把 AI 变成你的专属工具：从安装 Skill 到打造自己的自动化工作流
这节课不讲理念，全程实操。讲师乔向阳带你认识三类 AI Agent（桌面型、IDE 型、命令行型），演示三种安装 Skill 的方法，并现场用多个主流 Agent 跑同一个 Skill 做效果对比。更重要的是，他会拆解自己开发、迭代、开源 Skill 的完整思路——如何把一个重复性工作变成可复用的技能包，以及如何像搭积木一样不断升级它。听完你就能动手装 Skill、写 Skill、发布 Skill。
认识三类 AI Agent：别被界面吓到
课程一开始，乔向阳先把市面上的 AI Agent 分成了三类，方便大家建立整体认知。
第一类是桌面型 Agent，比如 Workbody、Codex 桌面版、百度的 Dumate，以及一些创业团队做的 Flowbot、Kola OS 等。这类工具通常有图形界面，你可以新建任务、跟它对话、安装各种 Skill 让它执行，对普通用户最友好。
第二类是 IDE 型 Agent，比如 Cursor、Trae、Clean 这类，它们嫁接在微软的 VS Code 等开发环境里，更偏向程序员使用。
第三类是 CLI 型 Agent，看起来最“黑客”——一个黑乎乎的终端窗口，在里面敲命令对话。Kimi、Grok、Claude Code、Codex 都有命令行版本。乔向阳现场演示了 Kimi 和 Grok 的 CLI 界面，确实像“黑客帝国”。但他强调，这类工具只是更接近极客的使用习惯，普通用户完全可以从桌面型 Agent 入手。
“甭管哪几种 Agent，它的用法其实不要被它界面所吓到……它用法都是差不多，你就是跟它对话就行了。”
他建议，与其在多个 Agent 之间反复切换，不如选一个最顺手的用熟。“你可以选择一个你自己最常用的，然后把它用熟，可能比不停地切不同的 agent，作用会更大一些。”
三种方式安装 Skill：总有一种适合你
安装 Skill 是这节课的第一个实操重点。乔向阳总结了三种方式，按难度从高到低排列。
方式一：命令行安装。 在终端（Windows 用 PowerShell）执行 npx skill add 命令，它会自动从仓库下载 Skill，并让你选择安装到哪个 Agent。安装时有两个选项：装在全局目录还是当前项目目录。“如果你的 skill 用得不多的话，你可以装在全局。然后如果你的项目很复杂，不希望干扰的话，你最好各项目安装各个项目的 skill。”
方式二：对话安装。 如果你觉得命令行有难度，可以直接告诉你的 Agent：“安装这个 Skill”，然后把 GitHub 仓库地址发给它。很多 Skill 都开源在 GitHub 上，Agent 能理解你的意图并自动完成安装。
方式三：本地安装。 如果访问外网困难，可以让别人把 Skill 文件夹压缩成压缩包发给你，然后直接在对话框里上传这个文件夹，告诉 Agent“安装这个 Skill”。因为 Skill 本质上就是一个文件夹，这种方式最直接。
乔向阳还提到一个批量迁移的技巧：如果你之前用 Codex 或 Claude Code，现在想换到 Workbody，可以输入“查找电脑的点 agents 目录导入所有 skill”或“查找电脑的点 claude 目录导入所有 skill”，它会自动扫描并导入你之前装过的所有 Skill。
同一个 Skill，不同 Agent 跑出不同效果
安装好 Skill 之后怎么用？乔向阳用自己写的“乔木设计 Skill”做了一场现场对比实验。
他让 Kimi K3、Grok、Codex（搭载 Sonnet 5.6）、Workbody 等多个 Agent 执行同一句指令：“用乔木设计 Skill 生成一个 Hello World 页面”。结果很有意思——每个 Agent 生成的设计风格都不一样，有的偏科技感，有的更有质感。
“你同样的一个 skill，用不同的模型，甚至用不同的 agent，它出来效果可能都是不一样的。哪怕你，用同一个模型让它执行，因为它也是随机生成的，所以它也可能每次都不一样。”
他特别提到，目前 Kimi K3 是他体验过的前端设计最好的模型，“甚至比 GPT 5.6，还有 Claude 等等这个 Fibo 4.8 以下的模型都要好”，缺点是速度慢、价格贵。而 Grok 的优势是速度快。如果你要做前端页面，建议用 Kimi K3 搭配对应的 Agent；如果是写作，Claude 4.6 Opus 或 Sonnet 效果最好。
他还演示了组合多个 Skill 完成复杂任务：让 AI 用“乔木设计 Skill”设计一个收集常用 AI 工具的表单页面，再用“乔木部署 Skill”自动部署到服务器、解析域名、上线网站。整个过程只需要一句指令，AI 会自己拆解任务、调用不同 Skill、逐步完成。
从 0 到 1 开发并迭代自己的 Skill
这节课最核心的部分，是乔向阳分享的开发 Skill 的思维方式。
