今年 6 月初开始折腾 WorkBuddy 的 Skill 机制。简单说，Skill 就是给这个 AI 助手塞一套"专用外挂"——把某个具体场景的提示词、脚本、流程打包好，以后一句话就能调起来。一开始没想做多少，纯粹是有些重复活儿干烦了，顺手封装了一下。没想到丢到 SkillHub 上之后，几个还算有人用：Agnes 文生图（agnes-image-gen）下载过了 1K，工作汇报生成器（work-report-pro）过了 1.1K。这篇文章就把这几个自己觉得还行的 skill 挨个讲讲，为什么做、做了啥、踩了哪些坑。
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12415874/f7f55b622817d8db43c553916f0e01e0.png)

## 一、Agnes 文生图（agnes-image-gen）：想直接内置没成，就做成了 Skill
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12415874/2d081101922172c6a73079962c66e9c1.png)
最开始看上 Agnes 这个图像模型，是因为它免费、开源，文生图和图生图都能做。当时第一反应是把它直接内置到 WorkBuddy 里，让用户不装任何东西就能用。结果试了一圈发现，这种第三方 API 没法直接塞进产品本体，只能单独调 HTTP 接口出图。最后封装成一个 skill，直接用 curl 调 Agnes 的 API——这一步生成的图片不消耗 WorkBuddy 的积分，图像本身也免费。不过得说清楚：出图免费，但在 WorkBuddy 里跟它对话、写提示词这些文本交互，照样走对话模型、要正常消耗积分。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12415874/55232ca017457a9de76e831d65d1d7b9.png)
做的事其实很薄，就是一句话触发。你说"用 Agnes 生成一张……"，skill 就调 `agnes-image-2.1-flash` 这个模型出图。文生图和图生图走同一个接口，图生图的时候把原图传进去，它会尽量保留原始构图。尺寸用 1K / 2K / 3K / 4K 的档位配合宽高比，基本够用。

### 实操：调一次看看

最直接的用法是在 WorkBuddy 里说一句"用 Agnes 生成一张……"，skill 会自动拼好请求去调。如果想自己直接调，核心就是一个 POST：

```bash
curl -s -X POST "https://apihub.agnes-ai.cn/v1/images/generations" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer 你的KEY" \
  -d '{
    "model": "agnes-image-2.1-flash",
    "prompt": "科技感产品发布会海报，主题是AI助手，未来主义风格，蓝色调，简约设计",
    "size": "2K",
    "ratio": "1:1",
    "extra_body": { "response_format": "url" }
  }'
```

调用agnes-image-gen文生图效果：
![企业微信截图_17853832622089.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12415874/0fe943510ff370c6ecc2dae8585726b9.png)

返回的 `data[0].url` 就是图片地址，得尽快下载到本地（URL 有时效）。

图生图也是同一个接口，把原图放进 `extra_body.image`：

```bash
curl -s -X POST "https://apihub.agnes-ai.cn/v1/images/generations" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer 你的KEY" \
  -d '{
    "model": "agnes-image-2.1-flash",
    "prompt": "转换为赛博朋克风格，霓虹灯光效，保留原构图",
    "size": "2K",
    "extra_body": {
      "image": ["https://example.com/photo.jpg"],
      "response_format": "url"
    }
  }'
```

调用agnes-image-gen 图生图效果：
![企业微信截图_17853903635450.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12415874/cac99d15667f2fb8e95102d52eaceaf5.png)

提示词有个好记的结构：主体 + 场景/环境 + 风格 + 光照 + 构图 + 质量要求。描述越具体，出图越贴近你想的。

踩的坑主要有两个。一个是网络：最近发现 Agnes 的国际端点 `apihub.agnes-ai.com` 连不上了，TCP 直接超时。所以最新更新里新增了一个国内容灾端点 `apihub.agnes-ai.cn`，换过去就稳了。skill 里也写了双端点自动探测——主端点 8 秒连不上就跳国内网关，不用手动改。另一个是图生图容易传错位置：输入图得放在 `extra_body.image` 里，不是顶层字段，新手踩过好几次。
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12415874/ae7b10375a73f7ef9e824aae04dc4993.png)

## 二、工作汇报生成器（work-report-pro）：纯属为了偷懒

公司要求写日报、周报、月报、年报。说实话每次坐下来想"本周完成了什么"都挺痛苦的，尤其忙了一周只想下班的时候。所以干脆做了个 skill：你随便扔几个关键词或者碎碎念几句，它帮你整理成汇报。

动手前我扫了一遍 SkillHub 上 50 多个技能，发现工作汇报类的工具其实不少，但要么写得太正式、一股汇报腔，要么不够"聪明"——只会把你说的内容原样记下来，不会帮你总结。我这个技能的关键在层层叠加：日报记每天干了啥，周报自动总结本周的日报，月报再总结当月的周报，年报汇总月报。你不用每次从头写，历史内容它会静默去读、自动帮你理出来。

### 实操：一段口水话变周报

直接丢一句就行，不用写正式总结：

```
周报。这周登录搞完了，有个漏洞扫出来修掉了。
导出加了Excel，产品催好久。
接口联调卡了两天，对方一直没回，下周再催下。
```

出来的周报大概是：

```
# 本周工作汇报

## 这周干了啥
- 登录模块的安全漏洞修掉了，扫出来好几天，总算搞完
- 数据导出加了 Excel 支持，产品催了好几次
- 修了几个线上 bug，当天就发了

## 遇到的问题
接口联调卡了两天，对方一直没回消息，这周没搞定。

## 下周打算
- 继续催联调那边的接口
- 把导出功能的文档补了
```
调用work-report-pro效果图：
![企业微信截图_17853839469111.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12415874/855efab9b4b43753ec368b52302134b6.png)
![企业微信截图_1785383937818.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12415874/9a3047c9f246a5617e34a5b14ac4868c.png)

