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我分析了 1000 个 skills,这是最推荐的 30 个

发布日期:2026-02-24 18:11:26 浏览次数: 1618
作者:空格的键盘

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探索AI Agent的无限可能:从1000个热门Skill中精选30个最实用工具,助你高效工作与生活。

核心内容:
1. Skill共享平台ClawHub的运作模式与核心功能
2. 分析1000个热门Skill归纳出的6大应用领域
3. 精选30个最值得推荐的Skill及其使用场景

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
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01

去年 Prompt 最火的时候,我做了一个提示词共享平台PrompterHub.cn。半年多过去,平台积累了一万用户。

在 Skill 刚火起来的时候,我不只一次想在这个平台加入 Skill 模块,但Skill 是托管文件夹,Prompt 是处理文本,前者对技术和资源要求高,靠我一人很难做起来。

不过 clawhub 的创始人 Peter Steinberger 就做了这个平台 ClawHub,一个面向 AI Agent 的 Skills 共享平台,目前平台上已有10,322 个 Skill,涵盖了从企业 SaaS 到个人生产力的各个领域。

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因为 openclaw 开源爆火的缘故,这个平台也成了最权威的 Skill 网站之一。

比如以前你想要把 YouTube 视频转成中文总结,得先找到合适的 Prompt,复制粘贴给 AI,再发视频链接,每次都要重复这套流程。但现在有了 Skill,你只需要装一次「YouTube 视频转中文」的 Skill,之后直接丢 Youtube 链接就行,AI 自动识别、自动处理、自动输出。

也可以到ClawHub网站探索一下,看看别人是怎么做Skill 的。

我花了几天时间,分析了下载量前 1000 的 Skill,想弄明白一个问题:Skill 究竟可以应用到哪些领域?哪些场景已经被验证?未来 Skill 会不会终结传统的 SaaS 模式?

02

如果把 AI Agent 比作智能手机,那ClawHub 就是它的 App Store

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简单来说,ClawHub 提供三件事:

发布与版本化。开发者可以将自己编写的 Skill 上传到 ClawHub,像发布 App 一样进行版本管理。用户安装时能明确知道这是 1.0 还是 2.0,更新日志写了什么。

检索与发现。目前平台已有10,322 个 Skill,涵盖办公、开发、内容创作、金融等各个领域。用户可以通过分类、搜索、排行榜找到需要的 Skill。

ClawHub 是 Skill 的仓库,OpenClaw 是运行 Agent 的平台

这种分工让 Skill 生态有了专业的基础设施。开发者专注写 Skill,用户专注用 Skill,平台负责连接双方。

03

我分析了 ClawHub 下载量前 1000 的 Skill,发现它们可以归纳为 6 大领域。每个领域的分布比例和核心逻辑,反映了当前 AI Agent 落地的真实需求。

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对于每个领域,我各推荐 5 个热门 Skill,可以复制名称:后面的(链接),就能下载到 openclaw 或者 Claudecode。

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Agent 需要「手和脚」来打破数据孤岛,参与到真实的业务流转中。这是目前绝对的主流刚需。

这类 Skill 主打「替人跑腿」,让 Agent 深度介入真实业务系统。Google Workspace、Slack、Notion 等办公协同巨头占据统治地位;Zoho、Salesforce、HubSpot 等业务系统形成密集矩阵;API Gateway、n8n 等自动化中间件则扮演连接一切的「胶水」角色。

如果你在开发 B 端系统,也可以学习 Notion、Slack 一样,尽早开放 API,为 AI Agent 时代做好准备。

热门 Skill 推荐

Gog:(clawhub.ai/steipete/gog):Google Workspace 的终极 CLI 控制器,打通 Gmail、Calendar、DriveDocs。

Github:(clawhub.ai/steipete/github):开发者刚需,用 gh CLI 自动操作 Issue、PR 和 CI 流程。

Notion:(clawhub.ai/steipete/notion):官方 API 接入,自动创建和管理页面、数据库。

API Gateway:(clawhub.ai/byungkyu/api-gateway):托管式 OAuth 授权,一键连通 Slack、HubSpot 等 100+ 应用。

Slack:(clawhub.ai/steipete/slack):让 Agent 在 Slack 频道和私信中直接回复、响应表情。

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突破大模型的知识库时效限制,解决输入端的「原材料」质量问题。

