2025年10月Anthropic推出Agent Skills开源标准，Meta、OpenAI等厂商迅速跟进，AI智能体能力扩展进入新阶段_服务软件

1. 手把手彻底学会 Agent Skills！【小白教程】

2. 盘点一周AI大事(10月19日)｜Gemini 3.0逆天 OpenAI官宣自研AI芯片，与博通合作打造10吉瓦算力中心 OpenAI更新Sora 2，支持故事板画分镜，时长加到25秒 Google上线Veo 3.1硬刚Sora，支持3张参考图锁定主体，支持首尾帧平滑过渡，支持扩展长度到1分钟，支持添加和移除任意物体 Gemini 3.0 已开启灰度测试，前端开发能力炸裂，甚至能复刻网页版操作系统 Anthropic上线Haiku 4.5，编码能力追平Sonnet4 Claude上线Skills，把指令、脚本和资料压缩成技能包 AI学界首次提出可量化的AGI定义 #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

3. 一个视频教你看懂全网爆火的 Skills 是什么？

4. AI时代，最不值钱的，就是重复劳动；最值钱的，是你得熟练指挥智能体。#大咖观察 #红衣聊AI #硅谷 #智能体 #AI应用

5. Skills的最正确用法，是将整个Github压缩成你自己的超级技能库。

6. Skills的本质是什么？

7. 给大家分享一个特别好的 Skills 网站，叫：skills.sh 。这应该是安装 skills 最方便的方式了，一个命令直接安装，并且还有下载的统计，可以很方便的查看现在最流行的 skills。推荐给大家。#科技先锋官##HOW I AI#

8. 如何看Anthropic最新发布的Claude Skills？会替代MCP吗？

9. OpenAI的Skills和Anthropic一样都是惰性加载markdown按需注入context？

10. OpenClaw 你装错了！9个必备Skills + 正确模型搭配，一次搞定浏览器自动化！ | 零度解说

11. 99%的人都搞错了AI Agent？智能体该如何帮企业赚钱？

12. 科研工作中，整合多领域工具进行复杂分析常常繁琐耗时。Claude Scientific Skills 提供一套开箱即用的科学技能集合，支持生物信息学、化学信息学、临床研究、材料科学等多学科，助力将 Claude AI 转变成科研助理，完成多步骤科学计算和数据处理。涵盖内容包括：- 直接调用26+科学数据库（PubMed、UniProt、ChEMBL等）- 52+主流科研Python包（RDKit、Scanpy、PyTorch Lightning等）- 15+科研平台集成（Benchling、DNAnexus）- 20+数据分析与文献写作工具支持快速搭建从基因组学分析、药物筛选到临床变异解读、系统生物学网络构建的复杂科研流程。文档完善，提供丰富示例与最佳实践，支持多平台部署，适合科研人员和机构提升研究效率。项目地址：github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills主要特点：- 一键安装，自动调用相关技能，无需繁琐配置- 跨学科全覆盖，助力多模态多步骤科研任务- 持续更新，社区活跃，支持企业级使用将Claude变成你的“AI科学家”，加速科研创新，解放双手！

13. Agent Skills使用指南：让AI智能体拥有“即插即用”的超能力

14. 开发Agent只懂拖拉拽？你真的能跟上生产级开发的节奏了吗？

15. 「Github一周热点103期」超轻量的clawdbot、编程智能体的记忆工具、聊天记录分析工具、视觉agent框架和键盘、鼠标统计工具

16. 关于 AI Agent，你最想知道的 3 个问题——为什么我说“垂直 Agent”是个伪命题回答几个读者问题。1、AI Agent 是否有一个权威的概念？中美两国对这个概念是否有统一的解释？AI Agent 的定义和国家无关，更多是行业共识的演进。目前业界比较认可的定义来自 Anthropic。他们在《Building Effective Agents》（网页链接）这篇文章中做了一个很重要的区分：工作流（Workflow）：通过预定义的代码路径来编排 LLM 与工具的系统。Agent：由 LLM 动态地指挥自己的流程和工具使用方式的系统，始终由 LLM 来掌控完成任务的方式。简单来说，工作流是“人写好剧本，AI 照着演”；而 Agent 是“人给个目标，AI 自己想办法”。从技术实现角度，我比较认同 Simon Willison 提出的简洁定义（网页链接）：一个 AI Agent（智能体），是为了实现某个目标，循环调用工具的大语言模型。这个定义抓住了 Agent 的本质——它不是一次性给出答案，而是通过“思考→行动→观察→再思考”的循环，逐步完成任务。目前主流的 Agent 实现，无论是 OpenAI 的还是 Anthropic 的，底层都是这个结构。当然，不同公司可能会根据产品定位给出略有差异的表述，但核心思想是一致的：Agent = LLM + 工具调用 + 自主决策循环。2、近期国内外大厂密集推出 AI Agent，为何选择这个时间点？您如何看待 AI Agent 的商业化前景？大厂在这个时间点密集推出 Agent，核心原因是：Agent 是目前 AI 落地最有价值的方向。为什么 Agent 比聊天机器人更有商业价值？聊天机器人的局限性很明显——它只能“说”，不能“做”。而 Agent 能够：• 调用工具：比如搜索网页、读写文件、执行代码• 完成复杂任务：把大任务拆解成小步骤，逐个完成• 与外部系统集成：对接企业内部系统、数据库、API• 持续运行：不需要人一直盯着，可以在后台自主工作这意味着 Agent 可以真正替代人完成一部分工作，而不只是辅助回答问题。已经跑通的场景：编程领域编程是 Agent 最先落地的领域。像 Claude Code、Cursor、Codex 这样的编程 Agent，已经能够实实在在地帮开发者完成任务，不只是生成代码片段，而是理解需求、读取项目代码、修改文件、运行测试、修复 bug，整个流程都能自主完成。正在爆发的方向：Skills 生态去年底开始，“Skills”这个概念开始流行。简单理解，Skills 就是教会 Agent 完成特定任务的“技能包”，一套预设的工具、提示词和工作流的组合。比如我个人就大量使用 Claude Code 结合各种 Skills 来提升效率：• 给文章自动配图（调用图片生成工具）• 根据素材生成漫画故事• 根据素材自动生成 PPT• 自动发布文章到公众号、博客、社交媒体• 等等这些任务以前每个都要花我半小时到几小时，现在几分钟就能完成。顺便说一下，我这几个 skills 都是开源的：github.com/JimLiu/baoyu-skills/issues现阶段的挑战但 Agent 目前仍处于早期阶段，主要挑战有：1. 门槛较高：目前这些能力主要在极客圈子里流行，普通用户上手困难2. 安全问题：Agent 需要较高的系统权限才能工作，这带来了安全风险。比如恶意的 Skill 可能窃取数据、攻击系统3. 可靠性：Agent 有时会“跑偏”，需要人工干预这些问题都在被逐步解决。大厂密集入场，本质上是看到了 Agent 的巨大潜力，想要抢占生态位。谁能率先建立起最多用户的 Agent 客户端和丰富的 Skills 生态，谁就能在下一阶段占据优势。就像现在 Anthropic 就依赖 Claude Code 抢占了先机和用户心智，大家想到 Coding Agent 先想到 Claude Code，MCP、Skills 的标准也是他们提出来的，开发者们争先恐后的基于他们的标准在构建 Agent 生态。3、通用类 AI Agent 和垂直类 AI Agent，您更看好哪个的商业前景？这个问题需要换个角度来理解。Agent 本身难以形成垂直壁垒从技术角度看，Agent 本身没有任何秘密，就像我前面说的，它从技术角度看就是一个循环调用工具的大语言模型。而模型对所有人来说都是一样的：要么花钱用商业模型（OpenAI、Anthropic、豆包、阿里），要么用 DeepSeek 这样的开源模型。这就像选操作系统，你用 Windows 还是 Linux，大家都能用。所以，单纯做一个垂直领域的 Agent 很难建立护城河。你今天能做，别人明天也能做，而且可能做得更好。真正的机会在哪里？打个比方：Agent 就像操作系统，无论是通用领域还是垂直领域，操作系统本身都差不多。真正的差异化，是基于操作系统之上的应用。垂直领域真正的机会在于：1. 独有的数据：你有别人没有的行业数据、客户数据、知识库2. 专业的 Skills：针对特定行业流程打造的工具和工作流3. 深度的集成：与行业内已有系统的对接能力4. 领域 Know-how：对行业痛点和流程的深刻理解举个例子：一个医疗领域的 Agent 产品，核心竞争力不是“Agent”这层，而是背后接入的医学知识库、与医院 HIS 系统的对接、对诊疗流程的理解、以及多年积累的脱敏病例数据。所以我的结论是：不要去做“垂直 Agent”，而是用通用 Agent 的能力，去解决垂直领域的问题。护城河不在 Agent 这层，在你围绕 Agent 构建的数据、工具和行业理解。以上是我基于一线实践的观察和思考，仅供参考。

