Skill 模式应用指南
📚 学习 gmoverid-skill 的方法论,应用到我们的项目
创建时间:2026-03-13
🎯 核心洞察
从 gmoverid-skill 学到的三个关键点:
| 关键点 | 说明 | 价值 |
| 验证标准 | 每个示例都有理论值和验证标准 | AI 可以自我验证,结果可信 |
| Know-How 积累 | 隐性知识显性化,记录到 SKILL.md | 新手可以直接上手 |
| 模块化工作流 | 可执行的脚本 + 说明文档 | AI 知道怎么干、怎么验证 |
📁 Skill 标准结构
| skill-name/
├── SKILL.md # 核心:技能说明和指令
├── README.md # 项目说明
├── assets/ # 可运行脚本和模型文件
│ ├── script.py # 可执行脚本
│ ├── model.lib # 模型文件
│ └── example.cir # 示例文件
├── references/ # 参考资料
│ ├── conventions.md # 命名规范
│ └── validation.md # 验证标准
└── examples/ # 示例(可选)
└── example1.py
|
📝 SKILL.md 核心要素
根据 gmoverid-skill 的 SKILL.md,一个完整的技能说明应包含:
1. 技能定位
| ## 定位
这个技能教 AI 如何【做某事】。
**目标用户:**
- 人类初学者
- AI Agent
**前置条件:**
- 需要安装 XX 软件
- 需要 XX 基础知识
|
2. 功能列表
| ## 功能
这个技能可以:
1. 功能 1
2. 功能 2
3. 功能 3
|
3. 使用示例
| ## 使用示例
**示例 1:**【任务描述】
输入:
|
【用户指令】 【预期结果】 | 验证标准:
- 理论值应该是 XX
- 结果应该满足 XX 条件
|
4. 验证标准(最重要!)
| ## 验证标准
运行后,AI 应该检查:
1. **理论值对比**
- 计算值:X = 1/(2πRC)
- 仿真值:应该在 X ±5% 范围内
2. **曲线特征**
- 低频增益:0dB
- 高频衰减:-20dB/decade
- 截止频率:应该精确落在 1/(2πRC)
3. **错误检查**
- 没有收敛错误
- 数据文件正确生成
|
5. 常见问题
| ## 常见问题
**Q: 仿真不收敛怎么办?**
A: 检查以下几点:
1. 电源电压设置是否正确
2. 模型文件路径是否正确
3. 仿真步长是否合适
**Q: 结果与理论不符?**
A: 可能原因:
1. 模型参数不准确
2. 仿真设置错误
3. 理论公式不适用此场景
|
6. Know-How 积累
| ## 最佳实践
**经验 1:** 先跑简单示例,确认环境正确
**经验 2:** 每次只改一个参数,便于调试
**经验 3:** 保存所有中间结果,便于回溯
|
🚀 应用到我们的项目
1. 万物有理(视频号)Skill
Skill 名称: video-content-creation
| video-content-creation/
├── SKILL.md
├── assets/
│ ├── script_template.md # 视频脚本模板
│ ├── title_generator.py # 标题生成器
│ └── thumbnail_guide.md # 封面设计指南
├── references/
│ └── platform_rules.md # 各平台规则
└── examples/
├── example1_science.md # 科学类视频示例
└── example2_tech.md # 技术类视频示例
|
SKILL.md 核心内容:
| # 视频内容创作技能
## 定位
教 AI 如何创作符合"万物有理"定位的视频内容。
## 功能
1. 生成视频脚本
2. 生成标题(5 个备选)
3. 生成分镜建议
4. 检查内容是否符合价值观
## 验证标准
- 脚本时长:3-5 分钟(约 800-1200 字)
- 标题:包含好奇 + 价值 + 情感
- 内容:符合 GUIDELINES.md 的价值观
- 结尾:有行动呼吁和下期预告
## 使用示例
输入:"做一个关于量子力学的视频"
输出:
- 标题:5 个备选
- 脚本:完整脚本(含开场、主体、升华、结尾)
- 分镜:每段的画面建议
验证:
- 是否联系到造物主的智慧?
- 是否有科学错误?
- 是否通俗易懂?
|
2. 知记(学习软件)Skill
Skill 名称: learning-module-design
| learning-module-design/
├── SKILL.md
├── assets/
│ ├── module_template.json # 学习模块模板
│ ├── question_generator.py # 题目生成器
│ └── validation_rules.py # 验证规则
├── references/
│ ├── learning_science.md # 学习科学原理
│ └── bloom_taxonomy.md # 布鲁姆分类法
└── examples/
├── example1_math.md # 数学模块示例
└── example2_science.md # 科学模块示例
|
SKILL.md 核心内容:
| # 学习模块设计技能
## 定位
教 AI 如何设计符合学习科学的学习模块。
## 核心原则
1. 明确学习目标(布鲁姆分类法)
2. 提供足够示例
3. 设计渐进式练习
4. 设置验证标准
## 功能
1. 设计学习模块结构
2. 生成练习题(含答案和解析)
3. 设置掌握标准
4. 生成学习路径建议
## 验证标准
- 学习目标:可测量、可达成
- 示例数量:至少 3 个典型例题
- 练习题:覆盖不同难度(易/中/难)
- 验证标准:明确的"掌握"定义
## 使用示例
输入:"设计一个关于勾股定理的学习模块"
输出:
- 学习目标:理解、应用、分析
- 知识点讲解:定义、公式、证明
- 示例:3 个典型例题
- 练习:5 道题(2 易 2 中 1 难)
- 验证:正确率≥80% 算掌握
验证:
- 是否符合学习科学原理?
