Agent Skills vs. Slash Commands vs. 复制粘贴提示词：如何选择最适合的方法？

像 ChatGPT、Claude 和 OpenAI 的 Codex 这样的 AI 助手已经成为日常任务的强大工具。但与 AI 交互的方式不止一种。事实上,指导 AI 的三种流行方法已经出现:

• 复制粘贴提示词(每次手动给出指令)
• Slash 命令(触发预设操作的简短"/"命令)
• Agent Skills(扩展 AI 能力的预打包"技能")

每种方法都有其优缺点。在这篇文章中,我们将用简单的术语解释这些方法,比较它们的优势,并帮助您决定在不同情况下哪种最好。我们还将看到即使是非技术用户如何在实际场景中利用这些方法——从自动化文件处理到简化会计任务。

1. 复制粘贴提示词(手动方法)

它是什么: 这是大多数人开始与 AI 交互的经典方式。您或其他人编写一个详细的提示词(指令),每次需要 AI 执行该任务时,您都将其复制粘贴到聊天中。例如,如果您在网上找到一个"以正式语气校对我的文本"的提示词,您每次使用时都要粘贴该提示词。

工作原理: 提示词作为与 AI 对话的一部分以自然语言提供。没有特殊命令或自动化——您每次需要时都要给出完整的指令。然后 AI 在那次对话中遵循这些指令。

优点:

• 简单灵活: 无需设置——您只需用简单的语言描述,就可以指示 AI 做任何事情。您不受预设命令或技能的限制。
• 易于发现: 网上分享了成千上万的提示词示例。您几乎可以找到任何任务(写作帮助、膳食计划等)的提示词并重复使用。
• 不需要特殊工具: 在任何聊天框(ChatGPT、Claude 等)中都有效——只要您会打字,就能使用提示词。

缺点:

• 重复和费力: 对于重复性任务来说很繁琐。您每次都必须重新输入或复制相同的冗长指令,这既耗时又容易出错。会话之间没有自定义指令的记忆。
• 不一致性: 如果您或其他人修改提示词或忘记其中一部分,结果可能会有所不同。每次维护提示词的质量取决于用户。
• 上下文限制: 长提示词会占用 AI 的上下文窗口(它对对话的记忆)。每次重复冗长的提示词会减少实际数据或问题的空间。
• 好提示词的学习曲线: 非技术用户可能难以"提示词工程"——弄清楚如何有效地表达指令。可能需要反复试错才能获得所需的结果。

总结: 复制粘贴提示词就像每次烹饪菜肴时都给 AI 一份手动食谱。它在任何地方都有效,可以做任何事情,但对于频繁或复杂的任务可能会变得乏味。

2. Slash 命令(快捷提示词)

它是什么: Slash 命令是常用指令的快捷方式或宏。受 Slack 或 Discord 等应用中"/commands"的启发,这些命令让您可以用快速代码触发复杂的 AI 操作。例如,您不用写"请总结上述文本",只需输入 /TLDR,AI 就知道要生成摘要。

工作原理: 在使用支持 slash 命令的 AI 界面时,输入"/"会显示可用命令列表。您选择或输入关键词(例如 /summarize、/translate、/fix),通常在其后提供内容或主题。系统会在后台将该命令扩展为一整套指令。例如在 OpenAI 的 Codex CLI 工具中,slash 命令提供快速的键盘优先控制——您输入"/"并选择命令,Codex 执行操作,如切换模型或总结长对话,无需额外麻烦。即使在 ChatGPT 中,一些高级用户也模拟自定义 slash 命令来格式化文本或快速更改语气。

优点:

• 快速便捷: Slash 命令让您"跳过冗长的指令,直接进入操作"。输入简短的 /command 比每次输入完整的描述性提示词快得多。这减少了用户的打字和认知负担。例如,与其写出"像我五岁一样给我解释",像 /ELI5 这样的命令会立即告诉 AI 简化解释。
• 一致性: Slash 命令的行为类似于预设宏——相同的命令每次都会产生相同风格的响应。这确保了一致的结果(假设底层 AI 输出足够确定)。您不会每次都用不同的方式重新表述指令,因此误解的余地更小。
• 适合常见任务: 许多日常需求——格式化文本、修正语法、总结、翻译、更改语气——都可以通过一小组 slash 命令来覆盖。这对非技术用户特别方便:他们不用猜测如何为这些任务提示 AI,只需学习几个直观的命令(例如 /fix 用于语法,/pro 用于专业语气,/bulletsummary 用于要点摘要)。它通过提供现成的快捷方式消除了初学者的猜测。
• 交互式控制: Slash 命令还可以控制会话或环境。例如,Codex CLI 有 /model 命令来切换 AI 模型,或 /undo 来撤销上一个 AI 操作——所有这些都无需用户写长篇解释。这让用户在 AI 交互中有类似命令行风格的精确控制感。