17. Kali Linux通过MCP集成Claude AI实现渗透测试自动化

18. Skills比MCP更重要？更省钱的多！Python大佬这观点老金测了一周终于懂了

19. 开发AI编程助手时，技能（Skills）管理往往分散且不统一，安装和同步技能繁琐，难以高效复用。OpenSkills 是一个开源的通用技能加载器，兼容Claude Code等多款AI编码代理，实现Anthropic技能系统的完全复刻，支持从任何GitHub仓库安装技能，管理技能版本，支持本地开发和跨代理共享。核心功能包括：- 与Claude Code技能系统100%格式兼容，使用相同的XML技能描述和SKILL.md说明；- 通过CLI工具安装、同步、管理技能，操作简单直观；- 支持安装公共市场技能、私有仓库技能及本地路径技能；- 支持多代理统一技能目录，避免重复定义冲突；- 渐进式加载技能内容，保持代理上下文整洁；- 适配Node.js环境，跨平台使用。适合AI开发者和研究者，方便扩展和定制AI助手的能力。项目地址：github.com/numman-ali/openskills快速开始：```bashnpm i -g openskillsopenskills install anthropics/skillsopenskills sync```让AI编码助手技能管理更开放、更灵活、更高效。

20. 如何看Anthropic最新发布的Claude Skills？会替代MCP吗？

21. 互联网技术大模型skills是啥大模型Skills（技能）是AI进化到第三阶段的核心概念，它让AI从“能聊”升级为“会干”，本质是为AI提供的“员工手册”或“专业工具箱”。1. Skills的核心定义员工手册比喻：Skills是AI的“员工手册”，你把自己干活的套路、经验、标准和常见问题解答打包成一个AI能看懂的说明书（通常是一个文件夹，包含skill.md说明文件、脚本和参考资料）。功能提升：它让AI不再按固定流程机械执行，而是能变通、懂上下文，像一个有经验的老员工，知道在什么场景下用什么方法干活。2. Skills的工作原理渐进式加载：不会一次性把所有信息塞给AI，而是按需加载。AI先看“目录”（元数据），干活时需要哪章翻哪章，避免信息过载。代码化关键步骤：把关键步骤写死规则，避免AI瞎猜。例如发票识别，直接调用程序，结果更准确。3. Skills带来的机会打包你的经验：你可以把自己的工作套路（如写作框架、合同审核要点）做成Skill，提高效率，甚至可以分享或出售。安装别人的Skill：你可以下载现成的Skill（如财务、文案、设计类），让一个普通的AI变成一个多功能团队。4. 为什么它重要生产力分化：掌握Skills的人能用AI完成复杂任务，效率翻倍；不掌握的人还停留在聊天阶段，差距会越来越大。降低门槛：你不需要写代码，用自然语言描述需求，AI就能帮你生成Skill，门槛很低。总之，Skills是让AI真正帮你干活的关键，它把你的经验转化为AI的能力，是AI从工具到生产力伙伴的转折点。布道宽窄的微博视频

22. 实测用TRAE Skills接管工作流，打工人的自动化神器 #AI #AI编程 #TRAE #SOLO #Skills

23. 智能体上下文工程：为什么文件系统成了AI记忆的最佳载体？

24. MCP、Skills、SubAgent 到底是啥？简单捋一下

25. 大模型更像人的大脑，智能体是大模型的手和脚。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #大模型

26. 利用OpenClaw，从零开始搭建属于自己的自动化AI电脑

27. Agent Skills 终极指南：入门、精通、预测网页链接“应该是全网最好的 Skills 中文指南与教程，全文 1.2w 字，包含了我对 Skills 的完整应用思考。巧借通用 Agent 内核，只靠 Skills 设计，就能低成本创造具有通用 AI 智能上限的垂直 Agent 应用。”内容包含： 1.最容易读懂的 Skills 概念与原理介绍 2.讨论 Skills 的真实价值、技术优势、对 AI 产品设计的影响 3.非常完整的 Skills 使用与开发教程 4.Skills 的场景识别，什么时候适合开发、使用 Skills？#AI创造营##科技先锋官#

28. 在线开发者和 AI 爱好者注意了！OpenAI 发布了超实用的开源项目「Skills Catalog for Codex」，它收集了大量可被 AI 代码代理（Codex）调用的技能包，帮助实现各种编程任务的自动化和智能化。这些「技能」本质上是任务指令、脚本和资源的合集，Codex 可以用它们来完成特定工作，实现写一次、处处用的高效复用。亮点功能：- 包含丰富的开发者工作流技能，支持自动化代码、测试、部署；- 覆盖多种语言及场景，比如 Python、JavaScript 甚至 Shell 脚本；- 支持官网推荐的“curated”和“experimental”技能安装，灵活拓展能力；- 易于创建和分享自定义技能，让你的 AI 助手更贴合实际需求。GitHub：github.com/openai/skills适合对 AI 代码自动化感兴趣的开发者和团队，提升工作效率的利器！#AI创造营##人工智能#

