为什么我开始把 AI workflow 做成 skill

把一次性的提示词，变成可重复、可解释、能被持续改进的工作方法。

我越来越不想收藏更多 prompt。真正有价值的，是把一个反复使用的方法写清楚：什么时候调用、需要什么上下文、过程中要做哪些判断，以及什么样的结果才算合格。

01 / Prompt 不等于方法

一个 prompt 往往只描述“这一次要做什么”。它可能在当前聊天里很好用，但换一个任务、换一组资料，结果就开始漂移。我们保存了句子，却没有保存判断。

workflow 更接近真实工作：先确认输入是否足够，再按照顺序处理信息，在关键位置停下来检查，最后根据明确标准判断输出是否可以使用。

我想保存的不是一句聪明的话，而是一种可以再次执行的工作方式。

我现在会先写清四件事：它解决什么问题、什么时候应该触发、执行过程有哪些步骤，以及最终用什么证据判断质量。这四部分缺一块，skill 就很容易退化成另一个长 prompt。

如果它要被别人使用，就不能只把文件扔出去。使用者需要知道它适合什么、不适合什么，需要提供哪些资料，以及最终能够得到什么。

所以在我的个人网站里，AI skill 会作为独立作品类型呈现：一句明确的价值说明、输入到输出的流程、真实案例，以及版本和当前状态。它不是“我会用 AI”的装饰标签，而是一件可被理解和验证的作品。

下一步不是继续补充说明，而是选择几个真实任务运行它，记录哪里需要人工补充、哪里会失败、结果是否稳定。只有完成这些测试，它才从“我设计的 skill”变成“别人也能用的 skill”。