那個寫出20萬+閱讀的寫作Skill，我用扣子免費公開了

去年10月，我寫了一篇文章叫。

那篇文章發出來之后，評論區問得最多的一個問題是：能不能直接用你的工作流？

當時我的回答是：不行。

因為這套工作流的核心，不是某個prompt模板，而是我積累的東西——我的風格、我的審校規則、我寫過的文章、我的真實經歷。這些東西沒法打包給你。

我記得當時寫的原話是：「可復制的部分」包括流程框架和審校機制，但「不可復制的部分」——個人素材庫、風格特征、行業知識——需要你自己積累。

但這套工作流的效果確實不錯。最近3個月，我靠它寫出了數十篇閱讀過萬的文章，甚至包括這篇我此前從未達到過的20萬+：

所以那篇文章其實有個"未完待續"：有沒有辦法，讓這些"不可復制"的東西，也變成可復制的？

現在有答案了。

比如，今天早上我讓這個技能幫我寫一篇關于Dan Koe的文章。

它先搜索了Dan Koe的相關信息，然后讀取我的風格指南和幾篇歷史文章學習風格，接著給出選題方向，確認后開始寫初稿，最后跑完三遍審校。

最終產出的文章開頭是這樣的：「說起來，上周日我做了一件挺瘋狂的事。我把手機關了整整24小時……」

你可以通過這個鏈接去查看這篇文章創建的全部過程：https://space.coze.cn/s/9N8fcOydcNc/

整個過程我只做了兩件事：告訴它寫什么，選了一個選題方向。剩下的，全是技能自己跑完的。

這就是我今天想聊的：怎么把你的專業經驗，變成AI可以執行的「技能」。

Skills這個概念，最近很火

說起來，最近AI圈有個詞特別火：Skills（技能）。

什么意思呢？就是把你的專業經驗、方法論、工作習慣，沉淀成AI可以執行的能力。不是簡單的prompt模板，而是一整套包含規則、流程、參考資料的「能力包」。

X上討論得很熱。

但你可能注意到了，這些案例基本都是編程場景——寫代碼、搭系統、做工具。

那不寫代碼的人呢？做內容的、做運營的、做產品的，能不能也把自己的專業經驗變成AI技能？

這就是扣子最近上線的「技能」功能想解決的問題。

扣子的「技能」功能

扣子的Coze Skill功能，讓不寫代碼的人也能把自己的專業經驗沉淀成AI可執行的能力。

而且創建過程很簡單，不需要寫配置文件、不需要組織目錄結構，用自然語言對話就能完成。

我來說說我是怎么把自己的寫作工作流變成扣子技能的。

其實過程比我想象的簡單。扣子現在有個「扣子編程」功能，你可以理解為用自然語言和AI對話，讓它幫你搭建技能。

扣子官方給技能搭建提供了三條路徑：從「業務知識」出發、從「數據」出發、從「工具」出發。我的寫作技能，其實是前兩條的結合。

「業務知識」部分——我把現有的CLAUDE.md文檔發給它。

這個文檔是我和Claude Code協作時用的規則文件，里面寫了完整的寫作方法論：怎么選題、怎么搜索信息、怎么寫初稿、怎么三遍審校降AI味。用扣子的話說，就是把我腦子里"怎么做才對"的隱性知識，變成了AI能理解的顯性規則。

「數據」部分——發了幾篇我寫過的代表性文章。

讓它學習我的語言風格。扣子的說法是"給AI提供照著學的樣本"。我的樣本就是那些閱讀量高、我自己也滿意的文章——它們體現了我喜歡的口語化開頭、自問自答、心路歷程式敘事這些特征。

然后，我告訴它我想要什么技能：一個公眾號寫作助手，用戶給我寫作需求，我能按方法論執行——先搜索信息，再討論選題，確認后才開始寫，寫完要三遍審校。

然后它就開始自動搭建了。

我在旁邊看著它：創建項目目錄、寫SKILL.md主文件、生成風格指南、建assets/文件夾存參考文章……整個過程它自己規劃、自己執行，我基本沒怎么插手。

搭建完成后，我做了幾輪測試。

有個小插曲：我讓它寫一篇關于Claude Cowork的文章。這個東西1月13號才發布，AI肯定沒有相關知識。按我的方法論，應該先搜索信息再給選題，但它直接跳過搜索給了選題。

我就用自然語言跟它說：「這個流程不對，你應該先搜索再選題，新產品的信息你沒有，必須先獲取。」

改完之后再跑，流程就對了。

現在這個技能已經在扣子技能商店上架了。

它的執行流程和我實際用的一模一樣：收到寫作需求 → 保存brief → 搜索信息（如果涉及新產品/新技術）→ 提供3-4個選題方向 → 等用戶確認 → 學習風格 → 創作初稿 → 三遍審校。

