OpenCode vs Claude Skill？60+开发者真实体验大起底_服务软件

1. OpenCode vs Claude Skill？我们汇总了60+开发者真实体验，结论在这

2. OpenCode与Claude Code

3. OpenCode

4. 为什么我从 Cursor、Claude Code 换成了 OpenCode？这是我认真用了一周后的判断

5. Claude Code 强敌已至？OpenCode 深度解析

6. OpenCode中文入门指南到精通实战（桌面版）

7. OpenCode

8. Claude Code最强开源对手来了！OpenCode凭什么让百万开发者疯狂？

9. OpenCode+Skill免费白嫖，让一切流程自动化

10. 零成本上车 GLM-4.7！OpenCode 极简入门，神器开源平替 Claude Code

11. 阿超聊AI

12. 没有 Claude Code 丝毫不慌！OpenCode + GLM + Agent Skills 打造高质量智能开发环境

13. OpenCode能否替代商业AI开发工具？开源自由vs企业级体验大PK

14. 2026年最香AI工具曝光

15. OpenCode + Oh My OpenCode 一份老奶奶都能看懂的 AI 编程指南

16. OpenCode 超级详细入门指南，打造你的高效 AI 编程助手

17. 开源AI编程助手OpenCode全面评测

18. 《全网最全！OpenCode 安装使用保姆级教学，彻底告别付费 Claude Code！》

19. OpenCode 上手实战

20. OpenCode？Oh My OpenCode!!!

21. OpenCode（opencode）为什么突然爆火？一篇讲清来龙去脉 + 新手入门指南

22. 手把手教你用上开源版Claude Code，人人都可以体验编程Agent的魅力了。

23. OpenCode，慎用

24. OpenCode，像德芙一般丝滑。

25. OpenCode

26. 为什么你一定要用OpenCode

27. 火爆全网的OpenCode + Oh-My-OpenCode

28. OpenCode 中文入门指南到精通实战

29. 5.3万人收藏的开源版ClaudeCode彻底起飞了，GLM-4.7直接免费用。

30. 拳打Claude，脚踢Gemini，OpenCode来了！

31. open code

32. 火爆全网的OpenCode速去体验，开源版的Claude Code，可以白嫖GLM-4.7，MiniMax M 2.1等

33. 如何利用OpenCode将AI集成到终端中使用

34. 实测OpenCode生成PPT，免费就是好用！

35. Claude Code 强敌？这款开源 AI Agent，让终端党彻底高潮了！

36. Cursor vs Kiro vs OpenCode？127位开发者真实体验大起底

37. 弃用Claude Code后，我挖到了开源平替王！OpenCode+神级插件手把手教程

38. 首发！2026 全网最强 AI 编程套装测评

39. 我为什么在 All in Claude Code 之后，还是装了 OpenCode

40. 放弃Claude Code，OpenCode方案性价比更高

41. GitHub 64k Star 神器！OpenCode 5 分钟上手指南

42. OpenCode崛起

43. 爆火背后

44. 52.2K OpenCode vs Claude Code

45. 每日GitHub精选

46. 相信大家最近，都在各种地方看到一个单词。这个单词叫做，Skills。各种github上被疯狂star的仓库，很多也都是Skills相关。比如这个这个包含50多个Claude技能的仓库，已经18K了。还有这个叫superpowers的项目。一个基于各种Skills包装之上的开发工作流程，也18k了。Skills的热度，现在在AI圈里，都有点不亚于当年的Prompts。23年24年，大家都在分享各种各样的Prompt模板。而现在，大家都在互相分享各种各样的Skills。很多人这两天也都在后台问，Skills到底是个啥，跟Prompt、MCP、到底有啥区别。所以，也花了一些2天时间，来写这篇文章和教程，希望能通俗易懂的带你看懂，啥是skills，以及，这玩意到底怎么用上。话不多说，我们开始。Skills，翻译过来就是技能，字面意思上非常简单，给Agent用的技能。注意我的定语，给Agent用的技能。先给大家看两个，我们公司内部用Skills做的两个我感觉还算有趣的案例。直观的让大家感受一下，Skills他能干啥。第一个案例，是我们的AI选题系统。很多朋友都好奇，我是怎么自动化找选题的，方法论我们当然是有非常严格的方法论，但是自动化的工具，肯定也是需要的，毕竟选题这玩意，其实就是海量输入到少量输出的转化漏斗，你先要足够多的信息，才能找到还可以的选题。按过往，我们一个人来找的话，每天至少要浏览两遍推特、Reddit、Github、buzzing、The Information、微博、知乎、小红书、B站等多个网站平台，筛选出有价值的热点，再思考这个事件是不是值得写，切入角度又是什么、标题又是什么。。。说实话，这个过程过去经常要花费2-3个小时，会大量浪费我日常自己做项目和体验产品的时间。于是，之前12月呢，我们就用Skills，手搓了一个AI选题系统。里面包含1个 Agent（总控中枢）+ 3个Skill，现在，每天我只需要说一句：开始今日选题生成。这玩意就会全自动的：第1步，一个热点采集skill采集全网热点，从多个平台抓取最新热点。第2步，用一个选题生成的skill自己分辨，然后筛选并生成TOP10值得关注的选题，包含"事件描述+核心角度+标题"。第3步，自己开始使用我们的方法论，开始审核上一步输出的所有选题。最后一步，当选题审核不通过时，系统不会结束，而是由审核Skill给出不通过 + 修改意见，接着主 Agent 读取反馈把修改意见作为上下文，重新调用选题生成Skill修改不通过的选题，再次进入审核流程，不断的迭代，直到审核通过为止。流程特别简单。这个看着是不是有点像Workflow？其实没错，Agent+skills，在很多时候，就是workflow的一种呈现，甚至宝玉老师在一篇文章中的原话更为激进：“几乎所有能用 workflow 完成的AI任务，都可以用Agent + Skills实现。”另一个任务，我做了一个整合包生成器。就是我自己因为确实编程小白，很多github上的开源项目都没有前端界面，又需要各种各样的环境，实在是搞不明白也用不了，我就想要一个整合包能开箱即用。所以我自己一直想有一种方式，能给一个Github链接，它就能帮我把整个项目，打包成一个本地整合包，用脚本一键启动，前端是一个好看的魔改过的界面。所以，我就搓了一个skill，我称为，整合包生成器。大概的的Skill结构。比如这个著名的Manim项目，是一个用于精确程序化动画的引擎，专为创建解释性数学视频而设计。我就直接一句话扔到OpenCode里，说要帮我做成整合包。在规划完，用各种agent和这个skill，列了20个ToDoList。又开发了十几分钟之后。一个本地的整合包就完成了，解压，运行脚本，打开前端项目。然后...就报了个错。不过无所谓，把错误日志，复制回去，直接让AI解决一下。再打开，搞定。现在，我可以直接把大多数的Github上的没有前端项目，直接生个前端，给我这种小白用...完美的解决了我这种编程小白又菜又想用各种大佬的开源项目的痛点。看完我们的case之后，相信你也大概能明白，Skill能做什么有趣的东西了。说实话，到现在我也依然觉得，Skills这玩意的价值，还是被大大低估了。无论你是专业者，自己把自己的经验和workflow封装成各种各样的skill，还是跟我一样的普通小白，把一个一个的需求封装成skill方便未来持续调用。这玩意，都有莫大的潜力。首先，非常简单的跟大家收一下，Skills到底是个啥。Skills这玩意，是去年也就是2025年10月，Anthropic在Claude Code上支持的特性。