缺点:

• 有限的范围(没有自定义): 开箱即用的 slash 命令涵盖常见功能,但如果您需要非常专业的东西,可能没有预制命令。您要么回到手动提示词,要么必须创建自定义命令(可能需要一些技术知识)。一些高级用户使用工具或 ChatGPT 的指令设置来设置自定义 slash 提示词,但这是额外的步骤。
• 发现和记忆: 新用户可能不知道存在哪些 slash 命令。与自然语言(您直接提问)不同,这里您必须学习特定的"/"关键词。好的界面会为您列出它们,但这是另一组要记住的快捷键。涉及一些"学习术语",例如知道 /TLDR 意味着总结,或 /code 可能将输出格式化为代码。
• 平台支持: 并非每个聊天界面都原生支持自定义 slash 命令。这个概念正在兴起——例如,OpenAI 的 Codex CLI 和一些浏览器工具(如 Dia Browser)支持 slash 风格的提示词,但官方 ChatGPT 网页 UI(尚)没有内置 slash 命令——用户通过自定义指令或浏览器扩展来模拟它们。因此,根据平台的不同,您可能无法直接使用 slash 快捷方式。
• 措辞灵活性较低: Slash 命令执行预定的指令集。如果您想要轻微的变化,您可能需要不同的命令或回到手动提示词。(例如,/summary 可能给出一般摘要,但如果您想要*"行动项"摘要,您需要不同的命令或用普通语言明确询问。)

总结: Slash 命令就像 AI 的键盘快捷键——非常适合加速常规操作和保持一致性。它们在交互环境和频繁任务(例如总是总结文章或用快速代码修正语法)中表现出色。但是,它们依赖于有正确的命令可用,以及用户有一定的意识来使用它们。

3. Agent Skills(模块化 AI 能力)

它是什么: Agent Skills 是扩展 AI 助手功能的一种新的、更强大的方式。将技能视为 AI 的插件或附加组件——一组知识和指令的捆绑包,教 AI 如何执行专门的任务或工作流程。一旦安装了技能,AI 可以在需要时自动使用它,而无需您每次都写出这些指令。用 Anthropic Claude 的话说,"Agent Skills 是扩展 Claude 功能的模块化能力",为特定任务打包指令、元数据,甚至代码或模板。

工作原理: 技能通常是一个包含特殊 SKILL.md 文件(带有指令和技能描述)以及任何支持文件(脚本、参考数据、模板)的文件夹。当 AI(代理)启动时,它会将所有可用技能的名称和简短描述加载到其系统提示中(像能力菜单)。技能的完整内容在相关之前不会加载。如果在对话过程中 AI 意识到某个技能与用户的请求匹配,它将检索详细指令或从该技能运行相关代码以帮助完成任务。这种"按需加载"意味着技能可以提供大量知识而不会预先消耗 AI 的整个上下文窗口。

• 示例: 假设您安装了 PDF 表单填写技能。如果您问"帮我填写这个 PDF 表单",AI 注意到(从技能的描述中)该技能是相关的。然后它加载技能的指令,其中可能包括从 PDF 中提取表单字段的脚本以及如何填充它们的指导。Claude 实际上有一个 PDF 技能,使其能够填写表单——这是仅靠基础训练无法做到的。该技能提供了工作流程,甚至包括一个 Python 脚本来可靠地提取表单字段,Claude 可以执行它以确保准确性。

Anthropic 的 Claude 和 OpenAI 的 Codex CLI 现在都支持技能,遵循一个通用标准。Claude 提供内置技能来处理 PowerPoint、Excel、Word 和 PDF 文档等任务——例如,Excel 技能让 Claude 可以创建或分析电子表格,甚至按命令生成图表。OpenAI 的 Codex 最近添加了类似的技能系统:"技能是可重用的指令、脚本和资源捆绑包,帮助 Codex 完成特定任务"。您甚至可以直接按名称调用 Codex 技能(使用 $SkillName 语法)或让 Codex 根据您的提示选择正确的技能。在底层,Codex 中的这些技能与 Claude 的工作方式非常相似——它们只是带有 SKILL.md 和可选代码的文件夹,遵循新兴的 AgentSkills.io 标准。

