玩不过来AI新品？实测10大神级Skills，各种AI工具通杀！

最近 AI 圈有个神吐槽：Manus 没用过，OpenCode 还没装，Cowork 还没捂热，又来个 Clawdbot。前脚 Remotion 干翻剪映，后脚 Pencil 打倒 Figma，AI工具火了一波又一波。

这就是 2026 年 AI 圈的真实写照——工具更新速度比学习速度快 10 倍，追都追不上。

但冷静下来想想，这些让人眼花缭乱的新工具背后，其实都在围绕一个核心概念做文章：Skills。

我们来看，MCP 是“连接外部工具”, Skills 是“教 AI 怎么干活”。打个比方，MCP 让 Claude 能访问你的 GitHub，但 Skills 教它怎么写出符合你团队规范的 Commit Message（提交说明）。

因此，MCP 解决“连接”，A2A 解决“协作”，但真正让 AI“会干活”的，是那些藏在背后的 Skills。

为什么 Skills 比你想象的更重要？

很多朋友还没理解Prompt和Skills 的区别，这个我们后续出文章解释，先说为何要学Skills：与其每天追着新工具跑，累得像只仓鼠，不如把 Skills 这套底层逻辑搞明白。

因为无论工具怎么换，Skills 是可以跨平台复用的——就像你学会了做饭，换个厨房照样能做出好菜。

事实也是这样，2025 年底 Anthropic 把 Agent Skills 变成了开放标准，现在不光是 Claude Code，连 GitHub Copilot、Cursor、Codex CLI，以及国内字节的扣子、Trae 和腾讯的 Codebuddy 等"厨房"工具，都开始支持Skills了。

这意味着什么？你学会一次，到处能用。

所以今天我不聊那些让人焦虑的新工具，我来聊聊我最近发现的 10 个神级 Skills。每一个都是我亲自测试过的，绝对实战派。学会它们，你会发现自己不再被工具绑架，而是真正掌握了“让 AI 干活”的方法论。

好了，废话不多说，直接上干货。我把这 10 个 Skills 按照工作流程排序，从内容处理到设计开发，再到数据分析，形成一个完整的闭环。

第一阶段：内容处理与知识管理

1. youtube-clipper：让长视频秒变爆款短片

来源：由 @op7418 开发，开源 Skill 安装：npx skills add https://github.com/op7418/Youtube-clipper-skill

核心能力：智能视频剪辑 + AI 章节划分 + 双语字幕

这个 Skill 解决的是内容创作者最头疼的问题：怎么从两小时的 YouTube 视频里快速提取精华片段？

我拿马斯克那个 2 小时 51 分钟的访谈测试了一下，youtube-clipper 直接给我生成了 35 个章节，每个章节精确到分钟级别，还自动识别出哪些是“高光时刻”。更绝的是，它能把字幕翻译成中英双语并烧录到视频里，最后还生成一份总结文案。

实战场景：

• 做自媒体的朋友可以用它批量生产短视频素材

• 学习党可以把网课快速拆解成知识点

• 企业培训可以把长会议录像变成可检索的片段库

总结：视频内容的“颗粒度”正在变细。以前我们看完整视频，现在我们只看“有用的 3 分钟”。youtube-clipper 本质上是在做内容的时间维度切片，这个需求会越来越刚。

2. anything-to-notebooklm：内容处理的“万能转接头”

来源：由 @joeseesun 开发，开源 Skill 安装：npx skills add https://github.com/joeseesun/anything-to-notebooklm

核心能力：多源内容聚合 + 自动生成播客/PPT/思维导图

NotebookLM 在 2024 年底火了一把，但很多人不知道它现在已经进化到“认知引擎”级别了。这个 Skill 的厉害之处在于，它能把公众号文章、YouTube 视频、PDF、Markdown 统统喂给 NotebookLM，然后一键生成播客。

我试过把三篇技术文档扔进去，10 分钟后收到一个 8 分钟的“播客式总结”，两个 AI 主持人你一言我一语，比我自己读文档效率高 10 倍。更神奇的是，现在 NotebookLM 支持“Interactive Join Mode”，你可以实时打断 AI 主持人提问，就像真的在跟专家对话。

实战场景：

• 研究生可以把论文堆变成“听得懂的播客”

• 产品经理可以把竞品分析报告转成团队分享 PPT

• 知识博主可以把选题素材快速整合成思维导图

总结：信息过载时代，输入方式的多样化比输出质量更重要。文字、视频、音频，哪种方式让你最舒服，就用哪种。NotebookLM 做的就是“格式自由转换”。

3. PDF Skill：让 PDF 变成“可编辑的数据源”

来源：由 Anthropic 官方开发，开源 Skill 安装：npx skills add anthropics/skills/pdf

核心能力：文本提取 + 表格识别 + 表单填写 + 文档合并拆分

PDF 一直是个“反人类”的格式——看起来很正式，但你想编辑、提取数据就很痛苦。

这个 Skill 把 PDF 变成了“可操作的对象”。你可以让 AI 提取 PDF 里的所有表格数据，自动填写表单字段，甚至批量合并几十个 PDF 文件。

我测试的时候上传了一份 70 页的 Word 文档（转成 PDF），让它提取关键信息，几秒钟就给我生成了一份结构化的 Markdown 文件，还能直接转成可编辑的 .txt 格式。

