做AI提示词工程或Skill开发的团队，可以借鉴这套五步法，用大模型做深度研究再生成Skill，比自己硬写高效得多。建议试试用GPT 5.5 Pro做调研，再用Meta Skill固化。
一位AI实践者分享了高频使用的写Skill方法论，核心是借助GPT 5.5 Pro、Grok或Gemini DeepResearch等工具进行深度研究，自己消化成方法论后，再通过Meta Skill生成Skill。姚金刚总结的Skill设计五步法包括定义结果、对齐标准、深度研究、消化成方法论、用meta-skill固化。该方法强调以教促学，通过写Skill快速掌握专业知识。
这是最近我和姚老师都在高频用的写Skill方法论。 无论写提示词也好，写Skill也好，最关键的是背后的专业知识上下文。 如果自己不懂怎么办？ 就靠GPT 5.5 Pro、Grok或Gemini...
这是最近我和姚老师都在高频用的写Skill方法论。 无论写提示词也好，写Skill也好，最关键的是背后的专业知识上下文。 如果自己不懂怎么办？ 就靠GPT 5.5 Pro、Grok或Gemini DeepResearch类功能搜索整理。 自己阅读学习调整，作为上下文交给Meta Skill去生成Skill。 后面就是迭代优化打磨。 姚金刚 @yaojingang 结合最近写skill的一些心得，总结了一个Skill设计五步法： 1、定义结果 创建skill之前，想清楚到底想要啥，包括结果的标准是什么？ 2、对齐标准 为了想清楚这个标准，会和AI做不少交流和探讨 3、深度研究 知道对于结果的标准后，会让GPT 5.5 Pro帮忙做一份深度调研，包括理论原理、相关案例、设计思路等 如果是大量的内部资料，也会通过AI做一轮系统性的梳理，同时再调研外部资料 4、消化成方法论 学习和理解这份报告，理解背后的逻辑、原则、流程、核心方法等内容 5、用meta-skill固化为Skill 把这个作为参考资料，再通过yao-meta-skill来进行创建，将skill的相关补充说明给到codex或cc进行创建 如此完成的第一版Skill，质量就会高很多，然后在这个基础上，持续迭代 写Skill，很像是一种高强度的“以教促学” 是一种很不错的快速学习的过程，在这个过程中，需要自己去深度理解目标和过程原理、流程和方法 当Skill完成后，对这个事情的理解，也就差不多七七八八了 🔗 View Quoted Tweet 💬 4 🔄 0 ❤️ 3 👀 697 📊 3 ⚡