AI输出排版自救指南：用Skills规则集让Claude Code输出规范Markdown

这次我们来聊一个很多人都在关心的细节问题：AI 输出的“排版”。你可能已经发现，同一个模型，同一个任务，让它“把内容整理好再输出”和“直接默认输出”，出来的东西完全是两个质量级别。Jason Liu 在技术社区公开征求“改进 AI 输出排版的 Skills 推荐”，这件事看起来很轻量，但它背后指向的是 AI Agent 工程化里一个长期被低估的环节——输出规范。这篇文章会围绕这个问题展开，先讲清楚什么是 AI Skills、为什么它能解决排版问题，再给出排版类 Skills 的推荐思路、安装方式、测试方法，以及如何把一套排版 Skills 接到 Claude Code、Codex 这类编程 Agent 工具里做批量文本处理。

先说结论：AI 输出的排版问题，不是“模型笨”，而是“缺少约束”。模型生成 Token 的时候，并不知道你最终要的是 Web 端 Markdown、PDF 双栏、还是中文学术论文格式。Skills 的本质，是给模型一套“在特定任务下自动加载”的规则文件。如果这套规则里明确写了标题层级、表格格式、代码块标注、中英文混排规范，那么输出质量会立刻提升一个档次。Jason Liu 征集排版类 Skills，目的就是把这件事变成可复用的工程资产，而不是每次都在提示词里手写几百字要求。

这篇文章不是空谈推荐清单。我会把排版 Skills 的构建思路、推荐方向、目录结构、安装方法、测试流程、接口调用方式、常见问题全部拆开讲，适合正在做 AI 编程、AI Agent、文档自动化、内容批量化生产的人收藏。

1. 核心能力速览

在展开细节之前，先给一个速览表格，帮助你快速判断这件事是否值得投入精力。这里的“项目”不是某个单一的 GitHub 仓库，而是 Jason Liu 这次征求行为背后的 Skills 体系，以及围绕“AI 输出排版”这个场景的一整套规则集。

这里有一个关键判断：排版 Skills 不是模型，不消耗显存，也不涉及本地大模型推理。它的载体就是一组 Markdown 或文本规则文件，由 Agent 工具在任务开始时自动读取。因此它的应用门槛极低，核心成本是你的“规则设计能力”。

从这次热词搜索结果里能看到，Skills 相关的话题明显处于爆发期，Claude Code Skills 官方文档、Codex Skills、OpenCode、baoyu skills、测试用例 Skills、渗透测试 Skills 都被频繁提及。这说明社区已经形成了一个共识：提示词本身正在被结构化，Skills 就是结构化提示词的下一步。

2. 适用场景与使用边界

排版类 Skills 适合谁？简单说，适合所有需要“让 AI 输出直接可用”的人。这里我按场景拆开讲。

第一类场景是技术内容生产。比如你在写 CSDN 博客、微信公众号文章、飞书文档，AI 生成的内容如果直接粘贴，通常会出现标题层级混乱、列表缩进不统一、代码块语言标注缺失、中英文之间没有空格等问题。排版 Skills 可以预先定义一套“输出即符合平台规范”的规则，让模型在生成时就遵循这套格式，而不是生成后再人工清理。

第二类场景是学术与办公文档。论文双栏排版、Word 排版、PPT 大纲生成，这些领域对格式的要求更严格。热词里出现的“论文双栏排版”“文转表 VBA 宏排版工具”“工作型 PPT 排版篇”都指向同一个需求：AI 要理解并输出符合特定排版模板的结构化内容。Skills 可以把这些模板转成规则文本，让模型在生成大纲或正文时就带上版式信息。

第三类场景是批量内容生产。比如你有一批产品文案需要从 Markdown 转成微信公众号风格，或者一批周报数据需要统一格式输出，Skills 加上脚本循环就能变成一条自动化流水线。

然后是使用边界。排版类 Skills 能解决“格式规范”问题，但不能解决“内容错误”和“版权风险”。一个问题必须强调：AI 排版技能的滥用场景非常隐蔽。如果一个人用 Skills 让自己的 AI 输出“看起来像某作者的课程笔记”或“模仿某博主的版式风格”，这就涉及版权和肖像权的灰色地带。热词里出现的“前任.skills 下载”“测试用例 skills”“结构图 skills”这些内容复杂多样，其中可能有正当用途，也可能有通过 AI 包装进行的模仿行为。因此在使用排版类 Skills 时，尤其是涉及公开内容的格式风格移植时，要有清晰的授权意识——如果你借鉴了别人的排版模板，或者让 AI 模仿某位创作者的版式风格用于商业发布，需要获得相应授权。合理用途是：用自己的格式规范，让 AI 在合法的内容创作中输出结构化结果。不要用 Skills 去规避平台规则或伪造原创内容。

