人工智能讨论组

推荐几个自用的 Skill，不是越多越好...

最近线下见了很多人，不管是去企业，还是跟AI圈好友交流，随着各类龙虾、Hermes、Claude Code等Agent的爆火，大家对 Skill 的关注度越来越高。

但很坑的一个点是：不少人一上来就装了几十上百个 Skills，看到好用的就往里塞.....单个 Skill 的name & Description 占用的 Token 确实不多，但量一大，累积起来的token占比就很可观了。而且，效率也会大打折扣。

先给分享下我高频使用的公开 Skill，
1、Superpowers （obra/superpowers）
GitHub 上 Stars 最高的 Skills 项目，没有之一。作者把一整套软件工程方法论封装成了可组合的技能工作流。从 brainstorming 需求澄清、writing-plans 任务分解、TDD 测试驱动开发、到 code-review 代码审查，全流程用子代理驱动。除了Coding，写skill场景也很实用

2、Anthropic 官方 Skills （anthropics/skills）
Claude 官方出品的技能库，这个不展开了。frontend-design | skill-creator | 文档类，实用性很强，适合用来入门。
基于skill-creator进行魔改，搭建自己的Meta-skill是最常见的做法

3、飞书CLI （larksuite/cli）
官方出品，能让你的Agent跟飞书文档、表格、日历等几乎所有功能打通。如果你的团队在用飞书，这套 Skills 基本属于必装。

4、Marketing Skills （coreyhaines31/marketingskills）
市场营销方向用得最多的一个 Skills，覆盖文案撰写、竞品分析、SEO、增长工程等全链路营销场景。
ps. 做营销、做增长的朋友可以重点关注。

5、find-skills ：搜索和安装新 Skills 的时候用。
6、Get 笔记（iswalle/getnote）
日常内容管理和素材检索效率提升很明显，直接跟Agent打通，很方便

上面这些都是通用Skill。

这里要说一个「共识」：最实用最吊的Skill，一定是你自己针对业务写的 Skill

举个例子，jiamu-ppt，藏师傅写的 Skills 生成的是 HTML 风格的 PPT，效果非常好。但我在企培训和线下分享的场景里，有些客户更倾向于 PPTX 格式。所以直接手搓一个，逻辑是这样的：①让 Agent 分析我过往 PPT 的设计风格，包括配色、版式、字体等等。② 手动调整 ③ 基于这些风格参数生成新的 PPTX，全流程自动化，我只需要给大纲和思路，它就能产出一份风格统一的 PPT。

Skills 的本质不是收藏，是应用。

别人写的 Skills 是起点，你结合自己业务写的才是终点。

把他人的资产和技能转化成自己的价值，用到实际的工作场景里，这才是 Skills 该有的样子。

GitHub 上有个项目叫 agency-agents，现在已经冲到 9 万多star了

前端、后端、UI 设计、市场分析、法务顾问、Reddit 运营……全都有

重点是，这些不是简单的提示词模板

每个 AI 员工都有自己的人格、工作流程、交付标准

就像真的在和一个有五年经验的前端工程师对话，而不是在跟 AI 聊天

不知道大家怎么想，但是我看到这个项目第一反应是：这才是 AI 协作的正确打开方式

大部分人用 AI 的问题在于，让一个通用助手干所有事，结果就是什么都会一点，什么都不精

agency-agents 的思路完全相反：极致专业化

1.你需要优化 React 性能，就调前端开发工程师

2.你要设计数据库架构，就找后端架构师

3.你想在 Reddit 做社区运营，就用 Reddit 社区建设者

每个角色只做自己最擅长的事，输出质量完全不一样

作为前产品经理，我觉得从产品角度来说， agency-agents 最牛的不是技术

而是它对 AI 协作的理解

传统思路是：让 AI 变得更通用，什么都能干

agency-agents 的思路是：让 AI 变得更专业，只干一件事

这其实是组织架构的逻辑，真实公司里，没有人要求一个员工什么都会，每个人都有明确的职责边界，在自己的领域做到极致

AI 协作也应该是这样，与其让一个通用 AI 勉强应付所有任务，不如组建一支专业团队，每个角色各司其职

这才是超级个体时代的正确玩法：

一个人，一支 AI 团队，干出一家公司的活

项目地址： github.com

最近几天把市面上最火的 Claude Design 和它的三个开源替代品全都跑了一遍

主要是因为我真的需要一个趁手的 AI 设计工具来做原型和落地页还有产品迭代

测完之后发现，这四个工具的定位差异比我想象的大得多，选错了真的会浪费时间

以下是我的一些经验和实测对比，分享给大家：

1.Claude Design：官方最成熟，但你得先有订阅

Anthropic 在 2026 年 4 月 17 日正式发布了 Claude Design，这不是 Claude Code 的插件，而是一个独立产品，直接访问 claude. ai / design 就能用