后面之所以爆了，是因为12月18号，他们把Skills当做一个标准，直接开放了，所以，大家纷纷接入。目前除了Claude Code自己之外，我昨天推荐的OpenCode也完美兼容Skill，Codex、Cursor、Codebuddy等一些编程工具，也基本上都兼容了。技能不同于传统的Prompt只有一个markdown的文本，在里面，其实包含了各种各样的东西，比如有Promtp、参考文档、脚本之类的在Agent需要时可以加载的资源的文件夹。所以，在形式上来说，Skills是一个文件夹，不只是一个文本，这个需要清楚。就比如我的那个整合包生成器，里面就有蛮多脚本。你可能会说，还是很绕，很难理解。那我再用故事举个例子。就比如说，在工作中，让你带新人。你可以把Agent想成一个刚入职的实习生，很聪明，理解能力很强，嘴也很甜，啥都能聊。但你真让他干活，他最大的问题从来不是智商，是不熟你家规矩。而Prompt是啥呢，Prompt就像你站在他旁边，当场口头交代任务。今天让他写一段公众号开头，明天让他把语气改得更克制一点，后天让他按你要的结构写一页 PPT。它天然适合一次性的、临场的、随时变的指令。同时，它也天然有个缺点，就是你一关对话，它就像你刚刚说过的话一样，木得了，Prompts是对话里你当下给的自然语言指令，临时、反应式、只在这轮对话里生效。而Skills，就像你给他一本公司内部的那种SOP手册，你们肯定见过无数了。而且这手册不是那种一张长到让人窒息的Word，它更像一个知识库般的文件夹，里面可以放规范、脚本、模板、参考资料等等，Agent呢，会在需要时自己去翻。这里有个特别关键的设计，叫progressive disclosure，中文名叫渐进式披露，在过去移动互联网时代，可以说是我们做用户体验设计时的最高法则之一，你们每天用的菜单栏，就是渐进式披露的最常见的设计。比如点头像，进入到菜单栏，再从菜单栏，点设置，最终进入到复杂的设置界面。目的特别简单，不是在一上来的时候，给用户提供大量的信息和选择让他认知负荷爆炸，而是将这个过程分解成几部分，让用户集中注意力在当前的事件上，从易到难地引导用户。这样不仅可以确保用户不会被新信息淹没，还可以逐步分解、引导用户在认知负荷最低的情况下，处理任务。本质上，其实就是人的瞬时记忆区太小了，一瞬间只能接受最多7±2个信息块，而AI因为受限于Token，其实在本质上，是一模一样的。所以渐进式披露放到Skills上，就变成了，先放目录，再放章节，最后放附录。Skill的元信息先加载一小段，让模型知道“有这么个手册，适用范围是啥”。当它判断这次任务真用得上，再把完整的SKILL.md读进上下文，要是还不够，再按需去读你在文件夹里附带的其他文件。用这样的方式，不仅可以保证Agent能准确的执行任务，还可以在长轮对话中，省下大量的Token，因为在大模型的交互中，对话越长，模型越笨，这几乎是个共识，Token这玩意，在Agent架构设计上，真的就是寸土寸金。所以，你就能看出来，为啥我一直强调说，Skills是给Agent用的技能。它其实做的一直就一件事，把你的流程性知识变成可复用的能力包，然后在Agent需要的时候，随叫随到，稳定发挥。而MCP这玩意，跟Prompt和Skills完全就不一样了，它不负责教新人怎么干活，它只负责，给新人开门禁卡。比如你现在遇到的很多痛点，本质是这个新人牛逼到爆炸但是就是进不去你们公司的仓库，因为他没有权限，没有仓库的那个门禁卡。MCP就是那个门禁卡，能让AI应用安全地连接外部系统，调用外部的一些能力。听完了上面的故事，我相信你现在肯定清楚，Skills、Prompt、MCP的区别了。那明白是啥了，大家也都知道，Skills本质是个文件夹了。我们就可以来看看，一个基本的Skill的基本配置是个什么的样的了。一般来说，一个完整的Skill，包含以下文件：重要提醒：1、文件夹名称必须是小写字母+连字符，例如 hotspot-collector（不能有空格、大写）。2、SKILL.md是唯一必需的，其他都是可选的。SKILL.md 是核心文件，它的结构是固定的分为两部分：1、YAML头部（必需）：用---包裹，包含 name和description字段，这是 OpenCode用来识别 Skill 的名片。2、Markdown 主体（必需）：详细的工作流程，输出格式要求，示例等。Markdown：---name: 你的skill名称description: 简要描述该技能的功能以及何时该使用它---#你的技能名称##指令 (Instructions)为 OpenCode提供清晰、逐步的操作指南。##示例 (Examples)展示使用该技能的具体代码或操作案例。最最核心的，其实就是description这个字段了，就是描述Agent会在何时如何调用你这个skills。这块一定要注意，别把一些Prompt的坏习惯带过来，一定要始终使用第三人称。因为描述会被注入到系统提示中，不一致的视角会导致发现问题。优秀的："处理Excel文件并生成报告"不太行的："我可以帮助你处理Excel文件"不太行的："你可以使用这个来处理Excel文件"且，尽量包含你的触发关键词，同时整个将SKILL.md的正文，一定要保持在500行以内，这样效果菜最好。比如我那个整合包生成器的SKILL.md文件。是不是有点晕了，此时可能很多朋友就会说，停停停，别跟我讲这些了，我知道要写这些，但是太麻烦了，这么多东西都要我自己设，好麻烦，又没有那种能帮我直接生成一个Skill的Skill。你别说，还真有。Anthropic官方自己就开源了一个Skills仓库，里面有不少极度实用的Skills。网址在此：网页链接这个Skills文件夹里，就是Claude官方，自己做的Skills。我也简单整理了一下大概的作用。比较推荐安装的就是docx、frontend-design、pdf、skill-creator、xlsx这些几乎所有人都用的到。里面能生成Skills的Skill，就是这个skill-creator。安装这个Skill也特别简单。有两种方法。1. 直接使用命令。我们打开Claude Code或者OpenCode，我这里还是用OpenCode举例子。直接把这段Prompt，发给AI。安装这个skill，skill项目地址为: 网页链接然后，就装完了。你想要安装Claude官方的其他的Skill，就把链接换了就行。2.第二种做法，就是把Skills文件夹，直接拖到你的本地目录里。地址如下：Claude Code：~/.claude/skillsOpenCode：~/.config/opencode/skill比如我的Mac电脑的路径：/Users/khazix/.config/opencode/skillWindows的话，就是这。这里注意一下，初始是没有skill文件夹的，要自己手动创建一个，所有项目都能共享放在全局目录的Skill里，建议大家可以把所有的skill都选择全局目录生效，这样在任何文件目录下打开Claude Code或者OpenCode都可以识别到你所安装的skill，也更加方便，如果是开发者自己有特定的分区，那另说。装完以后，OpenCode记得退出重进一下，Claude Code不用，2.1.0版本更新后就有Skills热重载了，非常的香。当你配置好skill之后，你就可以直接运行了，运行Skills特别简单，直接通过对话OpenCode就会根据你的需求来调用对应的skill来完成你的任务。就比如我那个整合包生成器的Skills，你直接说你的Promtp，先用Plan模式规划一下，确定了所有的文档之后，直接切换模式，然后开干就行。写到这儿，你应该能感觉到，Skills这波热度，真不是圈内人又在发明新词。带新人最爽的状态，从来都不是他能说会道。而是我给他一套手册，他自己能翻，能执行，能自检，能迭代。你少说一句废话，他多交一份结果。Skills也一样。今天你就可以，把skill-creator装上，然后把你最常用的一个动作固化下来，比如选题筛热点，比如把报错日志变成修复方案，比如把一堆链接变成摘要和观点。做完这一个，当它运行起来的那一瞬间，你就会懂，Skills的价值，在于复用。明天你会开始想做第二个。后天你会想把所有的流程全都搬进去。到那一步，你就进入了另一个状态。自由，创造的状态。#AI[超话]##Skills##科技先锋官#

