的十年积累,可能成为你的一键起点。


*头图来源:Coze 官网


文章来自于微信公众号 “极客公园”,作者 “极客公园”

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AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

5
AI搜索

【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。

项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch

在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/


【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。

项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main

在线使用:https://www.morphic.sh/

6
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0