全网检索(Tavily、Brave Search)、深度内容提取(YouTube 字幕抓取)、文档解析(PDF/OCR、Markdown 转换)构成完整的信息处理 pipeline。YouTube 相关的爬取与解析极其火爆,说明长视频文字化、摘要化是创作者和研究者的极高频需求。

热门 Skill 推荐

Tavily Web Search:(clawhub.ai/arun-8687/tavily-search):专为 AI 优化的搜索引擎,直接返回精简、高相关性的结果。

Summarize:(clawhub.ai/steipete/summarize):通吃网页、PDF、图片、音频、YouTube 的终极总结工具。

Nano Pdf:(clawhub.ai/steipete/nano-pdf):用自然语言指令直接编辑和处理 PDF。

Brave Search:(clawhub.ai/steipete/brave-search):轻量级网页搜索和内容提取器。

YouTube Watcher:(clawhub.ai/Michaelgathara/youtube-watcher):快速抓取 YouTube 字幕,高密度吸收长视频知识。

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开发者在教 Agent 如何「更聪明、更省钱、更像人」地工作。这部分是极客精神的最佳体现。

比如 降本增效(Token 优化器、Smart Model Switching、Free Ride)、自主性与记忆(Self-improving-agent、Memory Manager)、身份与角色(AI Persona OS)。这些 Skill 试图为 Agent 建立认知闭环,让它能自我纠错、持续进化。

热门 Skill 推荐

self-improving-agent:(clawhub.ai/pskoett/self-improving-agent):主动捕获执行错误和用户纠正指令,让 Agent 在失败中持续进化。

Ontology:(clawhub.ai/oswalpalash/ontology):构建类型化知识图谱,让不同 Skill 共享上下文状态。

Free Ride:(clawhub.ai/Shaivpidadi/free-ride):自动管理 OpenRouter 免费模型,极致降本。

MCPorter:(clawhub.ai/steipete/mcporter):直接列表、配置和调用底层 MCP 服务器。

Model Usage:(clawhub.ai/steipete/model-usage):精准统计 Token 开销和模型使用情况。

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代码生成的最后一公里,需要具体的环境交互能力。

Next.js Expert、React Expert 等技能强制执行最佳实践;Docker、Git、tmux 等基础设施控制让 Agent 能直接操作底层环境;Frontend Design、Shadcn UI 等则面向「生成即用」的现代前端工作流。

热门 Skill 推荐

Frontend Design:(clawhub.ai/steipete/frontend-design):极具审美的前端生成器,直接生成生产级精致界面代码。

SuperDesign:(clawhub.ai/mpociot/superdesign):提供专家级 UI 规范和约束。

Tmux:(clawhub.ai/steipete/tmux):让 Agent 远程控制 tmux 会话处理交互式命令行。

Opencode-controller:(clawhub.ai/Karatla/opencode-controller):用斜杠命令控制 Opencode 会话、切换代理和协同编程。

Debug Pro:(clawhub.ai/cmanfre7/debug-pro):提供严谨的 7 步调试协议。

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多模态能力的落地延伸,让 Agent 具备调用多模态模型的能力。

视觉(Nano Banana、Krea API)、听觉(ElevenLabs、Whisper)、文字(SEO Content Writer、Humanizer)全覆盖。

还有离钱和注意力最近的私人订制服务。

Polymarket 预测市场、美股/A股分析、量化回测等交易与研报工具,以及 ADHD Planner、习惯追踪、Garmin 运动分析等个人效率工具并存。这个领域虽然占比最小,但用户付费意愿最强。

热门 Skill 推荐

Nano Banana Pro:(clawhub.ai/steipete/nano-banana-pro):调用 Gemini 3 Pro 进行高质量图像生成和定点编辑。

Humanizer:(clawhub.ai/biostartechnology/humanizer):抹除 AI 写作套路感,让文本更像人话。

Openai Whisper:(clawhub.ai/steipete/openai-whisper):本地运行 Whisper 进行高精度语音转文字。

Humanize AI text:(clawhub.ai/moltbro/humanize-ai-text):重构大模型生成文本以绕过机器判别系统。

Video Frames:(clawhub.ai/steipete/video-frames):自动调用 ffmpeg 从视频中精准提取关键帧。

Weather:(clawhub.ai/steipete/weather):朴实无华但刚需的实时天气查询,无需 API Key。

Sonoscli:(clawhub.ai/steipete/sonoscli):用命令行直接指挥家里的智能音箱。

Polymarket:(clawhub.ai/joelchance/polymarketodds):接入全球预测市场数据源,查看事件赔率和走向。

Automation Workflows:(clawhub.ai/JK-0001/automation-workflows)(7.1k):教 Agent 串联 n8n、Zapier 来解放双手。

