1. 为什么你的 WorkBuddy 总差点“工艺感”Skills 到底解决什么问题WorkBuddy 这类 AI 智能体工作台通用能力已经很强写文案、读文档、跑脚本、查资料都不在话下。但只要你把它放进真实工作流很快就会撞到同一堵墙——它不知道你们团队的规范不知道某个 API 的鉴权细节不知道“周报要写成什么样领导才满意”。每次都要重新贴一遍提示词每次结果还不太一样。Skills技能就是为这件事准备的。一句话定义Skills 是 WorkBuddy 的可插拔能力包把一个领域的专业知识、固定流程、工具调用方式固化成一个“即装即用”的模块。装上之后WorkBuddy 从“什么都会一点的通用助手”变成“某个环节上的熟练工”。它的物理形态非常朴素就是一个文件夹核心是SKILL.md外加三类可选资源my-skill/ ├── SKILL.md # 必需YAML 元数据 Markdown 指令 ├── scripts/ # 可选可执行脚本Python/Bash确定性任务 ├── references/ # 可选参考文档按需加载进上下文 └── assets/ # 可选模板/图标/字体等输出资源触发机制是理解 Skills 的关键。你不需要手动切换技能SKILL.md里有一段description模型会根据它判断“当前场景要不要调用这个技能”。命中即自动加载用完即走。所以描述写得好不好直接决定技能好不好用——这也是后面写SKILL.md时最容易踩的坑。进阶设计叫渐进式加载元数据常驻约 100 词→ 触发时加载SKILL.md正文小于 5k 词→ 按需执行scripts或读references。既精准又不浪费上下文窗口。它到底解决什么我归纳成三条。第一重复流程自动化合同审查、简历打分、报表生成不用每次从零写提示词。第二弥补模型不知道的“工艺”公司规范、特定 API 用法、行业工作流。第三稳定可控同样的活每次结果一致还能用脚本兜底。适合谁如果你只是偶尔问 WorkBuddy 几个问题Skills 对你价值有限。但如果你每天有固定几类活儿要交给它或者你想把团队经验沉淀成可复用资产那 Skills 就是必须掌握的一环。这篇指南会从“装什么”讲到“怎么自己造并上传到 ClawHub / SkillHub”全程可跟做。2. 动手前的准备TaoToken 接入与技能市场入口配置在开始装技能、写技能之前先把底层模型接入理顺。WorkBuddy 本身是工作台真正干活的是背后的模型。我实测下来用 TaoToken 做统一接入比较省心一个 Key 覆盖多种模型Base URL 固定配置一次到处能用。先拿 Key。打开官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注册后在控制台创建 API Key。控制台地址是 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content Key 管理页在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。API 基础地址统一用 https://taotoken.net/api 注意这个地址不加任何查询参数。拿到 Key 之后WorkBuddy 侧的模型配置通常需要三件套Base URL、API Key、Model ID。这三者缺一不可后面在 Cline MCP、Codexauth.json、CC Switch 里也是同样的逻辑。Model ID 建议先用一个通用对话模型验证通路比如claude-sonnet-4-5或gpt-4o这类具体以你控制台里可用的为准。如果你更想先确认模型能不能通可以直接用模型对话页试一句https://taotoken.net/model-chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。能正常返回说明 Key 和网络都没问题再往下配 WorkBuddy。技能市场这边有两个入口要记住。SkillHub 是官方推荐市场客户端里通常内置也可以访问独立站ClawHub 是社区市场入口是 clawhub.aiCLI 工具叫clawhub。日常用首推 SkillHub省心安全想找小众、新鲜的技能去 ClawHub 淘。两者都支持一键安装。还有一个前置动作容易被忽略部分技能依赖连接器MCP装完不会自动生效需要到“自定义连接器”里点“信任”。另外客户端要区分清楚CodeBuddy 的技能目录是~/.codebuddy/skills/WorkBuddy 是~/.workbuddy/skills/别装错地方。3. 可复制配置SKILL.md 模板、本地调试与打包命令这一节是全文最“硬”的部分所有片段都可以直接复制。先给一个最小可用的SKILL.md模板路径放在~/.workbuddy/skills/my-skill/SKILL.md--- name: my-skill description: 用第三人称写清“这个技能在……时使用”。例如This skill should be used when the user wants to generate a weekly report from raw notes. agent_created: true --- # 指令正文 To accomplish the weekly report task, do the following: 1. 读取用户提供的原始记录提取完成项、进行项、阻塞项。 2. 按“本周完成 / 下周计划 / 风险与求助”三段组织。 3. 输出使用白话避免作文腔每段不超过 5 行。