效果對比：通用AI vs 我的技能

說效果可能有點抽象，我直接對比一下。

同一個寫作需求：「幫我寫一篇關于OpenCode的文章」（OpenCode是最近火起來的Claude Code開源平替）

通用AI的產出：

直接開始寫，標題大概是「OpenCode：開源AI編程工具新選擇」之類的。正文結構很標準——產品介紹、功能特點、使用方法、總結展望。語言通順，但一股AI腔——「在當今AI技術飛速發展的時代」「值得注意的是」「綜上所述」。

我的技能產出：

首先它先去搜索了OpenCode的信息——GitHub Star數、Reddit上的討論、和Claude Code的對比。然后給了4個選題方向，每個都有標題、核心角度、工作量評估、大綱。

我選了「用了一周OpenCode，我為什么還在用Claude Code？」這個方向。

然后它開始寫。開頭是：「上周三下午，在即刻上刷到好幾個開發者在聊OpenCode。他們說GitHub上這個項目一周漲了5萬多Star，被稱為Claude Code的開源平替。我點開看了看，56,000+ Star，這個數字還挺猛的。」

你能感覺到區別嗎？

具體細節（上周三下午、即刻、5萬多Star），真實場景（刷到討論），口語化表達（還挺猛的），個人視角（我點開看了看）。

這不是模板能解決的，是因為技能里沉淀了我的風格規則和審校機制。

這對職場人意味什么

體驗完整個流程，我覺得扣子這個技能功能的定位挺準的：專業經驗，一鍵調用。

你想想，以前專業能力是鎖在專業人士腦子里的。你想學寫作，得自己摸索，或者花錢上課。你想學數據分析，得找人帶，或者啃教程。

雖然AI已經能幫我們解決很多此類問題了，但大多數人面對一個空空的輸入對話框，還是不太知道該如何上手。

但現在，專業人士可以把自己的方法論沉淀成技能，發布到技能商店，讓所有人調用。

這意味著：

• 做內容的人，可以把自己的寫作方法論做成技能

• 做營銷的人，可以把自己的投放經驗做成技能

• 做產品的人，可以把自己的需求分析框架做成技能

• 做數據的人，可以把自己的分析模板做成技能

少數人頭腦中的方法論，變成人人可用的能力。

而且使用門檻極低。用戶不需要懂prompt engineering，不需要會配置AI，打開扣子，找到技能，直接用就行。

我覺得這才是AI工具該有的樣子。

不是給你一個通用的AI，讓你自己想辦法用好。而是給你一個帶著專業人士經驗和判斷的助手，幫你完成具體的工作任務。

你也可以做自己的技能

最后說說，什么人適合做技能。

其實很簡單：只要你在某個領域有可復用的方法論，你就可以把它變成技能。

可能是你做了5年新媒體，總結出了一套選題方法。

可能是你做了3年數據分析，沉淀了一套分析框架。

可能是你帶了10個人的團隊，有一套培訓新人的SOP。

這些東西以前只能口口相傳，或者寫成文檔讓人自己學。但現在可以變成AI能執行的技能，讓更多人直接用上你的經驗。

而且搭建過程真的不難。扣子編程的體驗很像和一個程序員搭檔——你說你要什么，它來實現。不滿意就反饋，它改，改到你滿意為止。

我那個寫作技能，從0到上架，大概花了半天時間。主要時間花在整理已有的文檔和測試調優上，搭建本身很快。

如果你也想試試，流程大概是這樣：

1. 打開扣子，進入「技能商店」板塊，選擇右上角的「創建技能」

1. 用扣子編程，描述你想做什么技能

1. 提供你的方法論文檔、參考案例

2. 測試、調優、發布

說回開頭那個問題：我的寫作工作流能不能分享？

現在可以了。

去扣子技能商店搜「花叔的自動化寫作」，或者直接點這個鏈接：

https://space.coze.cn/?skill_share_pid=7595917996460228608

你可以直接體驗，看看這套工作流是怎么運轉的——怎么選題、怎么搜索、怎么審校、怎么降AI味。

但我有個建議：別只是用，要學著自己做一個。

還記得前面說的嗎？技能由兩部分組成：「業務知識」和「數據」。

我的業務知識——怎么調研、怎么選題、怎么寫好文章、怎么審校——這些方法論你完全可以借鑒。但我的數據——那些用來學習風格的歷史文章——全是我寫的。所以用我的技能寫出來的東西，難免會太像我。

真正有價值的做法是：把我的方法論學走，換上你自己的文章作為數據集，搭建一個屬于你的技能。

這樣寫出來的內容，才有你的味道。

既然都看到這了，不妨現在就找個你感興趣的話題，上手讓「花叔」再給你寫一篇試試：

https://space.coze.cn/?skill_share_pid=7595917996460228608