一鍵復制 10 年工作經驗，Coze 2.0 Skill 實測｜AI 上新

你的經驗，現在可以封裝到 AI 里批量販賣了。

作者｜金光浩

編輯｜靖宇

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

3 個月后，打開 GitHub，你會發現 Skill 相關項目的提交增長曲線幾乎是垂直向上的。

根據 SkillsMP 社區的統計數據，短短幾個月內，Skill 的生態規模已經翻了好幾倍，并且在過去的十幾天里，Skill 生態正在以數倍的速度持續擴張著。

Skill 的增長趨勢｜圖片來源：skillsmp

為什么 Skill 值得關注？因為它讓你可以把別人踩過的坑、總結出的方法論，一鍵裝進自己的工作流。不用重新學，直接用。

國內這邊，扣子 2.0 率先跟進了這個方向，在本周推出了「技能商店」。

扣子編程最新的「技能」功能｜圖片來源：扣子編程

但扣子 2.0 做的事情，不只是跟進 Skill 這個概念：

它想要把 Skill 與「扣子編程」深度融合，從而打造一整套「職場 AI」解決方案。

什么意思？

扣子編程已經集成了豐富的 AI 開發能力。你可以用日常語言描述需求，扣子會自動幫你生成智能體、工作流、甚至完整的網頁和移動應用。

這次加入了 Skill 能力，扣子生態里就有了「一鍵復用專家 SOP」的能力。

技能商店就是這個生態里的「能力超市」：你可以從商店里一鍵加載別人的技能使用，也可以把自己的技能打包上架銷售。

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01

Skill 到底是什么？

很多人搞不清楚什么是 Skill，這里簡單介紹下。

官方的定義是：Skill 是一種可復用的資源包，把某個領域的專業知識（工作流程、上下文、最佳實踐），打包在一起，讓通用 AI 變成領域專家。

這個定義聽起來有點抽象。簡單來說，你可以把 Skill 理解成一個「微型專家系統」：

它是針對某個特定任務，把最佳提示詞和工具用法打包在一起，用文件夾的方式保存。

它的好處是可復用、可組合：創建一次之后，每次遇到類似任務就能重復調用；多個 Skill 組合在一起，還能構建更復雜的工作流。

Agent 執行時如何使用 Skill、MCP、Code｜圖片來源：Anthropic

一個典型的 Skill 由三部分組成：指令、代碼和資源。

以一個制作 PPT 的 Skill 為例：指令就是告訴 AI 按什么步驟做，代碼負責執行其中的固定生成文件邏輯，資源則包含設計標準——比如什么排版好看、什么結構更清晰。

Skill 由指令、代碼和資源三部分組成｜圖片來源：極客公園

扣子 2.0 這次更新，就是把 Skill 這個強大的工具集成到強大的扣子編程生態里。

職場里，有無數重復的工作，可以用 Skill 來實現。

如果你是一個 SQL 專家，你可以把表描述和創建 SQL 的步驟寫到 Skill 里，這樣團隊里的新人不需要花三個月學 SQL，加載你的 Skill 就能完成 90% 的日常查詢。