要点有三个。name和description要写清“做什么、何时用”并且覆盖用户的自然表达也就是触发词。agent_created: true必须带便于后续管理。大段参考放references/输出模板放assets/确定性代码放scripts/这样能走渐进式加载省 token。如果你用 Cline 的 MCP 配置来挂载技能相关服务settings.json片段长这样{ mcpServers: { workbuddy-skills: { command: npx, args: [-y, workbuddy-skills-mcp], env: { TAOTOKEN_BASE_URL: https://taotoken.net/api, TAOTOKEN_API_KEY: sk-你的Key, TAOTOKEN_MODEL: claude-sonnet-4-5 } } } }如果你用 Codexauth.json里对应的是{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的Key, model: claude-sonnet-4-5 }注意 Base URL、Key、Model ID 三件套在任何工具里都要写全少一个就会报鉴权或模型不存在。接下来是本地调试与打包。skill-creator自带脚本先生成标准骨架scripts/init_skill.py my-skill --path ~/.workbuddy/skills/生成后目录里会有SKILL.md模板和scripts/、references/、assets/三个空目录。写完内容后打包校验scripts/package_skill.py ~/.workbuddy/skills/my-skill ./dist这个脚本会自动校验 frontmatter 格式、命名规范、目录结构、描述质量通过后打成my-skill.zip。校验不过先改再打别硬传。上传到 SkillHub 的 CLI 流程skillhub login skillhub init --name my-skill --category 办公效率 skillhub push skillhub publish --visibility publiclogin会走浏览器 OAuth凭证存在~/.skillhub/auth.json。--visibility控制 public / unlisted / private / org。上传到 ClawHub 的 CLI 流程npm i -g clawhub clawhub login clawhub skill publish ./my-skill --slug my-skill --version 1.0.0Slug 必须是小写字母加短横线这是 ClawHub 的硬性要求。版本号用语义化比如1.0.0。4. 验证请求拉取后确认技能真的生效上传完不代表结束拉取后要验证技能是否真的能被触发。这一步很多人跳过结果线上用的时候发现根本没加载。先确认技能目录被正确识别。在 WorkBuddy 对话里说一句“列出当前已安装的技能”或者在【技能管理】面板查看。如果列表里没有你的技能检查目录层级必须是~/.workbuddy/skills/name/SKILL.md多一层少一层都不行。然后用一个真实场景触发。比如你上传的是work-report-pro就输入一段口水话“今天开了三个会改了登录页的 bug明天要写接口文档有个依赖还没到位。”观察返回是否按你定义的“本周完成 / 下周计划 / 风险与求助”三段输出。如果格式不对说明SKILL.md正文的指令不够明确回去改祈使句。再用 API 侧做一次通路验证确认模型调用没问题curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer sk-你的Key \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: claude-sonnet-4-5, messages: [{role: user, content: 回复 OK}] }正常返回里会有choices字段。如果返回 401是 Key 问题如果返回local proxy failed是本地网络或代理配置问题如果返回reading choices相关错误通常是响应结构没解析对检查你的客户端版本。最后做一次“卸载重装”验证把技能目录移走确认对话里不再触发再移回来确认重新生效。这一步能排除缓存导致的假象。验证通过后这个技能才算真正可用。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth这一节按真实报错来对。我把踩过的坑列出来你遇到时直接对号入座。401 Unauthorized。最常见的原因是 Key 写错、Key 过期、或者 Base URL 和 Key 不匹配。先确认https://taotoken.net/api后面没有多加/v1之外的路径再确认 Key 是从 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 复制出来的完整字符串。如果用了环境变量检查有没有多余空格或换行。local proxy failed。这个报错通常出现在本地客户端配置了代理但代理没起来或者端口被占用。检查你的settings.json或auth.json里有没有残留的proxy字段删掉后重启客户端。注意不要配置任何非官方的网络转发工具保持直连即可。reading choices 相关错误。