最近我在 GitHub 上翻到一个很有意思的开源项目名字起得很直白把 50 多种营销 Skill 直接打包进 AI Agent。刷到标题的时候我第一反应是又是个缝合怪项目但点进去看完 README 和源码之后我改主意了这玩意儿确实是干活用的不是拿来凑 star 数的。如果你也在折腾 AI Agent并且干的是营销、运营、内容相关的工作这个项目值得你花一个下午把它跑起来。它能解决一个很实际的痛点大模型本身并不会做营销但你把营销方法拆成技能Skill喂给它之后它就能按照套路帮你产出小红书文案、SEO 文章、竞品分析报告、广告投放策略这些东西。本文我会从项目结构、运行机制、部署步骤到踩坑经验把整套东西掰开揉碎讲清楚。1. 为什么营销 AI Agent 缺的不是大模型而是会干活的手脚先扯一个我自己的观察。从去年开始身边做运营的朋友陆续开始用 ChatGPT、DeepSeek 这类产品写文案、做策划但几乎所有人用到第二周就发现一个尴尬的问题模型很聪明但它不会按你的方式来。你让它写一篇小红书笔记它能给你写出四平八稳的作文你让它做竞品分析它能给你列一堆正确的废话。原因很简单通用大模型的知识是广谱的但营销工作里真正的竞争力藏在套路里——比如小红书爆款笔记的结构、SEO 文章的关键词布局密度、Facebook 广告的受众分层逻辑这些东西靠一句 prompt 是问不出来的得有人把它显式地写成一套流程让模型照着执行。这就是 Skill 这个东西存在的意义。在 AI Agent 的体系里大模型LLM是大脑负责理解、推理、决策工具Tool是手负责执行具体动作比如调 API、查数据库、发请求而Skill 是介于两者之间的技能包它把一组相关的工具调用、提示词策略、判断逻辑封装成一个可复用的整体。类比一下就是大脑决定我要分析竞品手去抓数据但怎么抓、抓完怎么分析、分析完输出什么格式的报告这一整套流程就是 Skill。这个开源项目做的就是后一件事。它把营销领域最常见的 50 多个工作场景做成了标准化的 Skill 包每个 Skill 里有完整的指令文件、参数定义、调用逻辑和输出模板。Agent 只需要加载对应的 Skill就相当于一个刚毕业的实习生突然拿到了全套公司 SOP上手就能干活。2. 50 多个营销 Skill 都拆成了哪些模块先看家底这项目最吸引我的地方就是 Skill 的覆盖面。我拉了一下仓库里的清单大概分成了这么几类每一类都是营销团队实际会碰到的场景。2.1 内容生产类小红书、短视频脚本、公众号长文内容类是数量最多的也是我实测最好用的。比如小红书文案 Skill它内置了标题写法情绪词 数字 悬念、正文结构痛点引入 - 场景描述 - 解决方案 - 互动引导、标签推荐逻辑。你只要输入产品信息和目标用户它就能按这套模板产出一篇像模像样的笔记。短视频脚本 Skill 也很有意思它不是简单让你写脚本而是把脚本拆成分镜表——时间轴、画面描述、口播文案、字幕、背景音乐建议输出直接就是一张表格方便你拿着去拍摄。2.2 SEO 与内容策略从关键词研究到文章优化SEO 这块做得比较细。有专门做关键词研究的 Skill它会用联想法从 seed keyword 扩展出一组长尾词并按照搜索意图分类有做文章大纲的 Skill会根据目标关键词生成符合 Google 喜欢结构的 H2/H3 层级还有做内容优化建议的 Skill输入一篇已有文章它会按 readability、关键词密度、内链外链结构给出修改意见。2.3 数据分析类竞品分析、社媒监听、评论区洞察数据分析类是让我觉得这个项目有点东西的地方。比如竞品分析 Skill你输入竞品网址或品牌名它会按照产品定位 - 目标人群 - 核心卖点 - 营销渠道 - 内容策略 - 用户反馈这套框架去搜集信息并生成报告。社媒监听 Skill 则可以输入一组关键词让 Agent 去相关平台抓取讨论并做情感倾向分析。2.4 投放与增长类广告文案生成、受众分析、邮件营销投放类的 Skill 对做增长的人来说是刚需。比如 Facebook 广告文案 Skill它内置了不同广告目标的文案策略品牌认知、转化、再营销输出时还会给你按 A/B 测试要求生成两个版本的文案和对应的受众建议。邮件营销 Skill 则涵盖了冷启动邮件、活动通知邮件和用户唤醒邮件的写法每一类都带主题行、正文和 CTA 设计。2.5 私域与转化类社群运营、活动策划、客服话术私域这块我也试用过。社群运营 Skill 能根据群定位生成一周的运营日历和每日话题库活动策划 Skill 输入预算和目标能产出包含时间节点、物料清单、人员分工的完整方案客服话术 Skill 则内置了售前咨询、售后处理、异常订单沟通等场景的应答模板。说实话这些 Skill 单看任何一个都不算黑科技但打包在一起、而且全部标准化成 Agent 能识别和调用的格式这个价值就完全不一样了——它把一个营销团队积累的隐性经验变成了显式的、可复用、可迭代的资产。