他现场演示了自己写的“乔木学习 Skill”。这个 Skill 的灵感来自一个学习理念：任何领域的新知识都可以拆解成行业里的 100 个关键词，学会这些关键词就对这个领域有了基本了解。Skill 会先列出 12 个关键词，推荐 5 个专家和 5 本书，然后通过苏格拉底式提问带你一步步深入学习。
他特别强调，Skill 是可以不断迭代优化的。他举了自己的例子：一开始做了一个“苏格拉底 Skill”学微积分，觉得讲解太枯燥，就告诉 AI“优化这个 Skill，更像真人老师渐进的方式讲出来，就像黑板上讲解”，AI 就会升级 Skill 加入画图讲解能力。后来他又把“麦肯锡关键词学习法”融入进去，Skill 就升级到了 1.4.0 版本，学会了用关键词法学习新领域。
“你学到的任何东西，你看到的任何东西，都有可能让它变成一个 skill，未来去不断地强化它。就像你打游戏一样，你今天捡了一个装备，觉得还不错，然后明天你发现一个东西，可以给这个装备上镶个宝石，它就会变得更强。”
他还演示了如何把 Skill 发布到 GitHub 开源分享。只需要说“用乔木发布 Skill 发布到 GitHub”，AI 会自动检查版本、过滤敏感信息（比如 API key）、确认仓库名和 license，然后推送到你的 GitHub 账号。
关于 Skill 的内部结构，他打开一个“信息卡片设计 Skill”做了拆解：一个 Skill 文件夹里必须有一个大写的 SKILL.md 文件，里面包含 Skill 名称（决定你怎么调用它）和描述（不能超过 1024 个字符，影响触发时机），剩下的就是提示词、脚本和参考资料。“很多 skill 它归根到底它就是一段提示词，加上脚本，加上参考资料。”
他建议初学者“矫枉过正”：“任何场景，你觉得你不想敲第二遍提示词，或者不想跟 AI 反复交代背景的所有工作，你都理论上应该把它变成 skill。”哪怕有些场景用 Skill 有点小题大做，也要先这么做，因为只有多用，你才能知道哪些场景真正适合用 Skill。
更多 Skill 案例：PPT、PRD、视频剪辑
课程后半段，乔向阳快速展示了几个实用 Skill。
PPT Skill。 他推荐了 Bento Skill（“便当”的意思，一格一格的），它把 PPT 创作变成一个可编辑的 HTML 网页，所有内容都可以点击编辑，还能分享给别人协作。这个 Skill 本身是一个开源项目，他用自己的“乔木 Meta Skill”把它包装改造了一下。
AI PRD Skill。 给产品经理用的，输入需求就能生成 PRD 文档，包含原型图和技术框架选择。但他提醒：“AIPRD 它有可能生成的会过于复杂。如果你不是做一个很复杂的项目的话，你没有必要用它生成特别复杂内容，你生成以后你要做减法。”
视频剪辑 Skill。 他分享了一个很有意思的思路：很多人学英语会去台词网站找影视片段，人工下载、拼接成学习视频。他就想能不能让 AI 自动完成这个流程——搜索台词、下载片段、拼接视频。他参考了 Hyperframe、Emotion、Three Blue One Brown 等开源项目的思路，让 AI 把这些能力集成到一起，做成了“乔木剪辑 Skill”。现场播放了一个用这个 Skill 生成的“吵架常用英语”视频，效果相当不错。
他还解释了为什么自己的 Skill 都带“乔木”前缀：“有些时候这个 skill 太多以后，触发会很问题，它不准确。如果你加上你自己的品牌的话，你每次打上乔木，然后再加上你做的事情，然后它的触发会更精准。”
要点回顾
- 三类 AI Agent：桌面型（Workbody、Codex 桌面版）适合普通用户；IDE 型（Cursor、Trae）偏程序员；CLI 型（Kimi、Grok 命令行版）更极客。选一个用熟，比频繁切换更重要。
- 三种安装 Skill 的方式：命令行
npx skill add、对话中发送 GitHub 仓库地址、直接上传 Skill 文件夹压缩包。网络受限时用第三种最稳妥。 - 同一个 Skill 搭配不同 Agent/模型，效果差异很大：做前端设计推荐 Kimi K3，追求速度用 Grok，写作推荐 Claude 4.6 系列。
- Skill 可以组合使用：一句指令让 AI 调用多个 Skill 完成复杂任务（设计页面 + 部署上线），这是 Skill 的正确打开方式。
- Skill 的本质是一个文件夹：里面必须有一个大写的
SKILL.md文件，包含名称、描述和提示词，再加上脚本和参考资料。 - 开发 Skill 的思维：任何重复性工作都可以尝试变成 Skill；用“乔木 Meta Skill”这类工具生成初版，再通过对话不断迭代优化。
- Skill 可以开源分享：让 AI 自动检查版本、过滤敏感信息、推送到 GitHub，别人就能直接安装使用。
- 学习建议：先“矫枉过正”——所有不想重复的工作都试着做成 Skill，多用才能摸清它的能力边界，然后再做减法。
直播回放约 83 分钟
播放器来自飞书妙记 · 点击正文里的章节卡可跳到对应时刻 · 在新窗口打开