Prompt 不是 Skill

发了几篇关于 agent 工作流的东西之后，有朋友私聊问我：你说的 Skill 到底怎么做？是不是就是收藏一段 prompt？

我的理解是：不是。

Prompt 更像一次对话；Skill 更像一份操作手册。它不是让 AI「灵感爆发」，而是让 AI 在重复任务里稳定复现你的工作方式。

一个最小可用的 Skill

其实只需要两样东西：

1. 一个文件夹；
2. 一个 SKILL.md。

如果你只是自己长期使用，可以先放在 ~/.codex/skills/你的-skill-name/。项目专用就放进项目里。想分享给朋友，再整理成 GitHub repo。

description 是最容易写虚的地方

SKILL.md 最重要的是开头的 frontmatter：name（叫什么）和 description（什么时候该被调用）。

不要写「提升效率」「优化工作流」这种话。要写清楚：输入是什么、要做什么、什么场景该用、最后要交付什么。

比如我做的小红书发布包 Skill，description 不是「帮我做内容」，而是：把产品截图、设置流程截图、官方链接和草稿，整理成可以直接发布的小红书图文包。

正文写 SOP，不要写散文

1. 先检查输入素材
2. 检查截图里有没有敏感信息
3. 决定 6–8 张卡片的故事线
4. 写中文文案
5. 输出图片、caption、README、contact sheet 和 zip
6. 最后做 QA

细节太多就别全塞进 SKILL.md，拆出去：references/ 放规则与清单，scripts/ 放稳定动作，assets/ 放模板素材。

最后一定要用真实任务测一遍。一个 Skill 好不好，不看它写得多漂亮，而看它能不能稳定交付、少犯错、少问废话。

我现在的判断标准很简单：

如果你会说「下次我还想让 AI 这样做」，那它就值得被做成 Skill。

当你把重复工作沉淀成 Skill，AI 就不只是临时回答问题，而是开始继承你的工作方式。这件事，和我在 Founder OS 里说的「把判断变成系统」是同一个母题——Skill 是把判断固化下来的最小单位。