從0到1開源了個Claude Skills，實現全自動寫X(推特)，拿走不謝～

大家好，我是最近在做X的袋鼠帝

但是折騰了好長一段時間也沒多大水花，主要原因還是我不夠勤快，更新頻率跟不上。

太慘了，大家幫忙點點關注吧，你們就是我的原始股東

X上我會分享一些短平快的最新信息，還有一些感悟和理解，也會時不時更新長文。

直到上周，看到很多X大佬曬出了馬斯克發的工資，我直接驚了！

臥槽，X要是做起來，光靠自然流量一個月就能領到幾百上千$！

羨慕的淚水不爭氣地從嘴角流了下來，要是再搞個矩陣號呢？想想都刺激

然后我觀察了很多X的大佬，他們每天的更新頻率非常高，可能一天能發十幾條。我在評論區看了下，他們自己也說是用了AI提效。

我就在想，其實X這一塊我完全可以打造一套Claude Skills，作為的AI創作員工，幫我自動寫推文（適用于起號階段）

當然，為了賬號安全和內容質量，整個流程的最后一步我保留了人工介入，也就是讓Skills把內容弄到草稿箱，最終我會審核內容，然后手動發布。

經過各種查資料，以及跟Claude Opus進行了多輪對話和優化后，這套Claude Skills終于成功落地，并開源了。

最終效果我錄了個屏，還是相當不錯的。

這篇文章我將分享我自己使用Claude Skills的一些心得，以及從0到1創造一個Claude Skills的過程，你將了解：

1.Claude Skills到底是什么？（簡析版）；

2.如何創造自己的Claude Skills（以及我踩過的坑）；

3.免費領取一個能自動幫自己查找信息、選題、創作，并自動保存到草稿箱的Skills：x-skills；

4.skills的適用場景，以及它的優缺點；

5.國內環境Claude Code接入Claude模型（方案推薦）。

一、Claude Skills到底是什么？

Claude Skills最近爆火，但可能并不是所有小伙伴都了解它。

雖然很多博主都寫了科普文章，這里我還是想聊聊我自己的見解。

特別是上周六受江樹邀請去北京參加「AIGC開發者大會」，跟幾位大佬同臺圓桌討論后，我對Claude Skills的理解又通透了幾分。

一句話總結，Claude Skills就是一個「專業技能包」，它的本質其實就是上下文工程。

23年、24年的時候，Prompt（提示詞）很火爆。

到了25年，Context（上下文）變得越來越重要，也可以說越來越火了。

為什么會出現這種現象呢？

我覺得早些年，模型的Agent能力不足，上下文長度也有限，所以大家靠一些精妙的Prompt就能更好地完成簡單任務。

但是25年后，隨著Manus的爆火，各家大模型都在卷Agent能力，上下文長度也越來越長。

簡單的Prompt已經無法滿足我們用Agent做復雜任務的需求，而Context可以。其實Prompt也是Context（上下文）的一種。

Context 簡單來說，就是讓一個大模型或者Agent完成任務所必須的最全信息，可以包含文檔、Prompt、任務介紹、背景信息、案例，以及各種工具等等...