3. 环境准备与快速跑通从克隆仓库到第一次调用前面夸了这么多咱们来点实际的。下面讲讲我把这个项目跑起来的过程环境是 macOS Python 3.11其他系统步骤类似。3.1 克隆项目并安装依赖git clone https://github.com/your-fork/marketing-skills-hub.git cd marketing-skills-hub pip install -r requirements.txt这一步正常情况下没什么坑。依赖主要是 OpenAI SDK、Pandas、Requests 这些常见库装完就能用。如果你用的是国产模型走兼容接口记得装一个openai库就行因为大多数国产模型的官方 SDK 都兼容 OpenAI 的调用格式。3.2 配置模型 API Key项目配置文件在config.yaml核心就两处model: provider: openai-compatible base_url: https://api.deepseek.com/v1 api_key: ${DEEPSEEK_API_KEY} model_name: deepseek-chat这里多说一句。很多人首次配置的时候会纠结用哪个模型我实测下来只要上下文长度撑得住8K 以上、支持 function calling、输出稳定就足够跑这些营销 Skill不一定要追最新的旗舰模型。我在 DeepSeek 和 GPT-4o-mini 上都跑通过日常用前者性价比更高。注意如果你的 Agent 框架是用的 Claude 或 Gemini需要在配置里单独指定相应的 provider别默认自己用的就是 OpenAI 兼容接口。3.3 初始化 Skill 索引并跑第一个示例项目里有一个核心的 Skill 加载器核心命令是python run_agent.py \ --skill douyin-script \ --input 产品便携榨汁杯目标用户25-35岁都市白领核心卖点无线便携、30秒出汁执行后 Agent 会先加载douyin-script这个 Skill 的指令文件然后基于你的输入生成一版短视频脚本——包含分镜、口播、视觉描述输出到终端并保存为output.txt。我第一次跑通的时候大概花了 20 分钟最后生成的内容骨架完全能直接用比我之前靠自己写 prompt 让模型自由发挥要靠谱得多。原因也好理解Skill 把执行约束写死了模型没有发挥跑偏的空间。4. Agent 怎么调用这些 Skill核心机制拆解跑通 Demo 之后我好奇的是另一个问题Agent 到底是怎么把用户输入和Skill 文件结合起来的我去翻了源码把核心链路理清了。4.1 Skill 注册机制每个 Skill 都是一份元数据 一段指令每个 Skill 在仓库里的结构大概是这样的skills/ seo-article-outline/ SKILL.md main.py requirements.txt examples/ input_sample.json output_sample.md其中SKILL.md是这个 Skill 的人设说明包含名称、适用场景、输入参数定义、执行步骤、输出格式要求。main.py是实际执行的代码负责把模型输出的中间结果做进一步加工比如转成 JSON、写入文件、调 API 拉数据。Agent 在启动时会把所有 Skill 的元信息从 SKILL.md 提取注册进一个路由表相当于一份技能菜单。当用户提出请求时Agent 先做一次意图识别判断该调用哪一份 Skill然后把 Skill 的完整指令 用户输入一起封装成 system prompt 发给模型。4.2 Skill 的输入输出设计为什么这么重要我仔细看了好几个 Skill 的SKILL.md发现它们的设计规范高度一致每个 Skill 的参数必须定义清楚——名称、类型、是否必填、取值范围以及输出格式必须明确是 Markdown 还是 JSON、要包含哪些字段。这个设计有它的道理。Agent 的可靠性来自于约束而不是模型的临场发挥。如果 Skill 的参数定义模糊模型面对用户想要一个短视频脚本这类开放需求时很容易凭感觉输出一份结构随意的内容而当你把参数表、步骤列表、输出模板全部显式写清楚模型的生成质量一下子就稳定了甚至不同轮次的输出差异都很小。4.3 从 tools 列表到多轮调用Skill 并不只是长 Prompt我原本以为 Skill 说白了就是把一段超长的提示词塞给模型但看下来发现不是这么简单。部分 Skill 依赖外部工具链比如 SEO 分析类 Skill 会去调 Google 的搜索 API 拉取实时排名数据竞品分析 Skill 会通过 requests 抓取目标网页的标题和 meta 描述。