实战场景：

• 财务人员可以批量处理发票 PDF

• 律师可以快速提取合同关键条款

• 学生可以把扫描版教材转成可搜索的文本

总结：PDF 的“数据孤岛”问题终于有解了。以前你得手动复制粘贴，现在 AI 能自动识别结构，这对需要处理大量文档的行业（法律、金融、医疗）是巨大的效率提升。

第二阶段：规划与协作 4. brainstorming：让 AI 真正理解你的需求

来源：由 Anthropic 官方开发，开源 Skill 安装：npx skills add anthropics/skills/brainstorming

核心能力：需求探索 + 方案对比 + 风险识别 + 自动调用

这个 Skill 有点特别，它不是用来“执行任务”的，而是用来“规划任务”的。

最厉害的地方是，它能自动触发。比如你让 Claude 做一个复杂功能，它会先调用 brainstorming Skill，跟你确认：“你是想要 A 方案（快但不够灵活）还是 B 方案（慢但可扩展）?”这样能避免你后期返工。

我在用其他 Skills 设计界面的时候，brainstorming 会自动跳出来问我：“你这个界面是给技术用户看的还是普通用户？我建议先做个用户画像。”这种“主动思考”的能力，真的很像一个靠谱的产品经理。

实战场景：

• 产品设计前的需求澄清

• 技术方案的可行性评估

• 避免“做了才发现方向错了”的悲剧

总结：AI 的价值不只是“执行”，更重要的是“规划”。brainstorming Skill 本质上是在做需求的二次确认，这能大幅降低沟通成本。

5. npx skills：让 Agent 能力“即插即用”

来源：由 Vercel Labs 开发，开源工具 GitHub：vercel-labs/skills 安装：npm i -g @vercel/skills 或直接使用 npx skills

核心能力：技能发现 + 一键安装 + 跨平台兼容

这个有点像 App Store，但专门给 AI Agent 用。你在命令行输入npx skills find，它会列出所有可用的 Skills；看中哪个，直接npx skills install，就能让你的 Claude 或 Codex 立刻学会新本领。

最关键的是，它是开源的，而且支持 Claude、ChatGPT、Codex 等多个平台。这意味着你在 Claude Code 上配置好的 Skills，切换到 Cursor 上也能直接用。

实战场景：

• 开发者可以快速扩展 Agent 的能力边界

• 团队可以共享自定义的工作流 Skills

• 个人可以像装插件一样定制自己的 AI 助手

总结：Skills 的“可发现性”是个大问题。以前你得到处翻 GitHub 找，现在有了统一的“技能市场”, AI 能力的普及速度会指数级增长。这就像智能手机有了 App Store 之后的爆发。citation

第三阶段：设计与开发 6. pencil-renderer + pencil-to-code：设计到代码的“任意门”

来源：由 Anthropic 官方开发，开源 Skill 组合 安装：npx skills add anthropics/skills/pencil-renderer 和 npx skills add anthropics/skills/pencil-to-code 配套工具：Pencil.dev - 可在 VSCode 中使用的设计工具

这两个 Skills 要放在一起说，因为它们是配套使用的。

pencil-renderer：把你的设计想法（比如“深色、居中、留白多”）转成 Pencil 设计稿
pencil-to-code：把 Pencil 设计稿自动转成 React + Tailwind 代码

整个流程是：概念描述 → 设计稿 → 生产代码，中间几乎不需要人工介入。

我试过用它做一个“二次元网站”，从想法到能运行的网页，只用了 5 分钟。而且因为是基于 Pencil 这个中间格式，你可以在 VSCode 里装 Pencil 插件，随时调整设计细节。

实战场景：

• 快速验证设计想法

• 前端工程师和设计师的协作桥梁

• 低代码平台的底层引擎

总结：设计和开发的边界正在模糊。以前是“设计师出图 → 工程师写代码”，现在可以是“AI 理解需求 → 自动生成设计和代码”。这会让小团队也能做出大厂级别的产品。

7. Frontend Design：告别“AI 味儿”的界面

来源：由 Anthropic 官方开发，开源 Skill 安装：npx skills add anthropics/skills/frontend-design

核心能力：生产级前端代码 + 无模板化设计 + 响应式布局

用 AI 生成前端代码最大的问题是什么？一眼就能看出是 AI 做的——那种千篇一律的卡片布局、毫无设计感的配色。

Frontend Design 这个 Skill 专门解决这个问题。它不会给你套模板，而是根据你的需求从零设计，生成的代码直接能用，支持 React、Next.js、Tailwind CSS。