如果說Skills就是上下文的話，那其實我們從很早以前就在用Skills啦。

只不過Anthropic這家公司非常善于制定標準、搶占生態，它率先推出了Claude Skills。

這有兩個好處：1是統一了Context的規范和標準；2是由此帶來了生態，建立起了社區。

目前每天都有新的Skills誕生，普通人構建一個高質量Context的門檻大大降低了，因為我們現在可以直接去網上找現成的，就像我今天開源的x-skills一樣。

我們來看一下Claude Skills的經典結構：

核心文件就是SKILL.md。這里面其實就包含了這個Skill的名字、描述（有什么用，什么時候該用），以及Prompt（指令）。

大家都說Skills有一個「漸進式披露」的設計非常天才。

其實吧，在我看來這并不是什么創新的發明。

早在23年我還在公司上班的時候，我就想到了類似的邏輯。

當時我想把AI融入業務，那時候我負責一家頭部證券公司的線上營業廳。那個營業廳的業務辦理入口密密麻麻，用戶想找一個功能簡直是大海撈針，我自己找都老費勁了。。。

我就想用AI跟程序結合，把各種業務辦理入口的鏈接、名稱和描述綁定。用戶不需要面對密密麻麻的菜單，而是只需要一個對話框。

用戶提需求，AI先在后臺加載所有業務的名稱和描述，智能篩選出用戶需要的業務后，再加載具體的業務信息，并提供跳轉辦理的鏈接。

我想阿里千問最近對接了阿里生態的各種App，大概也是類似的思路。

Skills只是把舊的思想用到了新的技術領域

了解過計算機的朋友應該知道，我們的電腦或者服務器都有內存（RAM），而且內存資源非常有限，所以誕生了很多優化內存使用的方案，比如MySQL的B+Tree等等...

我覺得模型的上下文可以類比計算機的內存，那模型上下文優化的方案其實也可以直接參考很多現有的計算機內存優化方案。

而這個漸進式披露的設計，也就類似一種內存優化方案，所以算不得創新性的設計。

關于Claude Skills的概念和一些想法，我們就暫且聊到這里。

二、如何創造自己的Claude Skills？

在正式開始之前，我先講一個之前寫Skills踩過的坑。

去年10月份，我去杭州做了一次Claude Code的企業培訓，內容就包含了Claude Skills。

回來之后我就想寫一篇創造Skills的教程，當時我用的是國產模型，結果寫出來的Skills總是缺斤少兩的，不完整。

于是那篇文章就擱置了，后來我試著用Claude自家的模型來寫Skills，我發現，解鈴還須系鈴人，寫Claude Skills還得是Claude自己來，太絲滑了，特別是Opus模型，基本上一次性就能搞定。

總結下來就是，寫Claude Skills盡量用Claude模型

所以，這次我就是在Claude Code里面使用Claude Opus模型來寫x-skills。

在國內環境Claude Code使用Claude模型的方案，我放在文末了，感興趣的朋友可以看看～

這次我使用了Anthropic官方的一個創建Skills的Skills來寫Skills（哈哈哈 有點拗口）

就是它，叫skill-creator，我們可以用它來寫Claude Skills。

https://github.com/anthropics/skills

把它下載下來，放入 ~/.claude/skills 文件夾。

PS：如果是Windows系統，路徑大概在：C盤/用戶/你的用戶名/.claude/skills。

這樣Claude Code就能識別這個Skill了。

接下來步入正題：

這篇本來就是奔著寫Skills并開源去的，所以我直接先在我的Github建了個公共倉庫，為了簡單好記，我給它取名叫x-skills

https://github.com/kangarooking/x-skills

然后把這個新倉庫克隆到本地：

git clone https://github.com/kangarooking/x-skills.git

以這個目錄為項目根目錄，進入Claude Code，切換到Opus模型。

切換到Plan Mode，先跟Claude Code對話制定一個計劃。

Prompt： 我最近想把X做起來，在起號階段，并且提高X創作發布頻率，我想創造一個能幫我自動收集素材，篩選選題，并創造爆款X推文，最后發布到X草稿箱的Claude Skills。我希望你能給我一些靈感和建議，我們先一起溝通，對齊需求。

Claude Code會提出問題，然后我們一步一步細化、對齊需求。

對齊需求之后，切換回Yolo Mode（自動執行模式）。

讓它開干！（記得提醒Claude Code使用Anthropic官方的skill-creator）。

大概花了10分鐘左右，這個x-skills就開發完成啦！過程如下：

這個x-skills包含了4個Skill：

x-collect （查找信息）

x-filter （選題）

x-create （創作）

x-publish （保存到草稿箱）

整個x-skills的結構如下圖：

然后，把這四個Skill放入 ~/.claude/skills。

接下來看看x-skills自動寫X推文的效果：

Prompt：最近Claude Skills很火爆，我現在想寫一篇關于Claude Skills的X推文，請你使用skills幫我完成。用x-collect 找相關選題（先確定今天是幾號，然后找最近一周內的AI領域的熱點），用x-filter篩選出一個打分最高的選題，用x-create創作推文，最后用x-publish把創作的推文保存到X的草稿箱。