- 难度是否渐进?
- 验证标准是否明确?
|
3. 波形编辑器 Skill
Skill 名称: waveform-editor-basics
| waveform-editor-basics/
├── SKILL.md
├── assets/
│ ├── waveform_templates.json # 波形模板
│ ├── export_formats.md # 导出格式说明
│ └── measurement_guide.md # 测量功能指南
├── references/
│ ├── vcd_format.md # VCD 格式说明
│ └── fst_format.md # FST 格式说明
└── examples/
├── example1_digital.md # 数字波形示例
└── example2_analog.md # 模拟波形示例
|
SKILL.md 核心内容:
| # 波形编辑器基础技能
## 定位
教 AI 如何使用波形编辑器创建和编辑波形。
## 功能
1. 创建基本波形(时钟、数据、总线)
2. 导入 VCD/FST 文件
3. 测量波形参数(周期、占空比、幅度)
4. 导出为图片/SVG
## 验证标准
- 波形类型:正确识别和创建
- 测量精度:误差<1%
- 导出质量:1080P,清晰可读
- 文件格式:符合 VCD/FST 标准
## 使用示例
输入:"创建一个 100MHz 的时钟波形"
输出:
- 波形:周期 10ns,占空比 50%
- 测量:频率、周期、占空比
- 验证:与理论值对比
验证:
- 频率是否正确?
- 占空比是否准确?
- 波形是否平滑?
|
4. 古兰经学习 Skill
Skill 名称: quran-study-guide
| quran-study-guide/
├── SKILL.md
├── assets/
│ ├── tafsir_sources.md # 经注资源
│ ├── hadith_references.md # 圣训引用
│ └── study_template.md # 学习模板
├── references/
│ ├── arabic_basics.md # 阿拉伯语基础
│ └── revelation_order.md # 降示顺序
└── examples/
├── example1_fatiha.md # 开端章学习
└── example2_baqarah.md # 黄牛章学习
|
SKILL.md 核心内容:
| # 古兰经学习指导技能
## 定位
教 AI 如何指导用户学习古兰经经文。
## 功能
1. 解释经文含义
2. 提供降示背景
3. 引用相关圣训
4. 联系现代实际
5. 提供实践建议
## 验证标准
- 经文引用:准确无误
- 经注来源:权威来源(伊本·凯西尔等)
- 圣训等级:可靠圣训(布哈里/穆斯林)
- 现代联系:恰当、不过度解读
## 使用示例
输入:"学习黄牛章第 11-12 节"
输出:
- 阿拉伯语原文
- 中文翻译
- 降示背景
- 关键词解释
- 相关圣训
- 现代反思
- 实践建议
验证:
- 经文翻译是否准确?
- 经注来源是否权威?
- 现代联系是否恰当?
|
💡 Skill 开发流程
第 1 步:定义技能
| - 技能名称
- 目标用户
- 核心功能
- 前置条件
|
第 2 步:编写 SKILL.md
| - 技能定位
- 功能列表
- 使用示例
- 验证标准(最重要!)
- 常见问题
- Know-How 积累
|
第 3 步:准备 assets
| - 可执行脚本
- 模板文件
- 示例文件
- 模型/数据文件
|
第 4 步:建立验证标准
| - 理论值计算
- 预期结果描述
- 错误检查清单
- 掌握标准定义
|
第 5 步:测试和迭代
| - 自己测试
- 让 AI 测试
- 收集反馈
- 持续改进
|
📊 Skill 质量检查清单
开发完 Skill 后,对照检查:
完整性
验证标准
Know-How 积累
可用性
🎯 下一步行动
| 项目 | 优先级 | 预计时间 | 下一步 |
| 万物有理 Skill | P0 | 2 天 | 写 SKILL.md 初稿 |
| 知记 Skill | P0 | 3 天 | 设计学习模块模板 |
| 波形编辑器 Skill | P1 | 1 周 | 研究 VCD/FST 格式 |
| 古兰经学习 Skill | P1 | 1 周 | 整理经注资源 |
📚 参考资源
记住:
Skill 的核心不是文档,是可以直接执行的、模块化的工作流。
验证标准是让 AI 结果可信的关键。
Know-How 积累是隐性知识显性化的过程。
创建时间:2026-03-13
愿我们都能创造出真正帮助人的 Skill。✨