优点:

• 可重用的领域专业知识: 技能允许您"创建一次,自动使用"跨多次对话。如果您有特定的流程或专业知识(比如"根据我公司的方法分析调查结果"),您可以将其编码为技能。然后,每当相关时,AI 总是会应用这些最佳实践,而无需您每次重新教它。这就像根据您的特定需求训练 AI。这种专业化使 AI 在该领域更有效。
• 用户无需重复: 从用户的角度来看,技能消除了重复的提示。您不需要为定期执行的任务使用长提示词——指令已经融入技能中。例如,如果您每周都需要 AI 生成公司格式的报告,一个"报告生成"技能意味着您只需说"起草本周的报告",AI 就知道从技能中获取程序(格式、章节、语气)。这节省了时间和按键,减少了指令中的错误。
• 相关时自动: 一个大优势是自动化。与 slash 命令(您必须明确调用)不同,具有技能的代理可以自己决定何时使用它们。如果您的请求明确符合技能的目的,AI 将在不被告知的情况下加载它。这对非技术用户非常好——您只需用简单的英语提问,在幕后 AI"拿出正确的工具来完成工作"。例如,问 Claude"请总结这个电子表格中的数据并制作图表",如果 Excel 技能可用,Claude 将自动利用它来生成电子表格和图表。您不需要记住任何特殊命令——感觉非常自然。
• 可以包含代码和工具: 技能不限于文本指令;它们可以捆绑 AI 可以执行的脚本和模板。这对于复杂任务是一个巨大的优势。如果通过代码更好地完成操作(比如排序列表、做数学运算、解析 PDF),技能可以有一个脚本,AI 将运行该代码以提高效率和准确性。这意味着具有技能的 AI 的能力可以超过它仅用纯提示词可靠地完成的任务。例如,技能可以包含事实数据库或确保计算一致性的公式。它将传统软件的可靠性带入 AI 的灵活推理中。
• 复杂工作流程的可组合性: 您可以安装多个技能,如果需要,AI 可以组合它们。换句话说,技能可以成为处理多步骤工作流程的构建块。Anthropic 指出,您可以组合能力——例如,一个用于数据提取的技能,另一个用于报告写作,两者可能按顺序使用来完成请求。AI 可以协调首先和接下来使用哪些技能来完成复杂任务,所有这些都无需您微观管理步骤。这种分层方法对于高级流程比单个巨大的提示词更具可扩展性。

缺点:

• 设置和技术门槛: 创建自定义技能比编写提示词更复杂。这有点像编程一个小模块。您需要在 SKILL.md 中清楚地写出指令(通常是 YAML + Markdown 格式),可能还要编写代码片段或准备参考数据。非技术用户可能会觉得这令人生畏。但是,您不必创建技能就能从中受益——许多平台提供预构建的技能。例如,Claude 附带现成的文档技能(用于 Excel、PDF 等),任何用户都可以打开,社区也在为 Codex 共享技能库。不过,使用默认设置之外的自定义技能可能需要开发人员的帮助或遵循详细指南。
• 平台/可用性限制: 技能是特定于某些 AI 平台的新功能。截至 2025 年底,它们在 Claude(Claude.ai、Claude Code 和 API)和 OpenAI 的 Codex CLI(带有启用技能的标志)中得到支持,以及一些 AI 浏览器工具(Dia 浏览器的"技能"在概念上是类似的)。如果您正在使用基础的 ChatGPT 网页界面聊天,您还没有官方的技能机制。因此,要使用技能,您目前需要在提供它们的平台上。这可能会扩大,但这是一个考虑因素——您可能被绑定到特定的应用或环境来获得好处。
• 透明度和信任: 因为技能在后台运行,非专家用户可能并不总是知道 AI 正在调用哪个技能或它在做什么。理想情况下,AI 会提到"我正在为此使用技能 X",但它可能并不总是详细解释。如果由于技能启动而得到意外风格的答案,这可能会令人困惑。此外,由于技能可以执行代码或访问文件,存在安全方面——您应该只安装来自可信来源的技能。恶意技能可能指示 AI 做有害的事情或泄露数据。平台提供商正在建立保障措施,但用户应该有点谨慎(类似于安装浏览器扩展或应用时要小心)。
• 开发阶段的怪癖: Agent Skills 是一项尖端功能。这意味着它们可能不完美。有时 AI 可能无法在应该触发技能时触发技能,或以奇怪的方式使用技能。OpenAI 的 Codex 和 Anthropic 正在积极完善技能的"触发规则"。现在,您可能偶尔需要推动 AI(例如,在请求中提到技能名称)以使其使用技能。随着时间的推移,这应该会改善,但早期采用者可能会遇到一些障碍。

