人生复利系统课，第3节。
讲了怎么拆解别人的Skill。
5个步骤走完，你知道了身份卡、心智模型、决策启发式、表达DNA、诚实边界各写什么。
接下来就是动手写自己的第1个。
先搞清楚Skill长什么样
一个Skill的本质，就是一个文件夹。
里面最核心的是SKILL.md文档。这个文档相当于Skill的大脑，上面是元数据（身份卡和描述），下面是操作指南（心智模型、决策启发式、表达DNA、诚实边界）。
除此之外，根据你的Skill具体需求，AI还会自动匹配相应的文件夹。比如需要独立执行的脚本，就会有scripts文件夹。需要放模版文件、参考材料，就会有reference文件夹。
一个Skill就是这组文件。AI像操作电脑一样去"盯望"它，整个过程由AI引导，你负责做决策和判断。
从零到可用的完整流程
搞清楚结构以后，我们来走一遍完整流程。总共六步。
第一步：想清楚你要解决什么问题
这一步最关键。
很多人一上来就写，写到一半发现自己都没想清楚Skill到底是做什么。
你可以问自己一个问题：我这个工作，哪个环节重复超过三次？
这个环节就值得变成Skill。
举个例子。我之前做每日AI新闻速递，每天都要去好几个网站爬新闻、翻译、整理、排版。这个流程重复性非常强，做了三天就受不了了。
这就是一个完美的Skill场景。
确定场景以后，你就要想这个Skill的定位是什么。是帮你搜集信息？帮你做决策？帮你写东西？定位不同，结构就不同。
第二步：告诉AI你要创建这个技能
你可以在对话框里说："使用skill-creator帮我创建一个新的技能"，或者说"我要做一个某某的Skill"。
前提条件是——如果你的Hermes已经安装好了skill creator这个工具，你可以直接说。如果没有的话，你先在对话框里说"帮我安装skill creator，项目地址在：https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator"，AI会自动为你安装。
安装完成以后，你就可以告诉AI你要创建什么样的技能了。比如：AI新闻速递
第三步：回答AI给你的问题——这里就是在写身份卡
接下来AI就会像产品经理一样问你细节。你只需要一一回答就行。
AI会先问你基本的需求：你希望从哪些网站抓取AI新闻？生成的日报包含哪些内容——要标题、要摘要、还要链接吗？以及日报的输出格式是什么样的，文件保存在哪个位置？
你回答完这一轮以后，AI会基于你的需求进行更深层次的提问：你需要每天抓取多少条新闻？需不需要自动翻译成中文？提到的自定义网站会是哪些？
这个多轮对话的过程，本质上就是在帮你写身份卡。
还记得上节课讲的吗？身份卡要写认知源头，不是写简历头衔。
你告诉AI的这些信息——信息来源是什么、用途定位是什么、认知密度有多高——AI会帮你整理成身份卡。你不需要自己写YAML，但你需要想清楚这些问题的答案。
第四步：AI自动生成——这里会生成心智模型和决策启发式
这一步完全是AI在做。你只需要等几秒钟，AI就会根据你的回答自动生成Skill文件。
但生成的文件是不是好用，取决于你在前几步给了多少信息。
上节课讲了，心智模型要拆成六个部分：定义、来源、框架、证据、应用、局限。决策启发式要具体可执行、有来源依据、有应用场景。
你在第三步回答得越详细，AI生成的模型和启发式就越接近你的真实方法论。
如果AI生成的内容你觉得不够准，可以手动调整SKILL.md。比如你发现逆向思维这个模型写得不够深，就按照六部分结构去补：定义是什么？来源是什么？框架是什么？证据是什么？应用场景是什么？局限是什么？
你不用一开始就写得完美。先让AI生成一个初版，用几次发现问题再改。
第五步：测试、调试、补齐表达DNA和诚实边界
技能创建好以后，你可以直接试着用一下。
我最后制作出来的daily-ai-news就是这个样子：日报包含标题、摘要、链接，还有自动翻译的中文内容。我只需要说出触发词，看AI是不是自动调用了我的Skill，执行结果对不对就行。
测试的时候，你要特别注意两件事。
第一，表达DNA对不对。上节课讲芒格的表达DNA是极短句、否定句优先、干燥幽默、不铺垫直接给结论。你的Skill也要有表达DNA——你希望它用什么语气说话？专业还是口语？简洁还是详细？直接还是委婉？
AI生成的初版可能没有表达DNA。你用几次发现语气不对，回去补上表达DNA，下次调用就是新版本。
第二，诚实边界有没有写。上节课说，不写局限的Skill不值得信任。你的Skill能做什么、做不到什么、在什么场景下会失效，这些要写清楚。
daily-ai-news的诚实边界可以写：擅长中文AI新闻的抓取和整理，不擅长小语种新闻；擅长通用科技媒体，不擅长垂直行业媒体的深度分析；信息来源是公开网站，无法获取付费内容。
测试的过程就是发现漏洞的过程。哪里不好用，回去改SKILL.md。改一遍永久生效。
第六步：分享出去
如果你觉得你的Skill别人也可以用，可以push到GitHub，或者投到skills.mp这个平台。
你花时间封装的方法论，别人可以站在你的肩膀上更快搭建自己的。这就是Skill社区的意义。
Skill会自己长大
Skill不是写完就完了的。它会自己长大。
比如你用着用着发现某个地方需要调整，你随时去改SKILL.md文件就行。改一次永久生效。
你发现某个心智模型可以拆得更细，回去补。你发现某个决策启发式不够准，回去改。你发现某个表达风格更好，回去加。你发现某个局限之前没写，回去补诚实边界。
每次迭代，Skill就会更强一点。
从零写一个Skill，核心就三件事：想清楚问题、告诉AI需求、测试调试迭代。
没有任何代码门槛。
现在就开始
我的建议是——你现在就打开Hermes，想一个你每天都在重复的事情，花20分钟把它变成你的第一个Skill。
不用一开始就写得完美。先写个能用的版本，用几次，发现问题就改，发现有价值的地方就加。
迭代几轮，你就会发现——这件事不再是重复劳动，而是一个可以持续调用的认知资产。
下一节我们聊迭代。头一回写的Skill肯定不完整，怎么从实战中发现问题、补齐漏洞，让你的Skill每次迭代都比上一版更强。
