大家好，我是 Miles，这段时间写内容、整理资料、做演示、做交付，Codex 已经成了我手边最常用的工具。
今天想分享的，就是目前对我来说最好用的 10 个 Skills。看资讯、做封面、解码一本书、把图片变成可编辑的 PPT，各有各的用处。我把具体样例和效果也放进来了，喜欢哪个，可以直接照着试。
1. follow-builders：给自己配一个 AI 资讯编辑
关注了几十位 AI 创作者，想知道他们最近在做什么，得挨个翻动态、找播客，再从英文里挑出值得读的部分。张咋啦 Zara Zhang 做的 follow-builders，就是把这件事整理成一份简报。
它跟踪一组 AI 研究者、创始人、产品经理和工程师，汇总他们的动态，以及相关博客、播客内容。你可以指定中文、英文或双语，也可以告诉它自己更关心产品、技术还是创作。
拿中文资讯简报来说，给它这样的要求就够了：
1使用 follow-builders，整理一份给 AI 内容创作者看的中文简报。2重点关注产品的新用法、真实操作演示和创作者的经验。3每条写清楚谁说了什么、为什么值得看，保留来源链接。4把你补充的建议单独列出来。
下面是生成的简报：
中文简报试用结果。
比如其中一条，Zara 建议产品演示多保留真实界面的操作，以及操作背后的思考。读到这里，已经能知道这条动态和做教程有什么关系；感兴趣，再顺着链接看具体内容。
它值得装的地方，是帮你维持一份能读得下去的关注列表。对于长期跟踪 AI 产品的人，固定看这样一份简报，比每天重新决定要搜谁、看什么省心。想每天收到，还可以结合 Codex 的定时任务安排投递；先在对话里试一份，看看内容是否对胃口。
安装地址：zarazhangrui/follow-builders
2. Punk Skill：选一种风格，把文章做成有辨识度的封面
Punk Skill 是我创作时的核心配图工具。其中的 punk-cover 会读取文章或主题，根据平台、画幅和所选风格组织画面，再调用生图工具完成封面。
做内容时，最费劲的往往是把「这篇文章在说什么」转换成一张图。只给 AI 一个标题，它可能放上一堆电脑、机器人和发光线条。Punk 的风格库把主体、文字、留白和材质一起考虑了，选定风格后，画面有更明确的方向。
看这张「从 0 到 1 搭建 Obsidian 知识库」：
层叠纸张、紫色结构和笔记卡片，把知识库的主题做成了可见的空间；大标题仍然是第一眼能读到的东西。纸张的厚度和阴影也让画面有了手工搭建的感觉。
换成像素风，效果又完全不同：
两图均为 Punk Skill 风格样例。
角色、地图和道具组成一个完整的游戏场景。用来讲工具升级、闯关式学习或者搭建项目，都有很直接的画面联想。
你可以把自己的文章放进去：
1使用 punk-cover，为下面这篇文章生成封面。2平台：X；画幅：5:2；风格：立体纸雕概念海报。3主标题控制在两行，画面用一个主体表达核心观点。4请实际生成图片。56这里粘贴文章全文。
它值得长期留着，因为同一系列内容可以沿用喜欢的风格，再换主题和主体，不必每篇重新摸索视觉方向。实际出图需要 Codex 能调用生图工具；封面里的中文标题，完成后看一眼再用。
3. cangjie-skill：让课程里的方法，真的参与下一次工作
cangjie-skill，仓颉，会从课程稿、讲座文字、教程等材料中提取方法，整理成能调用的 Skill。它要处理的是「什么情况下用、先检查什么、怎么判断」，适合那些步骤清楚、你又想反复照着做的知识。
比如一份讲客户访谈的课程，里面提醒：少问用户对假设功能的态度，多问最近发生过的具体经历。这句话放在笔记里很容易划过去；编成技能后，就能拿来检查访谈题。
用一份自编的访谈教学稿做例子：
1使用 cangjie-skill，把这份「客户访谈提纲检查」课程稿编成 Skill。2让它能逐题判断：这个问题能收集到什么证据，有没有暗示答案。3遇到不合适的题目，给出更具体的问法。
