我用 WorkBuddy 把踩过的坑做成了 10 个技能:一套"越用越省钱"的个人知识库① 点这里复制标题
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用 AI 工具的人,几乎都会经历同一个循环:
第 1 个月,觉得它是万能的;第 2 个月,发现同一个坑踩了三次;第 3 个月,开始怀疑是自己不会用。
问题不在模型,在记忆。AI 每次对话都是新的,而我踩过的坑只留在我自己脑子里——脑子里有 100 条经验,能当场说出口的只有 3 条。于是经验永远沉不下来。
我做了一件很笨但很值的事:把我踩过的坑,一个一个做成"技能",让 AI 每次开工自动带上。
现在我的技能库里有 10 个技能,覆盖从选题、资产、提示词、出片、质检到交付的全链路。它们最大的价值不是省时间,而是同一个坑基本不会再踩第二次。
我的技能不是凭空写的,全部来自这四类"生肉":
来源 | 说明 |
|---|---|
项目复盘文档 | 每部作品拍完的记录:哪里翻车、为什么翻车、怎么修好的 |
出片失败记录 | 废片 + 当时的提示词 + 失败现象,这是最有价值的一类 |
生效的修复方案 | 每个坑最终用了哪一招修好的(这一招就是技能里的"配方") |
实测数据 | 耗时、参数、通过率等硬数字——有数字的经验才是经验,没数字的是印象 |
【配图:技能库目录总览截图 —— 发布时拖入】
技能库目录
技能文件(SKILL.md)我固定按四段写,缺一段这个技能就会"不好用":
比如某个技能我写了"跑镜头、出片、重跑、修穿帮、审片、连戏、道具、鞋子、配音、音色不统一"——
只要我聊天时提到这些词,它就会自动按作战手册来,而不是凭感觉回答我。
另外两条配置习惯:
【配图:技能分工一览表截图 —— 发布时拖入】
技能分工一览
我给自己定了个规矩:每次翻车,当场记一条,格式固定三行——
现象:<具体到能被人一眼认出来的程度,最好带时间点>根因:<真正的原因是哪个>修法:<下次照做的动作>不定时回头把"重复出现的现象"合并成一条——同一个现象出现三次以上的,才有资格升级成技能。这条门槛很重要,它避免我把一次偶然的手滑写成"经验"。
写技能时我删掉所有感想,只留三类内容:判据、配方、红线。
举个例子,我有一条经验是"某个参数要小心",这种话没法执行。改写后变成:
技能写完不是就完了,触发描述才是决定它会不会被用起来的那一步。我踩过的坑:
判断标准很简单:把触发描述读一遍,看像不像你自己会说的话。
【配图:技能写法五条对照截图 —— 发布时拖入】
技能写法五条
跨会话、跨工具时我不复述背景,而是用一个固定的交接文件(Markdown)把状态写清楚:当前进度 / 已完成 / 卡在哪 / 下一步 / 相关文件路径。
这样新开一轮对话时,把文件一丢,对方就能接着干。我甚至让 AI 每次干完活自己往日志里追加一段,下次开工先读日志——相当于给项目装了外置记忆。
技能会过期——工具更新了、参数变了、当年的"最优解"现在可能已经是错的。我的做法是:
【配图:批次接力日志示例截图 —— 发布时拖入】
批次接力日志
说一组我自己的体感变化:
最有意思的是:技能库会自己增值。每完成一个项目,坑单多了几条,某个技能就更准一点——同一套技能在新项目上就是更省。
用 AI 这件事,本质上是把隐性经验变成显性流程的过程。技能库就是我的显性流程——它不聪明,但它不会忘。
一个人的经验如果只存在脑子里,价值上限就是"我自己还会做";写下来、变成别人(或 AI)能照着执行的步骤,它才开始复利。
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