先说个烦心事
前段时间我用 AI 助手写代码，每次开新对话都要重复一遍：
“我们项目用的是 React 18，状态管理用 Zustand，样式用 Tailwind，组件库是 shadcn/ui，请按照这个技术栈来写…”
说一遍还好，说十遍二十遍，我人都麻了。
更烦的是，有时候它还会"好心"给我推荐 Redux，或者写出一堆 styled-components 的代码。我就纳闷了：我都说了用 Tailwind，你怎么还给我整这些？
后来我发现了 Skills 这个功能，问题一下子就解决了。
Skills 是个啥？
你可以把 Skills 理解成给 AI 装的"记忆卡"。
打个比方，你新招了个实习生，人挺聪明，但对你们公司的项目一无所知。你每次给他派活，都得先花半小时介绍背景。时间长了，你肯定想：能不能给他一份文档，让他自己看完再来问我？
Skills 就是这份文档。
你把项目的技术栈、代码规范、常用命令这些东西写进去，AI 每次干活之前先"读"一遍，就知道该怎么配合你了。
两种玩法，看你喜欢哪个
玩法一：全局技能
这种方式是把技能文件放在你电脑的固定位置，不管打开哪个项目，AI 都能用。
适合放一些通用的东西，比如你个人的代码风格偏好、常用的工具链配置。
怎么搞：
# 先建个文件夹
mkdir -p ~/.codex/skills/my-coding-style
# 然后在里面创建 SKILL.md 文件
SKILL.md 长这样：
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name: my-coding-style
description: 我的个人代码风格偏好，写代码时请遵循这些规范
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# 代码风格
- 变量命名用 camelCase
- 函数尽量保持在 20 行以内
- 不要写注释废话，代码能说明白的就别注释
- 错误处理要认真写，别用空的 catch
重启 Codex，它就会自动加载这个技能。
玩法二：项目级技能（我更推荐这个）
这种方式是把技能文件放在项目目录里，跟着项目走。换电脑、换同事接手，技能都还在。
怎么搞：
# 在项目根目录建文件夹
mkdir -p .claude/skills
然后把 SKILL.md 放进去就行。
这种方式有个好处：你可以针对不同项目配置不同的技能。前端项目用前端的技能，后端项目用后端的技能，互不干扰。
来，我给你看个真实例子
我们团队有个 React 项目，代码审查的时候经常出现这些问题：
- 有人忘了处理 loading 状态
- useEffect 的依赖数组写得乱七八糟
- 组件命名不规范
每次 review 都要重复提这些，烦死了。
后来我写了个代码审查技能：
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name: react-code-reviewer
description: React 代码审查助手，当需要 review React 代码时使用
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# 审查清单
## 必查项
- [ ] 组件是否处理了 loading、error、empty 三种状态
- [ ] useEffect 依赖数组是否完整且正确
- [ ] 是否有内存泄漏风险（未清理的订阅、定时器）
- [ ] Props 类型定义是否完整
## 命名规范
- 组件：PascalCase，如 UserProfile
- hooks：use 开头，如 useUserData
- 工具函数：camelCase，如 formatDate
## 性能关注点
- 大列表是否用了虚拟滚动
- 频繁渲染的组件是否用了 memo
- 复杂计算是否用了 useMemo
配置好之后，我把代码丢给 AI，说"帮我 review 一下"，它就会按照这个清单一项项检查，输出的报告格式统一，该查的点一个不漏。
怎么调用技能？
有两种方式：
自动调用：如果你的指令和某个技能的 description 匹配，AI 会自动加载。比如我说"review 这段 React 代码"，它就会自动用上面那个技能。
手动调用：用 @ 符号指定。比如：
@.claude/skills/react-code-reviewer 帮我检查这个组件有没有问题
我一般用自动调用，省事。但如果有多个技能可能匹配，手动指定更靠谱。
进阶玩法：MCP + Skills 组合拳
Skills 真正厉害的地方，是能和 MCP（Model Context Protocol）配合使用。
举个真实场景：我每天早上要看金十数据的财经快讯，然后整理出当天值得关注的信息。以前我得自己打开网站、一条条看、手动筛选，累得慌。
现在我搞了个"财经分析师"技能，配合 MCP 的网页抓取能力，一句话就搞定：
.claude/skills/finance-analyst/
├── SKILL.md
└── templates/
└── daily-report.md
SKILL.md 这么写：
---
name: finance-analyst
description: 财经数据分析师，当需要分析财经新闻、市场动态、投资机会时使用
---
# 工作流程
1. 使用 MCP fetch 工具抓取金十数据 (https://www.jin10.com/)
2. 从快讯流中提取关键信息
3. 按以下维度分类整理：
- 宏观经济（央行政策、GDP、CPI等）
- 股市动态（A股、港股、美股）
- 商品期货（原油、黄金、有色金属）
- 外汇市场（美元、人民币、日元）
# 输出格式
## 今日要点（3-5条最重要的）
简明扼要，说人话
## 市场情绪
一句话总结：偏多/偏空/震荡
## 值得关注
接下来可能有影响的事件
配置好之后，我每天早上只需要说一句"帮我看看今天的财经快讯"，AI 就会：
- 自动用 MCP 抓取金十数据的最新内容
- 按照我定义的维度分类整理
- 输出一份简洁的晨报
比如今天抓到的内容里有"碳酸锂涨超8%"、“30年期国债期货涨0.42%"、“苏宁系2300亿债务重整"这些，它会自动帮我归类，告诉我商品市场新能源板块在反弹、债市继续走强、要注意零售行业的风险。
这就是 Skills 的威力：你定义分析框架，AI 负责执行。
同样的思路，你可以搞：
- 竞品监控技能：定期抓取竞品官网，分析他们的产品更新
- 技术雷达技能：抓取 Hacker News 或掘金，筛选你关注领域的热门文章
- 舆情监控技能：抓取社交媒体，分析品牌相关讨论
确定性的抓取交给 MCP，创造性的分析交给 AI，分工明确。
官方有现成的，别自己造轮子
Anthropic 官方有个技能仓库，里面有不少现成的好东西：
| 技能 | 干嘛用的 |
|---|---|
| 处理 PDF 文件 | |
| xlsx | 处理 Excel |
| pptx | 做 PPT |
| frontend-design | 前端设计 |
| mcp-builder | 构建 MCP 服务器 |
| webapp-testing | Web 应用测试 |
地址在这：https://github.com/anthropics/skills
直接 clone 下来，把需要的复制到你的 .claude/skills 目录就能用。
几个坑，提前告诉你
坑一：description 写得太模糊
如果你写"这是一个有用的技能”，AI 根本不知道什么时候该用它。description 要写清楚触发条件，比如"当用户提到 PDF、文档提取、表单处理时使用”。
坑二：技能文件太长
别把所有东西都塞进 SKILL.md。核心指令放主文件，详细参考放 reference.md，示例放 examples 文件夹。AI 的上下文窗口是有限的，塞太多反而影响效果。
坑三：来路不明的技能
技能可以包含可执行代码，这意味着有安全风险。只从官方仓库或者你信任的来源安装技能，第三方的要仔细看看代码再用。
最后说两句
Skills 这个功能，说白了就是让你能"调教" AI。
以前 AI 是个啥都懂一点的通才，现在你可以把它训练成只懂你项目的专才。它不会再给你推荐你不用的技术栈，不会再写出不符合你规范的代码，因为你已经把规矩都写在技能文件里了。
花半小时写几个技能，能省下后面无数次的重复解释。这买卖，划算。
要是你也被 AI “答非所问"折磨过，试试 Skills 吧。
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