很多朋友卡在“怎么写 SKILL.md”，本质是把可复用工作流当成了“临时提示词”。这篇直接给你一套生产级Skills资源库清单 + 选择方法 + 两步落地闭环，照抄就能跑。
看完可以直接先挑1个库，今天把第一个Skill装起来并跑通一次。
为什么现在必须解决这个问题
- 你以为在学“写 SKILL.md”，其实是在反复发明轮子：同一类任务每次都重写提示词，效果漂、成本高。
- 大多数人写Skill失败不是“不会写”，是没见过生产级结构：输入/输出/验证/边界全缺，落地必翻车。
- 2025-12：Skills 已被推成开放标准（Agent Skills standard），并被多家工具链采纳（例如 VS Code / Copilot 的 Agent Skills 文档已出现）。
- Anthropic 官方仓库明确给出：Skill 就是“一个文件夹 + SKILL.md + 可选 scripts/resources”，甚至把 Claude 文档能力背后的复杂Skills放出来做参考（含 PDF/DOCX/PPTX/XLSX）。
- OpenAI 的 Codex 官方文档也已把 Skills 写成一等公民，并强调progressive disclosure（默认只加载 name/description，调用时才读正文）。
- 今天你能达成：从“找库→装库→跑通→改成自己的”，最短闭环 30–60 分钟；不靠玄学写作，靠可复用流程。
核心问题清单
- Q1：生产级 Skills 到底长什么样？我该抄谁的？
- Q2：我怎么选Skill，避免“看起来很强、用起来很废”？
- Q3：为什么很多人觉得 AI 编程落不了地，Skills 能补哪块短板？
别从零写Skill——先从“能跑通的生产级样例”开始抄。
工具卡（用途/适合）
Anthropic 官方 skills 仓库（anthropics/skills）
- 用途：最好的“教材库”。既有入门模板，也有生产级文档处理Skills参考（PDF/DOCX/PPTX/XLSX），还支持通过 Claude Code 的 marketplace 安装。
- 适合：想把 Skill 写成“可交付能力”的开发者/内容创作者/团队负责人。
OpenAI Codex Skills 文档（developers.openai.com/codex/skills）
- 用途：看“平台怎么理解Skill”的底层规则：目录结构、作用域、加载策略、显式/隐式调用、progressive disclosure。
- 适合：做工程化落地（团队规范/安全检查/代码评审清单）的人。
Skills 聚合与检索（SkillsMP / ClaudeMarketplaces / Claude Code Templates）
- 用途：把“GitHub散装技能”变成可搜索目录与分类；适合快速找现成技能与热门实践。
工具不是越多越好——你只需要一个“权威样例库”+一个“检索目录”。
底层逻辑：
判断：Skills 的价值不在“写得多漂亮”，而在“把一次性提示词变成可复用工作流资产”。
- Anthropic 解释得很直白：Skill 是目录，核心是
SKILL.md的结构化指令，外加脚本/资源；并把生产环境正在用的复杂文档技能作为参考公开（注意：其中部分是 source-available，而非完全开源）。 - OpenAI Codex 明确强调：默认只注入 name/description/路径，正文不调用不加载，靠 progressive disclosure 控上下文成本；这就是为什么“Skill 不需要写成论文”。
- Agent Skills 作为开放标准在扩散：Claude 支持并公开标准，VS Code/Copilot 也出现同标准文档，生态在对齐。
你以前觉得“AI 编程不能落地”，很多时候不是模型不行，而是你缺三样：可复用流程、可验证输出、可控上下文。Skills 直接补第三样，并把前两样变得更容易写进流程里（检查点/验收项/脚本化）。
其实，落地入口就两步——先抄一个能跑通的Skill，再把你的验收点写进它的“验证步骤”。
AI 落地的分水岭不是模型分数，是你有没有“可复用、可验证、可控上下文”的流程资产。
对比表：你该抄哪类资源库？
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|---|
| | 结构规范、覆盖面广、可直接当范式抄（含生产级文档技能参考） | | |
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| obra/superpowers、awesome-claude-skills | | | |
| SkillsMP、ClaudeMarketplaces、AITMPL | | | |
抄库先看“能否跑通”，再看“写得好不好看”。
“12个优质 Skills 资源库/目录”（直接抄名单）
我只挑“能当范式”的：要么是官方权威、要么是社区主仓、要么是检索入口。 下面把你这段「资源清单」的链接地址都补齐（按你原顺序）：
Anthropic：官方 skills 主仓（学习+参考实现）https://github.com/anthropics/skills ([GitHub][1])
Anthropic：Skills 介绍与 Skill Creator 机制（理解生态与入口）
- Skills 官方介绍（What are Skills）：https://support.claude.com/en/articles/12512176-what-are-skills ([Claude帮助中心][2])
- Claude Code Skills 文档：https://code.claude.com/docs/en/skills ([Claude Code][3])
- Claude API Skills 指南：https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/skills-guide ([Claude 开发平台][4])
- Skill Creator（仓库里的 skill-creator）：https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/skill-creator/SKILL.md ([GitHub][5])