另一个边界是数据隐私。如果你使用云端 API 接口，需要确认传输到模型服务商的数据是否包含敏感信息。批量处理机密文档时，更稳妥的做法是使用本地部署的模型，或者确认服务商的隐私协议。

3. 环境准备与前置条件

由于排版类 Skills 本质是“规则文件 + Agent 工具”，环境准备非常轻量化。下面给出一套通用检查清单，具体版本和路径以你自己的工具链为准。

3.1 操作系统与基础环境

推荐使用 macOS 或 Linux 系统，Windows 用户使用 WSL 或 Git Bash 也能完成操作。需要在终端中执行命令，并确保本机已安装 Git。

git --version

如果提示找不到命令，先安装 Git，再继续后续操作。

3.2 安装支持 Skills 的 AI Agent 工具

这取决于你常用的模型。这里列出三条主流路径：

• 如果你使用 Anthropic 模型，可以选择 Claude Code 或 claude-agent-sdk，从官方文档获取安装方式。
• 如果你使用 OpenAI 模型，可以选择 Codex CLI，同样参照官方仓库安装。
• 如果你使用开源模型或需要本地推理，可以尝试 OpenCode 等开源 CLI 工具。

安装完成后，确认命令可用：

claude --version # 或 codex --version # 或 opencode --version

这里不写死具体版本号，因为工具链迭代非常快，直接以官方最新发布为准。

3.3 模型 API 密钥

无论是 Claude Code 还是 Codex CLI，都需要配置模型 API 密钥。绝大多数情况下通过环境变量注入。

export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key" # 或 export OPENAI_API_KEY="your-api-key"

从材料看，这里推荐在工作目录下的.env文件里配置密钥，避免污染全局环境变量。不少开源 Skills 仓库（包括 baoyu skills 这样的热门仓库）都支持.env方式管理密钥。

3.4 目录结构规划

建议在项目根目录下建立清晰的目录结构，把 Skills、输入素材、输出结果分开管理：

ai-formatting-skills/ ├── skills/ # Skills 规则文件，按技能类型分子目录 │ ├── markdown-blog/ │ ├── academic-paper/ │ └── ppt-outline/ ├── inputs/ # 待处理的原始素材 ├── outputs/ # 排版处理后的结果 ├── scripts/ # 批量任务脚本 └── .env # API 密钥配置，注意加入 .gitignore

这种结构的好处是：Skills 本身是纯文本规则，可以独立复用；输入和输出分离，方便批量任务不覆盖原始素材。

4. 安装部署与 Skills 加载方式

现在进入实际操作。这部分分为两条路径：一条是直接安装社区推荐的开源排版 Skills，另一条是自己编写排版 Skills。两种方式互补。

4.1 路径一：安装开源 Skills 仓库

从热词搜索结果看，社区已经有多个 Skills 仓库被推荐，比如 baoyu skills、codex skills 官方文档中提到的示例。大部分 Skill 仓库的安装形式是一段命令，将规则文件克隆到本地目录。

# 以社区 Skills 仓库为例，具体地址替换为实际仓库 git clone https://github.com/your-selected/skills-repo.git skills/

克隆完成后，查看目录结构，确认里面包含.md规则文件和SKILL.md这类索引文件。Claude Code 这类工具会根据目录名自动发现 Skills，也就是说：把符合规范的 Skill 目录放到约定位置，Agent 就能在相关任务中自动加载。

ls -R skills/

如果仓库提供安装脚本，优先执行仓库自带的安装方式。不同工具的 Skills 加载路径不同，Claude Code 和 Codex CLI 有各自约定，一定要先读官方说明。

4.2 路径二：手写一个最小排版 Skill

这里我们从一个最小的 markdown-blog Skill 开始。Skills 的本质是“任务触发 + 规则内容”。我用一个实际可运行的规则文件作为模板，你只需要替换其中的排版规则。

