使用 skill-creator 打造独属于自己的工作流技能包
见字如面，与大家分享实践中的经验与思考。
最近网上流行一句话：“将你的同事蒸馏成 Skills”。乍一听感觉有点搞笑，但背后其实是个很现实的问题：越来越多人开始依赖 AI 工作，甚至很多公司开始强制员工使用 AI，算入绩效考核，进一步陷入内卷。
那么如何避免：“教会徒弟，饿死师傅” 呢？
保持自己独一无二的优势，持续学习和经验沉淀，进行自我螺旋蒸馏。
如果无法避免被蒸馏成 Skills，那么可以尝试学会搭建独属于自己的 Skills，并且可以持续迭代。文末讲述个人封装的 DDD 建模 Skill。
Skill 是什么
一个 Agent Skill 通常包含：
skill-name/
├── SKILL.md # 核心说明（必须）
├── scripts/ # 可执行脚本
├── references/ # 文档或知识
├── assets/ # 附加资源其中最重要的是 SKILL.md。我现在对 Skill 的理解，不是“保存一段好用的提示词”。Skill 更像一个可复用的工作单元。它至少应该包含四层内容：
目标定义：这个技能到底解决什么问题。
结构约束：输出必须覆盖哪些维度。
判断规则：信息不足时怎么处理，哪里必须标注待确认。
产物边界：最终交付的，应该是能接到后续流程里的材料，而不只是能读的一篇文章。
如果缺少前两层，Skill 往往不稳定；如果缺少后两层，Skill 往往进不了工作流。真正有价值的 Skill，不只是“会生成”，而是带着你的经验、判断和做事顺序。
先放一个简单的官方例子：
---
name: my-skill-name
description: A clear description of what this skill does and when to use it
---
# My Skill Name
[Add your instructions here that Claude will follow when this skill is active]
## Examples
- Example usage 1
- Example usage 2
## Guidelines
- Guideline 1
- Guideline 2Skill Creator 的使用
GitHub 地址：https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator
它由 Anthropic 官方提供的 Skill 开发助手，帮助开发者快速创建、优化和打包技能。如果你初次使用 Skill 的话，前期只需要安装这一个就可以了，Skill 并不是越多越好。同时培养自己阅读优秀 Skill 的习惯，不要无脑安装，徒增 Token 浪费。
01 快速安装
npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill skill-creator
也可以直接进入到 Claude Code / Codex 等 CLI 工具中直接使用自然语言进行安装。
02 工作流程
它采用的是“闭环开发、对照测试、量化评估”理念：
需求捕获与规划 (Capture Intent & Plan)：明确用户意图和触发场景。
编写初稿 (Write Draft)：创建带有元数据和具体指令的
SKILL.md。测试与运行 (Test & Run)：同时运行带有技能和不带技能的对照测试。
评估与分析 (Evaluate & Analyze)：草拟客观断言，收集性能数据，生成基准报告。
迭代改进 (Iterate & Refine)：分析反馈，修复缺陷，优化指令，重复循环直到满意。
描述优化 (Description Optimization) —— 可选：微调描述，提高触发的精准度。
03 快捷使用
在 Claude Code 使用 /skill-creator；在 Codex 中使用 $skill-creator ，然后补充你的自然语言述求。CLI 可能会问你一些问题，帮你把需求梳理清楚。
打造独属于自己的 Skills
如果只把 Skill 理解成一段提示词，它的价值其实很有限。真正好用的 Skill，往往不是从“写一个更强的 Prompt”开始，而是从“我在这个场景里，是否已经有一套稳定方法”开始。
我现在更倾向于把打造 Skill 这件事，拆成五步。
先写模板，不要先写 Skill。
先把你在某个场景里反复使用的结构整理成 Markdown 模板，明确输出要覆盖什么，哪些内容不能遗漏。
用模板叠加上下文和专有规则，生成初稿。
模板解决完整性，上下文和规则解决准确性。这样生成出来的，才像可继续加工的底稿，而不是一篇空泛的文章。
先打磨初稿，不要急着固化。
重点不是润色文字，而是反向观察：哪些内容总是写偏，哪些部分经常遗漏，哪些规则没有真正执行。
把满意结果反哺回模板。
单次好结果不等于可复用方法。真正的沉淀，是把这次调优后的结论回写到模板里，让下次生成的起点更高。
最后再用 Skill Creator 固化成 Skill。
等模板稳定、规则清楚、产出跑顺之后，再去封装，固化下来的才不是临时提示词，而是一套已经验证过的工作方式。
所以如果让我总结，打造属于自己的 Skill，本质上不是一次性的写作动作，而是一个持续收敛的过程：模板先行，初稿验证，反复打磨，回写模板，最后固化。
最后
回到最开始那句话：“将你的同事蒸馏成 Skills”。
我现在更愿意把它理解成另一句话：不是去蒸馏别人会做什么，而是把自己已经验证过的工作方法，沉淀成可以复用的资产。
真正有价值的，不是你有没有一个写得漂亮的模板，也不是你会不会临场写出一段不错的提示词，而是当一个新项目摆在你面前时，你能不能迅速抓住主线、稳定收敛边界、把结果组织成后续还能继续推进的材料。
如果能做到这一步，那么你沉淀下来的就不只是一个工具技巧，而是一套真正属于自己的工作流技能包。
附录
涉及到项目隐私，而且文档篇幅过长，我简要使用 DDD 建模技能作为 Demo 进行演示，主要是呈现操作流程和思路。
1）定义 DDD 建模框架模板：
2）用模板叠加上下文和专有规则，生成初稿，然后进行持续打磨：
3）使用 skill-creator 同步并固化到 Agent 当中：
参考
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