@FinanceYF5: 3/第 1 步：用你最好的范例 + 个人语境创建 关键：把 skill.md 和范例分开放。 AI 每次不用读一堆范例，按需加载；分享时也不泄露隐私。范例至少给几个不同的，只给一个会过拟合。

3/🧭第 1 步：用你最好的范例 + 个人语境创建

关键：把 skill.md 和范例分开放。

AI 每次不用读一堆范例，按需加载；分享时也不泄露隐私。范例至少给几个不同的，只给一个会过拟合。

1/ Peter Yang 公开了他每周省下大量时间的秘密：自己造 AI Skill

把个人知识和审美编码成一个可复用的技能，让 AI 替你干活。

他用 Claude Code 现场搭了一个，全程 5 步。

2/先搞懂 Skill 是什么

它就是一个装着指令的文件夹，AI 在特定任务时自动触发。

他的例子：一个专门编辑 Newsletter 长文的 “edit-post” 技能。

3/第 1 步：用你最好的范例 + 个人语境创建

关键：把 skill.md 和范例分开放。

AI 每次不用读一堆范例，按需加载；分享时也不泄露隐私。范例至少给几个不同的，只给一个会过拟合。

4/第 2 步：在 description 里写清楚“何时触发“

AI 平时只读技能的名字和描述，据此决定要不要加载整个技能。

所以必须明确写“use when…“，否则技能根本不会可靠触发。

5/第 3 步：建 evals.md，让技能自查

这是别的教程都不讲的一招。

让 AI 生成 10 条“通过/失败“检查（比 1-5 打分靠谱）：有没有钩子、有没有 AI 味、有没有干货。

6/而且要让它自动循环

跑 eval 时另开一个干净上下文的 agent，失败就回到原 agent 继续改。

他演示时跑了 5 轮才全部通过——人类可以去喝咖啡，等它自己迭代。

7/第 4 步：建 memory.md，让技能越用越好

按时间倒序记录历次对话的经验，每天两三句、保持简洁。

适合那些没法用“通过/失败“判断的模糊反馈，比如“让语气更真实“。

8/第 5 步：造一个“造技能的技能“

搭技能时 AI 写了大量内容，不盯着就会塞进一堆 AI slop。

用一个 Skill Editor 定期审查：删破折号、删套话、保持简洁。

9/ 但最反直觉的一条在最后

哪怕所有最佳实践都用上，技能产出也只有 80-90% 到位。

真正区分 AI slop 和好内容的，是最后那 10-20%：你亲手审阅、用人的品味收尾。

技能能帮你跑完前 80%，但最后那段，永远得是

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