47. PSI引擎吊打LSP，JetBrains为何在AI编程时代被Claude Code反超？

48. 我写了个 Skill，让 Agent 自动给文章配图写完一篇长文，配图是一件让人头疼的事。你得一张张想画面、写提示词、生成、挑选、插入……一篇三千字的文章配五六张图，光这个环节就能耗掉半小时。我最近折腾了一个 Agent Skill，让 Agent 帮我全程代劳。把文章丢给它，它自己分析哪里需要图、应该画什么风格、然后一张张生成并插入对应位置。整个过程我只需要一句话："给这篇文章配图。"包括你现在看到的这篇文章（网页链接）的配图，都是这个 Skill 帮助完成的。今天就聊聊这个给文章配图的 Skill 是怎么设计的，顺便科普一下 Agent Skills 这个被很多人忽略的强大功能。【1】什么是 Agent Skills？先说个类比。你新招了个助理，聪明是聪明，但对你公司的业务流程一无所知。每次布置任务，你都得从头解释：我们用什么工具、流程是怎样的、有哪些注意事项……Agent Skills 就是一份"入职培训手册"——你把这些知识写下来，Agent 需要的时候自己翻阅，不需要你反复交代。技术上说，Skill 是一个文件夹，核心是一个叫 SKILL.md 的文件。Agent 启动时只记住它的名字和简介（大概 100 个 token），真正用到时才去读详细内容，用完就可以"忘掉"。这套机制叫"渐进式加载"，好处是你可以装一堆 Skill 而不会撑爆上下文窗口。那它和传统的提示词有什么差别？传统提示词主要问题是没有脚本执行能力，而且是你一次性加载全部提示词。而 Agent Skills 一开始只加载一个 100 token 不到的名称和介绍，激活了才去加载，加载的时候也只先加载 Skill.md 文件，需要用到更多内容才继续加载。另外 Skill 还可以调用其他 Skill，这样你可以把能力组合起来。至于和 MCP 的区别？MCP 是用来统一工具调用的协议，Skill 可以指挥 Agent 去调用 MCP。【2】配图 Skill 的设计思路给文章配图这件事，拆开来看有几个核心问题：哪里需要配？什么风格？怎么画？我设计的这个 Skill 把这几个问题分别拆解成几个步骤：第一步，分析文章结构，找出"需要视觉辅助"的位置。比如抽象概念需要可视化、流程需要图解、核心论点需要强化——这些地方配张图，阅读体验会提升一个档次。第二步，根据文章内容自动匹配插画风格。我预设了九种风格：tech（科技感）、warm（温暖亲和）、minimal（极简）、playful（趣味涂鸦）、notion（线稿风）……每种风格都定义好了配色、元素、适用场景。Agent 会根据文章主题自动选择，当然你也可以手动指定。第三步，为每张图生成提示词文件，可以留作记录，也方便后续 Agent 调用。第四步，调用图像生成 Skill，把默认系统提示词和每一张图片的提示词发给它，一张张生成图片，并保存起来。第五步，让 Agent 把图片插入文章对应位置。这一步说实话有点像“魔法”，我第一次只是抱着试试看的心理在 Skill 里面加了这么一句，没想到 Agent 的聪明超出我的想象，它自己就把图片插入到了正确位置，还贴心的加上了图片描述。整个流程跑下来，一篇文章从"纯文字"到"图文并茂"，基本上是几分钟的事，主要速度瓶颈还在生成图片上。【3】SKILL.md 怎么写？一个 Skill 的入口是 SKILL.md 文件，分两部分：头部元信息和正文指令。头部元信息长这样：```yaml---name: article-illustratordescription: 分析文章内容，在需要配图的位置自动生成插画。当用户要求给文章配图、生成插画时使用。---```name 是 Skill 的唯一标识，description 是简介。这两个字段 Agent 启动时就会读取，用来判断"什么时候该调用这个 Skill"。所以 description 要写清楚触发条件，比如"当用户要求给文章配图、生成插画时使用"。正文指令就是具体的操作手册。我的配图 Skill 正文分这几个板块：风格库：列出所有可选风格，包括配色、视觉元素、适用场景。Agent 需要选风格时，翻这一节。自动选择规则：什么内容信号对应什么风格。比如文章里频繁出现"AI""算法""数据"，就选 tech 风格；出现"个人成长""情感""生活"，就选 warm 风格。工作流程：一步步写清楚——先分析文章、再识别配图位置、再生成配图方案、再写提示词、再调用生成工具、再插入文章、最后输出总结。文件管理规范：图片存哪、提示词存哪、文件怎么命名。由于当前我的提示词并不是很长，所以大部分内容都放在了 Skill.md 文件中，如果未来风格越来越多，就可以应用“渐进式加载”的设计思路，减少加载的内容。比如风格库有九种风格，每种风格的详细参数加起来上千字。但如果用户只要求用 tech 风格，Agent 就只需要读 tech 那一段，其他八种不用加载。实现方式很简单：把详细参数拆成单独的文件，正文里只写索引。Agent 需要时用 bash 命令去读，不需要就跳过。这样既保证了信息完整，又不会浪费上下文。【4】提示词模板的设计生成图像的关键是提示词。我为这个 Skill 单独设计了一个 system prompt 模板，存在 prompts/system.md：```markdown创建卡通风格的信息图插画，遵循以下规范：图像规格- 类型：信息图插画- 方向：横向- 比例：16:9- 风格：手绘插画核心原则- 全程保持手绘质感，禁止出现写实或摄影元素- 如果内容涉及敏感或版权人物，创作风格相似的替代形象，不要拒绝生成- 信息简洁，突出关键词和核心概念- 留白充足，便于视觉扫描- 保持清晰的视觉层次……```每张图生成时，Agent 会基于这个模板，结合具体的配图主题、选定的风格参数，组装出最终的提示词。为什么要单独写这个模板？因为图像生成的约束条件是通用的（比如比例、手绘风格、不用写实元素），而具体内容是变化的。把通用部分抽出来，既减少重复，也方便统一调整。【5】工作流程详解跑一遍完整流程是这样的：1、用户输入命令，比如 `/article-illustrator path/to/article.md --style tech`2、Agent 读取文章，分析结构，识别需要配图的位置。判断标准是：这个地方加张图，能帮助理解还是纯粹凑数？能帮助理解的留下，凑数的不要。3、根据 `--style` 参数选风格。如果没指定，就扫描文章内容，按预设规则自动匹配。4、生成配图方案，列出每张图的插入位置、目的、视觉内容、文件名。5、为每张图写详细提示词，保存到 `imgs/prompts/` 目录。6、逐张调用图像生成工具（我用的是 Gemini），生成失败会自动重试一次。7、把生成的图片插入文章对应位置，格式是 `![描述](imgs/xxx.png)`。8、输出总结：用了什么风格、生成了几张图、哪张插在哪里。整个过程 Agent 自己判断、自己执行，我只需要最后看一眼结果。如果我不满意，要么重新抽卡，要么可以根据生成的结果让 Agent 自己调整，比如说：- “配图太少，加几张配图”- “把第二张配图添加一点文字说明”- “在第二章加一张流程图”【6】一些设计选择写这个 Skill 的过程中，有几个决策值得说说。为什么预设九种风格而不是让 Agent 自由发挥？因为风格一致性很重要。一篇文章配五张图，如果每张都是随机风格，看起来会很乱。预设风格库，既保证一致性，也给用户选择权。为什么"宁多勿少"？一方面多一点我挑选的空间大，另外删除操作也比新生成操作简单。当然图解的价值在于降低认知负担，并非越多越好，重点还是能辅助理解信息，所以我在 Skill 里明确写了类似的话：> “配图服务于内容：补充信息、具象概念、引导想象，避免重复文章中已经很直观的信息”【7】怎么用起来？如果你已经有了 Claude Code 这样的 Agent，直接告诉 Agent：> 请帮我安装 github.com/JimLiu/baoyu-skills 中的 Skills如果你只需要配图技能，就告诉它：> 请帮我安装宝玉的这个文章配图技能：github.com/JimLiu/baoyu-skills/blob/main/skills/baoyu-article-illustrator/SKILL.md当然，这个配图 Skill 依赖“图像生成 Skill”。如果你的环境没有接入 Gemini 或其他图像生成工具，或者其他图像生成技能，需要先搞定这一块。否则就只能让它生成提示词手动去生成配图了。后续我也会更新其他平台的使用说明。【8】写在最后Agent Skills 是个被低估的功能。很多人还停留在"和 AI 聊天"的阶段，没意识到可以把自己的工作流程、领域知识"教"给它，让它变成真正懂你业务的助手。配图只是一个例子。你完全可以用同样的思路，写一个自动生成周报的 Skill、一个代码审查 Skill、一个调研报告 Skill……核心就是把你脑子里那些"做这件事的正确方法"写下来，交给 Agent 执行。如果你有什么重复性的工作，试着问自己：这个流程能不能抽象成一个 Skill？大概率是可以的。

