每次要把 Markdown 草稿排版到公众号,手动调样式 30-120 分钟。
这种中频场景,非常适合做一个 Skill。
Skill 是什么
Skill 相当于一个员工的工作手册,定义了 AI 拿到这份手册后会做什么。看起来就是一个文件夹,几个 Markdown 和其他工具文件。
wechat-publish-template/
├── SKILL.md ← 唯一必需
├── assets/
│ └── template.html ← 公众号 HTML 模板
├── references/
│ └── wechat-html-constraints.md ← 公众号编辑器 HTML 限制速查
└── evals/
└── evals.json ← 5 个测试用例
整个 Skill 表面上就这么简单。每个文件夹各司其职:
- references/:参考文件,存公众号 HTML 特殊规范
- assets/:静态资源,HTML 模板、图片、样例文件
- evals/:写完 Skill 后使用的测试用例集
- scripts/:特定脚本(可选)
底线就是一个 SKILL.md。其他四个文件夹全可选。
SKILL.md 结构拆解
SKILL.md 才是决定 Skill好不好用的地方,由多个组件构成。
1. YAML 触发头
文件最顶部 --- 之间那段,决定 Claude 什么时候激活这个 Skill。
---
name: wechat-publish-template
description: 把 Markdown 文章转成"个人技术风"公众号 HTML
(橙黑赛博朋克风格)。用户提供 .md 文件路径,或贴一段
Markdown,并说"转成公众号"/"做成公众号排版"/"套公众号模板"
时触发。产物是单一 HTML 文件,全 inline style,可直接在
浏览器打开后全选复制粘贴到微信公众号编辑器。不要在用户
只是问"如何写公众号"或"公众号选题"这类非排版问题时触发。
version: 0.1.0
---
整个 Skill 最重要的一行就是 description。三件事必须齐:
- 触发短语:「转成公众号」「做成公众号排版」「套公众号模板」——至少 3-5 条
- 产物描述:「单一 HTML 文件,全 inline style,可直接粘贴」——具体到 Claude 不会乱来
- 负向边界:「不要在……公众号选题等非排版问题时触发」——挡掉错误调用
少一条,Skill 大概率出问题。
2. 内容描述
给 Claude 看的内容定义,不是给人看的:
# wechat-publish-template
This skill converts Markdown articles into WeChat Official Account HTML.
...
3. 工作流定义
这是 Skill 的核心执行逻辑:
## Workflow
1. Read the Markdown file at the provided path (or use provided content)
2. Read `references/wechat-html-constraints.md` for platform limitations
3. Read `assets/template.html` for the HTML structure
4. Convert Markdown → HTML, applying the template style
5. Ensure all styles are inline (WeChat doesn't support external CSS)
6. Return the final HTML
四步做出你自己的 Skill
Step 1:找场景
选一个高频、中等复杂度的任务。太简单不需要 Skill,太复杂不适合自动化。标志:「我经常做,每次都要重新解释上下文」。
Step 2:写 SKILL.md
按上面的结构写 YAML 触发头 + 内容描述 + 工作流。关键是 description 的三要素。
Step 3:准备 references 和 assets
- references/ 放平台限制、特殊规范
- assets/ 放模板、样例文件
- evals/ 放测试用例
Step 4:测试和迭代
用 evals 跑测试用例,修正不符合预期的行为。Skill 是迭代出来的,不是写出来就完美的。
用什么模型跑 Skill
Skill 本质是固定流程(读 references、跑 workflow、按 format 输出),要的不是顶级推理,是老老实实 follow 指令。这种活儿最适合 agentic 模型——专为 agent 工作流、代码工程、长周期任务设计的 thinking 模型。
旗舰模型(Claude Opus/GPT-5)适合复杂推理,不适合高频固定任务。Agentic 模型成本更低、响应更快、固定流程执行更稳定。
结论
Skill 真没多神秘,就是一个文件夹。理解了这个文件夹里每个东西干嘛的,你今晚就能写自己的第一个。
关键是:
- YAML description 是核心,三要素缺一不可
- references/ 是你的领域知识库,上传一次永久生效
- Skill 是迭代的,先跑起来再优化
下次当你发现自己在重复解释同样的上下文,做一个 Skill 把它固化下来。