哇，效果還不錯，我也沒想到能這么順利，一次就搞定了。

看來前期花大量時間對齊需求、制定計劃還是非常有必要的。

PS：x-publish借鑒了x-article-publisher-skill的方式，使用了Playwright MCP（我覺得目前最好用的瀏覽器自動化MCP）模擬人的操作來將內容保存到草稿箱。

https://github.com/wshuyi/x-article-publisher-skill

這是目前我認為最穩妥的方案，因為如果你在X上直接使用API接口自動發布，有封號風險，為了安全，還是使用這種模擬人工操作的方式比較好。

我的x-skills Github地址：

https://github.com/kangarooking/x-skills

歡迎使用x-skills（順便在Github幫忙點個Star吧）。

期待大家在評論區反饋各種問題，我會記錄下來并優化。

我自己日常就會用它，后續根據大家反饋不斷迭代，相信會越來越好用，也希望它能幫到你。

三、skills的適用場景，以及它的優缺點

我認為，目前Claude Skills還是更適合用在創造性的場景，比如x-skills是用來創作X推文。

對于一些穩定性要求比較高，響應速度要求比較快的場景，我建議使用工作流（或者程序）+Agent節點的方案，能夠保證穩定運行，每次結果的差異不大。

因為畢竟Skills是靠Agent主導的，即便里面能引入程序（腳本），但是Agent始終還是不穩定，每次生成的結果都會有差異的，而且執行速度比較慢（因為有思考、決策的時間）

所以我覺得Skills

優點：簡單易用，很適合創造場景；

缺點：執行速度慢，穩定性沒有工作流好。

四、給國內環境Claude Code裝上Claude模型

眼尖的朋友可能已經在視頻演示里猜到我用什么方案把Claude模型接入Claude Code了。

對，就是七牛云。

還記得20年初，我找到了第一份程序員工作（月薪剛好1w），是一家初創的境外電商公司。

當時我的工作內容之一是清洗數據，其中清洗圖片的一個步驟就是把商品圖片下載，上傳到七牛云，獲取新的圖片鏈接。

說實話，我對七牛云是又愛又恨，恨的是它是我經常通宵、被當做牛馬壓榨的記憶之一，愛的是那段時光確實讓我飛速成長了。

我對七牛云的第一印象就是云存儲，沒想到時隔6年，他們做起了大模型API中轉站的生意。

把國內外主流大模型基本都支持了（國內站沒有全標出來，但是內部可用）。

https://www.qiniu.com/ai/chat

官方詳細的Claude Code接入文檔在這里：

https://developer.qiniu.com/aitokenapi/13085/claude-code-configuration-instructions

跟之前我講過很多次的接入方式一樣

修改Claude Code的配置文件 ~/.claude/settings.json 。

配置文件內容如下（注意保持json格式）：

"env": {

"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "七牛云的apikey",

"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.qnaigc.com"

},

"permissions": {

"deny": [

"Read(./.env)",

"Read(./.env.*)",

"Read(./secrets/**)"

注意：配置里面不寫模型名字的話，Claude Code默認就使用Claude模型。

ApiKey在這里獲取：

https://portal.qiniu.com/ai-inference/api-key

API接入端點同時支持了OpenAI API格式，和Anthropic API格式（這點還挺贊的）

發現還有Token可以領，額度看起來還不少。

那就順便放一個我的邀請鏈接（你可以獲得1000萬Tokens，我也能得到500萬Tokens，雙贏～）：

https://s.qiniu.com/nyiAZz

這篇內容花了我不少時間和心血，我覺得還是很有價值的。

如果覺得對你有幫助，請順手三連支持一下吧（這對我是莫大的鼓勵）。

點擊關注下方賬號，你將感受到一個朋克的靈魂，且每篇文章都有驚喜。

能看到這里的都是鳳毛麟角的存在！

如果想第一時間收到推送，也可以給我個星標?

謝謝你耐心看完我的文章~