收藏夹里躺着一堆提示词。真到要用的时候，一条都对不上。你打开空白对话框，还是从零开始。
问题不在提示词写得不好。提示词是某个具体问题的答案，换一个问题，它就不成立了。
能反复用的，是做事的方法：先问什么，再问什么，做到什么程度算好。那几句措辞，换个问题就不成立了。
Skill 就是把这套方法固定下来：一个文件夹，一份 SKILL.md 写清楚名字、用途和步骤，需要时再带上脚本、模板、参考资料。Anthropic
但 Skill 并不住在 AI 的脑子里。在 Claude 这类工具里，AI 平时看到的，只有每个 Skill 的名字和 description；只有判断这次任务对上了，才会打开正文。知乎
所以，先别急着写 Skill。你手里多半还没有一份值得存的方法。
更省事的做法，是让 AI 先采访你。
数字生命卡兹克在《从0开始，12步学会用好AI》里，第六步只有一句话：“请你先不要开始干活，用苏格拉底提问法向我提问，一次只问一个问题，直到你认为已经完全理解这件事。”
两个限制是关键：苏格拉底式，一次一个。不是甩十个问题让你填表，而是一问一答，像医生问诊。
它问这份方案给谁看，你答给老板；它问老板更在意成本还是时间，你答时间；第三问，可能就戳到你自己都没想清楚的地方。知乎
还有一种更彻底的做法：把角色调过来，让 AI 当战略顾问，你只负责回答。让它主导节奏，用一连串有穿透力的问题，帮你摸清现状、拆开问题、找到关键线索。
发出去之后，AI 从被动回答切到主动拆解。你原本那团乱麻，被它一句一句拽出了线头。小红书
这套问法不只用于写方案。修图也能用：先不发“帮我修好看点”，而是让 AI 先别生成新图，从主体、光线、背景里找出最多三个具体问题，每项指出位置和调整理由；看不清的地方直接说，不猜。
第二问才给条件，第三问核对前后差异。
先诊断，再动手，最后验收。三步都不难，难的是忍住不跳过前两步。
但有一类任务要反过来：少说。
GPT Image 2 有个反直觉的毛病。出图脏，不是提示词不够细，是太细。
这个模型是真的听话，你写的每个词它都拼命画进去。超高细节、毛孔可见、戏剧性强光、masterpiece，这些在别的模型里是好词，在它这里直接堆出一块块噪点。
解法是在末尾加一句：“整体画面弱化细节，干净高级感，柔和光影”。把“超高细节”换成“弱化细节”，把“极致写实”换成“干净简洁”。方向全反，效果全对。判断标准只有一句：写每句话时问自己，这是必要的吗？知乎
话多话少不是关键。该由 AI 补的思考，让它用提问补回来；该自己删的欲望，别塞进提示词里。
聊完这一轮，再回头存 Skill。值得留下的，是过程里反复确认的要求、步骤和判断标准：适用场景、操作步骤、质量标准。
最后是触发条件。description 不能写成“帮助处理数据库相关工作”，那是给人看的摘要；要写成“当用户要写数据库迁移、修改表结构、或者遇到 migration 报错时使用”。
写不清触发条件，正文再好也不会被打开。Anthropic
存完别急着收工。换一个新任务，用同一份 Skill 跑一遍，看这套方法还管不管用。不管用，就回去改步骤，而不是改措辞。
卡帕西有个说法，大意是：你可以外包思考，但不能外包理解。让 AI 先问你，是把你脑子里那团没说清的东西，逼成一句能回答的话。你回答的过程，就是理解的过程。哔哩哔哩
下次打开对话框，先别急着打字。把“帮我做”换成“你先问我”。