这类 Skill 在主流程里用到了 function calling模型先理解用户需求规划出需要先抓取数据 → 再分析数据 → 最后生成报告的执行计划然后按顺序调工具拿到中间结果后再继续生成。整个过程是动态的不是一次性问答。5. 从装好到能用把现有小工具转成 Skill 的方法论跑通了现成的 50 多个 Skill 之后我觉得这项目真正值得学的不是它给了你多少现成的鱼而是它提供了把你自己工作中的独门套路打包成 Skill 的标准方法。下面是我照着写了一个自定义 Skill 的完整过程你照着来也能搞定。5.1 设计你的 Skill先有 SOP再有代码很多人第一步就搞反了——先写代码再想流程。正确的是反过来先把你平时做这件事的步骤用文字一条条写出来写得越细越好。以撰写一周小红书运营计划为例我的 SOP 大概是明确账号定位、目标用户、本周核心推广产品拆解本周主题方向3 个内容支柱为每一天规划一条笔记选题、标题、正文方向、配图建议、标签在最后附加数据复盘维度观看量、转评赞、涨粉把这个 SOP 写清楚之后把它填进SKILL.md的执行步骤部分。这一步的价值在于当你把步骤写出来时你的隐性经验才开始变成可复制的方法。5.2 创建一个最小的 Skill 文件下面是我实际创建的一个 Skill 的目录结构skills/rednote-weekly-plan/ SKILL.md main.pySKILL.md的关键字段如下简化版--- name: rednote-weekly-plan description: 根据账号定位生成一周小红书内容运营计划 input: account_positioning: type: string required: true description: 账号定位例如职场效率工具测评 target_audience: type: string required: true description: 目标人群画像 product_focus: type: string required: false description: 本周重点推广的产品或话题 output: format: markdown structure: - weekly_theme - daily_plan - review_metrics --- ## Execution Steps 1. 基于账号定位提炼本周的 3 个内容支柱 2. 按天分配笔记选题确保支柱全覆盖 3. 输出每日计划包括标题、正文方向、配图和标签main.py可以只做最轻量的事情接收输入参数调用模型主流程生成内容再将内容保存为文件。我把实例代码压缩成下面这样import json import sys from pathlib import Path def main(input_data: dict) - str: account_positioning input_data[account_positioning] target_audience input_data[target_audience] product_focus input_data.get(product_focus, ) prompt ( f账号定位{account_positioning}\n f目标人群{target_audience}\n f本周重点{product_focus}\n 请严格按照 SKILL.md 中的执行步骤生成一周运营计划。 ) # 这里在实际项目中会调用 llm 或 agent 主流程 output_path Path(outputs) / rednote_weekly_plan.md output_path.parent.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) output_path.write_text(prompt \n\n此处为生成的完整内容, encodingutf-8) return str(output_path) if __name__ __main__: data json.loads(sys.argv[1]) result main(data) print(f已生成{result})把这个文件夹放进skills/目录重跑初始化命令新 Skill 就自动注册进去了。整个过程十几分钟搞定你就拥有一个完全符合自己工作习惯的 Agent 技能了。5.3 用自定义 Skill 替代手工写 prompt 的场景边界有一点要提醒你不是所有的活儿都适合封装成 Skill。只有步骤相对稳定、输出格式明确、执行频率高的任务才值得封装。比如每周都要做的小红书排期、每次上新前的竞品分析、标准化的周报生成这些非常适合而像头脑风暴一个新品牌名这种高度发散、没有固定结构的事情硬套 Skill 反而会限制模型的创意。6. 实测遇到的坑网络、API 配额与中文内容乱码跑了一下午 试了 8 个不同的 Skill以下是我实际踩过、且你大概率也会碰到的几个坑逐个唠一唠。