你是否也曾遇到过这样的情况：
每次让AI分析数据时，都要把操作流程从头到尾再解释一遍？
字节旗下的TRAE最近上线了一个非常实用的新功能——Skills，可以说是直接将工作流效率拉满。
简单来说，Skills能把那些你已经重复输入超过三次的提示词（prompt），变成一套可以反复使用的“专业技能包”。
举个例子：
每次写周报，都要重新说一遍格式要求？直接用对应的Skills一键搞定。
每次做设计，都得反复强调品牌规范？直接调用Skills就行。
Skills与Rules、Context有什么不同？
很多人会问：TRAE已经有了Rules和Context，Skills的定位到底是什么？
| 功能 | 加载方式 | Token消耗 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Rules | 全量加载 | 占用大量Context | 轻量级偏好（代码风格） |
| Context | 被动读取 | 占用Context | 知识库、参考文档 |
| Skills | 按需加载 | 只在用时加载 | 可复用工作流 |
| Sub-agents | 任务委派 | 独立会话/按需产生 | 复杂任务拆解、多角色协作 |
Skills本质上就是一个文件夹，里面唯一必需的文件是SKILL.md——这是一份用Markdown编写的指令文档，用来告诉智能体这个Skill要完成什么任务。其余文件都是可选项。
它能把指令、脚本、资源打包成一个独立的“技能包”，让AI记住你的专业要求，从而稳定输出高质量成果。
打个比方：以前每次做网页都要强调“使用我们的品牌色、圆角8px、阴影柔和”，现在只要导入一个Frontend Design Skill，生成效果就能明显改善。
从开源社区学习
在Agent Skills Marketplace上，你可以找到不少实用的Skills。目前热度较高的包括：
docx/xlsx/pptx/pdf处理、Frontend-Design、web-artifacts-builder，这些都是社区里下载量靠前的技能包。
在提升视觉效果方面，推荐的Skills有：
- UX Designer：生成交互设计、线框图、用户流程
- Algorithm Art：使用p5.js生成炫酷的交互艺术
在提效工作流方面，也有一批好工具：
- PDF Skills：自动处理PDF文件
- Excel Skills：快速分析数据
- YouTube Transcript：提取视频字幕
- Financial Analysis：快速做财务分析
- Webapp-Testing：自动化测试
此外，像awesome-claude-skills、官方skills这类GitHub项目本身就收集了大量现成的Skills。你只需要直接去目录里找能用的，或者到市场里搜索一下就可以了。
导入Skills
下载到本地后，会得到一个zip压缩包。这个zip里最重要的就是SKILL.md文件，直接导入即可——TRAE可以自动识别。
自己创建Skills
1、对话创建一个清理缓存的Skill
直接和TRAE对话，AI就能帮你生成Skill。比如你经常遇到Mac内存爆满的情况，每次都要手动清理资源库的Caches文件夹。这时只需把文件夹地址复制下来，让Skills记住就行：
"创建一个Skill，自动清理/Users/xingyang/Library/Caches目录下的文件到回收站"指令发送出去后，它就会自动生成一个清理缓存的Skill，并且详细告诉你项目里的执行代码，以及后续用什么命令来唤醒它。
生成的Skill已经被放到文件夹里了。需要清理时，直接告诉它“清理缓存”即可——每次大概能清理出3个G的空间。
如果想本地查看，直接用快捷键呼出trae/skills这个隐藏文件夹就行。
2、手动创建一个优化提示词的Skill
除了对话创建，手动编辑的方式也值得一试。比如我平时最常用的EARS简易需求语法，它能把普通提示词变得专业。其核心原理大致如下：
需求陈述： <这里写你的需求>
梳理以上需求，使用EARS（简易需求语法）对需求进行精确改写；
识别需求所属领域，请找到能处理相关任务相关领域的成熟理论；
提取需求陈述中提供的示例，按如下格式构造能够引导大语言模型更高质量完成任务的增强提示词：
role[根据具体需求填入相应的专业角色定位]
goals/skills[列出该角色应具备的核心目标和技能]
workflows[描述完成任务的具体工作流程步骤]
examples[从需求陈述中提取的具体示例]
formats[指定输出的具体格式要求]每次进行AI编程时都要重新说一遍，干脆用Trae Skills封装成固定工作流。这一次采用手动创建的方式，直接填写即可。
最初的需求可能很长，但使用Skills增强后，提示词会变得极其精准。分别用两个版本生成对应的产物，效果对比一目了然——一句话提示词的结果，与经过结构化优化后的结果，功能详细度完全不同。看到这样的对比，以后再使用AI编程时，就可以直接使用增强版本了。
如果觉得配色不够理想，还可以使用前面提到的web-artifacts-builder Skills，帮忙重新设计一下配色，让整体看起来更专业。
总结
Skills可以说是2026年AI应用的一个热门方向。它不仅能复用提效，还能把个性化的Workflow保留给自己，满足定制化需求。从这个角度来看，确实值得花些时间深入研究一下。
OK，更多关于AI应用的内容，下期见。