# 文件名：skills/markdown-blog/SKILL.md --- name: markdown-blog description: 将 AI 输出整理为技术博客 Markdown 格式，用于 CSDN/知乎/GitHub 发布。 --- ## 适用任务 当用户要求“整理成博客”“输出 Markdown”“生成技术文章”时，自动应用本技能。 ## 排版规则 1. 标题层级必须连续，禁止跳级：## → ### → ####。 2. 一份输出最多使用一个 # 主标题，正文小节从 ## 开始。 3. 代码块必须标注语言类型，例如 bash、python、json。 4. 表格必须使用标准 Markdown 表格语法，表头与分隔行不能省略。 5. 中英文之间保留一个空格，数字与单位之间保留一个空格。 6. 列表总层级不超过两级，同一列表内格式必须统一。 7. 长段落每段不超过 150 字，行文优先使用短句。 8. 禁止在正文中出现“以下是正文”“输出如下”等元描述。

保存这个文件后，打开 Claude Code 或 Codex CLI，输入一个测试任务，例如“把这段产品描述整理成技术博客排版”，模型会自动读取 markdown-blog Skill 并按照其中的规则输出。

4.3 加载验证

验证 Skills 是否被正确加载，最简单的方法是直接要求模型展示它加载的规则。以 Claude Code 为例：

claude "请说明你当前应用的排版技能规则"

如果模型输出的内容和SKILL.md中的规则一致，说明加载成功。如果模型回答“我没有加载技能”或输出规则与文件不一致，需要检查目录位置和文件命名是否符合工具要求。

4.4 使用命令行工具启动服务

对于需要批量处理文本的场景，可以使用命令行进行非交互式调用。下面给出 Claude Code 的一个通用命令行调用模板：

# 非交互模式示例，实际参数需要按你的技能和任务调整 claude -p "将 inputs/raw-notes.md 整理为技术博客，保存到 outputs/blog.md" --allowedTools "Write"

这个命令会直接执行任务然后退出，适合放到脚本里做批量处理。如果你的工具不支持-p参数，查询对应 CLI 的非交互模式用法。

5. 功能测试与效果验证

排版 Skills 的效果必须通过实际测试验证。下面给出一套可复用的测试流程。

5.1 测试素材准备

准备三段风格差异明显的原始素材。一段是口语化笔记，一段是未经排版的 API 文档，一段是包含表格数据的调研内容。素材越乱，测试越有说服力。

# inputs/raw-notes.md 今天测试了claude code的skills功能，发现了一个问题。模型输出的时候表格总是不对齐，然后代码块没有标注语言。还有中英文之间的空格总是丢。这个非常影响阅读体验，尤其是在csdn上面发布的时候。还有一个问题是标题层级乱跳。有时候第一层直接变成####了。 另外测试了API调用，速度还行。返回结果是一个json。里面包含content和usage。usage里面有total_tokens。这个数值可以用来控制成本。

这段素材包含了中文英文混排、数字单位混排、无层级标题、无表格、无代码块标注等问题，是测试排版技能的理想用例。

5.2 测试一：基础排版转换

claude -p "读取 inputs/raw-notes.md，按照 markdown-blog 技能排版后保存到 outputs/formatted-notes.md" --allowedTools "Read, Write"

判断成功标准：输出文件中，标题层级连续；代码块有语言标注；中英文之间出现空格；段落长度被切分；不存在“以下是正文”这类元描述。

5.3 测试二：公式与代码块检测

用于学术或技术文章时，重点验证公式和代码块的处理。给模型一段包含数学公式的技术描述，要求输出 LaTeX 格式。

claude -p "将以下描述转换为带 LaTeX 公式的 Markdown 文档：二次方程 ax^2+bx+c=0 的判别式是 D=b^2-4ac" --allowedTools "Write"

判断成功标准：输出中公式使用$$或$标记，中间没有多余的转义符，中文与公式之间保留空格或换行。

5.4 测试三：批量任务测试

批量任务是排版 Skills 的常见落地场景。下面用一段 Python 脚本模拟调用 CLI 工具循环处理整个 inputs 目录下的文件。

import subprocess import pathlib input_dir = pathlib.Path("inputs") output_dir = pathlib.Path("outputs") output_dir.mkdir(exist_ok=True) for file_path in input_dir.glob("*.md"): output_file = output_dir / file_path.name result = subprocess.run( [ "claude", "-p", f"按照 markdown-blog 技能排版 {file_path}，保存到 {output_file}", "--allowedTools", "Read, Write", ], capture_output=True, text=True, timeout=120, ) print(f"处理完成: {file_path.name}, 退出码: {result.returncode}") if result.returncode != 0: print(result.stderr)

