【90% 的人不知道】2 万人收藏的“20 个赋予 AI 专家级能力的技能”

翻译结果

"AI，同一个事情我要说多少遍……😩"

"昨天教了你那么多，今天怎么又回到原点了……"

这不是 AI 的问题，而是你自己"教 AI 的方式"有问题。

你在使用 AI 工具时，是否遇到过以下情况？

• 每次打开新对话，都要重新解释同样的前提。昨天的工作不会延续到今天的 AI。
• 即使花时间写了提示词，每次输出的质量也参差不齐。
• 最近听说"技能"很火，但不知道到底该怎么做。
• 和 AI 一起工作时完全没有"积累"的感觉，每天感觉都在重置。

相信很多朋友都有同感。

读完这篇文章，你将掌握一种方法，让你从"每次都要写提示词"的生活方式，切换到"把专业知识交给 AI"的生活方式。

海外 AI 社区经常发布爆款文章的 m0h（@exploraX_）发布的一篇文章正在走红，获得了 530 万次浏览和 2 万次收藏。

这次，我将为日本的商业人士拆解那篇内容，并进一步讲解原文中没有的"把自身工作技能化的思考方法"。

开始之前，我只有两个请求。

1. 收藏这篇文章，并在这周内留出 20 分钟时间。
2. 如果你有同事也在用 AI，请把这篇文章分享给他们。

以下是原文链接。

https://x.com/exploraX_/status/2039269234253934811

提示词用完即弃，技能却能永久留存

这篇文章被 2 万人收藏，原因绝不仅仅是那 20 个技能列表本身。

这篇文章所传达的，是"每次都要写提示词的时代已经结束了"这一事实。它是一篇包含这种洞察力的精彩文章。

想想看。每次写提示词，就等于每次都要从头教 AI。你昨天花一小时教的"怎么写方案"，今天就会消失得无影无踪。

有了技能，情况会如何改变呢？

你把对 AI 的指令写在一个文本文件里并保存下来。一旦写好，AI 从此就会读取那个文件，并且可以无数次地复现同样质量的输出。

更具体地说，过去几年里，我们教 AI 的方式发生了巨大的演变。

提示词用完即弃。每次都必须重写。

CLAUDE.md 是一个配置文件，告诉 AI "按照这些规则运作"。它只是文本，但它的存在本身就稳定了 AI 的行为。

技能 是将 CLAUDE.md 按文件夹系统地组织起来。你可以为每个任务增加 AI 的专业领域，比如"怎么写方案"或"怎么做竞品分析"。

个人操作系统 是一种状态，当积累了足够多的技能后，AI 就能作为"你的专属操作系统"来运行你整个业务。

提示词每次对话都会消失。

但技能作为文件可以永久留存。将技能保存为文件，就是给 AI 赋予了记忆。因为有记忆，它才能复现相同的质量，随着记忆的积累，AI 的能力也在不断累积。

过去几个月里，海外 AI 社区连续出现了爆款：Karpathy 的 CLAUDE.md 讲解、33 页的技能指南，以及现在这 20 个技能。

这并非巧合，而是发生在从"提示词时代"到"技能时代"的重大转变之中。

就我个人而言，我认为这是当下最重要的变化。不要再用提示词"每次重写"，而是用技能"一次写成，永久使用"。

能否完成这个转变，正是将 AI 视为工具的人，与赋予 AI 专业知识的人之间的分水岭。

只要能梳理和解释自己的工作，就能使用技能

听到"技能"，可能会让人觉得需要编程知识。

但实际上，它的内容只是一个文本文件。虽然用的是 .md 文件格式，但和你写在记事本或 Notion 里的文字没什么不同。

原文标题说 20 个技能，但包括两个元技能在内，所有 22 个技能都采用相同的结构构建：

• name: 技能名称
• description: 技能功能描述
• features: 能做什么
• output format: 以什么格式输出
• instructions: 具体步骤
• constraints: 不能做什么

简而言之，这就是一份"给 AI 看的业务手册"。

当你教新员工时，你会告诉他们"在这种情况下"、"按这个顺序"、"以这种格式输出"，对吧？技能就是把同样的东西写成文字。

说得更简单点，就像宝可梦里的"招式学习器（TM机）"。

使用一个 TM，那只宝可梦就能学会一个新招式。一旦学会，每次战斗都能使用。技能也是完全一样的运作方式；设置一个 .md 文件，AI 就学会了一个新的专业领域，并且每次都会表现出来。