29. 火爆全网的Skills，终于有了最简单的打开方式。

30. openapi-to-skills，一个将将 OpenAPI 规范转换为 Skills 的项目github.com/neutree-ai/openapi-to-skills该工具将庞大的 API 文档拆解为分层级的、模块化的知识文件（如概览、独立的操作说明、Schema 定义），使 AI 能够通过文件读取工具按需加载 API 使用说明，而非一次性填满上下文窗口。可以降低Token 消耗，还提高了 Agent 调用复杂 API 时的准确性和推理能力。

31. Daniel San：Claude Code Skills 设计理念：采用三层上下文系统，分层如下- 第一层：项目主配置，始终加载。- 第二层：技能元数据，仅加载 YAML frontmatter（每个技能约 100-200 token）。- 第三层：按需加载技能文档（SKILL.md 与相关文档）。这种架构允许同时加载数十个技能而不超出上下文限制，同时将脚本和模板文件设计为直接调用（零 token 消耗），从而确保性能和灵活性。讨论中也有不同观点，比如关于各层职责划分、加载策略和多技能性能的问题，这些争议显示出设计细节的重要性和优化空间。原文链接：x.com/dani_avila7/status/1981394535155438029

32. “大模型就像处理器：需要巨大投资，潜力无限，但单独用处有限。Agent运行时就像操作系统：协调模型周围的进程、资源和数据，让模型更有价值。Skills就像应用程序：真正创造价值的地方。”这一观点将AI技术栈类比为传统计算机架构（处理器、操作系统、应用程序），不仅是一个形象的比喻，更揭示了AI开发方向的重大战略转移。1. 模型 (Model) = 处理器 (Processor)在计算机架构中，CPU提供原始的算力；在AI架构中，模型（如Claude 3.5 Sonnet, GPT-4）提供原始的智力。- 极高的通用性与门槛：就像全球只有少数几家公司能制造高端芯片（Intel, AMD, Apple），只有极少数公司能训练前沿的基础大模型。这是一项资本密集型、技术密集型的基础设施建设。- 潜力巨大但不可控：模型本身就像演讲中提到的“智商300的天才Mahesh”。它拥有从第一性原理推导万物的能力，算力（智力）惊人。- 局限性：光有一颗强大的CPU放在桌子上是无法工作的。同样，模型如果缺乏上下文和具体约束，虽然能解决问题，但过程不可控，每次都要从头推导，结果不稳定，无法直接在垂直场景中产生稳定价值。2. Agent 运行时 (Runtime) = 操作系统 (OS)操作系统负责管理资源、进程和输入输出；Agent运行时则是协调模型与数字世界交互的通用平台。- 通用接口：Anthropic发现，底层的Agent架构其实是高度通用的。就像Windows或macOS可以运行在不同的电脑上一样，Agent运行时为模型提供了标准化的环境。- 资源调度：操作系统管理内存和硬盘，Agent运行时则管理代码执行环境、API调用权限和文件系统。演讲中提到的代码（Code）就是通往数字世界的通用接口。无论是生成财报还是处理反馈，本质上都是通过代码这一“系统指令”来调用底层资源。- 连接层（MCP）：类似于操作系统通过驱动程序连接硬件，Agent运行时通过MCP（Model Context Protocol）连接外部数据库和工具。它提供了“连接”的能力，但还没提供“如何使用”的知识。3. Skills = 应用程序 (App)应用程序是用户真正使用的工具，解决了具体问题；Skills则是封装了专业知识的“业务逻辑包”。- 专业知识的载体：Skills就像演讲中的“税务专家Barry”。它不依赖模型从头推导，而是提供了一套经过验证的“工作手册”。- 定义的简单性：Skills的本质就是“文件夹”。它包含了指令（Prompt）、脚本（Code）和资源文件（Template/Reference）。它不需要复杂的架构设计，就像写一个Markdown文件一样简单。- 差异化与价值核心： - 生态规模：做CPU（模型）和OS（运行时）的公司屈指可数，但开发App（Skills）的人可以有千千万万。 - 场景落地：就像Excel处理表格、Photoshop处理图片一样，Skills让通用的AI算力聚焦于特定任务。例如“品牌合规Skill”确保文案风格统一，“财报分析Skill”确保数据处理流程标准。- 可复用与可迁移：Skills如同软件安装包，可以被版本管理（Git）、分享（Google Drive）和分发。它是固化下来的最佳实践。总结：从“造轮子”到“写应用”的范式转移这个类比的核心启示在于纠正了当前AI开发的误区：1. 分工明确：不要试图去重新发明“处理器”（训练基座模型）或“操作系统”（构建复杂的通用Agent架构）。这些是基础设施，应该由大厂来做。2. 价值下沉：真正的机会在于“应用程序层”（Skills）。企业和个人应该专注于将自身的领域知识（Domain Knowledge）——即SOP、品牌规范、业务流程——打包成Skills。3. 确定性交付：通过将“高智商模型”（处理器）与“专业知识包”（应用程序）结合，我们不仅利用了AI的推理能力，还通过Skills约束了其行为，实现了从“每次随机生成的不可控结果”到“稳定、专业的专家级交付”的转变。参考：mp.weixin.qq.com/s/AIIZiW4tmeWD8SNxXBAemw

33. 字节全球首发AI技能商店：一句话生成Coze Skills，你的经验直接卖钱

34. Claude悄悄更新了Skills生成器，这绝对是一次史诗级升级。

35. Claude 的 Agent Skills 本质上就是：AI 模型不必把所有能力硬塞在绝对静态的“大脑”里，而是通过“可插拔技能模块”的方式，让模型在面对不同任务时“辅以专属插件／套路”。这种方式在软件工程里早就被验证为经典，比如插件系统、微服务、模块化设计。可以关注 Antropic 这个开源的 Skills 项目：github.com/anthropics/skills「Skills 是一组“指令、脚本、资源”的集合，Claude可以动态载入这些 Skills，从而在特定任务或领域里表现得更好、更定制化」#人工智能##程序员#