一般是客户端解析响应时字段对不上常见于模型返回了非标准结构或者你用的模型 ID 不在当前 Key 的可用列表里。换一个通用模型 ID 试比如gpt-4o如果正常说明是模型 ID 的问题。OAuth 登录失败。skillhub login或clawhub login走浏览器授权如果浏览器没弹出检查默认浏览器设置如果弹出后回调失败检查本地端口是否被防火墙拦截。凭证文件~/.skillhub/auth.json损坏时删掉重新登录即可。技能装了不触发。九成是description写得太抽象。模型判断是否调用靠的就是这段描述。把“用于处理文档”改成“当用户需要把 Word 文档转成 Markdown 并提取标题层级时使用”触发率会明显上升。上传被拒。ClawHub 对 Slug 格式严格必须小写字母加短横线SkillHub 审核偏严确保SKILL.md里没有硬编码凭证敏感信息走环境变量。文件夹里不要带.git、LICENSE、.DS_Store这些非文本文件。6. 把经验变成资产从自建到上传的完整闭环走到这里你已经能装技能、写技能、传技能、验技能了。最后说点经验层面的东西。先装元技能打底。find-skills是场景驱动找技能的唯一入口用大白话描述需求它会做多层联合检索回复“装第 N 个”即可。skill-creator是官方封装指南init_skill.py和package_skill.py都在里面。这两个装上后面省大事。市场搭配用。日常靠 SkillHub稳找新鲜、小众去 ClawHub全。推荐起步包self-improving-agent、Summarize、tavily、agent-browser、playwright-cli这五个一装效率立马上台阶。自己的流程值得沉淀。我上传到 SkillHub 的三个技能——agnes-image-gen、work-report-pro、yuque-connector——都是把重复活固化下来的结果。work-report-pro解决的是“每周被汇报折磨”yuque-connector解决的是“本地文档和语雀知识库打通”。它们的诞生过程就是上面第六节讲的七步。如果你想把技能接入更长期的编码或 Agent 工作流可以看看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content Claude Code 相关配置参考 https://taotoken.net/claudecode-anthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。Skill 的本质是把“你一个人的经验”变成“任何人都能一键调用的能力”。装上它WorkBuddy 才真正从工具变成你的数字员工。
WorkBuddy Skills 完全指南：从必装技能到自建上传 ClawHub / SkillHub
1. 为什么你的 WorkBuddy 总差点“工艺感”Skills 到底解决什么问题WorkBuddy 这类 AI 智能体工作台通用能力已经很强写文案、读文档、跑脚本、查资料都不在话下。但只要你把它放进真实工作流很快就会撞到同一堵墙——它不知道你们团队的规范不知道某个 API 的鉴权细节不知道“周报要写成什么样领导才满意”。每次都要重新贴一遍提示词每次结果还不太一样。Skills技能就是为这件事准备的。一句话定义Skills 是 WorkBuddy 的可插拔能力包把一个领域的专业知识、固定流程、工具调用方式固化成一个“即装即用”的模块。装上之后WorkBuddy 从“什么都会一点的通用助手”变成“某个环节上的熟练工”。它的物理形态非常朴素就是一个文件夹核心是SKILL.md外加三类可选资源my-skill/ ├── SKILL.md # 必需YAML 元数据 Markdown 指令 ├── scripts/ # 可选可执行脚本Python/Bash确定性任务 ├── references/ # 可选参考文档按需加载进上下文 └── assets/ # 可选模板/图标/字体等输出资源触发机制是理解 Skills 的关键。你不需要手动切换技能SKILL.md里有一段description模型会根据它判断“当前场景要不要调用这个技能”。命中即自动加载用完即走。所以描述写得好不好直接决定技能好不好用——这也是后面写SKILL.md时最容易踩的坑。进阶设计叫渐进式加载元数据常驻约 100 词→ 触发时加载SKILL.md正文小于 5k 词→ 按需执行scripts或读references。既精准又不浪费上下文窗口。它到底解决什么我归纳成三条。第一重复流程自动化合同审查、简历打分、报表生成不用每次从零写提示词。第二弥补模型不知道的“工艺”公司规范、特定 API 用法、行业工作流。第三稳定可控同样的活每次结果一致还能用脚本兜底。适合谁如果你只是偶尔问 WorkBuddy 几个问题Skills 对你价值有限。但如果你每天有固定几类活儿要交给它或者你想把团队经验沉淀成可复用资产那 Skills 就是必须掌握的一环。这篇指南会从“装什么”讲到“怎么自己造并上传到 ClawHub / SkillHub”全程可跟做。2. 动手前的准备TaoToken 接入与技能市场入口配置在开始装技能、写技能之前先把底层模型接入理顺。WorkBuddy 本身是工作台真正干活的是背后的模型。我实测下来用 TaoToken 做统一接入比较省心一个 Key 覆盖多种模型Base URL 固定配置一次到处能用。先拿 Key。打开官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注册后在控制台创建 API Key。