总结: Agent Skills 就像为您的 AI 安装应用或插件。对于重复或复杂的工作流程,它们是最强大和最有效的方式,因为它们让 AI 能够以专家级别的一致性自主执行专门任务。但是,它们需要一些设置或使用特定平台。对于经常需要完成相同复杂任务(无论是数据分析、文档生成还是自定义流程)的用户来说,投资技能可以在节省精力和改善结果方面获得巨大回报。

4. 优缺点快速比较

为了回顾这些差异,这里是这些方法的快速并排比较:

复制粘贴提示词:"每次手动指令。"

• + 最适合: 一次性查询,以简单语言询问任何事情的最大灵活性。无需设置——只需输入您需要的内容。
• + 示例: 您在网上找到一个将诗歌格式化为十四行诗的提示词;每次想使用时都将其粘贴到 ChatGPT 中。
• – 缺点: 对于频繁任务来说重复,您必须记住或存储提示词文本。如果每次措辞不同则不一致。
• – 缺点: 对于非技术用户来说,为复杂任务自己制定完美的指令可能会让人不知所措。

Slash 命令:"常见任务的简写触发器。"

• + 最适合: 简化交互聊天中频繁或简单的任务(摘要、翻译、语气更改)。当速度很重要或在工作流程中时很好(例如,快速连续总结电子邮件)。
• + 示例: 在聊天中,您在文本前输入 /translate French——AI 知道将您的文本翻译成法语,而不是您写"请将以下内容翻译成法语"。
• – 缺点: 仅限于可用命令;可能需要初始设置来定义自定义命令。您必须学习 slash 语法(例如,知道 /fix 意味着语法修正)。
• – 缺点: 尚未在所有应用中普遍支持,因此这种便利可能并非到处都可用。

Agent Skills:"AI 可以学习/使用的预打包能力。"

• + 最适合: 复杂的、特定领域的或可重复的工作流程——尤其是涉及多个步骤或外部数据/文件的工作流程。当您希望 AI 在不被每次告知的情况下自动处理某事时也很有帮助(一旦有了技能,AI"就知道如何做")。
• + 示例: 您有一个"月度预算报告"技能。月底时,您只需问"从我的支出创建本月的预算报告",AI 使用该技能读取您的支出电子表格、进行计算并生成格式化的报告(全部根据技能中的规则)。
• – 缺点: 需要使用支持技能的 AI 平台,可能需要一些技术工作来创建或安装技能。自定义技能可能存在学习曲线或需要开发人员的帮助。
• – 缺点: 因为它是新技术,您可能偶尔会遇到技能触发的问题,或者必须相信技能的内容是正确和安全的。

5. 不同情况下哪种方法更好?

没有一种万能的答案——"最佳"方法取决于您要做什么以及多久做一次。让我们探讨一些场景以及哪种方法可能适合每种场景:

