WorkBuddy Skills：从必装到自建 Skills 保姆级教程
如果你也用 WorkBuddy，一定有过这种感觉：它什么都能干，但遇到专业、重复、有门道的活儿时，总差点"工艺感"。这时候就该上 Skills（技能） 了。
本文分四块：① Skills 是什么、必装哪些、ClawHub/SkillHub 是什么；② 怎么安装一个 Skill；③ 我实测后强烈推荐安装的 9 个 Skill；④ 如何把你自己沉淀的 Skill 封装并上传到 ClawHub 和 SkillHub。
一、Skills 是什么，能解决什么痛点
1.1 一句话定义
Skills 是 WorkBuddy 的可插拔能力包：把一个领域的专业知识、固定流程、工具调用方式，固化成一个"即装即用"的模块。装上之后，WorkBuddy 从"通用助手"变成"某个领域的专家"。
1.2 它的物理形态
每个 Skill 本质上是一个文件夹，核心是 SKILL.md，外加三类可选资源：
代码块
JavaScript
my-skill/
├── SKILL.md # 必需：YAML 元数据 + Markdown 指令
├── scripts/ # 可选：可执行脚本（Python/Bash，确定性任务）
├── references/ # 可选：参考文档（按需加载进上下文）
└── ../assets/ # 可选：模板/图标/字体等输出资源
Skill的配置文件
1.3 触发机制
你不需要手动切换技能。Skill 的 SKILL.md 里有一段 description，模型会根据它判断"当前场景要不要调用这个技能"。命中即自动加载，用完即走。这也是为什么"描述写得好不好"直接决定技能好不好用。
进阶设计叫渐进式加载：元数据常驻（~100 词）→ 触发时加载 SKILL.md 正文（<5k 词）→ 按需执行 scripts / 读 references。既精准又不浪费上下文。
1.4 它解决什么
•
重复流程自动化：合同审查、简历打分、报表生成……不用每次从零写提示词。
•
弥补模型不知道的"工艺"：公司规范、特定 API 用法、行业工作流。
•
稳定可控：同样的活，每次结果一致，还能脚本化兜底。
二、两个技能市场：ClawHub 与 SkillHub
技能从哪来？主要来自两个市场，定位互补。
2.1 SkillHub（官方推荐市场 / BuiltinMarket）
入口：https://skillhub.cloud.tencent.com"，后台接口 lightmake.site；也有独立站 skillhub.cn 和 CLI 工具 skillhub。
💡 特点：腾讯官方运营，重质量、安全可控，审核上架；支持 AI 辅助生成技能信息（名称/描述/分类/指令一键补全）。
安装体验：在客户端里"一句话装"，鉴权由宿主处理，不用自己管 token。
2.2 ClawHub（社区市场）
入口：https://clawhub.ai（也提供 clawhub.com 网页检索），CLI 工具 clawhub，开源、免费、社区驱动。
💡 特点：求全、更新快，800+ 社区贡献技能，含大量中文/垂类技能；支持 GitHub 仓库直接导入；语义化版本管理，一行命令安装。
2.3 一句话对比
🧩
三、必装的几个"元技能"
下面这几个是"让你把技能体系玩转"的地基，建议第一波就装：
⚠️注意：官方原 find-skills 插件已废弃，现在由上面的 find-skills（场景驱动版）完全接管。
四、如何安装一个 Skill（四种方式）
方式一：推荐市场一句话安装
直接在对话里说：
安装一个 xxx 技能 / 帮我装下 lark-unified
由 marketplace-skill-installer 调 workbuddy_marketplace_skill 完成：已安装会提示版本、有新版会问你要不要更新，全程不用 token。装完在【技能管理】面板能看到。
方式二：用 find-skills 发现后安装
用自然语言描述场景，比如"我想做一个海报"“帮我分析今天的股票”，它会检索并列出候选，你回一句"安装第 2 个"即可。
方式三：命令行 / CLI 安装
SkillHub（若用 CLI）：
代码块
JavaScript
skillhub login # 浏览器 OAuth 授权，凭证存 ~/.skillhub/auth.json
ClawHub：
代码块
JavaScript
npm i -g clawhub
clawhub login
clawhub skill publish ./my-skill --slug my-skill --version 1.0.0
# 检索/安装/更新
clawhub search
clawhub install
clawhub update
方式四：文件夹 / URL 手动导入
把技能目录放到：
•
用户级：~/.workbuddy/skills/
•
项目级：<项目>/.workbuddy/skills/
•
或在【技能管理】里选"通过 URL 导入"，填 GitHub 仓库地址自动拉取。
安装后别忘了
•
在【技能管理】面板确认已启用；
•
部分技能依赖连接器（MCP），需在"自定义连接器"里点"信任"才生效；
•
客户端区分：CodeBuddy 装到 ~/.codebuddy/skills/，WorkBuddy 装到 ~/.workbuddy/skills/。
五、九个真正好用的 Skills
5.1 通用效率类
① self-improving-agent
🧩
是什么：自反思 + 自批评 + 自学习 + 自组织记忆的元技能。
② find-skills
③ Summarize
🧩
能干啥：一键总结网页、PDF、图片、音频、YouTube 视频。