類似的，一個頂尖的電商客服，可以把你的話術 SOP 寫成 Skill，這樣團隊里每個人都能復用你十年積累的溝通經驗。

說白了，你不需要成為專家，你只需要用上專家的 Skill。

除此之外，扣子 2.0 對 Skill 的理解更進一步：

Skill 不應該只是一個文件，它應該能交易、能組合、能持續更新。

所以扣子 2.0 的技能商店，從一開始就內置了交易機制：創作者可以把自己的 Skill 上架銷售。

目前看，扣子是全球范圍內較早把 Skill 商業化落地的平臺之一。

02

實測 Skill 能做什么

我用扣子 2.0 做了幾個測試，看看 Skill 在實際場景中的表現。

「測試一：一句話生成工作流」

我想看看它能不能幫我快速生成一個完整的工作流。

于是，我輸入一個需求：

幫我做一個競品分析的工作流，輸入一個產品名稱，輸出一份包含市場定位、核心功能、用戶評價的分析報告。

一句話創建一個技能｜圖片來源：扣子編程

扣子接到指令后，自動拆解了任務：

先搜索產品的基本信息，再抓取用戶評價，然后做情感分析，最后整合成一份結構化報告。

整個過程不需要我手動配置每一步，它自己把流程串起來了。

技能創建思考過程｜圖片來源：扣子編程

幾分鐘后，一個完整的「Coze Skill」就生成了。

技能可以預覽、可以下載｜圖片來源：扣子編程

用它來分析你感興趣的產品，只需要一句話，很快一個詳細的分析報告就可以做出來了。

通過對話直接調用技能｜圖片來源：扣子編程

如果你經常做這種競品分析，以前可能需要在工作流編輯器里拖拽十幾個節點，現在一句話就能實現。

但這只是最基礎的用法。接下來我想試試更細的場景。

「測試二：優化搜索關鍵詞」

第二個測試來自一個觀察：

大模型做深度研究很強，為什么呢？

我發現，是因為它在搜索的時候，會把模糊需求拆解成精準的搜索關鍵詞。

而我們大多數人，其實并不太懂搜索引擎的高級語法（比如用 site:指定搜索特定網站）。

而這個問題，完全可以用「Coze Skill」來解決。

我做了一個簡單的 Skill：輸入你想研究的問題，它幫你優化成適合搜索引擎的關鍵詞組合。

搜索引擎技能預覽｜圖片來源：扣子編程

用法也很簡單，直接給他輸入：「有哪些名人公開討論過 claude skill」。就會觸發它的轉換。

搜索引擎技能調用｜圖片來源：扣子編程

它輸出了很多種不同維度的搜索詞：有直接拆解關鍵詞的，有聚焦不同數據源的，有用高級搜索語法的。

搜索引擎技能輸出｜圖片來源：扣子編程

比我自己想的要全面得多。

一個文件，封裝了搜索引擎的十年使用技巧。

這就是 Skill 的威力。

「測試三：定制一鍵讀論文的工作流」

前兩個測試都是單點任務，第三個我想試試更完整的工作流：

能不能用它定制一個完整的論文閱讀工作流？

閱讀學術論文是一件流程很固定的事情。大部分人的流程是：先看摘要判斷跟自己的相關性，再了解研究背景，然后看核心結論，接著理解研究方法，最后精讀實驗結論部分。

我把這個流程拆解出來，告訴扣子：

幫我制作一個 Skill：第一步，提取論文的摘要、研究問題和核心結論（注意使用中文）。第二步，梳理論文的研究方法和數據來源。第三步，總結主要發現和作者的觀點。第四步，生成一個帶配圖的筆記文件，格式兼容 Obsidian。

創建一個自定義步驟的 Skill｜圖片來源：扣子編程

然后，扣子就會根據這個流程，生成一個對應的 Skill。

讀取論文的 Skill 創建結果｜圖片來源：扣子編程

我用一篇關于大語言心理創傷實驗的論文做測試。

它準確地提取了論文的核心框架，生成的筆記條理清晰。

讀取論文的 Skill 創建結果｜圖片來源：扣子編程

我拿另一篇論文又測了一次，輸出格式完全一致。

這讓我意識到：Skill 的真正價值不是替你做事，而是讓 AI 按你的方式做事。

每個人讀論文的習慣不一樣，關注的重點也不一樣。用 Skill，你可以按照自己的閱讀邏輯來定制輸出。

03

如何自己做一個 Skill？

看完實測，你可能已經在想：我怎么才能做一個自己的 Skill？

其實，方法有很多種。

如果你想快速用起來，或者只是想快速解決手邊的某個問題：

方式一：直接在扣子編程的「技能」入口描述你的需求，類似我們前面第一個測評的例子那樣。

如何創建一個技能｜圖片來源：扣子編程

方式二：直接使用「扣子技能商店」里現成的 Skill。商店里已經有很多人分享了自己的技能，覆蓋寫作、數據分析、辦公效率等各個領域。找到一個和你需求相近的，一鍵加載就能用。

技能商店展示｜圖片來源：扣子編程

方式三：用開源社區的 Skill。GitHub 上有不少開源項目，SkillsMP 這樣的網站里也聚集了大量 Skill，X 上也有很多超級個體分享的 Skill。很多都是行業專家分享的，質量相當高。

如果你想沉淀自己的方法論：

方式四：用 AI 幫你生成。有一些開源的 Skill-Creator 工具，你用自然語言描述你想要什么工作流，大模型會檢索專家的知識庫，然后把它寫成 Skill 格式。生成完導入扣子就能用。跟方式一的區別是，你可以更好的介入其生成過程。