49. 国外大神逆向了 Claude Code，发现它好用的秘密藏在反常识的 Agent 设计里（附完整 System Prompt）

50. Anthropic 社区负责人连更31条Claude Code技巧！比Claude Code创始人私藏的还硬核

51. 为什么 Claude Skills 的爆发点在 2026 年 1 月？问：Claude Skills 是去年 10 月中就推出的，为什么现在才突然火起来？这是个很好的问题。Claude Skills 确实在 2025 年 10 月中旬就发布了，但直到 2026 年 1 月才真正爆火。这背后有表面原因，也有更深层的逻辑。核心原因就是这东西如果只能在技术圈自嗨，它是火不起来的。去年 10 月份 Skills 编程领域其实很快就开始用起来了，而现在火，只是因为它出圈了，在技术之外的领域火起来了，非技术人员也用起来了。Skills 真正的价值其实是在非编程领域。去年 Coding Agent（比如 Claude Code、OpenCode）开始在非编程领域开花，而 Skills 的设计特点让它能很快找到 Agent 在非编程领域上的场景落地。1. 有 bash 和脚本能力，可以自动化本机操作Skills 让 Claude 能借助代码脚本操作你的本机系统，把很多琐碎的电脑操作变成自动化操作。Claude Code 的创建者 Boris Cherny 在 X 上分享过一个有趣的观察：自从 Claude Code 发布以来，他发现用户们在用它做各种非编码的工作——做度假研究、做 PPT、清理邮件、取消订阅、从硬盘恢复婚礼照片、监控植物生长，甚至控制烤箱。> Since we launched Claude Code, we saw people using it for all sorts of non-coding work: doing vacation research, building slide decks, cleaning up your email, cancelling subscriptions, recovering wedding photos from a hard drive, monitoring plant growth, controlling your oven.>> 网页链接这些场景和写代码完全不沾边，但 Skills + bash 能力的组合让这一切成为可能。比如我自己就做了一些工作流，帮我采集信息、写作、写 PPT、画漫画、发布，极大提升效率。像发文章到公众号、X Article 这些，以前需要手动重复的操作，现在一个 Skill 就搞定了。2. Skills 可以相互调用，用自然语言编排工作流如果是单一的 skill，作用其实有限。但当你有多个 skills，并且 skills 还可以相互调用，那意味着你可以编排工作流。Skills 让 AI 可以像《黑客帝国》主角 Neo 那样瞬间学会新技能：“I know kung fu”。Claude 会根据任务自动加载需要的 Skill，完成后再卸载，整个过程无需用户干预。而最神奇的地方在于，你只需要用自然语言去编排工作流。这中间会有 Agent/大模型去解读你的自然语言，按照工作流执行，有问题还会帮你修复。这极大地解决了非专业用户需要程序员协助编排工作流的问题。3. Skills 本身易于分发，几乎成了每个 agent 的标配一个 skill 只要有一个 SKILL.md markdown 文件和辅助的脚本或者文档，打个 zip 包就能发布。这种轻量级的设计让分发变得极其简单。有个时间点很重要，2025 年 12 月 18 日，Anthropic 宣布将 Agent Skills 规范开放为跨平台标准。很快，微软在 VS Code 和 GitHub Copilot 中集成了对 Agent Skills 的支持，OpenAI 也在 ChatGPT 的代码解释器和 Codex CLI 中采用了几乎相同的技能目录结构。Skills 在 10 月发布时，主要还是被定位为开发者工具。但随着生态成熟、开放标准确立、以及 Cowork 这样面向普通用户的产品推出，Skills 在非编程领域的价值才真正被释放出来。回顾这个过程：10 月：Skills 发布，开发者圈小范围关注11-12 月：技能规范开放、生态扩展、用户积累经验1 月：产品更新 + 非编程场景落地 + 病毒式传播 = 爆发Skills 的爆发是现在它找到了真正的价值定位，让非程序员也能通过自然语言编排复杂的自动化工作流。这才是 Skills 真正火起来的原因，随着更多场景被发掘出来，还会持续的火上一段时间。

52. 能上生产才是硬道理！Coding Agent 评测，终于开始关注过程了

53. 想深度了解Claude Agent Skills，看这篇就行了AI Agent和工具（Tools）的热潮席卷了整个技术圈，几乎成了大模型应用的标配。然而，当我们深入剖析Anthropic Claude的Agent Skills实现时，却发现了一条与众不同的技术路径。它并非我们熟知的函数调用或插件执行。1. Skills 不是代码，而是高级“提示词模板”当我们谈论给AI增加“技能”时，脑海中浮现的通常是可执行的Python函数或API端点。Claude 的Skills与传统的函数调用或插件有着本质区别，它们不直接运行任何Python或JavaScript代码。Skills的真正作用是“提示词扩展（prompt expansion）”和“上下文修改（context modification）”。当一个skill被调用时，它实际上是向当前的对话历史中，动态注入了一段为特定任务量身定制的、极其详细的指令。这些指令会彻底引导Claude后续的思考方式和行为路径，就像给一个通用型专家临时“灌输”了某个领域的专业知识。