6.1 API 输出截断问题——长 Skill 指令会吃掉大量上下文第一个坑来得很快我执行一个输出要求很详细的 SkillSEO 长文大纲要求 3000 字的完整文章结构发现模型输出到一半被截断了。后来查日志发现是上下文长度超了上限——Skill 指令本身有 2000 多字用户输入又长留给输出的 token 就变少了。解决思路在配置里显式调高max_tokens我调到 4000同时在 Skill 的输出约束里加上内容精简到三级标题不放完整正文只出骨架这类要求。别指望模型自己会省着用你得从指令层面控制它的输出控制。6.2 中文内容在 tools 链路里的编码坑第二个坑和编码有关。我在某个 Skill 里尝试从网页抓取数据再交给模型分析结果中文字符全乱码了。排查了半天发现是requests库拿到的 HTML 没有正确按 meta 标签里的 charset 解码导致后续所有处理都建立在乱码之上。解决思路在自定义 Skill 的代码里对所有外部请求显式指定编码。import requests resp requests.get(url, timeout10) resp.encoding resp.apparent_encoding content resp.text这个apparent_encoding是个好东西它能自动从内容里推断编码避免大部分乱码问题。别省这几行代码我第一次就是在这一行上栽了半小时。6.3 多 Skill 协作时的指令冲突问题这是我在同时加载SEO 内容优化和品牌调性统一两个 Skill 时出的问题两个 Skill 的指令同时生效模型左右为难输出的内容一会儿遵循 A 的格式要求一会儿套用 B 的术语列表整体风格非常割裂。我的解决方式是在系统层面为主 Skill 设置优先级只激活一个主导 Skill其他 Skill 降级为参考资料来使用。这个项目本身是支持多 Skill 同时加载的但营销场景下叠加使用的效果往往不如单 Skill 专注执行。别贪多一个 Agent 一次专注于干好一件事效果反而最稳。6.4 API 配额消耗比预期快最后一个纯粹的经验提醒跑 Skill 任务比普通聊天的 token 消耗量大不少。因为项目会把 Skill 指令、用户资料、历史输出全部放进上下文三轮对话下来消耗可能顶得上你和 ChatGPT 聊二十轮。如果你用的是按量计费的模型 API建议先把输出长度参数调小、把不用的 Skill 从加载列表里移除。我刚开始就是没注意半天测试下来账单数字让我愣了一下。7. 从装好到会用哪些营销场景真正值得先接最后聊点实在的如果你决定跑这个项目哪些 Skill 最值得优先接入你的日常工作流我按自己的实际体验给个优先级清单。7.1 排在第一梯队SEO 文章大纲与竞品分析这两个 Skill 是投入产出比最高的。原因在于它们的输出高度结构化、且边界清楚——你输入一个关键词它输出的就是一篇可以当作内容中台底层资料的大纲输入竞品网址输出的是一份四平八稳的分析报告。这类产出本身不依赖灵感依赖的是框架恰恰是 Skill 最擅长的地方。我做 SEO 的朋友试完之后评价是以前找实习生整理信息要一下午现在 5 分钟出一版 70 分的初稿人工只要花 10 分钟补细节就能到 90 分。7.2 第二梯队小红书文案与短剧/短视频脚本内容生产类的 Skill 更适合作为灵感加速器而不是自动生产机。模型生成的初稿不可直接用但它能在你脑子空白的时候快速给你 3 个不同方向、不同结构的开场这个起跳的帮助极大。我自己写小红书标题时经常先让 Agent 按 Skill 的框架生成 10 个标题然后我挑一个改改效率比从零开始想高得多。7.3 第三梯队投放与私域类 Skill这类 Skill 的实用性依赖你提供的输入质量。如果你的产品信息、目标受众描述不够具体生成出来的投放文案会偏泛。我的做法是把自家的产品 FAQ、用户画像文档整理成一个固定输入文件每次调用 Skill 时直接读取效果显著提升。7.4 长期来看真正的价值是形成你自己的 Skill 库我自己的体会是这个项目 50 多个现成 Skill 是引子它真正教会你的是把你的团队里老师傅的经验变成 Agent 能执行的流水线。比如你团队里有人特别会写电商详情页你可以把他的写法拆成步骤和模板做成一个电商详情页 Skill你发现某个公众号文章结构阅读量特别好你也可以把它拆成 Skill 让 Agent 按这个结构批量产出初稿。营销这行经验即资产而 Skill 正是把经验固化成资产的好容器。最后分享一个我平时效率最高的搭配用现成 Skill 做框架启动用自定义 Skill 做高频重复工作模型本身反而退到次要位置。折腾一下午之后我最大的感悟是Agent 的竞争力从来不在于某个模型有多聪明而在于你给了它多少干活的规矩。这套规矩就是 Skill 的价值所在。
