第 13-06 讲：让 AI 自己造 Skill——你给例子，它来抽规则
目标
前面几讲都是手写 Skill——你自己想清楚步骤，一条条写下来。
这一讲换个思路：
你不写规则，你给 AI 看例子。它自己从例子里抽规则，造出一个 Skill 给你。
你只管最后一件事：验收。
什么是 skill creator
Codex 和 Claude 这类工具自带一个功能，叫 skill creator（Skill 生成器）。
它的逻辑跟手写 Skill 不一样：
| 方式 | 你做什么 | AI 做什么 |
|---|---|---|
| 手写 | 写好全部步骤和规则 | 按你写的执行 |
| 模板填空 | 给需求描述 | 按模板填结构 |
| skill creator | 给源数据和期望结果 | 自己抽规则、造 Skill、自己验证 |
区别在于：手写是你告诉 AI 怎么做，skill creator 是你给 AI 看"输入长这样、输出该长那样"，让它自己琢磨中间的规则。
怎么用——一个真实例子
假设你要把一批 PDF 转成固定格式的 Excel。
传统的手写思路：你研究 PDF 结构，自己写出"第几页第几行对应 Excel 哪一列"的规则。
用 skill creator 的思路：
我有一批 PDF，要转成固定格式的 Excel。
这是源数据（3 份 PDF）：
（附上 3 份原始 PDF）
这是我手工做好的期望结果（3 份 Excel）：
（附上 3 份对应的 Excel）
请你研究 PDF 和 Excel 的对应关系，
自己抽取转换规则，
生成一个 Skill。
生成后请自己用剩下的 PDF 测试，
看跑出来的 Excel 跟我手工做的差在哪，
改到对得上为止。
你给的东西就两样：源数据 + 期望结果。剩下的 AI 自己干。
为什么比手写好
手写 Skill 最卡小白的是：你得先想清楚规则，再写出来。但很多重复任务，你手上明明有一堆做过的例子，却说不清楚自己到底是怎么做的。
skill creator 解决的就是这个问题：
你会做，但说不清楚怎么做的——让 AI 从你的例子里替你把规则抽出来。
这比"你先想清楚规则再写"门槛低得多。大多数人有例子，没规则。
三个关键动作
1. 喂够例子
一份例子不够，AI 可能只学到个例。至少给 3 份，让它看到规律而不是巧合。
- PDF 转 Excel：给 3 份 PDF + 3 份对应 Excel
- 周报：给 3 周的会议记录 + 3 份你写好的周报
- 客户需求整理：给 3 段客户聊天 + 3 份你整理好的需求表
例子越多，AI 抽的规则越靠谱。但也不用太多，3-5 份够起步。
2. 让 AI 自己验证
别等它生成完就拿来用。让它自己先测：
生成 Skill 后，请用这 2 份没参与训练的 PDF 测试，
把跑出来的 Excel 跟我手工做的对比，
列出差异，自己改规则，再跑一次。
AI 自己测自己，比你自己一个个看快。它跑出来的差异报告，你扫一眼就知道靠不靠谱。
3. 你做最终验收
AI 自己验证完，也不代表一定对。你要做的是：
- 抽查它跑出来的结果，跟你的期望结果对一下
- 看它写的规则（Skill 正文）你能不能看懂
- 找一个它没见过的例子，手动跑一遍
三步都过，这个 Skill 才算能用。
跟手写 Skill 怎么配合
skill creator 不是替代手写，是另一种路径：
| 情况 | 用哪种 |
|---|---|
| 规则你想得很清楚，能直接写 | 手写，更快 |
| 规则你说不清楚，但手里有例子 | skill creator |
| 规则你想清楚了一半，另一半有例子 | 先手写能写的那半，再用例子补另一半 |
不用纠结哪种"更高级"，哪种省时间用哪种。
常见坑
- 只给一个例子：一个例子 AI 分不清哪是规律、哪是巧合。至少给 3 份。
- 例子之间格式不统一：3 份 Excel 你自己每次列顺序都不一样，AI 抽出来的规则就是乱的。喂之前先确认你的例子本身就是一致的。
- 生成完不测就用：AI 可能只学了个例没学到规律，换个新 PDF 就跑偏。一定要让它自己先用没见过的例子测。
- 不看不理解规则：AI 造出来的 Skill 正文你要读一遍，看不懂就让它解释。你自己都看不懂的规则，出了问题你改不了。
- 例子里有隐私数据：PDF 里有客户信息、金额、合同号——该脱敏先脱敏，别直接喂给 AI。
课后作业
- 找一件你有"源数据 + 期望结果"的重复任务（PDF 转 Excel、聊天记录转需求表、会议纪要转周报都行）。
- 准备 3 份源数据 + 3 份对应的期望结果。
- 用 skill creator 的方式发给 AI，让它自己抽规则、造 Skill、自己测。
- 你做最终验收：抽查结果 + 读一遍规则 + 拿个新例子跑一次。
我的重复任务：
我给的 3 份源数据：
我给的 3 份期望结果：
AI 生成的 Skill 规则大意：
AI 自测发现的差异：
我验收的结论（能用 / 还要改 / 改哪里）：
做完这个，你就有了第一个"AI 自己造、你来验收"的 Skill。这是比手写和模板填空都省力的一条路。
本讲小结
- skill creator = 你给源数据和期望结果，AI 自己抽规则造 Skill。
- 比手写省力：你不需要先想清楚规则，有例子就行。
- 三个关键动作：喂够例子（至少 3 份）、让 AI 自己验证、你做最终验收。
- 跟手写不是替代关系：规则清楚就手写，有例子说不清规则就用 skill creator。
- 最大的坑：只给一个例子、生成完不测、不看规则就用。