7个AI作者做了70+Claude技能，他们选出了这12个
缘起
上次我分享了100个Claude技能里面最好用的一批。这次玩法不一样——我直接找了7个日常用Claude工作的AI写作者，让他们每人推荐一个自己亲手做的最常用的技能。
他们有的做内容创作，有的做AI产品，有的做技术咨询。日常每天都用Claude干活，每人手上都有一堆自己写的skill。
最后筛出12个。覆盖了写作、研究、编程、决策四大场景。每一个都有明确的痛点、具体的解法、以及为什么它比同类更好。
每个skill末尾有创建者的链接。觉得好用就去订阅他们的newsletter支持一下。
写作与内容创作
1. Instagram帖子下载器
痛点： 看到一张好的Instagram帖子，图不错想存下来。Instagram没有下载按钮。你只能截图、划下一张、再截图、裁剪、重命名、丢进文件夹。划到第6张你已经放弃。而且截图不是原图，是有损压缩的。
解法： 丢一个Instagram帖子URL进去。它打开帖子，自动判断是单图还是多图轮播，直接从Instagram的服务器拉高清原图，按caption命名存到文件夹。多图轮播还会自动拼成PDF，一滑到底。
为什么好用： 网上有下载Instagram图片的网站，但你要一个一个粘贴链接、一个一个点下载。每天做就变成一个烦人的小任务。这个skill一次丢多个链接，回车就走人。顺便还做了一个下载Reels的版本。
| 下载： 图片&轮播 | Reels |
创作者：Frank Andrade & Diana Dovgopol（来自 Write, Prompt, Scale）
注意： 如果skill不工作，在Claude Settings → Capabilities → Domain allowlist 中添加
*.cdninstagram.com。
2. AEO优化（AI Engine Optimization）
痛点： 你写了一篇很好的Substack/博客文章。Google可能最终会收录它。但ChatGPT、Perplexity、Claude永远不会引用你。为什么？因为AI读取文章的方式和人类完全不一样——它们扫描可提取的、无链接的文本块来直接回答问题。而大多数作者的习惯是在第三段才给出答案，前两段塞满链接。结构是反AI的。
解法： 把你的文章丢给它。它把H2标题重写成人们会实际问AI的问题（”什么是X？”“如何做Y？”），在每个标题下放一个50-80字的无链接答案胶囊，然后检查全文——段落长度、原始数据信号、你提出的框架。你拿回来的是同一篇文章，只是结构改成了AI能直接引用的格式。
为什么好用： AI引擎不从头读到尾，它们扫描。大多数写作者把答案埋在第三段还用链接填充前两段。这个skill反过来——答案在最前面，干净，字数刚好在AI偏好的范围内。你不再只跟Google排名竞争，当有人问AI同样问题的时候，你就是被引用的来源。
下载： Google Drive
创作者：Gencay（来自 LearnAIwithMe）
3. 文章缩略图生成器（Claude Code）
痛点： 做一个newsletter缩略图很费时间。你要从Gemini网页界面一张一张生成，反复粘贴图片和prompt。Gemini Gems可以消除一些重复劳动，但整体体验还是慢。
解法： 把文章内容或链接贴进去，告诉Claude Code你想要几个缩略图方案。它会根据文章内容和你的品牌规范推荐构图方案，构建图片prompt，然后通过脚本调用Gemini生成图片，再通过Computer Vision评估成果。你可以在生成的同时做其他事。
为什么好用： Claude成为了一个拥有你品牌参考图的图片生成代理。一次性拿到三四张候选图，很多时候直接挑一张就行了。而且Claude写图片prompt比我强。
GitHub： article-thumbnail-skill
创作者：Karen Spinner（来自 Wondering About AI）
4. Substack Notes 数据采集
痛点： 你在Substack写Notes，想知道哪些真正受欢迎——赞、评论、转发，所有这些数据在一起。Substack不给你这个视图。你只能手动翻Notes页，把数字一个一个抄到表格里。
解法： 给它三个东西：Notes页面的URL、作者名称、时间范围。它打开页面，滚动加载这段时间内所有的Note，提取每个的日期、文字、赞数、评论数、转发数、链接，返回一个带冻结表头和筛选的.xlsx文件。
为什么好用： Substack Notes没有公开API。唯一的数据获取方式就是从渲染页面抓。手动做这种事就是最容易被跳过的重复劳动。这个skill一次性搞定滚动、筛选（排除其他作者的转发）、格式化。
