如果你既用 AI 写代码，也让它整理表格、做报告，大概会遇到同一种重复劳动：每换一个任务，就得重新交代检查步骤和输出要求。页面要有空状态，表格要保留公式，Word 要检查分页，这些细节经常需要再说一遍
Agent Skills 可以把这些方法保存下来。这篇选了 6 个具体项目：UI/UX Pro Max、systematic-debugging、webapp-testing，以及 docx、xlsx、pptx。前 3 个用于开发，后 3 个用于办公文件，每项都附一个可以直接尝试的任务
1. 先看任务，再选 Skill
一个 Skill 通常是一个文件夹，核心文件SKILL.md写明名称、适用场景和操作步骤，也可以附带脚本、参考资料与模板。AI 先读取名称和描述，再根据任务或明确调用加载完整指令，具体机制见 OpenAI 官方 Skills 说明
它能约定做事的方法。例如，处理表格时保留公式并检查计算结果，制作文档时渲染页面并查看排版。任务涉及外部系统时，MCP 工具提供数据和操作，Skill 指导如何组织它们；插件可以把相关 Skills 和工具打包，这一关系见 插件结构说明
挑选时，我更看重三件事：来源能追溯到原项目、任务范围说得清楚、产出能够检查。安装器、脚本和运行环境也需要一起看，尤其是跨工具使用的时候
| 手头的任务 | 先看哪个 Skill | 主要条件 |
|---|---|---|
| 设计页面、统一颜色和交互 | UI/UX Pro Max | 安装器需要 Node.js/npm，检索脚本需要 Python 3 |
| 排查报错或失败测试 | systematic-debugging | 可复现的问题、日志、相关代码与验证环境 |
| 检查本地网页的实际操作 | webapp-testing | Python、Playwright、浏览器运行时与可启动的应用 |
| 生成或修改 Word 文件 | docx | 按创建、读取、修改、渲染任务准备对应依赖 |
| 清洗数据、制作带公式的工作簿 | xlsx | Python 表格库；原项目重算流程使用 LibreOffice |
| 制作或修改 PPT | pptx | Node.js、文件校验和幻灯片渲染工具 |
这些依赖有的已由 AI 工具提供，有的需要额外准备。模型和平台的使用费用另计
2. 编程侧：设计、排查和浏览器验证
UI/UX Pro Max：给页面留下一套可沿用的规则
页面改几轮后，按钮、字体和间距很容易各用各的。UI/UX Pro Max 提供可检索的设计资料，覆盖风格、色彩、字体、交互、无障碍和技术栈；既能为新页面生成设计系统，也能针对一个组件查建议。流程见 ui-ux-pro-max 的 SKILL.md
我把它放在第一项，是因为设计依据可以留在项目里，后面新增页面时有约定可读。试用时，给出产品场景与现有样式：
使用 ui-ux-pro-max，为产品反馈后台设计一个反馈列表页 先读取项目，确认技术栈与现有样式 用户需要筛选反馈、查看状态、打开详情，并在手机上操作 给出配色、字体、间距和交互规则，再实现页面 完成后检查键盘操作、加载状态、空列表和窄屏布局看完截图，还要试筛选、键盘焦点和手机布局。有品牌规范就一并提供；只修一个按钮，就把修改范围限定在这个按钮上
systematic-debugging：留下原因与修复之间的证据
报错后连续修改几处代码，可能暂时恢复，也可能让原因更难查。systematic-debugging 将排查分为根因调查、模式分析、假设验证和修复，要求先复现、收集证据，再验证原因。原始指令见 systematic-debugging 的 SKILL.md
它适合手上已经有明确异常的任务。提交时尽量带上触发步骤、完整日志、最近改动和预期结果：
使用 systematic-debugging 排查反馈列表的分页问题 现象：筛选结果只有一页时，点击下一页仍会发起请求并显示空列表 先复现问题，检查请求参数与分页状态，列出支持根因判断的证据 用最小改动验证假设，再修复并验证原场景及边界情况 交付根因说明、代码改动和验证结果检查它能否说明错误状态从哪里产生，以及原来的操作现在得到什么结果。测试通过时，也要看测试有没有覆盖原问题
这项 Skill 属于 Superpowers，还引用了套件中的测试与完成前验证技能。完整使用可以按 Superpowers README 对应工具的插件入口安装；单独提取时，需要确认这些引用是否可用
webapp-testing：把页面放进浏览器里操作
页面能够运行之后，还要看筛选有没有改变列表、表单提交后有没有反馈、详情链接是否打开了正确内容
webapp-testing 使用 Python Playwright 测试本地应用，提供管理服务启动的辅助脚本，并支持截图、页面元素检查和浏览器日志。用法见 webapp-testing 的 SKILL.md
可以接在页面开发或修复之后使用：
使用 webapp-testing 验证本地反馈列表页 读取项目的启动方式，并启动需要的服务 测试打开列表、筛选状态、清空筛选、打开详情四条路径 在桌面与手机尺寸下验证；为关键结果保存截图，并记录浏览器错误 每条路径写明预期结果、实际结果和是否通过打开报告与截图，确认执行的路径符合业务要求。它主要处理本地应用测试，页面内容、视觉细节和业务合理性仍需要人工检查；切换到线上环境时，另外明确账号与操作范围
3. 办公侧：交付可以继续编辑的文件
这里的 docx、xlsx、pptx 来自 Anthropic 的公共仓库，原实现面向 Claude。仓库将这三项标为source-available，许可见各自目录的LICENSE.txt。换到其他工具，需要检查运行环境和辅助脚本，来源说明与 Claude Code 安装入口见 anthropics/skills README
docx：把材料整理成 Word 文档
报告除了文字，还会涉及标题层级、表格、页码与分页。docx 提供创建、读取、编辑和修订文档的流程，原项目要求交付前渲染并查看页面，说明见 docx 的 SKILL.md
如果你的产物是一份需要继续协作修改的报告，可以这样说明要求：
