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有人说太香了，工作效率翻倍；
有人说根本不会用，摸不着门道；
还有说太多了根本用不过来，选择困难症犯了；
……
同样是这个Skill，为什么大家的体验差这么多？
费了九牛二虎之力设置好了终端，又在一天半之内榨干了trae一个月pro的额度的我表示：
问题可能不在Skill 本身，而在我们对它的期待和理解。
今天我们就来聊一聊：撇开技术观点不谈，Skill 对普通人到底意味着什么。
（这篇文章应该是本月最后一次更新，纯属一个技术门外汉的一家之言，如有说错，求各位大佬清点拍~）
先回答一个问题，以下三种真实状态，你是哪一种？
第一，用得爽。
这类人通常是找到一两个跟自己工作强相关的Skill，用得顺手就一直在用。
他们的特点是有明确需求，找到了质量还行的Skill。
第二，不会用。
这类人可能是被各种重磅发布、生态布局搞得很焦虑，但真正打开一个Skill，却不知道该填什么、怎么用，试两次就放弃了。
他们的特点是有焦虑，但需求不明确，也没找到合适的Skill。
第三，选择困难。
这类人看到各种Skill 眼花缭乱，觉得这个好像有用、那个也不错，但不知道该用哪个，结果一个都没用起来。
他们的特点是被选择本身压垮了，也分不清哪些Skill 质量好、哪些是凑数的。
这三种状态的核心问题是什么？
我觉得是误解了Skill 的本质。
那么Skill 到底是啥？
这个问题，我直接丢给了GPT。
它告诉我：在 Claude Code 中，Skill 是一种预先定义、可复用的任务配置单元，用于把特定类型的问题背景、约束和处理步骤标准化封装起来，使 Claude 在被调用时能够按照这一固定规范稳定地执行对应任务。
用人话解释就是：在 Claude Code 里，Skill 就是一段预先配置好的可复用“小工作流/小能力”，把你常干的一类任务（比如找选题、写大纲）标准化好，让 Claude 可以随时一键帮你跑完整套流程。
很多人把Skill 理解成了万能工具，好像有了它，啥都能搞定，我觉得这种理解一开始就跑偏了。
比起所谓的万能钥匙，Skil其实更像而是专用的能力包。
比如写文案的Skill、做数据分析的Skill，各有各的边界和适用场景。它不是来替代你的思考的，而是来帮你执行重复性工作的。
而且其实有一点需要注意，除了一部分官方封装的以外，现在更多的Skill其实都是网友自制的，所以就不可避免地导致：Skill 的质量差异巨大。
同样是周报生成Skill，有的能根据你的工作内容智能生成，有的就是填空模板。这不是有没有用的问题，而是谁做的、做得好不好的问题。
所以，Skill 的核心价值不是自我表达，而是能力复用，把某个领域的专业经验和最佳实践封装起来，降低 AI 的使用门槛。
但封装得好不好，完全取决于 builder 的能力。
不妨想一想，在Skill 出现之前，我们是怎么用 AI的？
打开 ChatGPT/Claude/豆包/元宝，说：帮我写周报。
它给我写一版，我说太正式了，轻松点；它改一版，我说这段太啰嗦，精简点；它再改一版，我说这个语言风格不太像我，发几段我之前写的周报给它；来回几轮，最后得到一个满意的版本。
这个过程有啥问题吗？
对大部分人来说，没有。
因为周报一周才写一次，多花 5 分钟调整也无所谓；每次的需求可能不一样，灵活调整反而更好；不需要记住什么配置，想到什么说什么。
那Skill能用来干啥？普通人用得上么？
Skill 解决的是重复性和标准化的问题。
举个例子：我一些自媒体朋友，每周要发 3 到 5 篇小红书，每次写完，都要让 AI 帮忙优化。
语气要轻松，但不要太口语化；
多用 emoji，但不要每句都有；
标题要有钩子，但不要标题党；
配图风格要统一，色调偏暖；
……
每次都要说一遍这些要求，一开始还好，时间长了就烦了。
那能不能让 AI 记住这些，以后自动按这个标准来？
这就是Skill 的价值：把每次都要说的话固化下来，下次直接调用。
但问题是：普通人有多少这种高频重复的任务？
答案是：没多少。
大部分普通人的 AI 使用场景，其实不需要Skill。
如果你只是偶尔用 AI 写个小红书文案、改个简历、润色个邮件，那你不需要Skill。因为这些任务就像前面写周报一样，一个月才做几次，多花一点时间也没关系，可以根据需求随心改，不用搞那么复杂。