- 工程文章（Agent Skills 背景/机制）：https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills ([Anthropic][6])
- OpenAI：Codex Skills（规则与目录结构）
- Skills 总览：https://developers.openai.com/codex/skills/ ([OpenAI开发者中心][7])
- 创建自定义 Skills：https://developers.openai.com/codex/skills/create-skill/ ([OpenAI开发者中心][8])
ChatGPT 环境的 /home/oai/skills（社区实测打包仓）https://github.com/eliasjudin/oai-skills ([GitHub][9])
SkillsMP：可搜索 Skills 目录（分类/检索）https://skillsmp.com/ ([SkillsMP][10])
ClaudeMarketplaces：marketplace/插件目录（找可安装集合）https://claudemarketplaces.com/ ([Claude Code Plugin Marketplace][11])
Claude Code Templates（AITMPL）：模板与配置集合（偏工程化配置与命令集）
- Skills 列表：https://www.aitmpl.com/skills ([Claude Code Templates][12])
- 站点主页：https://aitmpl.com/ ([Claude Code Templates][13])
- 对应 GitHub 仓库：https://github.com/davila7/claude-code-templates ([GitHub][14])
- obra/superpowers：社区主仓（技能密度高、套路多）
- 主仓：https://github.com/obra/superpowers ([GitHub][15])
- skills 目录（可直接看结构）：https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills ([GitHub][15])
ComposioHQ/awesome-claude-skills：分类清单https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills ([GitHub][16])
VoltAgent/awesome-claude-skills：更新活跃的清单https://github.com/VoltAgent/awesome-claude-skills ([GitHub][17])
travisvn/awesome-claude-skills：资源导航型清单https://github.com/travisvn/awesome-claude-skills ([GitHub][18])
BehiSecc/awesome-claude-skills：偏“生产就绪模板”的集合https://github.com/BehiSecc/awesome-claude-skills ([GitHub][19])
名单不是收藏夹——你要用它们“对照抄结构”，不是“对着点星星”。
可复制：生产级 SKILL.md 最小骨架（别写长，写可验收）
你要的不是“文学性”，而是“执行性 + 检查点”。
---
name:<skill-name>
description: <一句话：什么时候用它 + 交付什么结果>
---
# Goal
-输出物：<文件/报告/PR/表格>（可验证）
# Inputs
-必填：<输入1>，<输入2>
-可选：<输入3>
# Constraints
-不做什么：<明确边界>
-质量门槛：<格式/长度/正确性/引用来源>
# Steps
1) 读取/收集：<从哪里拿信息>
2) 处理/生成：<怎么做>
3) 验证：<如何自检>
# Verification Checklist
-[ ] 关键字段齐全
-[ ] 结果可复现（同输入同输出）
-[ ] 引用/来源已标注（如需要）
为什么我敢让你“写短点”？因为平台本来就倾向于默认只加载 name/description，调用时才读正文，你把“长细节”拆到 references/ 或脚本里更稳。([OpenAI开发者][5])
Skill 写作的 KPI 只有一个——别人拿你的Skill，能不能一次跑通并验收。
可复制：3条“偷师学艺”提示词（拿来就能用）
“你是 Skill 审计员。请按【输入/输出/边界/依赖工具/失败模式/验证清单】六项审查我提供的 SKILL.md，并给出：A) 3 个最高风险点；B) 最小修改建议（不超过 10 条）；C) 一条最小可运行的演示任务。”
“你是 Skill 迁移工程师。请基于该 Skill 的 Goal/Steps，把我的业务约束（我会补充）嵌入到 Constraints 与 Verification Checklist，并补一个 ‘示例输入→示例输出’ 对照。”
“你是流程工程师。把下面的自然语言流程改写成可执行的 Steps，每一步必须有：动作、产出、检查点、失败处理（fallback）。”
提示词只负责启动，Skill 才负责复用；别把两者角色搞反。
两步/三步落地（最短闭环）
第一步：挑一个“能跑通”的参考Skill（检查点｜产出｜预计时长）
- 检查点：来自官方或主仓；有清晰 Steps + Verification；最好带脚本/资源位。
- 产出：你本地技能目录里出现一个可用Skill（哪怕只做一件小事）。
第二步：跑一次真实任务 + 记录失败点（检查点｜产出｜预计时长）
- 检查点：失败必须能归因到“输入缺失/边界不清/验证缺失/环境依赖”。
[可选] 第三步：把验收写进 Skill（让它变成团队资产）
- 检查点：把你团队的代码规范/安全检查/输出格式，写进 Verification Checklist；能脚本化的就放 scripts。
你做的不是“写Skill”，你做的是“把经验变成可复制的自动化资产”。
