當經驗成為可復制的資產，TRAE Skills 正在重新定義專業能力

作者 ｜ 董道力
郵箱 ｜ dongdaoli@pingwest.com

過去一年，大模型的能力邊界在快速擴張。Claude、GPT、Gemini 在 benchmark 上的差距越來越小，使用門檻也在不斷降低。但一個有趣的現象出現了：同樣的模型，不同人用出來的效果差異巨大。

一個懂 SQL 的數據分析師，和一個不懂 SQL 的小白，用同一個大模型查詢數據，前者可能 5 分鐘出結果，后者可能要反復解釋半小時。問題就出現在經驗和專業知識。

而現在出現了一個最簡單粗暴的方式，把經驗和專業打包成 Skill，讓每個人都能發揮大模型全部能力。

就好比福特汽車流水線，把裝配流程拆解成 84 個步驟，每個工人只需要掌握一個步驟，結果生產效率就提升了。

Skill 做的事情也一樣：把需要人類重復解釋的工作，變成可復用的技能包。人們不需要“理解”，只需要“執行”。

正是這種對經驗平權的渴望，引爆了技術圈對 Skill 的狂熱追捧。

如果你最近瀏覽 GitHub 的熱門項目，會發現“Skill”幾乎成了出現頻率最高的關鍵詞。大家不再津津樂道于誰寫出了更精妙的 Prompt，而是開始熱衷于構建和分享自己封裝好的 Skill 。從 Anthropic 官方維護的標準庫，到開發者自制的各種獨家 Skill，這種趨勢像野火一樣蔓延。

TRAE 選擇在這個時間點上線 Skill 功能，恰逢其時的成為了“引爆點”，其通過極簡的操作，讓 Skill 使用門檻降低，真正推動了“專家經驗”的普惠化，讓 Skill 熱潮從技術圈涌向每個人的工作流。

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告別“一次性對話”，Skill 成為穩定生產力

也許很多人會質疑：“Skill 不就是把 Prompt 寫長一點嗎？”這個說法只對了一半。Prompt 和 Skill 在本質上存在著維度的差異。

Prompt 是“一次性”的耗材。 它像是一道隨口的命令，生命周期僅限于當前的對話窗口。一旦開啟新對話，或者上下文過長，AI 就會失憶，你必須從頭再來。

而 Skill 是“可復用”的資產。 它是被沉淀下來的數字智慧。你只需要編寫一次，就可以在未來的無數次對話中重復調用，且和 MCP 不同，Skill 不占用寶貴的上下文窗口。

Prompt 就像是你每次出門打車都要給司機指路，而 Skill 就像是直接在司機的導航儀里存了一個“回家”的快捷鍵，以后上車只需要說這兩個字，司機就能走出最精準的路線。

Skill 的核心價值，在于將人類專家的“隱性知識”顯性化。它能做到普通 Prompt 很難兼顧的三件事：

1. 強制標準化： 它給 AI 裝上了一套規則。比如強制 AI 在寫代碼時嚴格遵循特定的 Lint 規范，或者在寫 PRD 時必須包含“數據埋點”章節。無論運行多少次，輸出的格式永遠統一且合規。

2. 自動化工作流： 它能把復雜的鏈式操作串聯起來。將“讀取 CSV、清洗臟數據、生成分析圖表”這三個獨立步驟封裝在一個 Skill 里，一鍵執行，無需人工分步干預。

3. 知識沉淀： 你可以把自己的獨門絕技打包成 Skill 分享給團隊。新來的同事加載了這個 Skill，瞬間就能擁有和你一樣的代碼審美和業務邏輯。

當然，并不是所有的對話都需要封裝成 Skill。如果你只是想問“今天天氣如何”或者“解釋一下什么是量子力學”，直接用 Prompt 就綽綽有余。

真正值得花時間封裝成 Skill 的，往往有幾個很直觀的特征。

最常見的一種，是你已經對同一套邏輯反復解釋過很多次，比如某個固定結構的 SQL 查詢，每次都要重新描述一遍思路。

另一種情況是任務本身就很難一步完成，它天然需要拆解、推理、再調用工具，如果每次都靠臨時 Prompt 把流程串起來，不僅費力，還極容易出錯。

最后一種，就是對結果要求十分苛刻，格式、字段等必須要規范，這時就不能讓模型自由發揮，需要 Skill 進行規范。

可以說，Skill 不是為了更聰明，而是為了更穩定。

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在 TRAE 里，一步創建你的 Skill

很多強大的生產力工具，往往倒在“配置復雜”的最后一公里。但 TRAE 這一次做得足夠徹底，它把 Skills 的創建和使用過程，簡化到了小白也能輕松上手。你不需要去學習晦澀的 JSON 格式，也不必成為 Markdown 語法專家。

在 TRAE 里，你只需要像平時聊天一樣告訴它你想要什么。

比如，你可以直接在對話框里輸入：“幫我在本地創建一個名為「代碼審查」的 Skill，我希望它能讀取我的 Git Diff，檢查是否有未處理的 TODO 注釋，并用嚴格的語氣指出潛在的性能問題。”

TRAE 就會將你的模糊需求拆解為工程步驟。它會用 Skill 寫 Skill，其內置的“Skill-creator”，將中文的“代碼審查”映射為標準化的文檔目錄，把“看一眼代碼變動”翻譯成 “git diff HEAD” 命令。不需要寫代碼就能看到一個完整的 Skill 文件。