它将AI能力的扩展与执行代码所带来的安全风险和复杂性完全分离开来，实现了前所未有的灵活性和安全性。Skills are not executable code. They do NOT run Python or JavaScript, and there’s no HTTP server or function calling happening behind the scenes. ... Skills are specialized prompt templates that inject domain-specific instructions into the conversation context.2. 没有算法路由，全凭大模型“自己决定”用哪个技能Claude选择使用哪个skill的决策过程也比较有特色。传统思路可能会涉及复杂的路由系统，比如基于关键词匹配、正则表达式、向量相似度搜索，甚至是专门的意图分类模型。Claude Agent Skills 将所有可用技能的名称和描述打包成一段文本，然后将这段文本作为名为Skill的“元工具（meta-tool）”的描述信息。当用户提出请求时，Claude就凭借其原生的、强大的语言理解能力，在一次完整的前向传播（forward pass）中，直接判断用户的提示词与哪个技能的描述最为匹配。这种设计体现了对大模型核心推理能力的极致信任，是一种“第一性原理”的体现。它没有在应用层添加任何复杂的工程逻辑，而是把决策权完全交还给了大模型本身。There is no algorithmic skill selection or AI-powered intent detection at the code level. The decision-making happens entirely within Claude’s reasoning process based on the skill descriptions provided. ... This is pure LLM reasoning.3. 独特的架构：技能信息不在System Prompt里，而在“工具”里许多AI系统（如ChatGPT）习惯于将可用的工具信息一股脑儿地塞进系统提示词（System Prompt）中。这种做法虽然直接，但当工具数量庞大时，会导致系统提示词变得异常臃肿和低效。Claude另辟蹊径。它的Agent Skills信息并不存储在系统提示词里。相反，所有的技能都被封装在一个名为Skill的“元工具”中。这个Skill元工具与其他标准工具（如Read, Bash）一起，并列存在于每次API请求的tools数组里。所有可用技能的列表，动态地构成了这个Skill元工具的描述部分。这种架构的优势显而易见：它极大地解放了系统提示词，让技能的管理变得更加模块化和动态化，可以根据会话需求灵活地加载或卸载，而不会污染全局的系统设定。4. 优雅的实现：一条消息给人看，一条“隐藏”消息给AI看一个优秀Agent系统的设计，必须在“用户透明度”和“界面简洁性”之间找到平衡。如果系统调用skill的过程完全隐藏，用户会感到困惑；如果把几千词的内部指令全部展示在聊天窗口，用户界面则会变得混乱不堪。Claude通过一个名为isMeta的布尔标志，巧妙地解决了这个矛盾。当一个skill被激活时，系统会向对话历史中注入两条消息：1）第一条消息 (isMeta: false): 这是一条简短的元数据信息，比如“‘pdf’ skill正在加载”。这条消息在用户界面中是可见的，清晰地告知用户系统正在做什么。2）第二条消息 (isMeta: true): 这条消息包含了完整的、可能长达数千词的SKILL.md指令内容。它在用户界面中是不可见的，但会完整地发送给API，作为Claude执行任务的详细行动指南。这种“双通道通信”机制既保证了用户对系统行为的知情权，又避免了海量的内部指令污染聊天界面，实现了极致优雅的用户体验。5. 终极心智模型：技能的本质是“上下文修改器”，而非“动作执行器”我们可以提炼出一个关于Claude Agent Skills的终极心智模型。如果说传统的工具是“动作执行器”（Action Executor）——执行一个动作，返回一个结果；那么Claude的技能则是“上下文修改器”（Context Modifier）。它的核心作用是修改两个层面的上下文：首先，它通过注入详细指令来修改对话上下文（conversation context），从而改变Claude的思考模式和工作流程；其次，它通过变更工具权限和模型选择来修改执行上下文（execution context），从而改变Claude在特定任务中被允许使用的能力。理解这个根本性的区别是掌握Claude Agent Skills的关键。Skills并不是直接去解决问题，而是通过“赋能”和“引导”的方式，让Claude本身变成一个能够更好地解决特定领域问题的专家。By treating specialized knowledge as prompts that modify conversation context and permissions that modify execution context rather than code that executes, Claude Code achieves flexibility, safety, and composability that would be difficult with traditional function calling.总之，Claude Agent Skills的设计哲学，为我们展示了一种与传统函数调用截然不同的AI能力扩展范式。它通过一种基于提示词的、精巧的上下文修改机制，实现了极高的灵活性、安全性和组合性，将大模型自身的推理能力推向了核心。#ai创造营# #程序员#