编好的技能拿到一道新题：「你喜欢自动提醒吗？」背景是准备在报销提醒和进度查询之间选一个产品方向。它给出的检查结果如下：
自编教学材料生成技能后的调用结果。
这道题只能问到用户对提醒的态度，无法比较两个方向。回答把问题改成了更容易获得经历的问法，例如：
请回想一次近期报销，从准备材料到提交是怎样进行的？有没有需要补充或重新处理的地方？
那次提交后，你是否了解过处理进度？如果有，当时为什么想了解、用了什么方式？
两个问题分别去找提交过程和进度查询中的实际麻烦，后面才有材料判断该做什么。
值得装它，是因为学过的判断标准能直接落到下一份作业上。输入的课程越具体，编出来的技能越有东西可用；只有几句口号的材料，很难凭空长出一套可靠方法。
安装地址：kangarooking/cangjie-skill
4. GordenImage2PPTX：好看的 PPT 图片，终于能继续改了
AI 生图做了一页很满意的 PPT，偏偏标题要换两个字。这时整页只有一张图片，点哪里都选中整张，改一个小地方也麻烦。
GordenImage2PPTX 专门解决这个问题：把页面里的背景、框架、图标装饰和文字分开处理，再组合成 PowerPoint 文件。
先看这张输入图片，标题、金字塔、图标和右侧说明都在同一张图里：
转换之后，文字和图形元素周围出现了各自的选择框：
图片来源：Gorden Sun 项目示例。
图里最值得看的，就是这些选择框。标题有自己的文本框，右侧几条说明可以分别修改，拆出的图标可以单独移动、缩放或替换。原先要重新生成一整页才能处理的调整，现在可以回到 PPT 里继续做。
这样给任务：
1使用 GordenImage2PPTX，把这张幻灯片图片转换成可编辑的 PPTX。2文字做成可修改的文本框，图标分别拆出。3框架中需要独立调整的模块，也请分开处理。4尽量保持原图的布局和配色。
我会把它推荐给经常用 AI 做课件、提案和分享页面的人。它补上了图片生成之后经常缺少的修改能力。
这里的「可编辑」也要看具体对象：文字可以直接改字；独立图片可以挪动和替换；图表不一定恢复成带数据的原生图表，复杂框架也可能仍是一张图。安装后还需要配好项目要求的图像处理能力。
安装地址：GordenSun/GordenSuperPPTSkills · GordenImage2PPTX
5. book-to-skill：解码一本书，把里面的方法留下来
book-to-skill 可以把一本书整理成可调用的阅读技能：章节在哪里、重要概念是什么意思、遇到一个问题该查哪部分，都有对应的入口。
如果一本书只是读一遍，普通摘要可能就够了。方法书、专业书需要反复用，才更适合这么处理。你不必每次把整本书重新交代一遍，也能要求回答回到具体章节，看看建议究竟依据了什么。
以《孙子兵法》为例，可以这样交任务：
1使用 book-to-skill，把这份《孙子兵法》全文整理成阅读技能。2按十三篇保留章节入口，整理核心概念、判断方法和容易误用的地方。3之后回答问题时，先指出相关篇目，再给建议。4现代场景中的类比，要与原书含义分开。
它会留下章节资料、术语表和速查表。真正能体现用途的是下一次提问：「我只有 20 分钟做读书分享，想把整本书都讲完，该怎么安排？」
生成阅读技能后的调用结果。
回答把分享集中到「做一件事前，应该比较哪些条件、考虑哪些代价」，再定位《始计》和《作战》。分享可以用 2 分钟提出问题，6 分钟讲条件，5 分钟讲消耗，余下时间留给讨论和说明类比的边界。
这比把十三篇各压缩成一句话，更适合一场时间有限的分享。书里的内容仍按篇保留，但你可以带着眼前的问题去查。这里的分享安排是教学建议，不能反过来说成原书就是在教人做演讲。
安装地址：virgiliojr94/book-to-skill