36. 【10个月深度使用后，我的Claude Code完整配置指南】从二月实验版开始，我就是Claude Code的重度用户，并用它在Anthropic x Forum Ventures黑客松中拿下冠军。十个月日常使用后，分享我摸索出的完整配置体系。+ Skills与Commands：让重复工作一键完成Skills本质上是限定作用域的规则，可以理解为特定工作流的提示词简写。长时间用Opus 4.5写代码后想清理死代码？直接运行/refactor-clean。需要测试？/tdd、/e2e、/test-coverage，这些命令还能在单个提示词中链式调用。两者略有重叠但存储位置不同：Skills放在~/.claude/skills，是更宽泛的工作流定义；Commands放在~/.claude/commands，是快速可执行的提示词。+ Hooks：基于触发器的自动化与Skills不同，Hooks被限定在工具调用和生命周期事件上。主要类型包括：PreToolUse（工具执行前的验证提醒）、PostToolUse（执行后的格式化反馈）、UserPromptSubmit（发送消息时）、Stop（Claude响应完成时）等。比如我设置了一个Hook：在执行npm、pnpm等长时间命令前，如果不在tmux会话中就提醒考虑使用tmux保持会话持久性。另一个实用技巧是用hookify插件对话式创建Hooks，省去手写JSON的麻烦。+ Subagents：任务委派的艺术Subagents是主编排器可以委派任务的子进程，拥有受限的作用域，可在前台或后台运行，为主Agent释放上下文。它们与Skills配合默契——一个能执行部分Skills的Subagent可以自主完成被委派的任务。我的Subagents配置包括：planner负责功能规划、architect负责系统设计、tdd-guide负责测试驱动开发、security-reviewer负责漏洞分析等。关键是为每个Subagent配置允许的工具、MCP和权限。+ MCP：连接外部世界的桥梁MCP将Claude直接连接到外部服务，本质是API的提示词驱动包装器。比如Supabase MCP让Claude能直接拉取特定数据、执行SQL查询，无需复制粘贴。但这里有个关键点：上下文窗口管理。200k的上下文窗口，如果启用太多工具可能实际只剩70k，性能会显著下降。我的原则是：配置20-30个MCP，但保持启用数量在10个以下、活跃工具在80个以内。+ 插件与LSP插件将工具打包以便安装，省去繁琐的手动设置。LSP插件特别有用——如果你经常在编辑器外运行Claude Code，语言服务器协议能提供实时类型检查和智能补全，无需打开IDE。+ 实用技巧集锦键盘快捷键方面：Ctrl+U删除整行、!作为快速bash命令前缀、@搜索文件、Tab切换思考显示、Esc Esc中断Claude或恢复代码。并行工作流方面：/fork可分叉对话处理非重叠任务；Git Worktrees让多个Claude实例无冲突并行工作。另外强烈推荐用mgrep替代grep，它比ripgrep有显著提升，支持本地和网络搜索。+ 编辑器选择虽然不是必需，但好的编辑器能显著提升效率。我用Zed——一个基于Rust的轻量级编辑器，打开即时、大代码库也不卡顿。它的Agent Panel能实时追踪Claude的文件修改，CMD+Shift+R命令面板可快速访问所有自定义命令。VS Code和Cursor同样可行，可选终端模式或扩展集成模式。+ 核心要点不要过度复杂化，把配置当作微调而非架构设计。上下文窗口是稀缺资源，禁用不用的MCP和插件。善用并行执行，自动化重复工作，为Subagents设置明确边界。这套体系的精髓在于：在保持强大能力的同时，精准控制资源消耗。x.com/affaanmustafa/status/1934706098579292549

37. 【Claude Code架构升级：当Slash Commands遇上Skills，一次优雅的合并】Anthropic工程师Thariq宣布了Claude Code的一项重要更新：Slash Commands正式并入Skills体系。这次合并看似简单，背后却藏着对AI Agent能力边界的深度思考。先说结论：你什么都不用做。现有的Slash Commands会继续正常工作，迁移是无感的。为什么要合并？Slash Commands是Claude Code早期管理上下文的抽象方式，核心理念是“渐进式披露”，让模型只在需要时加载特定上下文。但随着模型能力的进化，团队发现Skills才是更强大的上下文加载方案。Skills的优势在于动态性。你可以在SKILL.md中引用其他文件，实现多层级的动态上下文加载。模型能够根据需要主动读取相关文件，这种灵活性是静态的Slash Commands难以企及的。合并后的好处很直接：Claude不再需要同时维护SlashCommand Tool和Skill Tool两套工具，用户的心智模型也更简洁了。关于调用权限的精细控制合并后你可以精确控制每个Skill的调用方式：设置user-invocable: false，用户就无法通过斜杠命令手动调用设置disable-model-invocation: true，模型就不会自动调用这个Skill这解决了社区一直关心的问题：有些命令我只想自己用，不希望模型自作主张。Skills与Subagents的配合才是真正的亮点设置agent参数可以指定一个子代理来执行Skill。比如用Explore Agent做代码库搜索，子代理会在独立的上下文中完成任务，不会污染主对话的上下文窗口。设置context: fork则会创建一个继承当前完整上下文的子代理。这在并行任务场景下特别有用，比如让一个子代理在后台总结当前对话并写入记忆文件，同时主对话继续进行。社区的声音值得关注有用户担心概念合并会模糊边界。Kaxil Naik认为Commands和Skills本质上服务于不同目的：前者是人类按需调用的可复用提示，后者是Agent自主决策何时使用的能力。他不希望简单的小命令也被纳入Agent的系统提示中。Thariq的回应是：通过参数配置可以实现同样的效果，合并的是实现层面，使用层面的灵活性并未丧失。还有用户指出配置参数的命名不一致：user-invocable用false禁用，disable-model-invocation却用true禁用，每次读写配置都要做一次心智转换。这类细节反馈对产品打磨很有价值。一点思考这次合并体现了一个工程哲学：当两个抽象开始趋同，与其维护两套系统，不如找到更本质的那个并扩展它。Skills因为支持动态上下文和多层引用，天然具备更强的表达能力，成为统一的基础是合理的选择。对于正在构建AI Agent工具链的团队来说，这也是一个信号：静态的命令式交互正在让位于更动态、更具自主性的能力抽象。Agent需要的是可组合的Skills，而非固定的Commands。x.com/trq212/status/2014836841846132761

38. 在线开发经常需要切换多种AI工具，实现任务自动化和代码生成十分繁琐。Hugging Face Skills 这个开源项目，将AI/ML任务的定义整合为“技能包”，支持主流代码助手如 OpenAI Codex、Anthropic Claude Code、Google DeepMind Gemini CLI 甚至 Cursor。这些技能包以自包含文件夹形式封装指令、脚本和资源，涵盖从数据集创建、模型训练、评估到论文发布等各环节，为AI编码代理提供标准化操作流程。GitHub：github.com/huggingface/skills主要特点：- 支持多种编码代理，跨平台兼容；- 提供丰富技能示例，如Gradio界面搭建、Hugging Face Hub管理、模型训练调优等；- 方便集成，使用简单，只要安装对应技能即可快速调用；- 支持贡献自定义技能，扩展无限可能；- 配套清晰的文档和示例，让AI辅助开发效率大幅提升。适合AI开发者、自动化脚本编写者和机器学习工程师使用，是升级智能编码体验的利器！#AI创造营##人工智能#