注意它是在读你这周记的日报，把每天零散的活儿自动揉成一份周报，不用你从零想。这就是前面说的"会总结"，和别人"只写不总结"的区别。
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12415874/d28be778c52041e0f21ce17e8688859b.png)

输入方式很随意——"登录bug、数据导出、修3个bug"这种纯关键词也行，口水话也行，甚至"今天登录搞完了，导出也上了"这种也行。它原样保留你的语感，不会给你翻译成书面语。比如你写"登录那块有个bug，修了一天"，它不会给你改成"完成了登录模块 bug 修复，提升了系统稳定性"。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12415874/2545440f091e86c59094b589811fd611.png)
这个 skill 最较真的一点是"去 AI 味"。我自己就烦那种"首先……其次……最后"的汇报腔，所以写的时候强制它用白话：用"这周搞定了""上周留了个坑"代替正式书面语，禁止"综上所述""值得注意的是"这类套话。讽刺的是，我现在写这篇文章，也得跟 AI 味较劲。

## 三、语雀连接器（yuque-connector）：不想重复做格式搬运

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12415874/4d0a8747a11c5f6c63a5e78944549270.png)
WorkBuddy 生成文章、文档，默认都是 Markdown。我自己习惯把东西沉淀到语雀知识库里做归档和展示，但每次生成完还得手动去语雀粘贴、排版，次数多了就烦。所以做了这个连接器，让 AI 直接把本地文件推到语雀，或者反过来从语雀拉下来。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12415874/90cd5f8e824f769e30aff644fd291b21.png)
底层接的是语雀官方 MCP，19 个工具，双向都能走。本地文件往语雀导，支持 Markdown、Word、Excel、HTML、txt、csv、json，甚至整个 zip 文件夹批量导入；从语雀往本地拉，单篇、整个知识库、指定目录都能下。Excel 导入的时候会按工作表拆成多篇文档，不用自己拆。

语雀对请求频率有限制，批量操作容易吃 429，所以 skill 里加了指数退避重试：429 等 5 秒、500 等 10 秒，还做了批量任务的断点续传——每成功一篇记一下进度，中途断了重启能从断点接着来。有个限制得提醒：MCP 不支持通用图片附件，本地图片路径在语雀里不生效，得用外部 URL。

## 四、简历筛选打分（hr-resume-scorer）：帮 HR 朋友减减负
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12415874/a57815cab81d7d32342a64614371b412.png)

有个做 HR 的朋友，每天看几十份简历，量大了人肉筛真的影响效率和判断。她想要一个能按岗位要求快速初筛、给出参考意见的工具。这不是我的主业，纯粹帮朋友做的，但做完发现挺多人也有这需求。

支持 PDF、Word、txt 直接解析（扫描版 PDF 不行，得文本型）。基于职位描述（JD）做匹配度分析，按五个维度打分：

| 维度    | 权重  | 说明                |
| ----- | --- | ----------------- |
| 学历背景  | 15% | 博士 / 硕士 / 本科 / 大专 |
| 工作经验  | 25% | 年限 + 大厂 / 行业经验    |
| 技能匹配  | 30% | 与 JD 技能要求的匹配度     |
| 行业匹配  | 20% | 同行业 / 相关行业 / 跨行业  |
| 工作稳定性 | 10% | 平均在职时长            |

使用hr-resume-scorer效果图：
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12415874/692ce4378da25dcbed3b6825fd92d84f.png)

批量丢一目录简历进去，按总分排序出 Excel 报告，也支持 JSON 和 Markdown。除了分数，它还做真实性检查——时间有没有重叠、描述是不是夸大、跳槽频率是不是太高，给个风险等级；还有个简单的人物画像，从简历里扒性格特征、工作风格、职业倾向。不过我每次都会跟朋友强调：自动评分只是初筛参考，重要岗位一定得人工复核，别全信机器。

## 收个尾

这几个 skill 从 6 月初断断续续做到现在。SkillHub 上除了上面四个，还有不少是冲着"好玩"或者冷门需求去的——有些技能填的是市面上几乎没人做的细分场景，量不大但用的人挺感谢。做 skill 这件事给我的体会是：好的 skill 不是功能越多越好，而是把一个具体痛点解决到"说一句话就能用"。


今年 6 月初开始折腾 WorkBuddy 的 Skill 机制。简单说，Skill 就是给这个 AI 助手塞一套"专用外挂"——把某个具体场景的提示词、脚本、流程打包好，以后一句话就能调起来。一开始没想做多少，纯粹是有些重复活儿干烦了，顺手封装了一下。没想到丢到 SkillHub 上之后，几个还算有人用：Agnes 文生图（agnes-image-gen）下载过了 1K，工作汇报生成器（work-report-pro）过了 1.1K。这篇文章就把这几个自己觉得还行的 skill 挨个讲讲，为什么做、做了啥、踩了哪些坑。

# 我在 WorkBuddy 上写了几个 Skill，聊聊背后的想法和使用感受

人工智能

开发工具

职业发展

WorkBuddy AI助手Skill机制详解：分享Agnes文生图、工作汇报生成器等实用技能开发经验。从文生图API调用到日报自动生成，揭秘如何通过Skill解决重复工作痛点，提升效率。包含技术实现细节、踩坑经验及实用案例，适合AI工具开发者和效率提升爱好者。

代码解释

WorkBuddy 

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