54. Claude全面禁中国企业？别怕，国产模型够顶！ #大咖观察 #Claude #马斯克 #红衣聊AI

55. 邪修玩法突破限制！爽用全球爆火的AI编程工具Claude Code！GLM和DeepSeek模型对比实测！

56. 「Github一周热点100期」爆火的AI编程工具却被Claude封禁？

57. 「Github一周热点99期」提升ClaudeCode效率10倍的工具？

58. 真香！刚骂完AI，Linux之父的首个Vibe Coding项目上线

59. 抖音前沿科技30X30｜采访AI超级个体 Gemini 3发布后，这5个开发者给自己的人生装上了外挂。 27年程序员老兵：用AI写出多部长篇小说，一边敲代码一边圆武侠梦；硬核奶爸：手搓本地AI操作系统，把私教装进孩子口袋； AI安全研究员：把AI变成科研副驾，打破思维墙；有效加速主义者：打造AI全自动分身，让AI替自己看新闻处理琐事；全栈讲师：降低新手学习门槛，把技术文档自动变成PPT；本期视频，产品君连线5位GDE谷歌开发者专家，带你拆解AI时代的超级个体，听听他们给普通人的真诚建议。 #前沿科技趋势发布月 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #AI #Google

60. Agent Skill 相关资料、笔记和思考

61. Skill 调用 Skill：Agent Skills 的乐高式组合写 Skill 的时候遇到一个问题：我的漫画生成 Skill 需要画图，但用户可能装了 Nano Banana Pro 的 Skill，也可能装了 Midjourney 的。我要在代码里写死调用哪个吗？不用。这正是 Agent Skills 设计的精妙之处。原理：启动即感知Claude 调用 Skill 时会加载 SKILL.md、注入指令、修改执行环境。但更关键的是启动阶段——Agent 启动时就预加载了所有已安装 Skill 的名称和描述。换句话说：Agent 一启动就知道自己有哪些能力。实践：松耦合调用我的漫画 Skill 里，画图环节是这样写的：> Check available image generation skills If multiple skills available, ask user preference> 检查可用的画图 Skill，如果有多个则提示用户选择好处是解耦。我不依赖任何特定的画图实现，用户装了什么画图 Skill，Claude 就调用什么。更妙的是 Claude 能动态适配目标 Skill 的能力：- 支持参考图 → 传角色设计图- 只支持文本 → 传文字描述所以我只需要说：“帮我画张图”，而不用：“用 Nano Banana Pro 的 API 帮我画张图”。为什么这样更好这种松耦合带来几个实际好处：1. 可替换：换画图引擎不用改上游 Skill2. 可扩展：新画图 Skill 自动可被调用3. 低维护：Skill 作者不用追踪下游依赖4. 用户自主：用户选自己喜欢的工具Skill 间相互调用是基于能力描述的松耦合。你只描述“需要什么能力”，Claude 在运行时自动匹配。这让 Skills 成了真正的乐高积木——独立模块，自由组合，构建复杂工作流。

