技能(Skill)到底是什么?从下载、安装到自己制作

你可能已经会用 AI 写文案、整理资料、分析 Excel。

但真正用到工作中，经常会遇到一个问题：上次好不容易调好了，这次又得重新教一遍。

比如，每周合并两份销售表，你都要重复交代：字段怎么对应、重复数据怎么处理、金额单位怎么换算、异常记录放在哪里。

如果能把这些要求整理成一套 AI 可以反复调用的工作方法，下次直接拿来用，会方便很多。

这就是本文要介绍的 Skill，通常译为“技能”。

这篇文章从基本概念讲起，说明去哪里找、怎么安装、怎么调用，以及如何把自己的工作经验做成 Skill。最后，用“两个 Excel 表格合并与清洗”串起整个过程。

01｜Skill 是什么？先用一个办公场景理解

假设你每周都要处理销售数据。

第一份表的字段叫“订单号、客户名称、含税金额”，第二份叫“OrderNo、Client、Total”；有的金额单位是元，有的是万元；还有空白、重复和格式错误。

你当然可以每次写一大段提示词。

也可以把已经验证过的方法整理下来：

收到什么文件时使用。

先检查哪些内容。

按什么顺序处理。

哪些数据可以自动转换，哪些必须保留待确认。

最后输出哪些工作表，如何检查结果。

再把这些说明，以及需要的模板、参考资料或脚本，打包成一个 Skill。

你可以把 Skill 理解为：交给 AI 的一套可重复使用的工作方法。

比如，处理 Excel 数据时，AI 往往会调用表格类 Skill，按照固定流程读取文件、清洗字段、执行计算，再输出整理后的工作簿。

现在很流行的 AI 生成 PPT 也是类似的。很多视觉效果较强的幻灯片会先用 HTML 完成页面布局，再转换成演示文稿；在支持 Skill 的产品中，大模型通常会自动调用 PPT 或演示文稿 Skill，完成内容结构、版式设计和文件输出。

02｜提示词、Skill、知识库，有什么区别？

可以用下面这张表帮助理解。它们可以配合使用，边界也不总是完全分开。

03｜一个 Skill 里面通常有什么？

遵循 Agent Skills 标准的技能文件夹，至少包含一个 SKILL.md。其他资源根据任务需要添加。

04｜去哪里找别人写好的 Skill？

常用渠道主要有三个：

1. 官方

优先查看产品自带的 Skills 或插件目录，以及官方维护的示例仓库。例如 Anthropic 的 https://github.com/anthropics/skills 和 OpenAI 的 https://github.com/openai/plugins。官方来源通常说明更完整，也更容易确认适用产品和使用方式。

2. skills.sh

在 https://skills.sh 可以按 Excel、PPT、写作、开发等任务查找社区 Skill。找到后，再进入来源仓库查看说明、依赖和更新情况。

3. GitHub

可以搜索 agent skills excel、SKILL.md report、agent skills ppt 等关键词。下载前，重点确认来源、许可证、运行依赖，以及它是否适配你正在使用的工具。