控制台地址是 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content Key 管理页在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。API 基础地址统一用 https://taotoken.net/api 注意这个地址不加任何查询参数。拿到 Key 之后WorkBuddy 侧的模型配置通常需要三件套Base URL、API Key、Model ID。这三者缺一不可后面在 Cline MCP、Codexauth.json、CC Switch 里也是同样的逻辑。Model ID 建议先用一个通用对话模型验证通路比如claude-sonnet-4-5或gpt-4o这类具体以你控制台里可用的为准。如果你更想先确认模型能不能通可以直接用模型对话页试一句https://taotoken.net/model-chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。能正常返回说明 Key 和网络都没问题再往下配 WorkBuddy。技能市场这边有两个入口要记住。SkillHub 是官方推荐市场客户端里通常内置也可以访问独立站ClawHub 是社区市场入口是 clawhub.aiCLI 工具叫clawhub。日常用首推 SkillHub省心安全想找小众、新鲜的技能去 ClawHub 淘。两者都支持一键安装。还有一个前置动作容易被忽略部分技能依赖连接器MCP装完不会自动生效需要到“自定义连接器”里点“信任”。另外客户端要区分清楚CodeBuddy 的技能目录是~/.codebuddy/skills/WorkBuddy 是~/.workbuddy/skills/别装错地方。3. 可复制配置SKILL.md 模板、本地调试与打包命令这一节是全文最“硬”的部分所有片段都可以直接复制。先给一个最小可用的SKILL.md模板路径放在~/.workbuddy/skills/my-skill/SKILL.md--- name: my-skill description: 用第三人称写清“这个技能在……时使用”。例如This skill should be used when the user wants to generate a weekly report from raw notes. agent_created: true --- # 指令正文 To accomplish the weekly report task, do the following: 1. 读取用户提供的原始记录提取完成项、进行项、阻塞项。 2. 按“本周完成 / 下周计划 / 风险与求助”三段组织。 3. 输出使用白话避免作文腔每段不超过 5 行。要点有三个。name和description要写清“做什么、何时用”并且覆盖用户的自然表达也就是触发词。agent_created: true必须带便于后续管理。大段参考放references/输出模板放assets/确定性代码放scripts/这样能走渐进式加载省 token。如果你用 Cline 的 MCP 配置来挂载技能相关服务settings.json片段长这样{ mcpServers: { workbuddy-skills: { command: npx, args: [-y, workbuddy-skills-mcp], env: { TAOTOKEN_BASE_URL: https://taotoken.net/api, TAOTOKEN_API_KEY: sk-你的Key, TAOTOKEN_MODEL: claude-sonnet-4-5 } } } }如果你用 Codexauth.json里对应的是{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的Key, model: claude-sonnet-4-5 }注意 Base URL、Key、Model ID 三件套在任何工具里都要写全少一个就会报鉴权或模型不存在。接下来是本地调试与打包。skill-creator自带脚本先生成标准骨架scripts/init_skill.py my-skill --path ~/.workbuddy/skills/生成后目录里会有SKILL.md模板和scripts/、references/、assets/三个空目录。写完内容后打包校验scripts/package_skill.py ~/.workbuddy/skills/my-skill ./dist这个脚本会自动校验 frontmatter 格式、命名规范、目录结构、描述质量通过后打成my-skill.zip。校验不过先改再打别硬传。上传到 SkillHub 的 CLI 流程skillhub login skillhub init --name my-skill --category 办公效率 skillhub push skillhub publish --visibility publiclogin会走浏览器 OAuth凭证存在~/.skillhub/auth.json。--visibility控制 public / unlisted / private / org。上传到 ClawHub 的 CLI 流程npm i -g clawhub clawhub login clawhub skill publish ./my-skill --slug my-skill --version 1.0.0Slug 必须是小写字母加短横线这是 ClawHub 的硬性要求。