62. OpenCode + Oh-my-opencode 的组合看着很强大！其核心理念是设立一个名为Sisyphus（西西弗斯）的主“编排者”或“工程经理”代理，它并不亲自编写所有代码，而是将任务智能地分派给一个由专业化子代理组成的团队。每个子代理都运行在最适合其任务的特定模型上。包括：1. Sisyphus (anthropic/claude-opus-4-5)：默认 Agent。 OpenCode 专属的强力 AI 编排器。指挥专业子 Agent 搞定复杂任务。主打后台任务委派和 Todo 驱动。用 Claude Opus 4.5 加上扩展思考（32k token 预算），智商拉满。2. oracle (openai/gpt-5.2)：架构师、代码审查员、战略家。GPT-5.2 的逻辑推理和深度分析能力不是盖的。3. librarian (opencode/glm-4.7-free)：多仓库分析、查文档、找示例。使用 GLM-4.7 Free 深入理解代码库，GitHub 调研，给出的答案都有据可查。4. explore (opencode/grok-code、google/gemini-3-flash 或 anthropic/claude-haiku-4-5)：极速代码库扫描、模式匹配。配置 Antigravity 认证时使用 Gemini 3 Flash，Claude max20 可用时使用 Haiku，否则用 Grok。5. frontend-ui-ux-engineer (google/gemini-3-pro-preview)：设计师出身的程序员。UI 做得那是真漂亮。Gemini 写这种创意美观的代码是一绝。6. document-writer (google/gemini-3-pro-preview)：技术写作专家。Gemini 文笔好，写出来的东西读着顺畅。7. multimodal-looker (google/gemini-3-flash)：视觉内容专家。PDF、图片、图表，看一眼就知道里头有啥。访问：github.com/code-yeongyu/oh-my-opencode/blob/dev/README.zh-cn.md#ai创造营# #程序员#

63. 推荐这个基于 Claude Agent SDK + Electron 开发的开源 AgentCraft Agents 是 Craft 团队开源的一款 AI Agent 工具，核心理念是为 Claude Code 提供一个更友好的图形界面，让用户能更高效地与 AI 编程助手协作。核心特色告别命令行的 Claude Code 体验——保留 Claude Code 的全部能力，但用精心设计的 UI/UX 包装。作者坦言自己不喜欢终端界面，更偏爱优雅的视觉设计、字体排版和触控交互。解决实际痛点——针对 Claude Code 使用中常见的困扰：难以审查计划、不易理解代码变更的原因、多任务切换困难等问题，提供了更清晰的工作流。非技术人员也能用——Craft 内部的财务、市场、客服、HR 团队都已开始日常使用，证明了它对「非程序员」的友好度。可 fork、可定制——采用 Apache 2.0 协议开源。作者认为未来的个人软件不是从零构建，而是「fork + remix」——基于现有项目二次定制，打造真正属于自己的工具。技术背景基于 Web 技术栈开发，底层调用 Claude Agent SDK。作者是有 20+ 年经验的 iOS/UIKit 工程师，这是他首次认真尝试 Web 开发，整个项目 100% 代码由 Claude 编写，但架构决策和 UX 细节打磨完全由人主导。项目地址下载：网页链接源码：网页链接

64. 融资 3200 万美元，半年狂揽 200 万下载，开源工具 Cline 如何颠覆 AI 编程范式？

65. 当AI开始“在意”你，它就不止是一个工具。 #大咖观察 #红衣聊AI #AI工具 #人工智能

66. Claude Code改一个bug就引入另一个bug，陷入死循环怎么破？

67. Anthropic 发癫搞封锁，今天最该“警惕”的其实是Claude Code

68. Claude Code Is All You Need

69. 灵光一夜爆火，一句话就能做出小应用，当AI发展得越来越快——你就知道，孩子真正要练的，从来不是技能本身#近6成程序员称不会给孩子报AI编程课 #AI时代教育 #灵光#孩子要学什么

70. 还在吹嘘印度IT强？华人AI科学家才是 “王炸”。 #大咖观察 #红衣聊AI #硅谷

71. 你的 AI 会救你吗? 19 个大模型实测揭秘:GPT 自毁，Claude自保，Grok直接开炸

72. 如果AI突然消失了，你的工作能力会不会下降呢？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI工具

73. 你最想让AI给你造个什么工具？是摸鱼神器还是效率助手？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI工具

74. MiniMax M2.1也算得上是个成熟的工程师了之前对这类模型预期不高，一般只让它们处理些简单的多语言转换或者写写博客。但这次让它用Claude Code做个Image-to-Video的SaaS网站，表现确实超出预料——它能主动调用Skill完成任务，十分钟就基于模板把网站初版搭出来了，完成度接近Claude Code原生的Opus 4.5（结果见图1）以前国产模型像实习生，得一步步指导，现在M2.1像个能独立干活儿的工程师，清楚该用什么工具、从哪里入手。它的工具调用和Agent能力，确实刷新了我对国产大模型的认知知识储备各家可能差不多，关键在模型能不能精准理解意图并调用工具去执行。这次通过“网站制作”这个Skill，M2.1展现的效果很扎实。Skill生态确实是重要方向，除了Claude Code，Codex、Antigravity也都在跟进#minimax##ai大模型#

75. 别再为AI编程工具付费了！这个开源工具支持75+模型还免费

76. 我花了3个月找到Claude Code的”平替”，成本降了70%，还不用担心账号被封

77. OpenCode与ClaudeCode的简单对比

78. 开源版 Claude Code 杀疯了，怒斩 70k+ Star！！

79. AI编程工具 OpenCode全面解析：它的Plan与Build双模式如何将AI编程效率提升40%

80. AI编程工具 OpenCode全面解析：它的Plan与Build双模式如何将AI编程效率提升40% - 哔哩哔哩

81. OpenCode：开源版Claude Code来了，附Windows客户端

82. OpenCode详细攻略，开源版Claude Code ，免费模型与神级插件。 OpenCode 是近期热度最高的AI编程工具。它的最大优势是有开箱即用的免费模型，通过简单配置，还能免费接入Gemini3 Pro，Claude 4.5 Opus等顶级编程模型。OpenCode 可以看作是一个开源版的Claude Code，几乎具备Claude Code一切功能。非常适合小白上手AI编程，可以随便造随便玩，可以用它练习 Agent Skills，MCP，Subagnet 等高级特性。本期视频是一个OpenCode的完整教程。 #AI #ai新星计划 #科技 #计算机 #编程