39. 【当AI也有了自己的“npm”，模块化智能时代正式开启】Vercel团队宣布推出skills——一个面向AI技能的开放生态系统，类似于前端开发者熟悉的npm包管理器。这个类比精准地点出了当前AI Agent开发的痛点：我们一直在手工编写“推理能力”，每个团队都在重复造轮子。如果技能可以像npm包一样安装、组合、复用，开发者就能把精力真正放在工作流设计和安全护栏上，而不是反复实现相同的连接器。从技术架构的角度看，这种“无关具体Agent”的设计理念很关键。就像OpenAPI为REST接口带来了标准化，技能注册中心有潜力终结当前各家厂商各自为政的混乱局面。当然，社区也有不同声音。有开发者指出OpenSkills项目早在skills之前就已经存在，目前已获得5000多个GitHub星标；也有团队在推进不那么依赖npm生态的类似方案。这种良性竞争恰恰说明，整个行业正在形成对“标准化AI技能生态”的共识。不过，熟悉npm历史的开发者难免会心一笑：当年的left-pad事件可是让整个前端圈停摆。如果AI技能也走上这条路，某个基础技能的故障是否会让一群Agent集体“宕机”？还有人打趣道：只要Agent的node_modules文件夹不要膨胀到40GB，什么都好说。开放、可组合、与具体实现解耦——这些“无聊的标准”，往往才是生态繁荣的真正基石。x.com/rauchg/status/2012345679721771474

40. 吴恩达DeepLearning AI 新课程：Design, Develop, and Deploy Multi-Agent Systems with CrewAI可以浏览器装一个沉浸式翻译插件，实时英文字幕转中文。主要介绍了如何设计、开发与部署多智能体（multi-agent）系统，重点在于掌握代理式 AI 工作流（agentic AI workflows）的思维方式与工程方法。将学会如何把复杂任务分解成由多个专门智能体协作完成的子任务，从而高效构建复杂的 AI 应用。1. 掌握构建多智能体系统的基本概念：agent、task、crew、flow、state 等。2. 理解智能体的核心组成：记忆（memory）、工具（tools）、模型上下文协议（MCP）、执行钩子（execution hooks）与防护机制（guardrails）。3. 学会通过 CrewAI 框架将这些要素组合，构建具有可观测性、可控性与可扩展性的系统。4. 了解如何通过指标（metrics）与人类反馈（human feedback）对智能体进行评估与持续改进。访问：learn.deeplearning.ai/courses/design-develop-and-deploy-multi-agent-systems-with-crewai

41. 「Github一周热点93期」多智能体舆情分析、桌面 AI 助手、自然语言画图、Rust桌面组件库、Linux服务器安全和GitHub绿墙

42. 补齐OpenClaw进化拼图！AReaL v1.0开源，智能体强化学习「一键接入」

43. 实测Agent Skills，一次编写，全网通用

44. 最近花了些时间扩展了一下wegent里的skill机制，先说一个。传统的skill和mcp是平行的关系，在claude code新推出的插件机制里这俩也是并列的存在。但是我总觉得，没必要把skill和mcp做成两种机制。 skill本质上就三个能力：代码拆分：skill可以独立于agent开发和分发，也就意味着skill开发者不需要有agent开发能力。动态加载：默认情况下只给模型摘要信息，加载后再“展开”skill提示词。附加文件：skill可以携带附加的文档和脚本，供大模型调用。这三个能力很好，但是有个问题：如果一个能力需要用到某种远程资源，目前的skill不能描述这个信息，需要通过plugin来描述。而plugin里的mcp的生命周期和skill又是不同的，就造成了skill可以按需加载，但mcp只能静态加载的问题。在一些极端场景中，为了某个不怎么常用的偏门技能，可能需要加载一堆静态mcp资源，性价比很低。因此wegent给skill的metadata做了个扩展，支持直接在metadata里面配置mcpserver，并且对上下文做了些改进，让skill相关的mcp工具随着skill的激活而激活，而不是每次都发给模型。目前这个机制还在测试，从初步测试的效果来看，对于无需加载skill的任务会有一些帮助，毕竟少了很多无关的干扰项。但是我始终没想明白为什么官方skill和mcp是两套机制，是不是我的理解肤浅了……[流汗]

45. 以防你不知道：Claude AI 网站可以用 Skills，而且 Claude Project 支持调用 Skills，只不过像给文章配图这种事你就别想了，它脚本能力还是受限。不过像写作这种工作流（网页链接），你可以定义好 Skills，然后在 Project 的 instructions 里面直接调用 Skills。提示词可以相当简单，只要说清楚 Skill 的名字即可，你在输入内容到 Project 后，它就会按照要求调用 Skills。

46. amirmxt 的 "CLAUDE Skills 101" 教程在不到 9 分钟的时间里，带你全面了解 Claude Skills 的所有核心知识，以及如何将其应用到你的工作中。1. 什么是 Skill2. 它与 Project 的区别3. 如何创建并将其应用到你的工作中#ai创造营##程序员# 黄建同学的微博视频

47. 《Improving frontend design through Skills》不少人发现，未经特别引导，让大型语言模型（LLM）生成着陆页时，结果往往千篇一律：Inter字体、紫色渐变、白色背景和极简动画。这背后的原因是“分布收敛”：模型根据训练数据中最安全、最常见的设计模式采样，导致界面缺乏个性和品牌辨识度，用户一眼就能认出“AI风格”，难以令人信服。好消息是，Claude具备高度可控性。只要在提示中明确避开Inter、Roboto字体，使用氛围感背景，设计质量立刻提升。这种灵活性表明，模型能够适应不同设计需求和审美偏好，但也带来了挑战：针对前端设计，需提供复杂且细致的指导——字体学、色彩理论、动画模式、背景处理等多维度信息，才能避免落入常见套路。为此，Anthropic团队推出了“Skills”（技能）机制——它通过动态加载任务相关的专业上下文，按需为Claude提供领域知识，而非在系统提示中永久占用空间。Skills类似模块化的设计指南，存储在文档里，Claude可通过文件读取工具实时调用，极大提升了模型执行专业任务时的效率和表现。前端设计Skill涵盖字体选择、动画、背景、主题等方面的具体指导。例如，避免使用常见的Inter、Roboto等字体，转而选用JetBrains Mono、Playfair Display、IBM Plex等特色字体，并强调字体搭配与对比；主题方面，可以指定RPG风格，利用奇幻色彩、纹理和装饰元素营造氛围；动画则建议聚焦页面加载关键节点，用CSS动画丰富交互；背景设计则鼓励多层渐变、几何图案，增加视觉深度。更重要的是，团队总结了一个约400字的通用前端设计提示，既避免了“AI风格”常见的刻板模板，又能让Claude在多维度上创造性地发挥，生成更有趣且符合语境的界面。实践表明，启用该Skill后，Claude生成的SaaS页面、博客布局、管理后台等UI设计明显更具辨识度和美感。此外，Claude默认只能生成单文件HTML前端，限制了界面复杂度。为突破这一瓶颈，团队开发了“web-artifacts-builder”技能，利用现代技术栈（React、Tailwind、shadcn/ui）和打包工具Parcel，实现多文件协作开发，并最终输出单文件以符合平台规范。这样不仅提升了代码质量，也丰富了功能体验，如白板应用支持多种画图工具，任务管理应用支持分类和截止日期。总结来看，Skills机制展示了提升语言模型专业表现的有效路径——识别默认收敛的低效模式，提供结构化、可复用的领域知识，并用按需加载避免上下文膨胀。对于前端设计，Skills让Claude能摆脱千篇一律的“AI风格”，生成真正符合品牌和用户期待的个性化界面。更广泛地，任何领域的通用模型输出泛泛无奇，都可通过定制Skills来挖掘更深层次的能力。想体验或自定义前端设计技能，可以参考Anthropic的前端设计Cookbook，或试用Claude Code中的新插件。Skills不仅是工具，更是团队知识的沉淀与传承。原文：claude.com/blog/improving-frontend-design-through-skills