6. show-me：让代码解释变成一张能看懂的图
Codex 改完代码，解释里出现十几个文件名、组件名和调用关系，读起来仍然费劲。show-me 会把这些关系整理成流程图、组件树、调用树或前后对照，需要时也能生成 HTML 说明页。
这是 Matt Pocock 推荐过的 Skill，来自 HumanLayer，作者是 Dexter Horthy。适合想理解项目结构、审查代码修改，又不想逐段追着长说明找重点的人。
下面这个案例，解释的是阅读位置如何恢复：页面更新以后，什么时候接受保存的位置，什么时候等待，什么时候因为用户主动滚动而取消。
HumanLayer 的 HTML 图示案例。
图中三个方框分别代表空闲、等待和完成。箭头上的条件说明状态何时切换；红色路径标出取消，绿色路径标出完成。沿着箭头看，就能找到「用户这时滚动了，程序会怎么做」这个问题的答案。
有了图，再回到代码里找对应判断，阅读范围会清楚很多。你也可以直接对刚才没看懂的回答说：
1使用 show-me，把刚才的解释画出来。2用中文标注：从哪里开始，经过哪些判断，最后得到什么结果。3如果涉及代码修改，突出修改前后的差别。4复杂的内容做成可以打开的 HTML 图示。
它值得装，是因为检查 AI 做了什么，本来就不该比让它做还费劲。图的重点是帮你看清关系，涉及具体代码时，仍要让它根据真实文件来画。
安装地址：humanlayer/skills · show-me
7. grill-me：开工之前，先把需求问明白
grill-me 是 Matt Pocock 的一个需求追问技能。把计划或想法交给它，它会找出还没决定、却会影响后面工作的地方，给出问题和建议，等你回答后继续往下问。
它尤其适合「我大概知道想做什么，但说不清具体要求」的时候。AI 很会补齐一份看起来完整的方案，可登录、收费、分享方式这些决定，应该有实际理由。
例如想做一个读书资料领取站：
1使用 grill-me，帮我想清楚「读书资料领取站」的需求。2先问会影响制作方向的问题，说明不同选择会带来什么差别。3每个问题给出你的建议，等我回答后再继续。
它第一轮的追问是这样的：
首轮追问的试用结果。
先问服务谁：参加过工作坊的人，还是所有公开读者？前者已经有共同背景，资料可以直接配合课程；后者可能还需要介绍、分类和浏览入口。
再问可以提供哪些材料。自己制作的讲义、可以分发的资料，决定了第一版站点究竟放什么。问题停在这些关键选择上，比提前讨论按钮颜色有用。
你需要做的是回答它，然后让它继续追问。它的价值，是把方案里默认替你做掉的决定，拿出来让你看见。
安装地址：mattpocock/skills · grill-me。安装时一起处理它依赖的 grilling。
8. last30days：先看别人怎么用，再决定自己怎么做
准备试一个新工具，直接问 AI「有什么好用的技巧」，很容易得到一组到处都能套的建议。last30days 会先查最近一段时间的社区讨论，整理大家在尝试什么、遇到什么问题，以及哪些做法值得继续研究。
它能围绕一个工具、一个话题或一组产品展开调研，支持 Reddit、X、YouTube 等来源，具体能查哪些取决于接入情况。对于做选题、找玩法的人，它很实用：你可以从一个很宽的问题开始，再把找到的线索变成能照着用的提示词。
项目展示过一个宠物图片案例。最初的问题只是「大家怎样用 ChatGPT 做狗的图片」，调研里找到了「把狗变成人」等玩法。接着追问具体提示词，得到的要求包括：先上传宠物照片，把毛色对应到发色，保留神态和有辨识度的配饰。
项目展示案例：last30days 负责调研和提示词，人物图片由 ChatGPT 生成。
对照着看，毛色、吐舌头的神态、胸前的配饰，都成为人物设计的线索。这个例子最有用的地方，是让一个模糊的「想做点宠物内容」，变成了有参考图、有具体要求的创作任务。