83. 开源版 Claude Code 火爆全网，已狂飙 51.7k Star。。。

84. 新手也能用得明白：Claude 入门与编程教程

85. OpenCode：Claude Code 的开源替代方案

86. 开源 AI 编程宝藏组合 OpenCode + Oh My OpenCode 完整上手攻略

87. 2026最火AI编程神器！OpenCode超详细入门指南，新手也能效率翻倍

88. OpenCode编程实践，AI编程初体验

89. OpenCode + Oh-My-OpenCode：从单模型到多代理协作的 AI 编程革命

90. OpenCode详细攻略，开源版Claude Code，免费模型与神级插件

91. OpenCode深度解析：超越 Claude Code？开源 AI 编程代理 OpenCode 深度测评

92. OpenCode + Oh My OpenCode 保姆级安装教程

93. 从零开始的Claude Skill实操指南：对话10分钟，搞定你的第一个自定义Skill（零代码）

94. 开源免费！AI 编程助手 OpenCode 保姆级教程

95. Claude Code 解读：功能、对比与从零开发实战

96. Claude Code开源平替，OpenCode极简入门教程

97. OpenCode，普通人零成本替代Cursor的开源AI编程神器！

98. OpenCode 评测：因触及 Claude Code 使用限制而转向（Claude Code vs OpenCode vs Codex CLI） | pook

99. OpenCode：终端中的AI编程助手，让代码编写更高效

100. 🔥 OpenCode来了！免费免登录，开箱即用

101. 2026 最新 Claude Skills 保姆级教程及实践！

102. OpenCode+oh-my-opencode：AI编程的"团队革命"，但这三类人慎入！

103. OpenCode：免费的 AI 编程助手来了

104. 从零开始的Claude Skill实操指南：懒人版Skill创建，一个Prompt搞定

105. OpenCode：开源AI编程助手平台深度解析

106. GitHub热榜推荐！OpenCode：终端里的AI编程伙伴，开发效率飙升

107. 4 个免费模型随便选，零配置，opencode 这点对新手太友好了，而且还是一个绝佳的Agent开发学习资源

108. OpenCode从入门到实战：开源AI助手全攻略

109. 效率提升40%！我用Claude Skills来做代码Review

110. OpenCode：面向未来的开源 AI 编程助手

111. GitHub 热榜第一！OpenCode：开发者的「AI 副驾」，代码效率提升 300% 的秘密武器

112. AI#18 开源版Claude Code（OpenCode）火爆全网，适合追求灵活性和低成本的用户

113. Claude Code 第三篇：SKILL技能入门和实战！

114. Claude Code开源版opencode，3步学会，有想法就能做网页/软件

115. Claude Code Skills

116. OpenCode来了，堪称地表最强 AI 编程助手

117. 手把手教你开发第一个 Claude Skill(零基础也能学会)

118. OpenCode：开源AI编程助手，让开发变得简单

119. Claude Skills 完全指南：从入门到精通的实战教程

120. Claude Skill 是什么?为什么它比你想象的更强大

121. OpenCode：开源 AI 编程工具，真正把大模型带进终端和 IDE

122. 大白话解读 Claude Code Skill

123. OpenCode 实测｜从零开发一个 AI 应用

124. Opencode vs Claude Code：未来属于谁？

125. OpenCode：爆火背后的“反直觉”设计哲学

126. Claude Code开源平替！OpenCode！来看看这个完全开源、可自选模型的AI编程代理吧～

127. 爆火的opencode使用感观谈

128. 一文了解OpenCode

129. AI党狂喜！GitHub星标6.6w+的开源AI智能编程助手OpenCode，解锁高效安全编码新体验

130. claude agent skills

131. 一文让你了解Claude Skills 生态

132. 5 分钟上手 VS Code + Claude Skill，附简单示例

133. OpenCode 上手指南！别只盯着 Cursor啦家人们！上一期提到的 OpenCode 真的太火了！ 🔥 作为 Claude Code 的开源平替，它不只是个聊天机器人，它是能帮你改代码、跑命令、读文件的全能 Agent！今天教大家怎么用正确的姿势打开它（含避坑指南）！📝 🌟 第一步：选对版本不踩雷听劝！虽然有桌面版，但现阶段 Bug 较多。 👉 直接冲 CLI 命令行版本！丝滑流畅，真正的极客范儿~ 🌟 第二步：配置模型（丰俭由人）界面超直观，支持 OpenAI、Claude、Gemini 等所有大佬。手里有 Key 的，填进去就能用！ 🌟 第三步：关于官方 OpenCode Zen 的大实话很多小伙伴纠结要不要用官方的 Zen 服务，我帮大家试了：真·良心：模型调用不加价！用多少扣多少。真·门槛：付费模型需要预充值 $20 刀（虽然不是月费，但对国内支付不太友好）。 🎉 白嫖党福利：Zen 里面藏着免费模型！比如 Grok code fast，0 门槛直接用！ 👀 实测感受：用免费的 Grok 跑了一下，速度快得惊人！虽然代码质量中规中矩（给了个 React 默认页），但拿来做简单任务或者尝鲜绝对够用！ #AI工具 #编程 #程序员日常 #OpenCode #AI编程

134. 开源宝藏组合：OpenCode + oh-my-opencode

135. Claude Skill三步上手指南

136. OpenCode多代理协作：破解AI编程大型任务卡壳痛点

137. OpenCode = 开源的Claude Code

138. 基于 OpenCode、OMO 与 Skills 的 AI 编程替代方案

139. Cursor + OpenCode 最佳开源 AI 编程工具

140. 被Claude Code惊艳到了！AI编程助手真能让开发效率翻倍？附零门槛使用指南

141. OpenCode实测：开源替代Claude Code的开发体验

142. 【保姆级教程】Claude Agent Skill入门科普｜一句话让AI整理24张照片

143. 使用 opencode 以及 oh my opencode 高效开发 #AI #ai编程 #opencode #ai技巧 #真实生活分享计划

144. OpenCode 的 10 个使用技巧：把终端 AI 编程用到真正顺手

145. 一文讲清楚Claude Agent Skills篇，如何自定义Skills

146. Claude Skill 开发实战教程：从入门到精通

147. 干掉 Claude Code，这个开源 AI 编程工具杀疯了？

148. OpenCode 系统性入门教程：10篇精品图文带你了解AI编程工具

149. 从零开始的Claude Skill 实操指南：手把手教你使用Claude Skills

150. claude code skills原理详解

151. 为什么Claude Skill有效？

152. 教 cc 学会画画｜Claude Skill 实战

153. 手把手搭建OpenCode+oh-my-opencode环境

154. Claude Code 专业前端 skill，一分钟投产干活

155. Claude Code最强开源对手OpenCode实测：免费使用GLM-4.7/MiniMax等高级模型

156. OpenCode 安装介绍，开源平替 Claude Code

OpenCode vs Claude Skill？60+开发者真实体验大起底

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