我在下面的文章中，用 TM 的类比解释了 Claude Code 的技能，感兴趣的话可以去看看👇

UT ClaudeCode Lab

@ClaudeCode_UT

·

4月25日

文章

【完全保存版】用 Claude Code 技能让 AI 记住工作方法的彻底指南

"我一点编程知识都没有，担心能不能用 AI……"

"看到黑色的终端屏幕就害怕，提不起劲。"

"但是又担心被 AI 的趋势抛下 😱"

即使在这种状态下，Claude Code…

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正因如此，我才能这么说：

能写 CLAUDE.md 的人——也就是能梳理和解释自己工作的人——就能使用技能。

能写方案，就能写技能。

当然，这不是万能的。

对于可以标准化的任务，技能非常有效；但对于每次都需要完全不同判断的创造性任务，它终究只是一种"辅助"。

只要知道这个界限，就能消除"我用不来技能"这种误解。

22 个技能中，有 8 个对非工程师人士有效

原文将 22 个技能平铺直叙地分为五大类别：写作、视觉、研究、视频和编码。

在这篇文章中，我将为日本用户重新整理，并以更贴近实际业务的方式呈现。具体来说，我选出了 8 个能直接关联到策划、市场、企划、业务开发等日常工作的技能，并从一个不同于原文的角度进行组织。

下面，我们对比一下四个业务挑战中，有技能和没有技能的世界有什么不同。

• 这些是示例技能，请作为基础来应用。

■ 为方案结构发愁的 2 小时消失无踪

使用的技能：结构化写作 + 钩子生成

周一早上，经理说："周五前交一份新业务方案。"坐到电脑前时，最花时间的不是写内容。而是决定"按什么顺序写什么"的结构性工作，不知不觉，2 小时就过去了。面对空白画面毫无进展的感觉，很多人都深有体会。

通过添加原文中名为 SCQA 写作框架 的结构化写作技能，这种结构性工作几乎可以降为零。SCQA 是情境 → 难题 → 问题 → 答案的缩写，是麦肯锡等咨询公司使用的框架。

只要给它"新业务内部提案"这个主题，10 分钟内就能得到一个由这四个部分构成的大纲骨骼。

你只需专注于"应该主张什么"的判断。

另一个是钩子生成器，这是一个用来强化方案或演示开头部分的技能。如果你要求"写出这个方案的开头 3 行"，它会返回多种能抓住读者注意力的开头段落。

"花 30 分钟构思开头措辞"的任务，就变成了"从哪个角度吸引他们"的选择判断。

为了展示你实际应该制作什么样的文件，我制作了一个面向日本商业场景的技能模板。你可以直接复制粘贴使用。

1---
2name: 方案 SCQA 结构
3description: 用于使用 SCQA 结构生成内部方案/计划的大纲
4---
5
6# 方案 SCQA 结构技能
7
8## 输入
9接收一行方案主题
10
11## 输出格式
12返回由以下 4 部分构成的大纲
13
14### S (情境)
15- 2-3 行，利益相关者会点头赞同的事实
16- 如果有公司内部共享的前提或数据，请使用
17
18### C (难题)
19- 指出现状带来的具体问题
20- 1 行说明"放任不管"的影响
21
22### Q (问题)
23- 从难题中自然推导出的问题，一句话
24
25### A (答案)
26- 结论先行地回答提问
27- 3 点以内的执行步骤
28
29## 约束
30- 每部分控制在 3 行以内
31- 不使用专业术语。用经理能在 5 秒内理解的语言写
32- 不使用"将考虑""将推进"等模糊表达

■ 整理会议纪要只需 2 分钟

一旦能够制作出传达清晰的资料，下一步就是高效地收集和整理构成资料基础的信息。

使用的技能：长文本总结 + 信息结构化

一小时的会议结束了。一边重听录音，一边花 30 分钟手动整理纪要。花 20 分钟寻找上个月的会议记录在哪里。当被问到"上次那件事的决定是什么"时，又花 15 分钟搜索。