50+营销Skill打包进AI Agent：开源项目实战与踩坑指南
最近我在 GitHub 上翻到一个很有意思的开源项目名字起得很直白把 50 多种营销 Skill 直接打包进 AI Agent。刷到标题的时候我第一反应是又是个缝合怪项目但点进去看完 README 和源码之后我改主意了这玩意儿确实是干活用的不是拿来凑 star 数的。如果你也在折腾 AI Agent并且干的是营销、运营、内容相关的工作这个项目值得你花一个下午把它跑起来。它能解决一个很实际的痛点大模型本身并不会做营销但你把营销方法拆成技能Skill喂给它之后它就能按照套路帮你产出小红书文案、SEO 文章、竞品分析报告、广告投放策略这些东西。本文我会从项目结构、运行机制、部署步骤到踩坑经验把整套东西掰开揉碎讲清楚。1. 为什么营销 AI Agent 缺的不是大模型而是会干活的手脚先扯一个我自己的观察。从去年开始身边做运营的朋友陆续开始用 ChatGPT、DeepSeek 这类产品写文案、做策划但几乎所有人用到第二周就发现一个尴尬的问题模型很聪明但它不会按你的方式来。你让它写一篇小红书笔记它能给你写出四平八稳的作文你让它做竞品分析它能给你列一堆正确的废话。原因很简单通用大模型的知识是广谱的但营销工作里真正的竞争力藏在套路里——比如小红书爆款笔记的结构、SEO 文章的关键词布局密度、Facebook 广告的受众分层逻辑这些东西靠一句 prompt 是问不出来的得有人把它显式地写成一套流程让模型照着执行。这就是 Skill 这个东西存在的意义。在 AI Agent 的体系里大模型LLM是大脑负责理解、推理、决策工具Tool是手负责执行具体动作比如调 API、查数据库、发请求而Skill 是介于两者之间的技能包它把一组相关的工具调用、提示词策略、判断逻辑封装成一个可复用的整体。类比一下就是大脑决定我要分析竞品手去抓数据但怎么抓、抓完怎么分析、分析完输出什么格式的报告这一整套流程就是 Skill。这个开源项目做的就是后一件事。它把营销领域最常见的 50 多个工作场景做成了标准化的 Skill 包每个 Skill 里有完整的指令文件、参数定义、调用逻辑和输出模板。Agent 只需要加载对应的 Skill就相当于一个刚毕业的实习生突然拿到了全套公司 SOP上手就能干活。2. 50 多个营销 Skill 都拆成了哪些模块先看家底这项目最吸引我的地方就是 Skill 的覆盖面。我拉了一下仓库里的清单大概分成了这么几类每一类都是营销团队实际会碰到的场景。2.1 内容生产类小红书、短视频脚本、公众号长文内容类是数量最多的也是我实测最好用的。比如小红书文案 Skill它内置了标题写法情绪词 数字 悬念、正文结构痛点引入 - 场景描述 - 解决方案 - 互动引导、标签推荐逻辑。你只要输入产品信息和目标用户它就能按这套模板产出一篇像模像样的笔记。短视频脚本 Skill 也很有意思它不是简单让你写脚本而是把脚本拆成分镜表——时间轴、画面描述、口播文案、字幕、背景音乐建议输出直接就是一张表格方便你拿着去拍摄。2.2 SEO 与内容策略从关键词研究到文章优化SEO 这块做得比较细。有专门做关键词研究的 Skill它会用联想法从 seed keyword 扩展出一组长尾词并按照搜索意图分类有做文章大纲的 Skill会根据目标关键词生成符合 Google 喜欢结构的 H2/H3 层级还有做内容优化建议的 Skill输入一篇已有文章它会按 readability、关键词密度、内链外链结构给出修改意见。2.3 数据分析类竞品分析、社媒监听、评论区洞察数据分析类是让我觉得这个项目有点东西的地方。比如竞品分析 Skill你输入竞品网址或品牌名它会按照产品定位 - 目标人群 - 核心卖点 - 营销渠道 - 内容策略 - 用户反馈这套框架去搜集信息并生成报告。社媒监听 Skill 则可以输入一组关键词让 Agent 去相关平台抓取讨论并做情感倾向分析。2.4 投放与增长类广告文案生成、受众分析、邮件营销投放类的 Skill 对做增长的人来说是刚需。比如 Facebook 广告文案 Skill它内置了不同广告目标的文案策略品牌认知、转化、再营销输出时还会给你按 A/B 测试要求生成两个版本的文案和对应的受众建议。邮件营销 Skill 则涵盖了冷启动邮件、活动通知邮件和用户唤醒邮件的写法每一类都带主题行、正文和 CTA 设计。2.5 私域与转化类社群运营、活动策划、客服话术私域这块我也试用过。社群运营 Skill 能根据群定位生成一周的运营日历和每日话题库活动策划 Skill 输入预算和目标能产出包含时间节点、物料清单、人员分工的完整方案客服话术 Skill 则内置了售前咨询、售后处理、异常订单沟通等场景的应答模板。说实话这些 Skill 单看任何一个都不算黑科技但打包在一起、而且全部标准化成 Agent 能识别和调用的格式这个价值就完全不一样了——它把一个营销团队积累的隐性经验变成了显式的、可复用、可迭代的资产。