當然，如果你是一位追求極致的專業，完全可以深入到底層，手動微調配置文件，通過掛載更復雜的示例文件或外部資源，讓智能體的表現更好。但對于絕大多數人來說，“說出需求”即等于“完成開發”。

最后是導入第三方 Skill，TRAE 并沒有試圖建立封閉的圍墻，而是擁抱了開源生態。

TRAE 的 Skill 架構基于開放標準構建，這意味著你不需要重復造輪子。GitHub 上那些大神們寫好的現成 Skills，無論是 Anthropic 的官方庫，還是社區貢獻的 PDF 分析、YouTube 字幕提取工具，你都可以直接拿來用。

操作也很簡單，從社區下載你心儀的 Skill 文件夾，在 TRAE 的設置面板中找到“規則和技能”選項，一鍵導入即可。

比如，我們下載了一套在社區非常流行的“全棧產品團隊技能 Skills”，里面涵蓋了敏捷產品負責人、產品經理工具、產品策略師、UI 設計系統以及用戶調研這五個核心角色的能力。在 TRAE 里，你不需要任何復雜的配置，只需將這五個文件夾一鍵拖入設置面板。導入后，你的 TRAE 就不僅僅是一個編輯器，而是原地組建了一支由 AI 構成的專業產品戰隊。

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重新定義工作流，TRAE Skill 主動理解需求

當你的 TRAE 配置了豐富的 Skills 之后，你會發現，使用它們并不需要復雜的提示詞工程。TRAE 構建了一套符合直覺的雙重交互邏輯，有效平衡了精準調用與智能輔助之間的需求。

首先是“顯性調用”，當你有著明確的需求，且不希望 AI 進行發散性創作時，這是最簡單方式。通過向 AI 發送明確指令，你可以強制其進入特定的 Skill 工作模式。

其次是“隱性調用”，這是 Agent 化能力的體現。 你不需要記憶任何 Skill 的名稱，TRAE 會根據對話上下文自動判斷并匹配需求。當你貼出一段報錯日志詢問“原因是什么”時，后臺的 Bug Hunter 會立刻介入分析。

為了更直觀地理解 Skills，我們可以看看具體的使用場景。

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實踐 1：TRAE Skill 一鍵生成標準 PRD

面對快速產出“GEO”需求文檔的任務。在未加載 Skills 的默認狀態下，AI 往往會生成大量泛泛而談的內容，或者需要用戶輸入大段的 Prompts 來定義需求，即便是有經驗的用戶，也得將 Prompts 修修補補。

而當你指定“調用 Product Manager Toolkit 寫文檔”時，AI 會迅速切換至專業模式，嚴格執行 GEO 產品 SOP：自動補全“外勤人員路徑規劃”的用戶故事，自動補充“GPS 信號漂移修正”和“地圖瓦片離線緩存”的異常處理邏輯，甚至自動列出“API Latency < 200ms”和“GDPR 合規性”等具體的驗收標準。

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實踐 2：從 50 頁 PDF 秒變匯報 PPT

面對“半小時內將 50 頁研報轉為匯報 PPT”的任務。

在未加載 Skills 的默認狀態下，AI 本質上只是一個閱讀助手。它雖然能幫你總結出摘要，列出每一頁的建議文案，但最終交付的只是一段文本。你依然需要自己打開 PowerPoint，新建幻燈片，一頁頁地復制粘貼標題和正文，再手動調整排版。AI 幫你完成了 50% 的內容思考，但剩下的 50% 手工制作工作完全無法替代。

即便 TRAE 已經安裝了很多工具，比如 pdf 閱讀等，也能用 python 庫創建 PPT，但每次執行任務，都會寫一個全新的代碼，耗費時間和上下文，而且無法保證每次生成的效果都相同。可能換一個模型，模型迭代，生成效果都會變化。

而裝載對應的 Skills 后，生成速度和規范都會得到提升。TRAE 會先通過 Python 庫解析 PDF 文檔結構，精準提煉核心論點，再自動構建幻燈片頁面邏輯。

當模型越來越聰明，真正拉開差距的，反而不再是你會不會寫 Prompt，而是你有沒有把經驗變成“可以被反復調用的東西”。

Skills 的意義，也不只是效率提升那么簡單，它在重新定義一個事實：專業能力開始脫離個人，變成一種可以被復制、被繼承、被協作的結構。

也許再過一段時間，我們回頭看今天對 Skills 的狂熱，會發現這不是一次工具升級，而是一次工作方式的拐點。人類不再反復做“解釋自己怎么想”，而是把判斷、標準和經驗固化下來，讓機器替你穩定執行。

當你不再被瑣碎消耗，真正稀缺的東西才會浮現出來，判斷什么值得做、決定往哪里走、以及為結果負責的那一刻。

剩下的，就交給 Skills 吧。

而現在，這種變化已經不需要靠想象去理解了。TRAE 國際版正在限時免費，SOLO 模式直接開放，無門檻就能使用 600 次 fast request，與其反復討論 Skills 會不會成為趨勢，不如趁這個時間，親手把自己的經驗封裝一次，跑一遍完整流程。

點個“愛心”，再走 吧