| 下载： 阅读指南 | 下载skill |
创作者：Frank Andrade（就是我）
5. Notes Humanizer——去AI味
痛点： 你一眼就能认出AI写的字。破折号满天飞、”让我们深入探讨”式的开场、三点式列表、每句话长度都一样。让模型”写得自然点”只是换一种稍微不同的模板化文字。最终你不得不自己一句一句重写。
解法： 把AI生成的文字贴进去。它会跑一遍完整的标记模式列表，把标记机器写作的特征全去掉。然后加上模型自己不擅长的东西：观点、变化的节奏、具体细节、一个旁白。最后拿到的是像人写的文字。
为什么好用： 大部分”人性化”prompt只是告诉模型写得不那么正式。这不解决问题。AI的写作模式是统计默认值——训练数据里最常见的措辞方式。这个不做表面功夫，它直接删特征、加人味。
下载： Google Drive
创作者：Orel（来自 TheIndiepreneur）
决策与研究
6. Sycophancy Skill——反对派模式
痛点： 默认的Claude想让你觉得自己是对的。你给它一个决策，它找出三个理由支持你的直觉，你走的时候比来的时候更自信。那不是一个思考伙伴，那是一面语法更好的镜子。
解法： 这个skill反转了Claude的默认行为。它从你还没验证的假设开始，先论证你想法里最强的反对意见，然后才考虑你的观点。你反驳它，它不会退缩——除非你给出新证据。它先告诉你什么最脆弱，而不是什么在运作。如果找不到真正的漏洞，它也会告诉你——而不是编一个出来显得尽责。
为什么好用： 大部分skill告诉Claude要加什么。这个skill告诉Claude停止默认做什么。那些禁令比规则更管用。没有它们，Claude会走一遍框架然后恢复”好问题！”模式。禁令在源头就把这掐掉了。
默认Claude vs Sycophancy Skill 对比：
| 场景 | 默认Claude | Sycophancy Skill |
|---|---|---|
| 你说”我想做X” | 找到3个理由支持X | 找到3个理由反对X |
| 你反驳 | 同意你 | 要求你给新证据 |
| 结果 | 你更自信了 | 你看到了盲区 |
下载： 阅读指南
创作者：Joel Salinas（来自 Leadership in Change）
7. Last 30 Days——全网调研
痛点： 听说一个新的AI工具或趋势，想知道它实际怎么样？Google搜索给你的是SEO堆砌的”最佳榜单”和上季度的公关稿。真实的评价在Reddit帖子、X讨论里。跨平台追着看吃掉你整个下午。
解法： 激活它，输入一个主题。工具、趋势、功能、随便什么。它搜索Reddit、X、Web上过去30天的内容。返回一份报告：大家同意什么、在哪里有分歧、反复出现的痛点。
为什么好用： 大部分”调研”只是美化了的Google搜索一次。这个找的是真实观点在的地方。同一个东西在多个平台同时出现，那是它靠谱的最强信号。省你一个下午，给你一份更清晰的图景。
| 下载： 教程 | 下载skill |
小提示：我们刚在上一篇文章里深度评测了这个skill——28K星的GitHub项目，值得单独写一篇。
8. Notebook LM 连接器
痛点： Notebook LM是最好用的AI工具之一。但它不跟你其他工具互通。每次想要新的mindmap、音频概览、幻灯片，你都得回到Notebook LM重新点同样的按钮。有开源方案，但基本都需要Claude Code和终端操作。
解法： 在Claude里装好（不需要写代码或终端），然后告诉Claude做什么：”创建一个notebook，添加这些链接作为来源，生成一个mindmap。” Claude通过Chrome扩展进入Notebook LM帮你操作。
为什么好用： Notebook LM有输出能力（音频概览、幻灯片、信息图、mindmap），Claude有自动化能力。把两个连起来，Notebook LM就进入了自动驾驶模式。
- Notebook LM 输出：音频概览、幻灯片、信息图、思维导图
- Claude 负责：自动操作、指令理解、链接管理
- 合起来：一句话完成
| 下载： 教程 | 下载skill |
职场效率
9. 邮件任务过滤器
痛点： 我们很多人（至少我是）被邮件淹没了。Newsletter、通知、各种。我想要一个可以从手机上的Claude启动的东西，帮我节省时间，只看真正重要的邮件。
解法： 这个skill连接到你的Gmail。输入 /emails-tasks，它读取过去8小时（或你设定的任何窗口）的收件箱，丢掉所有不需要你的东西（收据、通知等），只展现需要回复或决策的邮件。每封邮件标明：谁发的、他实际要什么、紧急程度、以及一句开场白。