在处理信息的工作中，这种"整理工作"会慢慢吞噬你的时间。

如果你把会议转录文本交给原文中提到的"长文本到摘要压缩器"技能，它会在一两分钟内返回一个包含 5 个关键点、待办事项和决策的结构化摘要。

更进一步，结合"知识结构化技能"，它可以把"本月的 10 条客户反馈"按类别进行结构化整理。

这里的关键是如何将这两个技能串联起来。

用"摘要"压缩，用"结构化"系统化，然后积累。创建这样的流程，就能从根本上解决"信息散落各处，找不到"的问题。不是单纯的囤积，而是通过结构化后囤积，使其成为以后能使用的知识。

需要 30 分钟的信息整理工作缩短到 7 分钟。而且你可以把省下的时间集中在"这个信息值得保留吗？"或"如何组织才能让它在六个月后还能用？"等判断上。

以下是串联了这两个步骤的技能。

1---
2name: 会议纪要知识资产化
3description: 用于通过串联摘要和结构化，从会议录音或笔记中积累知识
4---
5
6# 会议纪要 → 知识资产化技能
7
8## 输入
9会议录音文本、粗略笔记或聊天记录
10
11## 处理步骤（分 2 步串联）
12
13■ 步骤 1：摘要（压缩）
14- 将每位发言人的要点压缩为 1 行
15- 区分决定事项和待定事项
16- 按负责人 + 截止日期提取待办事项
17- 输出："关键要点""决定事项""待办事项"的三段式结构
18
19■ 步骤 2：结构化（系统化）
20- 将步骤 1 的输出按项目/主题分类
21- 如果与过去的会议记录有关联，则显示关联
22- 自动提取"需要在下一次会议上确认的事项"
23
24## 输出格式
25将"本次摘要"+"按主题结构化"+"下次确认事项"整合到一个文件中
26
27## 约束
28- 不改变发言人的意图
29- "待考虑"属于待定事项。不要放入决定事项中
30- 每次会议一个文件。不要混入多次会议

■ 半天的竞品调研缩短到 30 分钟

一旦信息被整理好，接下来就基于这些信息深化研究和分析吧。

使用的技能：研究报告生成 + 竞品分析

在企业企划和业务开发中，按季度进行的竞品报告是无法避免的。但如果花半天时间"逐一打开竞品网站、收集新闻、在 Excel 里汇总"，那你就没有时间去做"如何应对这些趋势"这个关键任务了。

如果你把"SaaS 行业最新趋势"这个主题交给原文中的"深度研究合成器"，它会返回一份从海量信息中提取模式的研究报告。报告包含引用来源，因此你可以追溯信息的出处。

"竞争情报技能"则是一个只需提供三个竞品名称，就能自动生成 SWOT 分析的技能。

原本需要半天收集数据的工作，现在 30 分钟就能完成。而你就能夺回原本应该花在"面对这些竞争趋势，我们公司该如何差异化？"等战略判断上的时间了。

以下是整合了这两个功能的技能。

1---
2name: 竞品分析报告
3description: 用于研究竞品趋势并创建 SWOT 分析报告
4---
5
6# 竞品分析报告技能
7
8## 输入
9- 待分析的竞品公司名称（1-3 家）
10- 本公司的业务领域（一行）
11
12## 输出格式
13
14■ 各公司概览
15- 业务内容 / 近期动态 / 关注点，每家各 3 行以内
16
17■ SWOT 分析（从我方视角）
18- 优势：我方相对于竞品的优势
19- 劣势：我方不如竞品的方面
20- 机会：竞品动向给我方带来的机遇
21- 威胁：我方面临的威胁
22
23■ 差异化方向
24- 找出"竞品没在做"的一件事
25- 就该领域我方应采取的行动，写一行
26
27## 约束
28- 仅基于公开信息。推测内容需明确标注"推测"
29- 每项限制为 3 个要点
30- 采用可直接用于经营会议的格式

■ SNS 发帖不再每次从零开始

分析完成后，就到了传达这些结果的阶段。

使用的技能：内容扩展 + 语气统一

对于营销人员来说，"从一篇博客文章衍生出 5 种不同风格的 SNS 帖子"是常规任务。

但是，要做得短小精悍（X 平台），要做得正式（LinkedIn），要处理成简报……光是改写以适应每个媒介的语气，就要花 2 个小时。而且，如果在团队内部分享，写作风格会变得不一致，品牌统一性也会崩溃。