48. 在使用Claude AI时，如何高效管理和扩展它的能力？Awesome Claude Skills 项目汇集了大量优质的Claude Skills、资源和工具，帮助你定制和优化Claude的工作流程。技能是一种可复用的任务执行“插件”，包含说明、脚本和资源，Claude能根据上下文智能加载，避免信息过载。这个项目不仅涵盖文档处理（Word、PDF、PPT、Excel），还包括设计创意、开发辅助、沟通写作等多个领域。无论是自动化办公，还是复杂的数据处理，甚至是生成算法艺术，都可以找到合适的技能支持。支持通过Claude.ai界面开启技能，也能用CLI和API方便集成。更有社区贡献的超强技能库和持续更新，适合开发者、数据科学家和AI爱好者使用。项目地址：github.com/travisvn/awesome-claude-skills主要特点：- 按需加载，节省模型上下文资源，提升效率 - 丰富的官方和社区技能，涵盖文档、设计、开发、沟通等领域 - 支持Web界面、命令行和API多种使用方式 - 易于扩展，支持自定义技能开发和分享 - 专业的文档和示例，帮助快速上手适合想要利用Claude打造个性化AI助手或自动化工具的用户，显著提升工作和创作效率。

49. 「Github一周热点97期」开源AI手机、AI画架构图、AI编程的指导、看板工具、GO语言的游戏引擎和具身智能资料库

50. 目前最强OpenClaw安装分享！对接飞书！普通人最该体验的AI Agent项目

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. 一家公司或者一个团队，其智能的密度，可以用两个指标来度量。一个是 token 消耗的量级，另一个是人和 AI 做事的占比。智能密度越高，并不一定意味着事情会做得更好，有时候反而会更混乱。智能密度的背后，还需要有秩序的密度，也就是更标准化、更规范化的生产方式。所以团队真正需要关注的，其实是两件事：一是人的经验如何持续传递给 AI。二是 AI 之间如何相互学习，让能力不断累积。Skills 可以理解为对人大脑经验的一次蒸馏。让 AI 进入最佳干活状态，本质就是让它学会人的 skills，逐渐走向 SOP 化的生产模式。当 skills 被不断沉淀之后，一件有意思的事情就会发生：AI 与 AI 之间可以通过这些 skills 互相学习，每个人的数字分身也可以通过这些经验不断强化自己的能力。最近看到 EvoMap GEP 这个协议，它试图把经验本身做成一种可流通的能力资产，让经验可以被记录、传播和复用。如果这个方向成立，未来团队里的知识流动方式可能会发生变化。经验不再只是沉淀在文档里，而会以 skills 的形式，在人和 AI 之间持续流动。

53. 最近 Claude Skills 很火，什么是 Skills 呢？Skills 就是要把那些你工作中需要反复执行、有固定流程的任务，变成一个 AI 能理解并能自动调用的“SOP” 。这两天我发现出了好多 Skills 的聚合网站和开源项目，如果你不之道怎么写 Skills 或者不知道去哪找比较好用的 Skills ，大家可以看看这四个地方：1、开源项目：skills，这是anthropics 官方的开源项目。地址： github.com/anthropics/skills2、开源项目：awesome-claude-skills，这地方就像一个 Skill 的“军火库”，汇集了社区里各路大神创建的各种实用技能，从文档处理到开发工具，应有尽有。可以直接使用，或者在别人的基础上修改，打造最适合你自己的工作流。地址：github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills3、聚合网站：skillsmap，这个网站是按点赞数进行排名，点赞的人越多代表这个skills有更多人的认可。地址：openaitoolshub.org/en/skillsmap4、聚合网站：skillsmp，和第二个差不多。地址：skillsmp.com#科技先锋官##AI创造营##微博年度新知博主#

54. Skills的本质是什么？

55. 【AI前沿】Skills系列：手把手教你玩转Agentic Skills，附超全资源清单！

56. OpenClaw 爆火的 AI 自动化神器！本地部署 Clawdbot，对接聊天软件！最新教程｜零度解说

57. 【Anthropic开源内部Skills库：是真宝藏还是旧瓶新酒？】快速阅读：Anthropic开源了一套Skills系统，让Claude能记住你的工作流程，不用每次对话都重新教一遍。但这个“刚刚开源”其实是五个月前的事，而且部分核心功能的许可证限制相当严格。---有人发推说Anthropic“刚刚”开源了他们内部工程师用的Skills库，引发了一波转发收藏。然后评论区就炸了，不是因为内容，是因为那个“刚刚”。GitHub: github.com/anthropics/skills这个仓库创建于五个月前，总共21次提交，没有正式发布版本。2901人收藏，就因为有人打了个“刚刚”。有网友评论说“这条推文肯定是LLM写的，知识截止日期差了四个月”。抛开时效性不谈，这东西本身值得关注。Skills本质上是一套让Claude“长记性”的机制：一个包含指令、脚本和资源的文件夹，Claude可以动态加载，用于完成特定任务。你教它一次怎么按公司规范写文档、怎么用组织特定的工作流分析数据，它就记住了。旧方式是每次聊天都得重新解释你的工作流程。新方式是构建一次Skill，Claude永远不会忘记你的工作方式。但有网友提醒：许可证要看清楚。docx、xlsx、pdf、pptx这些核心文档处理技能都不是Apache 2.0开源协议，而是“source-available”，翻译过来就是“你能看代码但不能随便用”。基本上是“这是我们的Skills，但你不能在Claude Code之外使用它们”。讨论中最受关注的是webapp-testing这个Skill。测试一直是AI编程工作流的痛点，Agent写代码很快，但验证代码是否有效仍然是手动的。如果这个Skill真能自动化基于浏览器的QA测试，那可能比其他所有Skills加起来都重要。还有个有意思的观点：可复用的Skills确实减少了重复劳动，但除非系统能记住何时以及为何使用它们，否则工作流在会话之间仍然会重置。所以这到底是基础设施级别的重大更新，还是一个被营销话术包装过的旧仓库？---x.com/ihtesham2005/status/2026752089473314975

58. #Skills彻底改变了AI使用方式#Skills范式从硅谷火遍全球，成AI行业新风口，国内外大厂争相跟进，字节跳动“扣子”更是率先落地“技能商店”，让这一技术从开发者圈层走向普通职场人，彻底重构了大模型的使用逻辑。不同于传统Prompt的单次指令，Skills将专业知识、工作流与脚本封装为可复用的能力模块，按需加载的特性破解了上下文窗口过载难题，让通用大模型能快速变身领域专家。从开发到办公，固定流程被转化为可调用技能，大幅降低AI使用成本，实现知识沉淀与效率提升。这场变革的核心，是AI从“灵感生成器”向“标准化能力组件”的转型。大厂的集体入局加速了技术落地，也让Skills成为跨平台的通用知识载体。未来，随着技能生态的完善，AI的规模化落地将迎来新可能，而如何做好技能的标准化与安全管理，将成为行业下一阶段的竞争关键。，#用智搜高效玩转AI##HOW I AI# skills彻底改变了ai使用方式