如果你主要用 AI 来学习、查资料、问问题，那你更不需要Skill。
因为每次问的问题都不一样，没有所谓的标准流程，对话式交互本来就是你最自然的方式，强行使用Skill 的工作流反而会限制你的思路。
如果你是做创意类工作的，Skill 的价值也有限。
因为创意工作最怕标准化，每次都要新鲜感。你需要的是 AI 给你灵感和发散，不是按流程执行，过度依赖Skill，反而会让输出变得模板化。
真正需要Skill 的，是那些高频重复、流程固定、质量要求高的场景。
比如开发者每次提交代码前的检查流程；
内容团队每次发布文章的配图、格式化流程；
数据分析师每周的报表生成流程；
……
但这些场景，对大部分普通人来说，并不存在。
既然普通人没什么使用场景，那为啥Skill 这么火？
既然大部分普通人不需要Skill，那为什么 AI 圈都在聊这个？
那是因为，Skill 火的圈子，主要是开发者和深度用户（还有需要热点的自媒体朋友们，就连我这篇也是~）
对开发者来说，Skill 确实是刚需。
他们每天要写代码、提交、测试、发布，流程高度重复，他们需要 AI 按照团队的代码规范、提交规范来工作，他们有能力也有动力去维护和优化Skills。
对深度用户来说，Skill 是效率工具。
他们每天要用 AI 处理大量任务，他们愿意花时间学习和配置，来换取长期的效率提升，他们享受【优化工作流】这件事本身。
但普通人不是这样的。
普通人用 AI，是为了解决当下的具体问题，不是为了优化工作流。普通人没有那么多高频重复的任务，也没有那么多时间去维护Skills。
所以，Skill 这波热潮，本质上是技术圈的狂欢，不是普通人的刚需。
那普通人该怎么办？
看到这里，你可能会想：那我是不是就不用管Skill 了？
我的建议是：可以学Skill，但不要为了Skill 而Skill。
如果你现在用 ChatGPT 、 Claude 或者豆包元宝Deepseek等大模型就能很好地解决问题，那就继续用，不要因为看到别人在聊Skill，就觉得自己落伍了。
但是，如果你确实遇到了以下这些情况，那不妨尝试一下Skill 。
情况一：某个任务你每周都要做，每次都要跟 AI 说一遍同样的要求。
比如写周报、整理会议纪要、生成数据报表。
这时候，把这些要求固化成一个模板就有价值。不管是Skill、自定义指令，还是工作流，都行。
情况二：你在某个领域的需求越来越专业化。
比如你是自媒体博主，每次都要让 AI 按照你的风格写文案，或者你是产品经理，每次都要让 AI 按照你的框架分析需求。
这时候，投入时间去配置一个专属 AI 助手就值得。
情况三：你愿意花时间学习和优化工具。
你享受“让工具更好用”这件事本身，也有耐心去迭代、去调整、去维护，那Skill 确实能给你带来很大的效率提升。
但如果你不满足以上这些条件中的任何一种，那就别勉强自己。
AI 工具的价值，在于解决你的实际问题，不在于追赶最新的概念。用最简单的方式解决问题，永远比用最酷的工具更重要。
所以，Skill 对普通人到底有什么意义？
在Skill（或者是Agent这个概念）出现之前，AI 只能【说】，不能【做】。你问它怎么配图，它只能告诉你步骤，给你写提示词，但最终生图你得自己动手。
有了Skill或者说 Agent，AI 可以动手干活了：读文件、写代码、调 API、生成图片、更新文档……
这意味着什么？
意味着未来会有越来越多“开箱即用”的 AI 工具。
你不需要懂Skill，但你能用到别人做好的Skill；你不需要懂 Agent，但你能用到基于 Agent 的应用；就像你不需要懂 HTTP 协议，也能用微信一样。
所以，普通人不需要急着学Skill，但可以期待：更多“一键完成”的 AI 工具出现、更多自动化工作流变得触手可及、AI 从【对话助手】进化成【真正的助理】。
这才是Skill 对普通人的真正意义：不用学会怎么写Skill，也能享受到Skill 带来的能力提升。
那，AI是怎么看Skill的？
构思这篇文章的时候，我跟Claude交流过，我的问题是：普通人真的需要Skill 吗？
它的回复如下。
你看，连Claude都承认：不是所有人都需要Skill。
所以，别焦虑，用最适合你的方式就好。
发布于 2026-01-27 09:45・北京
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