如果你把一篇博客文章交给原文中的"内容再利用引擎"，它会将其转换为 4 种形式：X 帖子、LinkedIn 帖子、简报导语和视频脚本。你再也不需要从头重写了。

"语气与风格强制执行器"是一个技能，只要你给它阅读你的品牌语气指南，它就能自动将任何人写的文字转换为遵循该指南的统一步调。

原本需要 2 小时来适配每种媒介的工作，现在缩短到 15 分钟。你可以专注于内容策略判断，比如"这周应该强调哪条信息？"

我创建了一个结合这两者的技能。

1---
2name: SNS 内容扩展
3description: 用于从博客文章或内部报告批量生成各 SNS 平台的帖子
4---
5
6# SNS 内容扩展技能
7
8## 输入
9来源博客文章、新闻稿、内部报告等文本
10
11## 输出
12同时转换为以下 4 种媒介的格式
13
14■ 针对 X（原 Twitter）
15- 将关键点浓缩在 140 字以内
16- 开头第一句需包含具有"个人色彩"的钩子
17- 不使用要点符号，用短句串联构成
18
19■ 针对 LinkedIn
20- 礼貌语气（です/ます调）
21- 开头增加一段补充行业背景
22- 结尾用一个问题来鼓励评论
23
24■ 针对简报导语
25- 结构应能引导到正文，如"此处阅读全文"
26- 摘要需让读者在 3 行内判断出"值得一读"
27
28■ 针对内部 Slack 分享
29- 以"3 行总结"开头
30- 末尾一行向相关部门提出行动建议
31
32## 约束
33- 不改变原文主张。仅改变角度
34- 为避免语气混杂，一次完成一个媒介
35- 不添加话题标签

我们看了涵盖 4 个业务挑战的 8 个技能，有些朋友可能已经注意到了。

它们共通的模式是"让任务消失，以便专注于判断"。构思结构的任务、整理信息的任务、收集数据的任务、为每种媒介重写的任务。通过将这些"动手操作的时间"交给技能，"动脑思考的时间"比例会大幅增加。

而且，虽然单个技能已经很好用，但组合起来效果更上一层楼。用深度研究进行研究，用知识结构化进行整理，再用 SCQA 总结成方案。通过这个链条，"研究 → 整理 → 提案"的整个流程都能实现自动化。

实现只需 5 分钟，复制粘贴即可

对于那些想知道"那么，具体怎么把这些技能放进去？"的朋友，具体步骤如下。

在你的项目文件夹内，创建一个名为 .claude/skills/ 的文件夹。这需要 1 分钟。

将你想使用的技能的 .md 文件复制粘贴到该文件夹中并保存。2 分钟绰绰有余。

如果启动 Claude Code，它会自动读取并使用这些技能。包括确认在内，需要 2 分钟。

关键在于你可以"像文件夹一样系统地积累"。一个条目就是一个专业领域。十个条目就是十个专业领域。由于技能是在文件系统上积累的，所以用得多，AI 就会越聪明。

先试着只放入一个。当你放入一个技能的那一刻，你应该就能体会到"每次都写提示词的世界"与"用技能积累指令的世界"之间的区别。

最强大的武器是"将自身工作技能化"的思考方法

到目前为止介绍的 8 个技能，只是"成品"。

真正强大的，是将自身工作技能化这一思考方法本身。

原文包含两个元技能：工作流自动化 Agent 和技能创建器，它们使"自己动手制作"成为可能。

让我们具体看一下将"创建会议纪要"这项工作技能化的过程。

首先，用工作流自动化 Agent 将任务分解成步骤。对于会议纪要，就是"获取录音文本 → 识别发言人 → 提取关键点 → 识别待办事项 → 格式化"。5 个步骤。

接下来，为每个步骤定义输入和输出。输入是录音文本。输出是结构化的会议纪要，结构定为"关键要点""决定事项""待办事项列表"三部分。

然后，用技能创建器将其转换为 .md 文件。以下是实际完成的技能。

1---
2name: 会议纪要结构化
3description: 用于从录音文本或粗略笔记创建结构化的会议纪要
4---
5
6# 会议纪要结构化技能
7
8## 输入
9接收会议录音文本或粗略笔记
10
11## 处理步骤
121. 识别并整理发言人
132. 按时间顺序提取讨论的关键点
143. 区分决定事项和待定事项
154. 识别后续行动及负责人
16
17## 输出格式
18
19### 会议概览
20- 日期 / 参与者 / 目的，各一行
21
22### 关键点（按时间顺序）
23- 3-5 个讨论内容的要点
24
25### 决定事项
26- 用"内容""截止日期""负责人"的组合来描述
27
28### 待办事项列表
29- 负责人 / 内容 / 截止日期的表格格式
30
31## 约束
32- 总结发言者意见时，不改变细微差别
33- 以"待考虑"结尾的项归类为待定，而非决定
34- 控制在 5 分钟内能读完的篇幅