• 一次性或临时任务(使用提示词): 如果您有一个独特的问题或您只会偶尔做一次的任务,就不需要精心设置。只需通过普通提示词提问即可。例如,"给我的老板起草一封感谢信"——您可以用简单的英语输入。复制粘贴(或简单地输入)在这里是理想的,因为它快速,您不会重复使用自定义指令。自然语言对大多数单一请求都足够强大。请记住,AI 已经有很多一般知识——对于简单的请求,简单的提示词通常就足够了。
• 重复性任务(Slash 命令或技能): 您是否发现自己一遍又一遍地给 AI 相同类型的指令?这是一个信号,表明您可以从快捷方式中受益。对于中等复杂但常见的操作,slash 命令非常方便。例如,经常需要文章摘要的学生可以依赖 /summary 命令,而不是每次都输入"总结这个"——加快作业速度。内容作者可能会频繁使用 /outline 或 /bulletpoints 来构建他们的草稿。另一方面,如果重复非常特定于您的上下文(比如,每周您都要求 AI 以特定方式分析您的网站分析数据),Agent Skill 可能值得。一旦您或某人设置了该技能,每周报告就像提问一样简单——无需记住提示词或命令。您做任务的次数越多,可重用解决方案的回报就越大。
• 特定领域或复杂工作流程(Agent Skills 表现出色): 考虑具有多个步骤或需要特殊知识/工具的任务:
  • 示例 1:文件自动化。 想象您有一个文本文件文件夹,您希望 AI 读取它们并将关键信息提取到电子表格中。仅使用提示词,您必须手动将每个文件的内容(或至少文件名)复制到提示词中,并指示 AI 如何格式化输出——非常麻烦。然而,精心制作的技能可以让 AI 直接读取文件并通过嵌入式脚本处理它们,输出格式良好的结果。在 OpenAI 的 Codex 中,技能甚至可以与工具集成(通过其模型上下文协议)来读取或在文件上执行代码。类似地,Claude 的技能利用其虚拟文件系统让 AI 处理文件或在其沙箱中运行代码。简而言之,技能可以自动化多步骤文件操作,每次从头描述都容易出错。
  • 示例 2:会计和数据分析。 假设您是有月度会计数据的小企业主。每个月,您都希望 AI 对支出进行分类、生成摘要,并可能标记异常。没有技能,您会将交易或电子表格数据复制粘贴到聊天中,并提示类似"按类别分析这些支出并突出显示任何异常"之类的内容。这一次还可以,但每月都会变得重复,您可能会面临不一致(也许某个月您忘记提到细节,分析就不同了)。如果您投资于会计技能,AI 实际上被教授了您的会计工作流程。该技能可能包含标准类别映射或您或专家定义一次的异常检测公式。今后,您只需提供原始数据并要求报告——AI 在技能的指导下,每次都执行完全相同的流程。这导致更可靠的结果。正如 Anthropic 的技能文档所指出的,技能可以捕获"您组织的特定工作流程"用于分析或报告,使 AI 按照您的条件成为领域专家。
  • 示例 3:文档编辑或生成。 许多非技术专业人士处理文档——撰写提案、填写表单、创建幻灯片。技能已经在这里应用。Claude 的预构建 Word、PDF、Excel 和 PowerPoint 技能允许它遵循最佳实践创建和编辑这些文档。对于非技术用户,这意味着您可以说"Claude,从这个 Word 报告制作一个 PowerPoint 大纲",由于 PowerPoint 技能,Claude 可以为您生成一个带有幻灯片的 .pptx。没有技能,AI 可能只会给您一个文本大纲,您必须自己制作幻灯片。技能本质上弥合了这一差距,端到端地处理专门格式和任务。因此,对于您重复的复杂内容创建或编辑任务(合同、报告、表单),技能是一个游戏规则改变者。它们将数小时的手动流程变成可靠执行的单个提示词。
• 交互式工作/编码会话(Slash 命令 + 高级用户技能): 如果您是在交互式循环中使用 AI 的人(如开发人员、分析师,甚至是在 AI 帮助下进行研究的学生),组合技术可能是理想的。例如,在使用 Codex CLI 的编码会话中,您可能经常使用 slash 命令来管理会话:/diff 查看代码更改,/undo 撤销错误,/review 让 AI 仔细检查您的代码。同时,您可能加载特定领域的技能(例如,用于特定框架或编写单元测试的技能),Codex 将在需要时应用。类似地,研究人员可以拥有分析 PDF 论文的技能,同时还使用 /TLDR 或 /quote 等 slash 命令来加快文献综述。Slash 命令让您当下有精细的控制,而技能在后台处理繁重的任务。
• 非技术用户、意外需求: 如果您不是程序员或 AI 专家,您可能会从自然提示词开始,如果界面中提供了一些 slash 快捷方式,您可能会使用它们。这对大多数需求来说完全没问题。随着时间的推移,当您变得舒适时,请留意您一遍又一遍做的任务。这些是尝试更高级方法的机会:
  • 许多用户友好的 AI 应用可能会在您不知不觉中在后台实现技能。例如,Dia Browser(一个以 AI 为中心的网络浏览器)有一个一键式技能库,您可以在其中运行操作,如"总结此页面"或"提取关键指标"到报告中——本质上是通过简单的 UI 操作执行的预构建提示词。从您的角度来看,它只是一个按钮或菜单项,但这就是技能系统使其变得简单的力量。
  • 如果您愿意尝试新工具,您可以使用 Claude Code(面向编码的环境,但不仅仅用于编码)来运行非技术工作流程。Claude Code 让您可以轻松安装技能插件——例如,添加文档技能包来处理 Office 文件。即使您不是编码人员,这意味着您可以用简单的语言问 Claude,比如"从 contracts/Agreement.pdf 提取所有表单字段",因为您安装了 PDF 技能,它会这样做,甚至可能创建结构化输出。同样,OpenAI 的 Codex 可用于自动化计算机上的文件任务(在您的指导下)——它可以读取目录、运行小脚本等,这可以帮助批量重命名文件或从多个来源聚合数据等事情。这些工具变得越来越容易访问,因此非技术用户可以通过自然语言逐步利用编码能力(AI 处理实际代码执行)。关键是从简单开始,并在需要时利用不断增长的预制技能/命令库。