为什么好用： Claude现在完美地分类邮件。最棒的部分——可以通过Dispatch从手机上直接启动。现在我只看到最重要的邮件，知道是否需要我行动。
下载： Dropbox
创作者：Ilia Karelin（来自 Prosper）
10. 早间情报
痛点： 你想保持对工作相关新闻的关注。Cowork Scheduled Tasks和Claude Code Routines现在可以定时执行任务。瓶颈是prompt。一个好的prompt需要说清楚你是谁、你关注什么、排除了什么、来源是什么、你的地域、你想要的格式。从零开始写很难，每次关注点变化再调更难。
解法： 一个15道题的面试，问你的角色、关注点、故事类型偏好、排除项、时效性、格式。它把你的答案聚类成几个支柱(pillar)，写成一个主prompt，直接可以贴到Cowork Scheduled Task或Claude Code Routine里。当关注点变化时，重新跑一次面试就行。
为什么好用： 一次性设计，永久运行。把prompt丢进Cowork（Scheduled Tasks → New Task，需要Pro/Max且桌面端打开）或Claude Code（Routines → New routine → 云端运行，不需要电脑开着）。两种方式都把一个一次性的prompt变为定时自动送达的简报。Pro tip: 用Opus来跑面试。
下载： Google Drive
创作者：Ashwin Francis（来自 Cash&Cache）
Claude Code 开发工具
以下两个skill来自Nate Herk的YouTube频道，强烈推荐给Claude Code用户。
11. Context Mode
痛点： 用Claude Code一段时间你就会发现——越来越慢、忘了你在编辑什么文件、又问你想干啥。实际上，Claude每次运行命令都把原始输出直接塞进记忆。30分钟后，大部分记忆是垃圾。Claude不得不重置。重置后它忘了你在哪。
解法： 做两件事：第一，过滤垃圾输出——只有有用的部分进入Claude的记忆。第二，维护一个运行日志（编辑过的文件、进行中的任务、上一个prompt）。当Claude重置时，拉回这个日志，从你停下的地方继续。
为什么好用： 大多数”长会话”其实不是长的。它们是一堆短会话粘在一起，你不停地重新解释自己。这个同时解决两个问题：更少的垃圾输入，完整的会话记忆。30分钟就死的对话现在能跑几个小时。
12. Superpowers
痛点： 你让Claude Code构建一个东西。它冲出去一口气写完，表面看起来很好。然后你实际运行它——或者更糟，你的客户运行它——它就崩了。Claude不规划、不测试、不复核自己的代码。它就写。
解法： 强制Claude像资深开发者一样工作：退一步规划全局，在隔离环境中工作不影响主项目，先写测试再写代码，然后对自己的工作做两轮审查——一次”符合需求吗”、一次”代码质量过关吗”。
为什么好用： Claude Code的大部分失败不是因为Claude笨，而是因为Claude太急。让它慢下来真正思考，首轮通过率从60%升到80%。更少的调试周期，更低的token成本，不会在用户手上崩掉的代码。
如何在 Cowork 中安装这些技能
把skill文件（.zip或skill.md）添加到Claude Cowork:
Customize → Skills → "+" → Create skill → Upload a skill → 选择文件
什么时候该自己做 Skill
不是所有任务都值得做成Skill。我的原则：
- 重复做且耗时的 → 最好的skill候选
- 步骤清晰可重复的 → 更好的候选
- 一次性的 → 别做，不值得
做法也很简单：在Claude里正常完成一次任务，然后在对话中说”基于我们这次学到的东西，创建一个叫XXX的skill”。Claude会帮你写好。保存后在新的对话里测试，有问题就告诉Claude修复并重新上传。
说人话的总结
12个skill，5个跟写作相关（去AI味、做缩略图、发Instagram、优化SEO、采集数据），3个跟决策研究相关（反对派、全网调研、Notebook LM），2个跟日常效率相关（邮件过滤、早间简报），2个跟开发相关（上下文保持、超级开发者模式）。
我最常用的是Sycophancy Skill——它让我做决策之前先被”骂”一顿，反而更踏实。其次是Context Mode，我现在Claude Code的会话能跑好几天不断。你呢？最喜欢哪个？
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