使用 docx，将反馈统计表和会议笔记整理成一份产品反馈报告 包含概览、主要问题、建议动作和待确认事项 统计数字以工作簿为准，区分材料事实与分析判断 保留可编辑标题和表格，使用页码 生成 DOCX，并渲染检查表格跨页、文字截断和多余空白页先核对材料有没有遗漏，再看实际页面。有企业模板就提供模板与样例，最后在自己的 Word 或 WPS 中打开检查字体和分页
xlsx：修改输入后，统计还能更新
工作簿交付之后，原始数据可能继续增加或变化。xlsx 要求需要更新的计算保留为公式，并重算和检查错误；创建与编辑可用 openpyxl，批量数据处理可用 pandas。流程见 xlsx 的 SKILL.md
可以用一份小 CSV 开始：
使用 xlsx，将 feedback-demo.csv 整理成一个统计工作簿 创建“原始数据”和“问题统计”两个工作表 按 topic 汇总数量、占比和未关闭数量，保留可更新的计算公式 记录去重与缺失值处理规则，并制作一张问题数量图表 重算公式、检查错误，再抽查统计值与原始记录是否一致改一条记录的分类，看统计是否跟着变；再手动数一个分类，检查公式范围。公式没有报错，还需要确认统计口径和引用正确
原项目的重算流程依赖 LibreOffice。已有宏、外部链接或复杂公式的文件，需要另外验证这些内容能否保留
pptx：把报告安排成汇报页面
报告里的内容到了 PPT 中，要重新决定顺序、重点和展示方式。pptx 支持新建、编辑、模板处理和文件校验，并要求逐页查看渲染结果；能够用原生图表表达的内容，也应保留图表结构。说明见 pptx 的 SKILL.md
输入已经核对过的材料，再交代听众和目标：
使用 pptx，将产品反馈报告整理成 6 页内部汇报 听众是产品和开发团队，目标是讨论下一轮处理优先级 依次安排概览、数据口径、问题分布、重点问题、建议动作和待确认事项 数字沿用已核对的工作簿；图表尽量使用可编辑的原生图表 为每页添加讲者备注，生成 PPTX 并逐页渲染检查检查文字是否截断、图表标签是否清楚、备注有没有数据来源。试着编辑一个标题和一张图表，确认后续好修改；材料不足的判断留作待确认事项
4. 用 12 条演示数据串起办公流程
把下面的内容保存为 UTF-8 编码的feedback-demo.csv，就可以复用前面的 xlsx 任务。数据为人工构造，方便检查结果
feedback_id,channel,topic,status F001,web,导出失败,open F002,web,移动端布局,open F003,email,导出失败,closed F004,email,需求建议,open F005,web,导出失败,open F006,app,性能问题,open F007,app,移动端布局,closed F008,email,需求建议,open F009,web,导出失败,closed F010,app,性能问题,closed F011,web,导出失败,open F012,email,需求建议,closed这组数据共 12 条：导出失败 5 条，需求建议 3 条，移动端布局与性能问题各 2 条；未关闭记录 7 条。这些数字可以作为检查工作簿的基准
分三次请求就能组织这个流程：先让 xlsx 生成工作簿，核对数字；再把工作簿和补充笔记交给 docx；最后把报告和确认过的图表交给 pptx。每次明确提供上一阶段的文件
演示采用两条口径：一行是一条反馈，status=open表示未关闭。换成真实材料后，如果出现重复 ID 或空分类，先确定处理规则，让后续报告沿用
这份数据只描述数量与状态。5 条导出失败反馈，无法直接说明影响了多少用户，也不足以确定处理优先级。报告里需要补充影响范围、严重程度与处理成本，或者将判断留作待确认事项
编程流程也可以这样衔接：页面完成后用 webapp-testing 操作验证，发现可复现问题，再把记录交给 systematic-debugging 调查
5. Codex 与 Claude Code 的上手入口
Codex：指定仓库中的具体 Skill
Codex 内置$skill-installer，可以从其他仓库下载 Skills。以 webapp-testing 为例，在 Codex 对话中发送：
$skill-installer 从 https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/webapp-testing 安装 webapp-testing，并检查辅助脚本与运行依赖安装后确认它出现在可用技能中，再跑一个小任务。如果没有出现，可按 Codex 官方技能文档 的说明重启后查看
UI/UX Pro Max 提供专用安装器。在准备好 Node.js/npm 的项目目录中，按 项目安装说明 执行：
npx ui-ux-pro-max-cli init--aicodex检索脚本还需要 Python 3。Superpowers 则按前面 README 中对应工具的插件入口安装，安装包包含套件内的多个 Skills
Claude Code：按需求选择技能集合
在 Claude Code 对话中注册 Anthropic 的插件市场：
/plugin marketplace add anthropics/skills办公三项使用document-skills：
/plugin install document-skills@anthropic-agent-skills网页测试所在的示例集合使用example-skills：
/plugin install example-skills@anthropic-agent-skills这些是 Claude Code 的插件命令，当前集合与具体步骤见前面的 Anthropic 仓库 README
安装之后，打开一次生成的文件，或者核对一次测试记录。只有任务能执行、结果符合要求，才能判断当前环境下是否好用
6. 第一次尝试，选手头正在做的任务
要交报告就从 docx 开始，正在处理数据就选 xlsx，手上有报错就提供复现步骤给 systematic-debugging。一次只做一个范围明确的小任务，更容易看出哪一步需要补充要求
留好输入、提示词和产物，记录人工修改的地方。下次遇到同类工作，再决定这项 Skill 是否值得继续用