Stock Market Pro:(clawhub.ai/kys42/stock-market-pro):基于 Yahoo Finance 的美股深度分析工具。

这 30 个头部 Skill 和 6 大领域分布,拼凑出了Skill 的最佳应用领域。

用 API 打通信息流(35%),用研究解析工具获取高质量输入(20%),用开发者设施落地代码(15%),用运维优化工具持续进化(15%),用多媒体工具生产内容(10%),最后用垂直场景 Skill 服务具体需求(5%)

这些 Skill 就反馈了 AI 现阶段能够完美落地的场景,对我的启发不只是可以把自己相关领域的工作 Skill 化,还可以产品化给大众用户,这或许在不久将来在每个领域都会有新的巨头的诞生。

04

ClawHub 的 Skill 使用非常简单,目前支持两种方式。

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1 命令行安装(OpenClaw 用户)

如果你在使用 OpenClaw,可以直接通过命令行安装:

npx clawhub@latest install sonoscli

这种方式默认安装到openclaw/skills目录下,支持版本管理和回滚。安装后,Skill 立即生效,无需额外配置。

2 对话安装(Claude Code 用户)

如果你在用 Claude Code,安装更简单:

  • 直接发给 Claude:「安装这个 Skill」
  • Claude 会自动下载到.claude/skills目录并启用

技巧:软链接同步

如果你同时用 OpenClaw 和 Claude Code,可以用软链接让两个平台共享同一套 Skill:

ln -s ~/.claude/skills ~/openclaw/skills

这样在一个平台安装的 Skill,另一个平台也能直接用。

3 从 GitHub 导入

OpenClaw 还支持直接从 GitHub 仓库导入 Skill。只要仓库里有标准的skill.json配置文件,OpenClaw 就能自动识别并安装。这比上传文件方便很多。

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05

做完这个分析,我有一个越来越强烈的判断:Skill 正在吃掉 SaaS,或者说是订阅制的软件,尤其是工具类。

SaaS 不会消失,但它的使用方式和商业模式会被改变。

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从「打开应用」到「直接说话」

传统 SaaS:你想记录想法,先打开笔记 App,打字输入完成。

Skill 模式:直接跟 AI 输入笔记,Agent 调用 笔记记录 Skill ,保存内容并同步到你的各个笔记软件里,甚至能根据你的文风,从笔记扩写一篇文章,制作一个视频等等。

从「订阅制」到「按需调用」

传统 SaaS:每月固定付费,不管你用不用。Notion、Slack、各种工具堆在一起,月费几百块。

Skill 模式:按调用付费,甚至免费。

从「功能堆砌」到「原子化能力」

传统 SaaS:每个产品都想做大而全,功能越堆越多,越来越臃肿。

Skill 模式:每个 Skill 只做一件事,但做到极致。Gog 只专注 Google Workspace 控制,Summarize 只专注内容提炼。

从「数据孤岛」到「上下文共享」

传统 SaaS:你在 Notion 写的文档,在 Slack 讨论的内容,在 Gmail 发的邮件,彼此割裂。

Skill 模式:Ontology Skill 构建知识图谱,让不同 Skill 共享上下文状态,形成统一的工作记忆。

未来的 SaaS 可能更像「基础设施提供商」,提供 API 和底层能力,而 Skill 开发者负责把这些能力封装成用户友好的交互方式。

就像 AWS 不会消失,但用户不会直接操作 AWS 控制台,而是通过 Skill 间接调用它的计算资源。

06

真正有用的 Skill,不是凭空想象出来的,而是从你每天重复做的事情中提炼出来的。

关于具体的 Skill 创作方法,我之前写过一篇详细的文章4 个 Skill 方法论,从分析到实践都有涉及,这里不再赘述。

Skill 的时代才刚刚开始。早一步开始创作,早一步享受复利。

如果你对这个话题感兴趣,欢迎订阅我的 AI 生产力专栏,从 Skill 制作到 Agent 搭建,手把手带你从零开始。

点击阅读原文或地址订阅https://xiaobot.net/p/AIPAC

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