3. 环境准备与快速跑通从克隆仓库到第一次调用前面夸了这么多咱们来点实际的。下面讲讲我把这个项目跑起来的过程环境是 macOS Python 3.11其他系统步骤类似。3.1 克隆项目并安装依赖git clone https://github.com/your-fork/marketing-skills-hub.git cd marketing-skills-hub pip install -r requirements.txt这一步正常情况下没什么坑。依赖主要是 OpenAI SDK、Pandas、Requests 这些常见库装完就能用。如果你用的是国产模型走兼容接口记得装一个openai库就行因为大多数国产模型的官方 SDK 都兼容 OpenAI 的调用格式。3.2 配置模型 API Key项目配置文件在config.yaml核心就两处model: provider: openai-compatible base_url: https://api.deepseek.com/v1 api_key: ${DEEPSEEK_API_KEY} model_name: deepseek-chat这里多说一句。很多人首次配置的时候会纠结用哪个模型我实测下来只要上下文长度撑得住8K 以上、支持 function calling、输出稳定就足够跑这些营销 Skill不一定要追最新的旗舰模型。我在 DeepSeek 和 GPT-4o-mini 上都跑通过日常用前者性价比更高。注意如果你的 Agent 框架是用的 Claude 或 Gemini需要在配置里单独指定相应的 provider别默认自己用的就是 OpenAI 兼容接口。3.3 初始化 Skill 索引并跑第一个示例项目里有一个核心的 Skill 加载器核心命令是python run_agent.py \ --skill douyin-script \ --input 产品便携榨汁杯目标用户25-35岁都市白领核心卖点无线便携、30秒出汁执行后 Agent 会先加载douyin-script这个 Skill 的指令文件然后基于你的输入生成一版短视频脚本——包含分镜、口播、视觉描述输出到终端并保存为output.txt。我第一次跑通的时候大概花了 20 分钟最后生成的内容骨架完全能直接用比我之前靠自己写 prompt 让模型自由发挥要靠谱得多。原因也好理解Skill 把执行约束写死了模型没有发挥跑偏的空间。4. Agent 怎么调用这些 Skill核心机制拆解跑通 Demo 之后我好奇的是另一个问题Agent 到底是怎么把用户输入和Skill 文件结合起来的我去翻了源码把核心链路理清了。4.1 Skill 注册机制每个 Skill 都是一份元数据 一段指令每个 Skill 在仓库里的结构大概是这样的skills/ seo-article-outline/ SKILL.md main.py requirements.txt examples/ input_sample.json output_sample.md其中SKILL.md是这个 Skill 的人设说明包含名称、适用场景、输入参数定义、执行步骤、输出格式要求。main.py是实际执行的代码负责把模型输出的中间结果做进一步加工比如转成 JSON、写入文件、调 API 拉数据。Agent 在启动时会把所有 Skill 的元信息从 SKILL.md 提取注册进一个路由表相当于一份技能菜单。当用户提出请求时Agent 先做一次意图识别判断该调用哪一份 Skill然后把 Skill 的完整指令 用户输入一起封装成 system prompt 发给模型。4.2 Skill 的输入输出设计为什么这么重要我仔细看了好几个 Skill 的SKILL.md发现它们的设计规范高度一致每个 Skill 的参数必须定义清楚——名称、类型、是否必填、取值范围以及输出格式必须明确是 Markdown 还是 JSON、要包含哪些字段。这个设计有它的道理。Agent 的可靠性来自于约束而不是模型的临场发挥。如果 Skill 的参数定义模糊模型面对用户想要一个短视频脚本这类开放需求时很容易凭感觉输出一份结构随意的内容而当你把参数表、步骤列表、输出模板全部显式写清楚模型的生成质量一下子就稳定了甚至不同轮次的输出差异都很小。4.3 从 tools 列表到多轮调用Skill 并不只是长 Prompt我原本以为 Skill 说白了就是把一段超长的提示词塞给模型但看下来发现不是这么简单。部分 Skill 依赖外部工具链比如 SEO 分析类 Skill 会去调 Google 的搜索 API 拉取实时排名数据竞品分析 Skill 会通过 requests 抓取目标网页的标题和 meta 描述。