5 个值得研究的 AI Skill 项目清单
最近整理了一批比较有代表性的 AI Skill 项目，来源不同、风格各异，但共同点是：都不是玩具级示例，而是真能拿来用、也值得拆开研究的东西。如果你正在搭建自己的 Agent 体系，或者思考“AI + 自动化”能走多远，这份清单会很有参考价值。
1. Anthropic 官方 Skills
这是 Anthropic 官方给出的 Skill 示例仓库，定位非常清晰：告诉你什么是“标准答案”。
它并不追求花哨，而是展示 Skill 在权限、输入输出、工具调用等层面的规范写法。很多细节只有看官方实现才会意识到，比如哪些逻辑应该放在 Skill 内，哪些应该交给上层调度。这类仓库的价值不在数量，而在“定调”。
2. Superpowers
这是目前我看到最成熟、也最“工程化”的 Skill 集合之一，Star 数已经超过 1.6 万。
从脑暴、需求拆解，到开发、测试、复盘，几乎覆盖了完整的软件工作流。很多 Skill 的设计明显是被真实用户反复打磨过的，用起来顺手、逻辑清楚。它非常适合作为“通用能力底库”，不管是个人使用还是二次封装，都有很高的复用价值。
3. Planning-with-files
这个项目明显受到 Manus Agent 思路的影响，核心在于：先规划，再执行。
它把多步骤任务拆成结构化的 planning 文件，用文件本身来约束和引导后续 Skill 的行为。这一点非常关键——当任务复杂到一定程度，单靠 prompt 已经不够了，而“外化思考过程”是目前最稳的一条路。这个 Skill 很适合作为“总控”，去调度其他 Skill 协同工作。
4. X-article-publisher-skill
这是王树义老师写的一个 X（Twitter）文章发布 Skill，实用性非常强。
它不只是“发内容”，而是完整考虑了内容结构、发布流程和自动化衔接。更重要的是，这个 Skill 很有扩展想象空间：如果 X 能跑通，那把同样的逻辑迁移到公众号、博客或其他平台，其实只是接口问题，思路本身已经成熟。
5. NotebookLM Skill
这个 Skill 解决的是一个非常具体、但极其高频的需求：把外部资料自动送进 NotebookLM。
无论是 PDF 还是 YouTube 链接，都可以批量上传，极大降低了知识整理的摩擦成本。对于经常做资料消化、研究型阅读的人来说，这类 Skill 的价值甚至高于很多“炫技型” Agent。
整体看下来，这些项目反映了一个趋势：Skill 正在从“单点能力”走向流程化、系统化、可组合。真正有价值的，不是某一个 Skill，而是它们如何被编排、被复用、被长期维护。
如果你正在构建自己的 AI 工具链，这 5 个项目都值得花时间精读。
