（2026年3月14日，于新加坡。）

引子

这里是书先生和路夫人：在这个浮躁的世界，继续陪您沉静地努力。

我是一直在读书的书先生。

每一代人有每一代人的保健品，都是为了缓解焦虑交的智商税。

AI 时代的人很不幸，要交两笔：一笔交给提示词工程，一笔交给 skills 编写技术。

认识我的人都知道，我绝对是 AI 用得最溜的那批人之一。如果不出意外，我也是最早在自媒体和直播间介绍 ChatGPT 的那批中国人之一——ChatGPT上线第二天，我就在直播间推荐了。

我用 AI 不但用得早，而且用得多，但我从来不学提示词工程。现在 skills 火了，我也照常不会去学怎么写 skills。

在这两个伪概念上花一秒钟、花一分钱，都是对我智商的侮辱。

对，提示词很有用，skills 更是强大，但提示词工程和 skills 编写能力就彻头彻尾是伪概念了。

正确做法

我知道，很多人已经花了不少钱和时间去学习提示词工程和怎么写 skills 了。如果你不幸是其中一员，请直接退出本文，后面的一切内容都与你无关了。

后面的内容会传达 AI 工具使用的更先进方法，但因为你已经相信提示词工程，后面我无论怎么逻辑严密、例证丰富，你也听不进去的。

原因很简单，成年人的认知一旦被错误观点占据，几乎不可能再装进相反的正确观点。继续读下去，你脑子也只会想如何反驳我，然后憋着一肚子火留一句让我看着不爽的话。

所以，为了双方的身心健康，请及时退出。

如果你还没有上过提示词工程的当，且有心学会高效使用 AI。那请你务必读下去。

在回答为什么没有必要学提示词工程和 skills 编写前，我想问你一个问题：

假设你是一个公司的老板，你请了个设计师，你会关心他怎么用 Adobe 吗？

我想正常的老板都不会关心。正常的老板关心的是什么？是明天他有没有把东西拿出来。拿不出来，换人。

至于他怎么用什么快捷键，他的图层怎么管理，关老板什么事？

现在你把设计师换成 AI，道理也是一样的。

我至今不知道 Skills 的结构是什么。我也不关心。

Skills 的结构是什么，Skills 内部要写什么，文件该怎么组织——这些谁最清楚？是 AI 自己，尤其是 Claude 自己。

所以， Skills 怎么写，那是它的事情，不是我的事情。

你现在去学提示词工程，去学 Skills 怎么写，本质上就是老板跑去研究设计师怎么用 Adobe。这是角色搞反了。

我是怎么做 Skills 的

昨天我在直播里现场演示了一个例子。

Claude 内置了一些配色主题方案，我看了一圈，说实话，都挺丑的，感觉就像 PowerPoint 里面那几个免费模板，放在2026年看，实在不够档次。

我就想，反正它有这个功能，那我干脆自己在网上去找一些好看的配色方案。我搜了一些轻奢风格的三色搭配图片，选了七八个我觉得不错的，然后把图片直接发给 Claude，就说了一句话：我以后想做这种风格的 PPT，你给我做成一个 Skill。

就这么简单。

上面截图里的什么颜色代码、什么推荐字体搭配、什么使用说明——没有一个字是我写的，全是 AI 生成的。我只是提了一个需求，发了几张图片。

Claude 还很贴心地做了一个 showcase 网页文件。这个文件挺有用，下次聊天我需要看下配色方案时， claude 会自动调出来给我看。

后来我又想要莫兰迪色的方案。同样的套路，我连搜索都懒得自己做了，直接跟 Claude 说：做一个莫兰迪色的配色方案，你自己去网上检索一下目前最受欢迎的方案，先给我看一下，我同意之后你再生成 Skill。

它就自己去搜索、自己设计、自己生成了七款莫兰迪色方案。整个过程我做了什么？我做了一个老板该做的事情——提需求，然后验收。

Skill 做好以后，它有一个一键添加的按钮，点一下就进入你的 Skill 库了。以后你需要用的时候，用自然语言告诉它就行。所以 Skills 的本质是什么？就是一个能够重复使用的命令集而已。而这个命令集，AI 自己写得比你好得多。

你去学写 Skills，就是自讨苦吃

我在直播里说了一句比较直的话：网上那些教你做 Skills 的课程，全是骗人的。

为什么这么说？你想，那些课程的核心内容是什么？无非就是告诉你 Skill 的文件结构是什么、里面有一个 SKILL.md、描述怎么写、showcase 怎么放。

但是你打开 Claude 做好的任何一个 Skill，它里面的结构、描述、示例，写得比绝大多数人都规范。因为这些规则本来就在 Claude 的系统里面，它写自己最熟悉的东西，你去替它操这个心干什么？

你去学写这个，就是自讨苦吃。这东西 AI 写得多好！

当然，我说不用学怎么写 Skills，不是说连看都不看。做老板也得检查一下交付物吧。Skill 做好以后，我会打开看一眼，看看方案顺不顺眼。觉得可以，就一键添加；觉得不行，就让它改。这才是正确的分工。

用 AI 的正确姿势

这种"老板思维"不光适用于做 Skills，它其实是我用 AI 的整体态度。

拿编程来说。我现在用 AI 做编程都是大任务——20个需求、30个需求，我会先把所有需求整理成一个系统的文档（当然，还是 AI 整理），做好规划（当然，也是 AI 规划），经常一个规划就是几千上万字，然后让 AI 一次性解决。

很多人不这样做，喜欢把需求拆成很小的块，一个一个喂给 AI，觉得这样省 token。但根据我的经验，这反而是最低效的做法。因为你每拆一次，AI 就要重新去读语境、重新去理解各个需求之间的关联。一旦中间出了一个错，后面每一个都会跟着错，错误在系统里面是指数级累积的。

反过来，你一次性把20到30个需求都写清楚，AI 被迫要同时思考这些需求之间的关联，它做出来的东西反而更好，出错的概率更低。虽然跑的时间久——我经常一个任务 AI 要跑半小时、一小时——但一次性做好的概率非常高。

省 token 就意味着要多花时间修正，token 倒是省了，效率降低了，效果也不好。当用则用，不要心疼 token。

结语

我是一直在读书的书先生，感谢你的阅读。

今天这篇文章，核心就一句话：在 AI 时代，你最不需要学的就是 AI 的"操作手册"。

Skills 怎么写？AI 的事。提示词怎么优化？AI 的事。文件结构怎么组织？还是 AI 的事。

你要做的，是把自己的需求想清楚——你要什么效果，你要解决什么问题，你对交付物的标准是什么。这些才是人该干的事情。

说到底，AI 时代真正稀缺的能力，从来不是会操作 AI，而是知道该让 AI 做什么。前者是员工思维，后者是老板思维。

你是 AI 的主人，还是 AI 的奴隶？想清楚这个问题，比学一百门提示词课程都管用。

你觉得呢？

咱们明天见！