这类 Skill 在主流程里用到了 function calling模型先理解用户需求规划出需要先抓取数据 → 再分析数据 → 最后生成报告的执行计划然后按顺序调工具拿到中间结果后再继续生成。整个过程是动态的不是一次性问答。5. 从装好到能用把现有小工具转成 Skill 的方法论跑通了现成的 50 多个 Skill 之后我觉得这项目真正值得学的不是它给了你多少现成的鱼而是它提供了把你自己工作中的独门套路打包成 Skill 的标准方法。下面是我照着写了一个自定义 Skill 的完整过程你照着来也能搞定。5.1 设计你的 Skill先有 SOP再有代码很多人第一步就搞反了——先写代码再想流程。正确的是反过来先把你平时做这件事的步骤用文字一条条写出来写得越细越好。以撰写一周小红书运营计划为例我的 SOP 大概是明确账号定位、目标用户、本周核心推广产品拆解本周主题方向3 个内容支柱为每一天规划一条笔记选题、标题、正文方向、配图建议、标签在最后附加数据复盘维度观看量、转评赞、涨粉把这个 SOP 写清楚之后把它填进SKILL.md的执行步骤部分。这一步的价值在于当你把步骤写出来时你的隐性经验才开始变成可复制的方法。5.2 创建一个最小的 Skill 文件下面是我实际创建的一个 Skill 的目录结构skills/rednote-weekly-plan/ SKILL.md main.pySKILL.md的关键字段如下简化版--- name: rednote-weekly-plan description: 根据账号定位生成一周小红书内容运营计划 input: account_positioning: type: string required: true description: 账号定位例如职场效率工具测评 target_audience: type: string required: true description: 目标人群画像 product_focus: type: string required: false description: 本周重点推广的产品或话题 output: format: markdown structure: - weekly_theme - daily_plan - review_metrics --- ## Execution Steps 1. 基于账号定位提炼本周的 3 个内容支柱 2. 按天分配笔记选题确保支柱全覆盖 3. 输出每日计划包括标题、正文方向、配图和标签main.py可以只做最轻量的事情接收输入参数调用模型主流程生成内容再将内容保存为文件。我把实例代码压缩成下面这样import json import sys from pathlib import Path def main(input_data: dict) - str: account_positioning input_data[account_positioning] target_audience input_data[target_audience] product_focus input_data.get(product_focus, ) prompt ( f账号定位{account_positioning}\n f目标人群{target_audience}\n f本周重点{product_focus}\n 请严格按照 SKILL.md 中的执行步骤生成一周运营计划。 ) # 这里在实际项目中会调用 llm 或 agent 主流程 output_path Path(outputs) / rednote_weekly_plan.md output_path.parent.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) output_path.write_text(prompt \n\n此处为生成的完整内容, encodingutf-8) return str(output_path) if __name__ __main__: data json.loads(sys.argv[1]) result main(data) print(f已生成{result})把这个文件夹放进skills/目录重跑初始化命令新 Skill 就自动注册进去了。整个过程十几分钟搞定你就拥有一个完全符合自己工作习惯的 Agent 技能了。5.3 用自定义 Skill 替代手工写 prompt 的场景边界有一点要提醒你不是所有的活儿都适合封装成 Skill。只有步骤相对稳定、输出格式明确、执行频率高的任务才值得封装。比如每周都要做的小红书排期、每次上新前的竞品分析、标准化的周报生成这些非常适合而像头脑风暴一个新品牌名这种高度发散、没有固定结构的事情硬套 Skill 反而会限制模型的创意。6. 实测遇到的坑网络、API 配额与中文内容乱码跑了一下午 试了 8 个不同的 Skill以下是我实际踩过、且你大概率也会碰到的几个坑逐个唠一唠。