我试过让它做一个“银河系探索者”网站，生成的效果比我自己写的还好看，而且代码结构清晰，完全符合生产环境标准。

实战场景：

• 独立开发者可以快速搭建产品原型

• 设计师可以把 Figma 稿直接转成代码

• 前端团队可以用它做组件库的初始化

我的洞察：AI 生成代码的“审美能力”正在快速提升。以前我们担心 AI 做不出“好看的界面”，现在问题变成了“怎么让 AI 理解你的审美偏好”。这需要更精细的 Prompt 工程。

8. threejs-builder：3D 场景的“快速成型机”

来源：由 Anthropic 官方开发，开源 Skill 安装：npx skills add anthropics/skills/threejs-builder

核心能力：场景搭建 + 动画效果 + 交互控制 + 响应式渲染

Three.js 是个强大但学习曲线陡峭的库，很多人想做 3D 效果但被复杂的 API 劝退了。

threejs-builder 把这个门槛降到了零。你只需要说“创建一个旋转的地球，加上星空背景”，它就能生成完整的 Three.js 代码，包括光照、材质、相机控制，直接能在浏览器里跑。

我试过让它做一个“AI春节贺卡”，生成的代码不仅效果流畅，还自动适配了移动端的触摸操作。

实战场景：

• 电商网站的 3D 产品展示

• 数据可视化的立体图表

• 创意网站的酷炫背景特效

总结：3D 内容的“民主化”正在发生。以前只有专业前端工程师能做 Three.js，现在任何人都能通过自然语言描述来生成 3D 场景。这会催生一波“3D 内容创作”的浪潮。

9. remotion-best-practices：用 React 拍视频

来源：由 Anthropic 官方开发，开源 Skill 安装：npx skills add anthropics/skills/remotion-best-practices 涵盖内容：28 个主题的最佳实践（基础功能、媒体处理、动画系统、实用工具、高级应用）

核心能力：视频编程化生成 + 动画同步 + 数据可视化视频

Remotion 是个神奇的框架，它让你可以用 React 代码来制作视频。听起来很反直觉，但实际上超级强大。

这个 Skill 提供了 28 个主题的最佳实践，涵盖文本动画、场景过渡、音频同步、字幕生成等。我用它做了一个“remotion宣传片”，让他做一个短片介绍自己，remotion直接做了几个对比理解的画面，连带生成了配音。

实战场景：

• 自动生成社交媒体视频（比如每日数据播报）

• 程序化制作产品演示视频

• 批量生成个性化视频内容（比如给每个用户生成专属年度报告）

我的洞察：视频制作的“工程化”是个大趋势。以前做视频是“手工活”，现在可以写代码批量生成。这对需要大量视频内容的场景（教育、营销、数据播报）是降维打击。

第四阶段：数据分析 10. kpi-dashboard-design：让数据“会说话”

来源：由 Anthropic 官方开发，开源 Skill 安装：npx skills add anthropics/skills/kpi-dashboard-design

核心能力：三层架构设计 + 标准指标库 + 可视化最佳实践

做过数据看板的人都知道，最难的不是技术实现，而是怎么设计指标体系。

这个 Skill 提供了一套完整的 KPI 设计方法论：战略层（给高管看的）、战术层（给管理者看的）、操作层（给执行团队看的）。它还内置了销售、市场、产品、财务等部门的标准指标模板，你可以直接套用。

更厉害的是，它提供了现成的 SQL 查询和 Python 代码，你可以快速实现同期群分析、留存率计算这些复杂指标。

实战场景：

• 创业公司快速搭建数据看板

• 产品经理设计功能监控指标

• 运营团队做增长分析仪表盘

我的洞见：数据看板的“标准化”会成为趋势。每个行业、每个岗位都有一套“通用指标”, kpi-dashboard-design 做的就是把这些最佳实践沉淀下来，让你不用从零开始摸索。

写在最后：Skills 时代才刚刚开始

这 10 个 Skills（算上 pencil 组合其实是 11 个），我每一个都亲自测试过，它们的共同点是：不只是工具，更是方法论。这里再推荐个比较人性化的Skill管理产品-Agent Skills Guard，还能检测Skills的风险。

Skills 和 MCP 的最大区别在于，MCP 解决的是“能不能用”, Skills 解决的是“怎么用好”。就像你买了一套厨具（MCP），但真正让你做出好菜的，是那些烹饪技巧（Skills）。

2026 年，随着 Agent Skills 成为开放标准，我们会看到一个“技能大爆炸”的时代。每个行业、每个岗位都会沉淀出自己的 Skills 库，AI 助手会变得越来越“专业”。

最后说一句：学会用 Skills，比学会 Prompt Engineering 更重要。因为好的 Skills 已经把最佳实践封装好了，你只需要知道“什么时候用哪个 Skills”，而不是每次都从零开始调教 AI。

如果你也在用 Claude Code 或者其他 AI 编程工具，强烈建议去试试这些 Skills。相信我，你会发现一个全新的世界。

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