05｜怎么安装？先看自己使用的是哪一种工具

安装方式由承载 Skill 的产品决定。下面几种路径要分别看。

A. Claude 网页版：通过界面添加或上传

如果使用目录中的技能：

1. 进入 Customize → Skills。

2. 点击“+ → Browse skills”。

3. 找到目标技能，点击 Add。

4. 回到技能列表，确认已启用。

如果已经下载了一个自定义技能文件夹：

1. 检查目标文件夹内是否包含 SKILL.md 及所需资源。

2. 将这个技能文件夹压缩为 ZIP。

3. 进入 Customize → Skills → + → + Create skill。

4. 选择 Upload a skill，上传 ZIP。

5. 确认技能出现在列表中并启用。

同时检查“代码执行与文件创建”能力是否开启；新版设置中名称可能是 Create and edit files。组织账号还可能受到管理员设置影响。

从 GitHub 下载整个仓库 ZIP 后，通常需要先解压，找到目标 Skill，再按产品要求打包。不要直接把含有许多无关目录的仓库压缩包当成单个技能上传。

B. Codex CLI／IDE：用安装器，或放入本地技能目录

使用内置安装器时，在 Codex 的对话输入区调用：

$skill-installer

随后提供你要安装的技能名称或准确的 GitHub 技能目录地址。安装器支持从其他仓库获取技能；仍需检查该技能的运行依赖。

手动安装时，当前官方文档列出的常用位置包括：

复制时应保留完整技能文件夹，包括它引用的脚本、模板和参考资料。如果安装后没有出现，可以重启 Codex 再检查。

这里说的是本地 CLI／IDE 的目录。桌面端和云端托管环境应使用各自提供的技能管理入口。

C. Claude Code：放入对应技能目录

常用本地目录为：

安装后可通过 /技能名 调用，也可以让 Claude 按任务自动选择。插件包含的技能可能使用 /插件名:技能名 形式。

~ 表示当前运行环境的用户主目录。如果工具运行在 WSL、容器或远程机器中，要把文件放到那个环境能够读取的位置。

D. ChatGPT Work／桌面端：使用技能管理与插件入口

桌面端可从侧栏的 Skills 查看技能。在支持的输入框中，输入 @ 选择已安装、可用的技能；创建技能时可以调用 @skill-creator。

网页端、桌面端和 Codex 的功能入口不能一概而论。按当前文档，插件中包含的 Skill 可以覆盖更多使用场景；如果你的界面没有独立 Skill 管理入口，应以当前可用的插件和产品说明为准。

E. 进阶选项：第三方命令行安装器

如果你已经安装符合要求的 Node.js，也可以使用 Vercel Labs 的 skills 工具。当前 README 要求 Node.js 22.20 或更新版本。

例如，在终端执行：

npx skills add vercel-labs/agent-skills

然后按提示选择技能和目标工具。该命令默认安装到当前项目，添加 -g 可用于跨项目安装。

这里用 Vercel 仓库演示命令结构；选择办公技能时，应换成与你任务匹配的来源。这个命令属于第三方安装器，并不是所有产品通用的聊天指令。

06｜安装以后，怎么调用？

常见方式有两种：明确指定，或者让 AI 根据任务自动选择。

例如，假设你已安装名为 excel-merge-clean 的技能，在 Codex 中可以这样请求：

$excel-merge-clean请处理我提供的两份销售表，输出合并清洗后的 Excel，并说明原始条数、去重条数、异常条数和最终汇总口径。

自动调用时，则可以直接说：

请合并这两份销售表，统一字段和金额单位，保留异常清单，并核对合并前后的条数。

是否自动选中，取决于技能描述、启用状态和产品规则。刚开始使用时，明确指定技能，更容易判断是否真的按预期执行。

另外，把 `SKILL.md` 上传到普通聊天中，可以让 AI 阅读并参考；是否会成为今后都能调用的已安装技能，要看产品是否完成了相应的安装与启用流程。

07｜不会编程，也能自己做 Skill 吗？

可以从纯说明型 Skill 开始。你先需要说清楚业务方法，复杂的文件处理再交给支持的工具或脚本。

适合制作 Skill 的任务，往往有三个特点：反复发生、规则相对稳定、结果可以检查。

比如：

方法一：让 Skill Creator 协助整理

在支持的 ChatGPT 界面中调用 @skill-creator；在 Codex 中调用 $skill-creator。

你可以这样描述：

请帮我创建一个名为 excel-merge-clean 的 Skill。适用场景：合并并清洗同一类销售 Excel。输入：两份或多份 Excel，字段名称和顺序可能不同。要求：1. 先确认字段含义、币种、金额单位和业务主键。2. 保留原始数据，不覆盖源文件。3. 只删除满足约定条件的完全重复记录。4. 同一主键但内容不同的记录全部保留并标记。5. 不猜测缺失客户、订单、日期或汇率。6. 输出结果概览、清洗明细、异常与去重记录、原始数据。7. 核对条数和金额，说明汇总排除了哪些记录。先检查这些规则是否足够明确，再生成技能。优先复用已有表格工具；需要脚本时说明依赖。