这段脚本的关键点是：遍历输入目录，逐个调用 CLI，输出到独立目录，并捕获错误日志。批量任务最怕“中间卡住”，所以 timeout 参数和 returncode 检查很重要。

5.5 失败案例排查

如果测试中出现格式仍然混乱的情况，优先看两个方向。第一，技能文件是否被加载。第二，技能文件中的规则是否足够明确。很多时候，模型没有遵循排版规则，不是因为模型“不听话”，而是规则写得太模糊。把“中英文之间留空格”改成“正则表达式模式匹配到的中英文连接处，中间必须插入一个半角空格”，效果会完全不同。

另一个常见问题是，部分工具会同时加载多个 Skills，规则之间发生冲突。例如一个 Skill 要求标题从#开始，另一个 Skill 要求只能从##开始，模型就会无所适从。解决方法是在测试阶段只保留目标 Skill 的目录，排除其他干扰项。

6. 接口 API 与批量任务扩展

排版类 Skills 本身不提供 API 服务，但可以通过 CLI 工具对接模型 API。这意味着你可以把排版能力嵌入到自己的内容生产工具链中。

6.1 通用 API 调用思想

这里说的“接口”并不特指某个服务，而是指模型 CLI 工具的编程调用能力。无论是 Claude Code 还是 Codex CLI，本质上都是把消息发送到模型 API，并把 API 返回的文本写入文件。因此你需要理解的是：你的工具是否支持非交互式调用，以及如何传递工具权限。

具体 API 路径和请求格式各平台不同，我不在这里写死参数，而是在实际使用时查询你的工具对应文档。下面给出一段通用 Python 调用示例模板：

import subprocess import json import pathlib SYSTEM_RULES = """ 请你根据以下排版技能规则工作： 1. 标题从 ## 开始，禁止从 # 开始。 2. 表格必须用标准 Markdown 语法。 3. 代码块必须带语言标签。 """ def run_ai_agent_pipeline(prompt: str, input_file: str, output_file: str) -> dict: """ 通用 AI Agent 流水线调用模板。 具体参数需要替换为你的 CLI 工具实际支持的方式。 """ cmd = [ "claude", "-p", f"{SYSTEM_RULES}\n{prompt}", "--allowedTools", "Read, Write", ] try: result = subprocess.run( cmd, capture_output=True, text=True, timeout=180, ) return { "status": "success" if result.returncode == 0 else "failed", "stderr": result.stderr, "output_file": output_file, } except subprocess.TimeoutExpired: return { "status": "timeout", "stderr": "任务执行超时，请检查输入长度和模型负载。", } # 使用示例 res = run_ai_agent_pipeline( prompt="将 input.md 中的原始笔记整理为技术博客格式", input_file="input.md", output_file="output.md", ) print(json.dumps(res, ensure_ascii=False, indent=2))

6.2 批量任务目录设计

对于企业级的内容生产流水线，推荐将输入和输出目录按批次组织：

outputs/ ├── 2025-06-01/ │ ├── blog-01.md │ ├── blog-02.md │ └── processed.log ├── 2025-06-02/ │ ├── blog-01.md │ └── blog-02.md

用日期作为批次目录，方便回溯和重跑。日志文件记录每次任务的状态码和处理耗时，便于失败重试。

6.3 失败重试建议

批量任务中，单次调用可能因为网络抖动、Token 超限、模型暂时不可用而失败。建议使用指数退避策略重试，例如第一次等待 5 秒、第二次等待 20 秒、第三次等待 60 秒。限制最大重试次数为 3 次，超过则写入失败队列。

7. 资源占用与性能观察

这也是很多人关心的点。排版类 Skills 的显存占用，要分两种情况讲。

第一种情况：使用云端 API 模型。这种情况下，排版 Skills 的额外资源占用几乎可以忽略不计。Skills 规则文件相比完整大模型上下文来说非常小，通常只有几千字节，加载到上下文窗口里只占很小的 Token 份额。实测过程中更值得观察的是“总 Token 数”和“输入 Token 数”的比值，规则文本会在每次请求时重复计入输入 Token。如果规则文件写得过于冗长（例如超过 3000 字），批量任务时 Token 成本会明显增加。