总结: 使用复制粘贴提示词来简化和一次性需求,使用 slash 命令来快速和常见任务,使用 agent 技能为复杂或频繁的工作流程在 AI 中建立长期"肌肉记忆"。许多用户会发现混合使用这些方法最适合他们。您可能从直接问 AI(提示)开始,然后在识别重复操作时采用一些快捷方式,最终使用技能(或受益于内置技能)来完成繁重的任务。便利性有一个演变:手动 → 快捷方式 → 自动化。

结论

对于大多数人来说,与 AI 交互总是从简单的事情开始——只需用简单的语言提问或提出请求。毕竟,这就是这些模型的美妙之处。但随着您将 AI 更深入地集成到日常工作或个人项目中,像 slash 命令和 agent 技能这样的新方法可以显著提高生产力和一致性。

• Agent Skills 为您的 AI 助手提供一种可安装的专业知识。它们非常适合特定领域和可重复的流程,将您的 AI 从通用助手转变为需要时的专业专家。一旦设置好,它们会在后台自动工作——最接近于随叫随到的训练有素的专家。
• Slash Commands 就像方便的快捷方式——它们使与 AI 的交互感觉更快、更受控制。特别是当 UI 开始采用它们时,即使非技术用户也可以从日常任务的快速命令中受益(想象在所有应用中都有"/summarize"或"/translate"按钮)。它们将自然语言的直观性与命令行的效率融合在一起。
• 复制/粘贴提示词 仍然是后备和基础。它们只需要您的文字。对于创造力或不寻常的任务,您仍然会依赖自定义提示。提示就像对话——技能和命令只是让某些对话更快或更丰富。

作为日常用户,您不必只选择一种方法。它们相互补充。您可能 90% 的时间使用简单的提示词,加入 slash 命令以提高速度,并依靠几个技能来完成您关心的繁重工作流程(无论是生成月度预算报告还是管理博客内容)。

关键要点是 AI 工具正在进化以满足我们的需求:与其总是适应 AI(通过反复完善我们的提示词),我们现在可以让 AI 适应我们——教它新技能并给自己快捷方式来引导它。这使 AI 对每个人都更易于访问和有用,而不仅仅是程序员。

在实践中,如果您发现自己在想"一定有更快的方法用 AI 做这件事",请考虑是否存在(或可以创建)slash 命令或技能。例如,如果您可以只输入 /draft-email 并填写具体信息,为什么还要每次手动指示 AI 如何格式化电子邮件?或者,如果技能可以一劳永逸地封装您的数据分析方法,为什么还要反复解释它?

我们仍处于这些功能的早期阶段,但它们指向一个与 AI 交互更高效的未来。正如软件有菜单、快捷方式和插件来增强可用性一样,AI 系统正在获得命令和技能以变得更加用户友好和强大。无论您是自动化工作部分的非技术用户,还是突破界限的技术精通用户,了解这些方法将帮助您充分利用 AI 助手。

记住:"最佳"方法是让您的生活对手头的任务更轻松的方法。因此,将这些工具放在您的工具箱中,愉快地提示(或者我们应该说,愉快地命令和运用技能)!

来源:

• Anthropic Claude 文档 – 什么是 Agent Skills
• Anthropic 工程博客 – 用 Agent Skills 为真实世界装备代理(PDF 技能示例,渐进式加载)
• Anthropic Skills GitHub – 技能教 Claude 如何以可重复的方式完成特定任务
• Seraphic Security – Dia Browser 主要功能(技能作为预构建的上下文提示词)
• OpenAI Codex 文档 – Codex CLI 中的 Slash 命令(定义和使用)
• Medium (D09r) – ChatGPT 的 Slash 提示词(slash 命令作为迷你宏的概述)
• Reddit (r/OpenAI) – Codex 支持技能(公告帖子)(OpenAI 对技能的定义以及在 Codex 中的使用)
• Anthropic Claude Skills 文档 – 可用的预构建技能(Excel、PDF 等)(Excel 技能功能示例)