适合谁：信息过载、需要快速消化长内容的打工人/研究者。
④ tavily
🧩
能干啥：AI 优化的联网搜索（Tavily API），给模型喂实时、高质量的检索结果。
适合谁：需要最新资讯、做调研、写带出处内容的场景。
⑤ agent-browser
🧩
能干啥：无头浏览器自动化 CLI，专为 AI 智能体优化（带无障碍树），可导航、填表、点击、截图、抓数据。
适合谁：要做网页操作自动化、信息采集、RPA 的人。
⑥ playwright-cli（浏览器测试/交互）
🧩
能干啥：自动化浏览器交互——Web 测试、表单填写、截图、数据提取。
适合谁：前端/测试工程师、需要稳定网页自动化的开发者。
5.2 我自建并上传到 SkillHub 的 3 个
⑦ agnes-image-gen（Agnes AI 图片生成）
🧩
•
能干啥：调用 Agnes agnes-image-2.0-flash 模型，支持文生图 + 图生图；重点优化了降低 AI 感与中文配文清晰度（字体锐利、无重影）。
⑧ work-report-pro（工作汇报生成器）
🧩
•
能干啥：口水话/关键词输入 → 自动生成日报/周报/月报/年报，强制去 AI 味（白话表达、口语断句、拒绝作文腔）。
⑨ yuque-connector（语雀知识库双向同步）
🧩
•
能干啥：本地文件 ↔ 语雀双向同步，支持 Word/Excel/Markdown/HTML/文本/zip 导入，以及语雀文档下载到本地；覆盖搜索、创建、更新、目录管理，含错误自动恢复。
•
适合谁：用语雀做知识库、想把本地文档/笔记和语雀打通的团队或个人。
六、如何封装并上传自己的 Skill 到 ClawHub & SkillHub
把你反复做、容易错、有门道的流程，固化成一个 Skill，既能自己用，也能分享给别人。
Step 1：确定要封装什么
找"你反复做、容易错、有门道"的事。比如：每天写周报、批量同步语雀、生成某种风格图片。流程越明确，Skill 越好用。
Step 2：用 skill-creator 初始化骨架
代码块
JavaScript
# skill-creator 自带脚本，生成标准目录（含 SKILL.md 模板 + scripts/references/../assets/）
scripts/init_skill.py
默认生成在 ~/.workbuddy/skills/ 下（用户级）。
Step 3：写 SKILL.md（成败关键）
SKILL.md 分两段：YAML 元数据（决定何时触发）+ Markdown 指令正文（决定怎么干）。
代码块
YAML
---
name: my-skill
description: 用第三人称写清"这个技能在……时使用"。例如：This skill should be used when the user wants to...
agent_created: true # 必须带，便于后续管理/修改
要点：
•
name + description 写清"做什么、何时用"，覆盖用户的自然表达（触发词）。
•
必须带 agent_created: true。
•
大段参考放 references/，输出模板放 ../assets/，确定性代码放 scripts/（渐进式加载，省 token）。
Step 4：打包校验
scripts/package_skill.py
脚本会自动校验（frontmatter 格式、命名规范、目录结构、描述质量），通过后打成 my-skill.zip。校验不过先改再打。
Step 5：上传到 SkillHub
方式 A · CLI（推荐开发者）：
代码块
JavaScript
方式 B · 网页端（零命令）：
访问 skillhub.cn 登录，进入"发布页面"；
填名称/描述/分类/标签，上传 SKILL.md 及资源；
可用 AI 辅助生成自动补全信息；
提交审核 → 安全检测通过后自动上架（发布前需完成开发者注册，公开发布通常需实名）。
Step 6：上传到 ClawHub
方式 A · CLI：
代码块
JavaScript
npm i -g clawhub
方式 B · 网页端：
•
访问 https://clawhub.ai，用 GitHub 登录；
•
点"发布技能"，上传技能文件夹（或填 GitHub 仓库地址）；
•
填名称/描述/版本（语义化如 1.0.0）/标签；
•
提交审核，通常 1–3 个工作日通过，即可被全网一键安装。
•
也可以直接 https://clawhub.ai/import 从 GitHub 导入。
Step 7：迭代
用真实任务测 → 发现别扭的地方就改 SKILL.md → 重新打包上传。社区反馈（评分/评论）是最好的优化信号。
上传前自检清单
文件夹至少含 SKILL.md，不含 .git/LICENSE/.DS_Store 等非文本文件；
name/description 真实准确，无虚假宣传；
无恶意代码、不窃取隐私（官方会做安全扫描）；
敏感信息用环境变量，不硬编码凭证；
Slug 小写字母 + 短横线（ClawHub 硬性要求）；
已本地实测可正常触发与运行。
七、总结与最佳实践
先装元技能：find-skills + skill-creator 打底，后面省大事。
市场搭配用：日常靠 SkillHub（稳），找新鲜/小众去 ClawHub（全）。
推荐起步包：self-improving-agent、Summarize、tavily、agent-browser、playwright-cli 这五个一装，效率立马上台阶。
自己的流程值得沉淀：像我上传的 agnes-image-gen、work-report-pro、yuque-connector 一样，把重复活固化成 Skill，既利己也利他。