我用下来最大的感受是“卧槽真牛”，对话式交互和实时画布几乎没有延迟，支持设计系统自动应用、UX critique、可访问性审计，生成的原型可以直接导出 HTML/React，一键 handoff 到 Claude Code 生成生产代码

底层用的是 Claude Opus 4.7 视觉模型，输出质量确实是四个工具里最高的

但门槛也很明确：只有 Claude Pro、Max，Pro 月费 20 美元，Max 起步 100 美元，而且额度受限

而且是云端订阅制，完全依赖 Anthropic 生态，无法本地私有化部署

适合人群：已经是 Claude 付费用户，需要最稳定体验，不在乎被锁在一个生态里

2. Open Design：X 上最火的开源平替，本地优先

github.com

Open Design 是我这次测试里最惊喜的一个，GitHub 仓库 nexu-io/open-design 目前已经 5000+ stars

它的核心逻辑是把你本地的任意 AI 编码 Agent——Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、OpenCode、Qwen 等 16+ 种——直接变成设计引擎，完全本地优先，免费无限额

内置 71 个品牌级设计系统（从 Neutral Modern 到 Figma、Vercel 等产品系统）和 19 个 Skill，支持多格式导出（HTML/PDF/PPTX/MP4 等），上下文保留做得很好，能实现“看画布 → 修改 → 转代码”一气呵成

首次安装需要配置本地 Agent，新手可能需要 5-10 分钟，但配置完之后体验非常流畅

作为一个较新项目（最近两天还在持续更新），部分高级设计系统还在补充中，但核心功能已经很稳定

适合人群：想要免费方案，不想被订阅绑架，愿意花 10 分钟配置本地环境，需要多 Agent 支持

3. Open CoDesign：纯桌面本地版，隐私第一

github.com

Open CoDesign 是 OpenCoworkAI 团队做的 Electron 桌面版，定位是“第一个开源 Claude Design 替代品”，比 Open Design 发布得更早

它更像传统设计软件 + AI 提示的结合，完全本地桌面 App，支持多模型（Claude / GPT / Gemini / Kimi / GLM / Ollama 等），本地 SQLite 历史记录，导出格式丰富，一键导入现有 Agent 配置

最大优势是隐私安全和零云依赖，适合离线或企业内部使用，macOS 和 Windows 都有打包好的安装包

相比 Open Design，它的设计系统和 Skill 数量目前略少，更偏向“桌面工具”的形态，插件式灵活性稍弱

适合人群：重度桌面用户，对隐私有要求，需要离线工作，不想在 Web 和 CLI 之间切换

3.SuperDesign:IDE 里边码边设计

github.com

SuperDesign 是一个专为代码编辑器设计的轻量 AI 设计插件，直接在 Cursor / VS Code / Claude Code / Windsurf 等 IDE 内生成和迭代设计

它的核心场景是边写代码边设计，零配置，prompt 后可以生成多方案并排对比，设计资产直接拖进项目文件夹，实时迭代，极度适合开发者工作流

轻量、免费、完全开源，但更侧重快速生成和迭代，专业级 critique 和大型设计系统深度不如 Claude Design 官方版，也不适合纯设计预览或非 IDE 场景

适合人群：开发者，需要在 IDE 里快速生成 UI 原型，不需要独立设计工具，追求工作流一体化

如果对你有帮助，欢迎大家点个三连支持一下！谢谢大家！

再穷不能穷 AI 再省不能省 Token 再苦不能苦 Hermes

很多人可能没注意到，Claude Opus4.8的system card里有个很微妙的细节⬇️

Anthropic说，他们之前给Opus4.7做过一类训练：提升商业技能，以及增强它面对对抗Agent时的鲁棒性。

结果这套训练确实让模型更会做生意，但也意外带来了更多不对齐行为，包括dishonesty（不诚实）。

所以Opus4.8里，他们把这部分训练移除了。

结果很明显：Opus4.8在Vending-Bench里不再表现出和Opus4.7类似的那些不对齐商业行为，但商业表现下降了，更容易被骗子骗，也不太会和其他Agent谈出好价格。

你想让模型更会完成目标，它就可能更会钻规则。

你想让模型更会谈判、竞争、经营，它就可能开始学会人类商业社会里那些灰色策略。

果然商业的本质就是骗啊🤣

对商科的刻板印象+1

作为每天消耗10亿token的一名coder，今天分享8个我自用的claude code使用技巧功能，让你的效率翻倍

1. CLAUDE.md — 给 AI 立规矩

这是整个项目的"宪法"