6.1 API 输出截断问题——长 Skill 指令会吃掉大量上下文第一个坑来得很快我执行一个输出要求很详细的 SkillSEO 长文大纲要求 3000 字的完整文章结构发现模型输出到一半被截断了。后来查日志发现是上下文长度超了上限——Skill 指令本身有 2000 多字用户输入又长留给输出的 token 就变少了。解决思路在配置里显式调高max_tokens我调到 4000同时在 Skill 的输出约束里加上内容精简到三级标题不放完整正文只出骨架这类要求。别指望模型自己会省着用你得从指令层面控制它的输出控制。6.2 中文内容在 tools 链路里的编码坑第二个坑和编码有关。我在某个 Skill 里尝试从网页抓取数据再交给模型分析结果中文字符全乱码了。排查了半天发现是requests库拿到的 HTML 没有正确按 meta 标签里的 charset 解码导致后续所有处理都建立在乱码之上。解决思路在自定义 Skill 的代码里对所有外部请求显式指定编码。import requests resp requests.get(url, timeout10) resp.encoding resp.apparent_encoding content resp.text这个apparent_encoding是个好东西它能自动从内容里推断编码避免大部分乱码问题。别省这几行代码我第一次就是在这一行上栽了半小时。6.3 多 Skill 协作时的指令冲突问题这是我在同时加载SEO 内容优化和品牌调性统一两个 Skill 时出的问题两个 Skill 的指令同时生效模型左右为难输出的内容一会儿遵循 A 的格式要求一会儿套用 B 的术语列表整体风格非常割裂。我的解决方式是在系统层面为主 Skill 设置优先级只激活一个主导 Skill其他 Skill 降级为参考资料来使用。这个项目本身是支持多 Skill 同时加载的但营销场景下叠加使用的效果往往不如单 Skill 专注执行。别贪多一个 Agent 一次专注于干好一件事效果反而最稳。6.4 API 配额消耗比预期快最后一个纯粹的经验提醒跑 Skill 任务比普通聊天的 token 消耗量大不少。因为项目会把 Skill 指令、用户资料、历史输出全部放进上下文三轮对话下来消耗可能顶得上你和 ChatGPT 聊二十轮。如果你用的是按量计费的模型 API建议先把输出长度参数调小、把不用的 Skill 从加载列表里移除。我刚开始就是没注意半天测试下来账单数字让我愣了一下。7. 从装好到会用哪些营销场景真正值得先接最后聊点实在的如果你决定跑这个项目哪些 Skill 最值得优先接入你的日常工作流我按自己的实际体验给个优先级清单。7.1 排在第一梯队SEO 文章大纲与竞品分析这两个 Skill 是投入产出比最高的。原因在于它们的输出高度结构化、且边界清楚——你输入一个关键词它输出的就是一篇可以当作内容中台底层资料的大纲输入竞品网址输出的是一份四平八稳的分析报告。这类产出本身不依赖灵感依赖的是框架恰恰是 Skill 最擅长的地方。我做 SEO 的朋友试完之后评价是以前找实习生整理信息要一下午现在 5 分钟出一版 70 分的初稿人工只要花 10 分钟补细节就能到 90 分。7.2 第二梯队小红书文案与短剧/短视频脚本内容生产类的 Skill 更适合作为灵感加速器而不是自动生产机。模型生成的初稿不可直接用但它能在你脑子空白的时候快速给你 3 个不同方向、不同结构的开场这个起跳的帮助极大。我自己写小红书标题时经常先让 Agent 按 Skill 的框架生成 10 个标题然后我挑一个改改效率比从零开始想高得多。7.3 第三梯队投放与私域类 Skill这类 Skill 的实用性依赖你提供的输入质量。如果你的产品信息、目标受众描述不够具体生成出来的投放文案会偏泛。我的做法是把自家的产品 FAQ、用户画像文档整理成一个固定输入文件每次调用 Skill 时直接读取效果显著提升。7.4 长期来看真正的价值是形成你自己的 Skill 库我自己的体会是这个项目 50 多个现成 Skill 是引子它真正教会你的是把你的团队里老师傅的经验变成 Agent 能执行的流水线。比如你团队里有人特别会写电商详情页你可以把他的写法拆成步骤和模板做成一个电商详情页 Skill你发现某个公众号文章结构阅读量特别好你也可以把它拆成 Skill 让 Agent 按这个结构批量产出初稿。营销这行经验即资产而 Skill 正是把经验固化成资产的好容器。最后分享一个我平时效率最高的搭配用现成 Skill 做框架启动用自定义 Skill 做高频重复工作模型本身反而退到次要位置。折腾一下午之后我最大的感悟是Agent 的竞争力从来不在于某个模型有多聪明而在于你给了它多少干活的规矩。这套规矩就是 Skill 的价值所在。