59. 一文读懂Skills、Prompts、Projects、Subagents、MCP区别与落地实战 http://t.cn/AX2gcs78 “在MCP推出一周年之际，Anthropic 发了篇博客，大意是MCP工具很好，但是会让大模型把大量token浪费在定义MCP工具上。尤其遇到有大量中间工具的情况，这个情况会更明显：比如，把一个会议记录下载然后转存到另一个软件中，那么整个会议记录会被计算两次，token消耗会直接爆炸。为了解决这个问题，Anthropic 推出了个新工具—— Claude Skills 。简单来说， Claude Skills 是一个Markdown 文件，里面有预先编写好的脚本、指令文档、资源，作用是告诉模型什么情况下调用，以及怎么执行某项任务。如此一来，模型在决定如何调用工具之前，会先读取所有工具 Markdown 文件的YAML（只有几十token），然后决定是否对其进行调取。那么问题来了， Skills 会取代 MCP吗？很显然，答案是否定的。接下来，本文将对skills在内claude生态工具做一个详细解读，并附带Milvus体系内skills+MCP实操。” #科技先锋官##微博兴趣创作计划#

60. 在用 Obsidian 想让你的 AI Agent 更聪明一些？推荐你试试开源项目 Obsidian Skills（github.com/kepano/obsidian-skills），它为智能 Agent 搭建了一套强大的技能组合，让它们能熟练操作 Obsidian 的各种核心功能。Obsidian Skills 支持：- 生成和编辑 Obsidian Flavored Markdown（支持 wikilinks、嵌入、标签、属性、callouts等）- 管理和使用 Obsidian Bases，实现视图、过滤、公式和汇总功能- 创建和控制 JSON Canvas 文件，图形化地连接节点、边和分组- 通过 Obsidian CLI 与你的 vault 交互，支持插件和主题开发- 利用 Defuddle 整理网页内容成干净的 Markdown，节省 Token该项目兼容多类智能 Agent 平台如 Claude Code、Codex CLI、OpenCode，安装简便，可以直接通过插件市场一键添加，也支持手动克隆。对开发者和高级用户来说，这套技能集极大扩展了 Obsidian 的自动化与交互能力，助你打造更智能、高效的知识管理助手。快去 GitHub 了解详情，给你的 AI Agent 装上超强 Obsidian 使用力吧！#AI创造营##人工智能#

61. Claude Agent Skills 深度解析：基于第一性原理的提示工程架构leehanchung.github.io/blogs/2025/10/26/claude-skills-deep-dive/ Claude 的 Agent Skills 构建了一种优雅的、以提示为核心的能力扩展体系。它通过“元工具 + 提示注入 + 上下文控制”的方式，实现了安全、灵活且可组合的智能代理行为定制，代表了 LLM 应用从“功能调用”向“认知引导”演进的重要方向。#科技先锋官#

62. 插件扩展配置

63. 深入解析 OpenClaw 的 Skills 扩展系统

64. OpenClaw实战2

65. OpenClaw Skills 是什么？2026年OpenClaw（原 Clawdbot）一键部署 + Skills 能做什么全场景应用解析

66. 玩转 OpenClaw，你需要这些 Skills

67. OpenClaw Skills 深度通鉴

68. Skills，让AI智能体学会“做事”的关键——小白快速入门指南

69. AI Skills介绍与制作

70. 第一波懂Skills的人，已经开始变现了

71. 华为大咖说 | Skills & MCP 技术

72. 0基础学AI（一）什么是Agent skills ？

73. Agent-技能创建流程

74. Spring AI 的实现将智能体技能（Agent Skills）引入 Java 生态系统，确保大语言模型的可移植性——定义一次技能，即可在 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 或其他支持的模型中使用。

75. AI智能体调用SKILL的流程

76. AI Skills分析报告

77. Agent Skills官方解释

78. AI skills是什么?

79. Agent Skills

80. 动手写一个Agent Skill

81. Skills

82. 测试用例智能体

83. 一文理解什么是 Agent Skill？

84. LLM | 智能体开发之 Skills 简介

85. 智能体系统何时以及为何有效 | Google Research

86. DeepMind

87. Anthropic 发布的“Agent Skills（智能体技能）”技术协议，通过一套结构化的指令、脚本与资源文件夹，使得智能体可动态发现并加载这些内容，从而在特定任务上表现更优。通过Skills ，专业技能得以被封装为模块化、可组合的能力和资源模块。这使得LLM的能力能被系统化的扩展，兼顾通用性与

88. Agent Skills: 缺失的技能 #ai #agent #skills #coding #claude

89. AI智能体与技能

90. AI智能体标准化发展

91. 为现实世界的智能体装备智能体技能

92. AI 智能体还是技能？答案为何是"两者兼备"

93. AI选型终极指南

94. Anthropic开源Agent Skills标准，2025年底起AI应用进入“技能工程”新阶段

95. LangChain DeepAgent + Claude Skills

96. 【云馨AI】AI 时代的技能革命

97. AI Agent 的技能模块化 Skills.sh - Product Hunt 当日第三

98. Langchain学习手册（十）基于Langchain实现Skills

99. LangChain DeepAgents、Openclaw及claude Agent Skills生态比较

100. LangChain进阶｜DeepAgent Skill解锁！让AI Agent拥有“举一反三”的能力

101. AI智能体的“技能”危机

102. 借助技能（Skills）和 MCP Servers 扩展 LLM 的功能

103. 顶尖开发者都在用 skills.sh热门技能

104. Agent Skills技术协议与开源实现，让大模型拥有“即插即用”技能

105. 💥 Manus 全面集成 Agent Skills

106. Agent Skills引领AI智能体新潮流

107. 开放代理技能工具 - npx skills 的详解

108. LangChain不支持AgentSkills？那就从0到1实现一个！

109. Huggingface 开源训练skill！

110. 拯救开发者！Hugging Face Skills 统一技能，畅行 AI 编码工具

111. 暴涨 8.3k Stars！Hugging Face官方开源Skills，让Claude Code一句话完成70B模型GRPO训练

112. 快速了解Agent Skills，普通人也可以让AI成为技能专家

113. Vercel 推出 Skills 聚合站，再推荐 6 个有趣又实用的 Skills

114. 2026 最新 Claude Skills 保姆级教程及实践！

115. MCP 不香了，Claude Code 又推出了 Skills！！（保姆级安装和使用教程分享）

116. Skills 开启之后，我的效率确实提升了不少

117. Anthropic分享了Agent构建的思考

118. OpenClaw个人超级AI助理的技术原理和案例实践（免费下载12页ppt）

119. 2026年1分钟部署OpenClaw+集成解锁200个实用OpenClaw Skills教程

120. 2026年OpenClaw部署接入5500+SKill插件库+百炼API配置，打造全能AI助手

121. OpenClaw插件开发指南

122. 像给手机装 App 一样给 AI 装技能？OpenAI 发布智能体技能库

123. Anthropic 的 Skills

124. 想让智能体具备技能库能力？了解 Agent Skills

125. 84.6K Star，Anthropic 官方 Agent 技能仓库开源

126. 智能体落地实战

127. 在 Deep Agents 中使用 Skills

128. AI 智能体界的 npm 来了！Vercel 推出 Skills.sh，欲统一智能体指令集

129. 5.3K Star!OpenClaw 最强“军火库”,700+ Skills,一条命令全能“武装”!