版本号用语义化比如1.0.0。4. 验证请求拉取后确认技能真的生效上传完不代表结束拉取后要验证技能是否真的能被触发。这一步很多人跳过结果线上用的时候发现根本没加载。先确认技能目录被正确识别。在 WorkBuddy 对话里说一句“列出当前已安装的技能”或者在【技能管理】面板查看。如果列表里没有你的技能检查目录层级必须是~/.workbuddy/skills/name/SKILL.md多一层少一层都不行。然后用一个真实场景触发。比如你上传的是work-report-pro就输入一段口水话“今天开了三个会改了登录页的 bug明天要写接口文档有个依赖还没到位。”观察返回是否按你定义的“本周完成 / 下周计划 / 风险与求助”三段输出。如果格式不对说明SKILL.md正文的指令不够明确回去改祈使句。再用 API 侧做一次通路验证确认模型调用没问题curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer sk-你的Key \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: claude-sonnet-4-5, messages: [{role: user, content: 回复 OK}] }正常返回里会有choices字段。如果返回 401是 Key 问题如果返回local proxy failed是本地网络或代理配置问题如果返回reading choices相关错误通常是响应结构没解析对检查你的客户端版本。最后做一次“卸载重装”验证把技能目录移走确认对话里不再触发再移回来确认重新生效。这一步能排除缓存导致的假象。验证通过后这个技能才算真正可用。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth这一节按真实报错来对。我把踩过的坑列出来你遇到时直接对号入座。401 Unauthorized。最常见的原因是 Key 写错、Key 过期、或者 Base URL 和 Key 不匹配。先确认https://taotoken.net/api后面没有多加/v1之外的路径再确认 Key 是从 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 复制出来的完整字符串。如果用了环境变量检查有没有多余空格或换行。local proxy failed。这个报错通常出现在本地客户端配置了代理但代理没起来或者端口被占用。检查你的settings.json或auth.json里有没有残留的proxy字段删掉后重启客户端。注意不要配置任何非官方的网络转发工具保持直连即可。reading choices 相关错误。一般是客户端解析响应时字段对不上常见于模型返回了非标准结构或者你用的模型 ID 不在当前 Key 的可用列表里。换一个通用模型 ID 试比如gpt-4o如果正常说明是模型 ID 的问题。OAuth 登录失败。skillhub login或clawhub login走浏览器授权如果浏览器没弹出检查默认浏览器设置如果弹出后回调失败检查本地端口是否被防火墙拦截。凭证文件~/.skillhub/auth.json损坏时删掉重新登录即可。技能装了不触发。九成是description写得太抽象。模型判断是否调用靠的就是这段描述。把“用于处理文档”改成“当用户需要把 Word 文档转成 Markdown 并提取标题层级时使用”触发率会明显上升。上传被拒。ClawHub 对 Slug 格式严格必须小写字母加短横线SkillHub 审核偏严确保SKILL.md里没有硬编码凭证敏感信息走环境变量。文件夹里不要带.git、LICENSE、.DS_Store这些非文本文件。6. 把经验变成资产从自建到上传的完整闭环走到这里你已经能装技能、写技能、传技能、验技能了。最后说点经验层面的东西。先装元技能打底。find-skills是场景驱动找技能的唯一入口用大白话描述需求它会做多层联合检索回复“装第 N 个”即可。skill-creator是官方封装指南init_skill.py和package_skill.py都在里面。这两个装上后面省大事。市场搭配用。日常靠 SkillHub稳找新鲜、小众去 ClawHub全。推荐起步包self-improving-agent、Summarize、tavily、agent-browser、playwright-cli这五个一装效率立马上台阶。自己的流程值得沉淀。我上传到 SkillHub 的三个技能——agnes-image-gen、work-report-pro、yuque-connector——都是把重复活固化下来的结果。work-report-pro解决的是“每周被汇报折磨”yuque-connector解决的是“本地文档和语雀知识库打通”。它们的诞生过程就是上面第六节讲的七步。如果你想把技能接入更长期的编码或 Agent 工作流可以看看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content Claude Code 相关配置参考 https://taotoken.net/claudecode-anthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。Skill 的本质是把“你一个人的经验”变成“任何人都能一键调用的能力”。装上它WorkBuddy 才真正从工具变成你的数字员工。