你可以换成自己感兴趣的话题：
1使用 last30days，调研最近 30 天大家怎样用 ChatGPT 制作宠物图片。2找出有实际作品的玩法，说明每种玩法要准备什么照片。3选一个适合新手的，给我一段能直接复制的中文提示词。4保留参考来源，标明没有查到的平台。
上面的图片是项目已有案例，用来说明它怎样把调研推进到创作；现在运行，搜到的玩法会随时间变化。
安装地址：mvanhorn/last30days-skill
9. Defuddle：把一个网页，收成干净的正文
Defuddle 做的事很单纯：从网页里提取主要内容，保存成 Markdown。Markdown 就是带标题、列表和链接的纯文本，能直接放进笔记软件，也方便继续交给 Codex 阅读。
它适合经常收集网页资料的人。全选复制会带上导航、按钮、推荐阅读；截图又不方便查找和摘录。把正文存下来，后面做笔记、翻译、比较几篇文章，都有一份清楚的底稿。
例如 NASA 的月球科普页面，网站上有任务导航、新闻入口和很多栏目。交给 Defuddle：
1使用 defuddle，提取这个网页的主要内容：2https://science.nasa.gov/moon/facts/34保存成 moon-facts.md，保留小节标题、正文和链接。5先保留英文原文，不要翻译或概括。
提取后的文件，打开是这样：
NASA 网页提取结果，在编辑器中打开。
「月球名字的由来」「大小与距离」「公转与自转」这些小节都留下了，段落里的相关链接也还在。网站的大段导航消失了，眼前主要就是要读的内容。
它省下的是复制以后重新整理格式的那段时间。需要留意的是，提取质量取决于网页结构；这个例子仍保留了少量图片署名和相对链接。准备长期存档时，让 Codex 顺手补全链接即可。查看提取文件。
安装地址：kepano/obsidian-skills · defuddle
10. skill-creator：把自己反复交代的要求，做成一个 Skill
skill-creator 是用来创建和完善技能的工具。你把任务、规则和希望拿到的结果告诉它，它会帮你组织技能说明；需要固定检查的部分，还可以配上脚本。
它适合那些已经重复做过、也知道怎样算做好的工作。比如交付资料前检查文件链接：哪些要查，哪些跳过，发现问题报什么，都能说清楚。
可以这样要求：
1使用 skill-creator，创建一个检查 Markdown 本地文件链接的 Skill。2报告链接所在行号、目标文件和文件是否存在。3跳过远程网址、图片和代码示例。4只检查，不修改原文。准备几个不同情况的样本验证它。
生成的技能拿到一份演示文档后，给出这样的结果：
生成链接检查技能后的调用结果。
表里第 4 行的 not-created.md 被标成缺失，其余能找到的文件显示正常。你可以直接回到那一行补文件或改地址，不需要自己从头点一遍。
这个例子的用途很小，但重复做时很实在。把检查对象、排除范围和输出格式留进 Skill，下次只要说「检查这份文档」，就能按同一套要求来。
我更建议从这种边界清楚的小任务开始。一个能稳定检查文件的技能，已经能帮上忙；等用顺了，再补新的规则。
安装地址：openai/skills · skill-creator
怎么安装
选好一个，把对应安装地址发给 Codex，连同 Skill 的名字一起说明。一个仓库里可能有多个技能，记得点名要装哪一个：
1请从下面这个地址安装【Skill 名称】，并检查它需要的依赖。2安装完成后，用我提供的材料演示一次。34安装地址：【粘贴上面的链接】
不必一次装完十个，选一个马上用得上的，把自己的材料放进去，效果会比看十段功能介绍更明白。
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