130. GitHub Agent HQ正式发布，构建开放智能体生态

131. 开源AI原生操作系统Wegent

132. clawhub: OpenClaw 的技能目录

133. 挖到宝了！3 个 AI 神器，GitHub 标星 3.4 万，第 3 个让架构图自动生成

134. 在字节跳动扣子Coze 智能体 2.0 中安装、使用 Github 大神 Skills（附 20 个常用 Skills）

135. openClaw的skills大集合

136. v0.5 正式版！Yuxi 开源智能体。项目不知不觉已经 4500 个 Star 了，感谢大家的关注和支持！

137. 把测试经验变执行力！这7款AI Skills神器，太懂测试人

138. 大融合！在 VS Code 中使用 Agent Skills

139. 一文让你了解Claude Skills 生态

140. [AI工具箱] Skills.sh

141. 2026年Skill资源站大盘点

142. MCP 不香了,Claude Code 又推出了 Skills!!(保姆级安装和使用教程分享)

143. Claude 推出 Skills 功能,及 Agent Skills 开发指南

144. 开源人工智能生态发展分论坛成功举办

145. 本土AI产业喜忧参半，插件市场异军突起

146. 融合开闭源优势，抢占AI发展制高点

147. SKILL使用样例

148. Skills安装

149. 软件研发全生命周期:精选 Skills 推荐指南

150. 骗你的,其实AI根本不需要那么多提示词。

151. 骗你的!其实AI根本不需要那么多提示词

152. 智能体插件开发需要的技术

153. OpenClaw：开源AI智能体的崛起，重新定义自动化交互新范式

154. 基于Agent Skills的本地化项目知识库管理

155. AI智能体：从“工具”到“大脑”，你的AI助手正在升级！

156. OpenClaw昨晚大更新：支持GPT-5.4，记忆热插拔，Star量破28万

157. 炸了！这个开源项目把AI智能体搬进了浏览器，一句话生成完整应用

158. Agent Skills 网站汇总

159. 一条命令自动写代码、审代码、提交代码：Claude Code 插件系统让 AI 接管你的整个开发流程

160. 2026年必看AI编程助手盘点：八大工具开启智能体开发新时代

161. 补齐OpenClaw进化拼图！AReaL v1.0开源，智能体强化学习一键接入

162. 自媒体起号/变现全流程自动化！42个OpenClaw技能清单！

163. LlamaIndex：RAG 与智能体开发的终极利器

164. 200+AI Agent Skills实测清单｜安装教程+避坑指南+一步API集成方案 - 哔哩哔哩

165. 告别抽卡、散装工具拼凑！通用AI视频智能体框架UniVA开源

166. OpenClaw 2026.3.1 版本发布：AI Agent 能力全面升级

167. 找 Agent Skills 的正确姿势：目录 + 排行 + 一键安装 - 哔哩哔哩

168. 工程师实测：OpenClaw 13000 个插件全踩遍，我留了这些！

169. OpenClaw中文版Molili怎么安装Skills技能插件？三种方法全搞定

170. 2026 轻量 AI 智能体选型指南：5 款主流框架核心指标深度横评

171. 智能体技能（Skill）与规则、指令、子智能体关系

172. OpenClaw生态藏不住了！14个爆款插件+技能实测

173. 2026年度OpenClaw技能精选：20款核心插件安装指南（含推荐顺序）

174. 【AI焦点】阿里开源通用 GUI 智能体基座 MAI-UI. 32B 视觉定位在 ScreenSpot-Pro 表现亮眼. 原生集成用户交互澄清. MCP 工具调用与端云协同. 2B 常驻本地兼顾隐私与低延迟. 面向办公生活出行购物等高频自动化场景. #GUI智能体 #手机自动化 #端云协同 #开源模型 #AI助手

175. React 性能优化实测：Agent Skills 到底值不值得装？

176. AI 智能体开发框架和平台

177. OpenClaw安装与使用

178. Cloudstudio × OpenClaw(小龙虾🦞) 模板更新：预装 10 大热门 Skills！

179. Claude自动化微调开源大模型：HuggingFace Skills赋能agent训练全流程

180. 国内主流的智能体开发平台

181. 营赛AI团队发布营销专用Skills，率先布局OpenClaw开源生态

182. 介绍一个新的VSCode插件Skills

183. OpenClaw必装技能清单：从500+插件里，精选出真正能提升效率9个

184. 推荐4个适合测试工程师使用的Skills

185. AI智能体协议全景图：2025年AI原生应用开发不用再走弯路！

186. 把测试经验变执行力！这7款AI Skills神器，太懂测试人

187. 一期视频讲透Agent Skills：OpenClaw同款Skills系统复现，基于LangChain的工业级实战，实现自主迭代与热插拔含全套实战源码与模板

188. 玩转 OpenClaw：GitHub 上这些开源项目，你一定要知道～

189. 包教会！极空间部署『OpenClaw中文版』，体验最火AI智能体

190. EP05 还在手动 GitHub 搜skill？你OUT了！家人们！今天分享一个超级实用的开发神器 —— find-skills！🎯 以前找开源工具：配依赖、装环境、手动翻 GitHub、NPM... 一套流程下来，半小时过去了😭 现在：一行命令，全局安装，立搜即用！⚡ 搜索速度提升 5 倍，安装从 30 分钟变成 1 分钟！ 🔥 怎么用？超简单！ npx skills find react 直接输出所有相关技能： ✅ 技能名称 ✅ 功能描述 ✅ 安装命令 ✅ 项目链接同一个命令模板，换个参数就能搜任何技能生态！👌 💻 适用场景 - 搜 React 组件库 - 找 Node.js 工具 - 查 TypeScript 技能 - 找 CLI 工具... 真的谁用谁知道！每天一个 OpenClaw Skill，今天这个真的建议收藏！🌟 #openclaw #OpenClaw #AI #skill

191. 翻遍了全网的 Skills，最推荐这些。

192. 2026年2月最新最热 Skills 推荐合集

2025年10月Anthropic推出Agent Skills开源标准，Meta、OpenAI等厂商迅速跟进，AI智能体能力扩展进入新阶段

精选参考来源