大部分人还在纠结怎么写提示词，而真正的玩家已经开始给 AI 编写「肌肉记忆」了。

创造者们，这里有个认知的误区。我们总觉得 AI 写不出好代码是因为模型不够强。其实很多时候，是因为它缺乏趁手的工具和明确的 SOP。

最近在 GitHub 发现了一个很有意思的仓库 awesome-claude-skills。这不仅是一个工具库，更像是一本 AI 时代的「员工培训手册」。

1️⃣ 它通过大量优秀的案例，展示了如何把复杂的编程任务拆解成 AI 能精准执行的 Skill。

2️⃣ 你会发现，高质量的代码产出，往往源于高质量的「技能定义」。这就好比给顶尖大厨准备了最锋利的刀具，而不是只给一根烧火棍。

3️⃣ 这种模块化的思维，才是人机协作的终局。与其反复通过对话去纠正错误，不如直接把最佳实践封装成一种能力。

在这个杠杆率极高的时代，学会定义问题，比解决具体问题更重要。哪怕你写不出这一行行代码，但只要你能定义清楚这个 Skill 的逻辑，AI 就能帮你构建出摩天大楼。

对于创造者而言，这可能是近期最值得精读的开源项目之一。

项目链接和具体案例都在这里 👇