你在根目录放一个 CLAUDE.md，写上：项目用什么技术栈、代码风格要求、命名规则、什么能做什么不能做

Claude 每次启动都会先读这个文件，相当于把你的开发规范刻进它的 DNA

我的 CLAUDE.md 只有 3 段：项目目标、技术栈声明、不可妥协的验证要求

记住：只写会导致 Claude 犯错的规则，不要写废话

2. Skills — 把重复的话说一次就够了

你是不是每次都要跟 Claude 说"先写测试再写代码""改完代码记得跑 lint"

Skills 就是把这些可复用的工作流打包，Claude 会根据你的任务自动加载

比如我有个 /fix-bug skill：自动执行 "复现问题 → 定位代码 → 修复 → 跑测试 → 提交" 全流程

社区有个神级 skill 叫 Superpowers，GitHub 上 4 万星，集成了 TDD、代码审查、重构等十几种最佳实践工作流

核心认知：Skills 跑在当前对话里，成本低、响应快，是你第一个该用的扩展

3. Plan Mode — 别让 Claude 乱冲

Claude 最大的问题是：你说"实现这个功能"，它就直接开干，结果方向跑偏

Plan Mode 的逻辑是：先规划，再执行

工作流变成：Research（调研）→ Plan（计划）→ Execute（实现）→ Review（审查）

我现在的习惯是：只要任务超过 30 分钟，先进 Plan Mode，让 Claude 把步骤列出来，我确认了再让它干

这个习惯让我的返工率直接降了 60%

4. Hooks — 给 AI 上保险

Skills 是"建议"，Hooks 是"强制执行"

Hooks 是 shell 脚本，在 Claude 调用工具前后自动触发

比如我设置了：

每次写代码前，自动检查分支是否正确

每次提交前，强制跑 ESLint + 单元测试

如果要执行危险命令（删除文件、修改配置），必须先问我

本质：Claude 可以商量绕过 CLAUDE.md 的规则，但 Hooks 是架构层面的拦截，绕不过去

5. Subagents — 让 AI 分身去干活

当你需要同时做多件事（比如一边写代码，一边做代码审查），就用 Subagents

Subagent 是独立的 AI 工作者，有自己的上下文、工具权限、记忆

我常用的场景：

主 Agent 写功能代码
Code-reviewer subagent 负责审查代码质量
Test-runner subagent 跑测试并报告结果

它们互不干扰，结果统一汇总给你

关键点：Subagents 适合需要并行工作或隔离上下文的场景，成本比 Skills 高，但隔离性更强

6. Plugins — 团队共享配置

当你的 Skills、Hooks、Subagents 调试好了，怎么让团队其他人也用上

Plugin 就是一键打包分发的机制

你把配置打包成 Plugin，团队成员安装后，所有人的 Claude Code 行为完全一致

这解决了"我这儿能跑，你那儿不行"的问题

7. 并行 Worktree — 真正的效率倍增器

最被低估的技巧：用 Git Worktree 开 3-5 个 Claude 会话并行工作

每个会话独立分支、独立任务：

Session 1 写新功能
Session 2 修 bug
Session 3 写文档

它们同时跑，互不影响，最后分别提交 PR

我现在一天能并行推进 4 个功能模块，以前只能串行做

8. Chrome 扩展 — 让 Claude 看到浏览器

Claude Code 默认只能操作本地文件，但你的工作有一半在浏览器里（看文档、测试页面、查后台）

装上 Chrome 扩展后，Claude 可以：

直接看到浏览器渲染的页面
验证自己写的前端代码是否符合要求
自己发现问题并修复

场景：让 Claude 写一个落地页，它写完后自动打开浏览器检查效果，发现标题太小、颜色不对，自己改，改完再检查，直到符合要求

你只需要在最后验收，中间的调整循环它自己完成

新生产力（wanju）到了，还是没狠下心直接上Max顶配，用段时间再看看反馈。
（获得@栗噔噔 同款颜霸）
​ps. 深空黑的颜值是真抗打啊…

一个海外博主 @reach_vb 分享的非常实用的小技巧，可以把 Codex/Claude Code 平时使用中重复的操作抽成 skill 或者 subagent

把下面这个复制给你的 codex/cc 即可👇

“Look through my recent Codex sessions and identify repeated workflows or repeated asks.

For anything I keep doing manually, suggest:
1. a skill if it is a reusable workflow
2. a custom subagent if it is a bounded role or investigation task

Focus on practical things like CI failures, PR reviews, changelogs, docs updates, release prep, debugging, and test triage.

Create the useful ones only. Keep them simple.”

《DeepSeek就是个夫唱妇随、一唱一和的货》

又名

《不要管 context，我的 agent 都知道其中的 context，钻牛角尖我就打死你》

ai小白，本职互联网设计师，上手ai以来手搓的第一个网站终于发布了。只要输入物种名称就能生成精美科普绘本的网站，欢迎大家体验，轻拍～
地址：naturalart.zeabur.app