方式五：按照協議自己寫一個。主要就是把你工作里的方法論拆解成步驟，寫成 Skill 的格式。參考我們剛剛定制一鍵讀論文的工作流的例子，如果你有一套獨特的工作流程，比如一套做電商運營的選品方法，又或者一套做內容的獨特選題思路，都可以變成 Skill。

04

技能商店的意義

說了這么多用法，是時候回到一個更根本的問題：

Coze 的「技能商店」這件事，為什么值得認真對待？

因為它做的事情很有價值：把少數人頭腦中的方法論，變成人人可用的「在線」能力。

過去，一個領域的經驗往往只存在于少數人的腦子里。經驗靠師徒傳承、培訓課程、書籍文章傳遞，再通過實踐內化成技能，一個新人要達到專家水平，往往需要三五年甚至更長時間。

但「Coze Skill」改變了這個邏輯。專家的經驗可以被結構化地提取出來，變成一個可復用的模塊。新人不需要完全理解背后的原理，加載這個模塊就能獲得類似的輸出。

當然，這不意味著新人可以完全替代專家。Skill 解決的是執行層面的問題，決策和創造仍然需要真正的專業積累。

但對于大量標準化、重復性的工作，Skill 確實可以大幅降低門檻。

比如，做內容運營，你可以調用一個寫過多篇 10 萬+的作者的選題方法論。做產品匯報，你可以用大廠產品總監的 PPT 模板和邏輯結構。你不需要成為所有領域的專家，你只需要知道誰的技能可以幫你。

這是一種全新的能力獲取方式：不需要從頭學習，直接調用。

更重要的是，技能商店從一開始就內置了交易機制。

如果你是一位創作者，有一套獨特好用的 Skill，你也可以發布到 Coze 的技能商店，讓它幫你賺錢。

GitHub 上的 Skill 是免費共享的。這對用戶來說很好，但對創作者來說，缺乏持續貢獻的動力。

扣子 2.0 的技能商店，從第一天就想清楚了一件事：好的 Skill 應該有價值，有價值的東西應該能變現。

所以技能商店內置了交易系統，創作者可以給自己的 Skill 定價。

扣子的技能商店才上線幾天，就已經出現了通過 Skill 獲得收益的創作者。

很多技能作者已經開始賺錢了｜圖片來源：扣子編程

這說明真正有價值的 Skill，是有人愿意付費的。

如果你有獨特的工作方法論，現在是一個值得嘗試的最佳窗口期。

05

一種新的可能性

過去我們說用 AI，其實很多時候是在「教 AI」。

每次對話都要從頭開始，花大量時間解釋背景、說明需求、反復校準方向。好不容易調教好了，換一個任務又要重來。這種體驗和「協作」相去甚遠，更像是在訓練一個什么都不記得的新員工。

扣子 2.0 改變了這個關系。技能商店是其中一環，配合 Vibe Coding 和一鍵部署能力，它想做的是一整套「職場 AI」解決方案。

這里的底層假設是：你的精力應該花在決策和創造上。那些可以標準化的執行工作，可以交給沉淀好的技能。這樣，你可以把更多時間花在真正需要人來判斷的地方。

對于普通用戶來說，這意味著 AI 的門檻又降低了一級。你不需要會寫提示詞，不需要懂工作流配置，你只需要在技能商店里找到合適的 Skill，一鍵加載，就能擁有專家級的執行力。

而對于有專業積累的人來說，這意味著你的經驗有了新的價值出口。你可以把方法論封裝成 Skill，分享給更多人使用并且獲得一定的收益。你的知識不再只存在于你的腦子里，它可以被規模化地調用。

這大概就是「Coze Skill」真正讓人興奮的地方。

它代表著一種新的可能性：

專家的技能和經驗不再是私有財產，而是可以被打包、被調用、被交易的公共資源。

別人的十年積累，可能成為你的一鍵起點。

*頭圖來源：Coze 官網

本文為極客公園原創文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

如果說 Prompt 和工作流是 AI 應用的基礎，那么今年初開始大熱的 Skill（技能）則可能是 Agent 正式從「玩具」向「虛擬員工」進化的關鍵一步；而扣子 2.0 的升級，進一步拉低了 Agent Skills 的開發門檻。Skill 是否將改變 Agent 的使用方式和開發邏輯？如何用扣子設計出可即拿即用的高質量 Skill？開發者如何抓住這波新的商業機會？

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