这里最有价值的输入，是你真实的处理规则，以及一份你认可的结果样例。

“帮我做一个全能办公 Skill”范围太宽。先把一件常做的事写清楚，更容易验证和维护。

方法二：自己编写 SKILL.md

下面是一份入门示例。创建名为 excel-merge-clean 的文件夹，在里面保存 SKILL.md：

---name: excel-merge-cleandescription: 合并和清洗同类销售Excel，统一字段及金额单位，识别重复与异常，输出可追溯的结果。用于销售表合并、销售数据清洗任务。---# 销售表合并与清洗## 开始前- 确认输入文件、工作表、字段含义、币种和金额单位。- 缺少主键或关键业务规则时，先向用户确认。- 检查当前环境是否具备读写Excel文件的工具。## 处理规则1. 保留原始文件，按字段含义映射，不按列位置拼接。2. 为每条记录保留来源文件、工作表和原始行号。3. 清除无意义的首尾空格，保留编号前导零。4. 仅转换已明确的日期、数值和金额单位。5. 按用户确认的主键识别记录；所有标准业务字段均相同   才视为完全重复，记录删除项与保留项的对应关系。6. 同键冲突全部保留并标记；缺失值不自动填0。7. 不猜测日期、客户、订单或汇率。8. 汇总仅包含通过约定校验的记录，并说明排除原因。## 输出- 结果概览- 清洗明细- 异常与去重记录- 原始数据副本## 完成检查- 原始条数 = 去重条数 + 保留条数。- 保留条数 = 可汇总条数 + 待确认条数。- 核对金额、单位、关键编号和代表性异常。- 实际生成并检查结果文件后，才报告已完成。

文件名要确实是 SKILL.md，注意避免保存成 SKILL.md.txt。名称通常使用小写英文字母、数字和连字符，并与技能文件夹名称一致。

这份示例固定的是处理原则。实际使用前，还应补充公司的字段映射、主键、金额校验口径，以及退货、赠品等业务规则。

如果流程逐渐复杂，可以把字段字典放进 references/，把固定报表模板放进 assets/，把需要稳定重复执行的计算放进 scripts/，并在主文件中说明何时使用。

08｜完整演示：两个 Excel，怎么变成可复用技能？

我们用两份虚构销售表做一个演示。

测试数据里放入重复记录、同键冲突、缺失值、不同日期格式、退货负数、赠品零金额和非人民币记录。

按照已经明确的清洗规则处理后，这组测试数据的核对结果为：

其中，待确认记录不进入金额汇总；退货按负数处理，赠品零金额保留；非人民币记录不猜测汇率。

这里的数字只对应这组测试文件。换一批数据后，Skill 应重新读取文件、执行处理并计算结果。

把这次操作做成 Skill，可以分四步：

1. 先完成一次任务。核对输入、业务规则和结果。

2. 把有效做法写下来。包括字段对应、异常处理和完成检查。

3. 做成 Skill 并安装。按所用产品的方式启用。

4. 用另一批数据重跑。验证它能处理同类变化，而非复述上次答案。

真正值得保存的，是得到正确结果的处理方法。

09｜安装别人写的 Skill，重点看这几件事

Skill 可能包含脚本和工具调用说明。安装前，值得读一遍它实际要求做什么。

看来源与内容。确认作者、许可证，以及脚本是否涉及删除文件、上传内容或访问外部地址。

看运行依赖。有没有 Python、Node.js、特定软件、API 或连接器要求。

看数据范围。公司文件按组织允许的环境处理，测试时优先使用虚构或脱敏样本。

看权限与动作。处理本地表格、读取账号资料、发送邮件、修改线上数据，对权限的要求不同。

看更新后的变化。常用流程修改后，保留测试样例并重新核对结果。

另外，公开可见不等于任意授权；技能文件可以免费获取，也不代表模型、API、第三方服务和企业软件都免费。

开放格式便于复用，但迁移到另一款工具时，仍要检查运行环境与能力是否匹配。

最后：先把一件常做的事，做成自己的 Skill

第一次尝试，可以挑一件每周都要做、规则比较清楚的工作：合并销售表、整理周报、生成会议纪要，或者按固定结构写公众号文章。

先跑通一次，再记录方法，然后换一批材料验证。

当你开始把字段口径、检查清单、优秀样例和异常处理方法积累下来，Skill 就有了属于你的内容：把自己处理工作的经验，整理成 AI 能反复使用的流程