从下次开始，只需说一句"帮我做会议纪要"，就能每次都得到相同质量的纪要。

我再介绍一下"方案审查"的技能化。

任务分解："检查结构 → 检查数值依据 → 预测可能的问题 → 提出改进建议"。4 个步骤。输入是方案文本，输出是从 4 个角度给出的审查意见。

1---
2name: 方案自我审查
3description: 用于在提交方案或计划前进行自我审查
4---
5
6# 方案自我审查技能
7
8## 输入
9接收方案全文
10
11## 审查角度（4 个）
12
13### 1. 结构检查
14- 是否结论先行？
15- 是否采用 SCQA 结构？（如果不是，请指出）
16- 每个部分的作用是否清晰？
17
18### 2. 数值依据检查
19- 如果出现数字，询问"这个数字的来源是？"
20- 前提是否明确说明？
21- 比较对象是否恰当？
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23### 3. 预测可能的问题
24- 列出上司或决策者可能会问的 3 个问题
25- 每个问题附一行建议的回答
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27### 4. 改进建议
28- 找出最薄弱的一个部分并提出改进建议
29- 缩小到"只要改好这一个地方就能通过"的程度
30
31## 约束
32- 审查意见总计控制在 1 页以内
33- 不写"优点"。只关注需要改进的点
34- 每条建议需具体到可以直接修改的程度

如果你把它保存为 .md 文件，只需要说"审查一下这个方案"，就能每次都获得相同角度的审查意见。你可以在请前辈审查之前，先用 AI 自己过一遍。

这里有一个重要的界限。

容易技能化的是"每次按相同步骤进行的例行任务"。 比如制作会议纪要、标准报告、清单式审查。这些任务与技能完美契合。

另一方面，"每次都需要在不同背景下进行判断的任务"，比如决定新业务的方向，仅靠技能是无法完成的。那里需要人类的判断。

但正因为如此，它才更有价值。

通过将例行工作交给技能，你就能增加那些只有人类才能做的判断时间。在之前的文章中，我说过"同样的工具，同样的价格。拉开差距的是环境设计"，而技能正是设计那种"AI 环境"的具体方法。

每添加一个技能，AI 的专业领域就增加一个。十个就是十个领域。如果放入 50 个，称之为"你自己的专属 AI 团队"也不为过。

当技能的积累超过一定阈值时，它就会从单个任务的支持，转变为覆盖整个"业务的专属操作系统"。开头展示的概念谱系：提示词 → CLAUDE.md → 技能 → 个人操作系统。那个最终目标，就在不断积累自身技能的读者的前方。

总结

• 被 2 万人保存的原文章精髓是 "每次都要写提示词的时代结束了"。有一种叫做 "技能" 的机制，你教 AI 一次，它就能永远记住。
• 技能的内容就是一个文本文件。完全不需要编程知识。任何能结构化并解释自己工作的人都能使用。
• 我从原文章的 22 个技能中挑选了 8 个面向非工程师的技能。按 4 个业务挑战来介绍："提案"、"信息整理"、"调研"和"内容扩展"。
• 在每个技能中，"任务"变成了"判断"。提案结构从 2 小时 → 10 分钟，会议总结从 30 分钟 → 2 分钟，竞品调研从半天 → 30 分钟，内容扩展从 2 小时 → 15 分钟。
• 配合 Claude Code，复制粘贴即可在 5 分钟内完成实施。AI 会自动读取你放在文件夹里的内容。
• 不只是使用现成的产品，"将自己的工作技能化"的思维方式才是最大的武器。会议记录和提案评审都可以技能化。
• 一个技能对应一个专业领域。积累起来就是"你自己的专属 AI 团队"，最终会成为一个运行你整个业务的个人操作系统。

这篇文章中，我以可直接复制粘贴的形式介绍了 6 个技能。先试一个吧。

对这篇文章感兴趣的朋友：

东京大学 Claude Code 实验室（@ClaudeCode_UT）是由现在东大的 Claude Code 爱好者运营的账号。目前也在与大型企业进行联合 Agent 开发。

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