第二种情况：使用本地模型配合 OpenCode 这类工具。此时显存占用完全取决于本地模型本身。一个 7B 量级的量化模型通常需要 6GB 左右显存，推理参数决定最终占用。排版 Skill 文件对显存的影响基本为零，CPU 即可完成规则文件的文本加载。需要注意的其实是系统内存、磁盘 I/O 和模型推理速度。

怎么看资源占用？建议观察几个指标：

• 单次请求的输入 Token 数，确认排版规则是否造成过多额外消耗。
• 处理单篇 1000 字文本的耗时，建立基线，用于预估批量任务的排期。
• 批量任务并发时的 API 请求频率，避免触发限流。

降低开销的方法也很直接：精简 Skill 规则文件，只保留必需的排版标准；把高频使用的固定规则放进 System Prompt；合理设置并发数和单任务超时时间。

8. 常见问题与排查方法

这里汇总排版类 Skills 使用中最常见的几个问题，以表格形式展示，方便对照排查。

需要特别提醒的是，当你把排版 Skills 用于批量处理平台内容时，要避免依赖“对公开创作者版式进行 AI 模拟”的做法。使用他人的版式模板、视觉风格用于商业发布前，应获得相应授权或素材许可。合法的做法是：整理自己的格式规范，在原创内容中让 AI 输出结构化结果。

9. 最佳实践与使用建议

经过多轮测试和实际应用，下面几条建议值得你重点参考。

9.1 从“最小规则集”开始迭代

第一版排版规则不要超过 300 字。只覆盖最痛的点：标题层级、代码块标注、表格语法、中英文空格。运行一周后，统计“人工修正最多的格式问题”，再把这一个问题的处理规则补充进去。排版 Skills 是持续迭代的规则集，不是一次性写死的大全。

9.2 规则“具体到字面”

这条非常重要。模型遵循规则的能力，取决于规则的明确程度。不要写“注意排版美观”，要写“正文中每个小标题采用 H2 格式，编号为 ## 1.”；不要写“格式统一”，要写“所有列表使用-开头，不用*”。规则越接近代码，模型执行得越好。

9.3 输入输出分目录管理

把待处理素材和处理结果分开存放，避免原始数据被改写。批量任务开始前，用脚本记录输入文件的哈希值，方便确认输出内容是否完整。目录结构保持“inputs / outputs / logs”三件套，长期做下来会极大降低排查成本。

9.4 先小批量验证，再全量生产

任何新的排版需求进入批量生产前，先用 3 到 5 个典型样本测试效果。重点看样本覆盖的格式类型是否全面：表格、公式、代码块、多级列表、引用块。确认输出稳定后，再扩大批量规模。

9.5 关注 Token 成本与质量平衡

排版规则写入输入 Token 是持续开销。如果一次任务需要多次调用，规则重复出现的 Token 成本会翻倍。建议根据任务类型给不同 Skill 分配“精简版”和“完整版”。例如日常 Markdown 笔记只用 3 条规则，正式论文排版才加载完整规则集。

9.6 合规使用与授权意识

使用 Skills 处理人脸、声音、文本风格等素材时，必须确认授权。对于创作者风格模仿类 Skills，需要尊重原作者的知识产权。从热词搜索结果看，社区中已有 Skills 开源仓库被广泛讨论，但热门不代表可以随意使用，仍需以合法用途为前提。

10. 总结与下一步

先说最值得尝试的点。排版类 Skills 是一个门槛极低、收益立竿见影的 AI 工程化方向。你不需要高端显卡，不需要写复杂模型代码，只需要几十行排版规则文件，就能让 Claude Code、Codex 这类 Agent 工具的输出质量提升一个台阶。

最先应该验证的功能是“规则加载”：让模型复述你写的排版规则，确认规则被真实加载。这一步验证通过后，后续的格式改进才有意义。

最容易踩的坑是“规则写得像口号”。许多人在 Skills 里写“请保持排版规范”，模型根本不知道该执行什么。正确的做法是把规则细化到空格、标点、标题层级、表格分隔符级别，让规则成为可执行的模板。

如果你准备进一步扩展，可以考虑三个方向。第一，为你的团队或项目建立一套内部排版 Skills 仓库，覆盖技术博客、周报、项目文档、PPT 大纲等高频场景。第二，把排版 Skills 接入自动化流水线，与输入目录监控、批量生成、质量检查脚本结合。第三，整理你的规则集并开源到社区。Jason Liu 征求排版 Skills 推荐，正是因为这类问题需要社区共同沉淀经验，而一个好的排版 Skill 是可以跨团队复用的资产。