大家好，我是程序员小灰。

经常使用AI的朋友，恐怕没有人不知道WorkBuddy，这个国内爆火的Agent，给我们的工作和生活带来了极大的便利。

说起WorkBuddy，就离不开技能的使用。想给 WorkBuddy 装技能，每次一搜都能搜出一大串名字，其中有些技能很好用，有些技能却差强人意。

如何高效找到适合我们使用的 Workbuddy 技能呢？

从 8 月份开始，小灰每个月都会整理一期《WorkBuddy 最值得推荐的技能》，如今进入11月，我再给大家推荐15个全新的 WorkBuddy 优质技能。

这些技能涵盖了信息获取与学习、思维与决策、内容创作与演示、商业与副业这四个方向。

文章较长，建议收藏不迷路。

一、信息获取与学习

1、Agent Reach：检索并整理平台公开内容

你平常有没有遇到这样的问题：想让 AI 帮你看看 B 站最近有什么值得关注的视频，它却说访问不了？最后还是得自己搜关键词，再一个个点开看。

Agent Reach 主要解决的就是这类信息获取问题。它把不同平台的访问工具接入 AI，让 WorkBuddy 能搜索、读取公开内容，再整理成你要的摘要或清单。

小灰这次选了 B 站来测。安装后让 WorkBuddy 补齐 B 站工具和技能入口，已能在安装列表搜索确认。

装好后，小灰发了下面这句提示词：

检查 B 站近期关于 AI 大模型最新进展的热门视频

它先检查访问工具，再用「AI 大模型」「大模型发布」「AI 日报」等关键词搜索，但需要注意的是，B 站部分字幕需要登录才能获取，所以这个技能只负责找。要看懂具体内容，可以再点开原片，或者接 Summarize、YouTube Clipper 这类技能做下一步。

WorkBuddy 根据我们的需求，最终把符合要求的视频按照播放量的顺序整理成了表格

安装方式

直接对 WorkBuddy 说：

帮我安装这个技能：
https://github.com/Panniantong/Agent-Reach

2、Summarize：先把长文章读薄

你平常有没有遇到这样的问题：收藏了一篇长文章，知道它值得看，却一直没空读完？

Summarize 可以提取网页和媒体内容，交给 WorkBuddy 整理要点。小灰选了 Anthropic 的《Building effective agents》，看看它能不能把一篇方法文章整理成方便回看的中文笔记。

提示词如下：

请使用已安装的 Summarize 技能，总结 Anthropic 的公开文章《Building effective agents》。输出中文5个核心观点、工作流与智能体的对照表，以及给初学者的3条实践建议，保存为一份可打开的Markdown报告。

实际运行约4分钟，Summarize 命令先提取完整正文，再由当前会话整理成中文报告。这次没有额外配置摘要服务的密钥。

下面是完成后展开的执行记录，可以看到它确实调用了技能提取正文：

打开报告，内容分成5个核心观点。比如，先用简单方案验证需求，再判断是否需要更复杂的智能体；它还单独解释了什么时候适合固定步骤，什么时候需要模型自己决定下一步。下面是报告开头：

小灰觉得更方便回看的是这张对照表：流程由谁决定、适合什么任务、代价是什么，放在一起就容易分清。下面截取报告中的表格：

这份笔记适合读原文前先了解结构，或者读完后复习。文末还把原文观点和实践建议分开，避免把补充建议误当成原文结论。

安装方式

直接对 WorkBuddy 说：

帮我安装这个技能：
https://github.com/steipete/summarize

3、Academic Research Skills：从选题走到论文结构

长文章可以先读摘要，轮到自己写论文时，还需要知道去哪里找材料、各章该讨论什么。

你平常有没有遇到这样的问题：选题已经定了，面对空白文档，却不知道如何搭结构，也担心 AI 随手编出参考文献？

Academic Research Skills 按论文规划、文献研究和审阅等环节组织技能。小灰这次让它处理一个完整的小任务，提示词如下：

帮我规划一篇关于「AI Agent 在教育领域应用」的论文结构，并检索相关文献。请实际调用 Academic Research Skills，交付论文规划和分组文献阅读表，核对文献元数据，未核实的条目单列，不编实验数据。

初次安装遇到下载问题，补装后已能在技能列表找到论文规划和研究入口。执行时也实际加载了这两个子技能，下面是运行中的界面：

最终交付了两份文件：一份论文规划与文献阅读表，一份检索记录。规划提出3个研究子问题，展开为6章，并标出每章需要什么证据。

下面这张成品截图截取了章节表的主要列。它不只列出标题，还写明这一章要回答什么、可以如何组织材料：

文献表收录9篇，分成教育智能体、教育对话与人机协同、通用智能体基础三组。每篇附作者、年份、来源、与选题的关系，以及精读时值得追问的问题。下面是其中一条：

这次打开核对的是官方元数据和摘要，文件也明确记录了这个范围。小灰抽查了准备展示的论文入口，题名能够对应；接下来仍要自己精读全文、检查论证，不能直接把阅读表当成完成的文献综述。

对刚开始写论文的人来说，它省掉了从零整理章节和阅读顺序的那一步，拿到规划后就有事可做了。

安装方式

直接对 WorkBuddy 说：

帮我安装这个技能：
https://github.com/Imbad0202/academic-research-skills

4、Bloom：一对一 AI 私教

你平常有没有遇到这样的问题：想系统学点新东西，网上教程一大堆，却不知道从哪里开始，也没人告诉你自己到底学会了没有？

Bloom 把学习拆成大纲、单篇课程、标注困惑、反馈和下一课几个环节。安装后可以直接告诉它想学什么，再围绕生成的课程继续交流。

小灰这次用的提示词如下：

我想零基础学 Python 数据分析，给我出一套一对一的自学课程

安装时遇到了下载和中文目录解压问题，WorkBuddy 处理后，已能在技能列表里搜到主技能 bloom-tutor。课程案例约 1 分 17 秒完成，生成了大纲和第一课两个文档。

下面这张图是生成后的对话和展开的执行记录，可以看到 4 个模块及对应学习目标：

打开大纲文件，里面列了 12 项能力，比如搭好分析环境、识别表格里的缺失与重复、提出能用数据回答的问题。每项前面都有复选框，方便对照学习进度。下面是文件本身的预览：

第一课从读者熟悉的 Excel 表格切入，讲解一张表在 Python 里如何表示，并附上示例代码和三道思考题。下面这张图展示了课程开头：

它还提示：读到卡住的地方，可以在文档旁用 ??? 标记困惑，再把思考题的想法反馈给它，继续生成下一课。这次案例交付了大纲和第一课，读完后可以继续反馈困惑。

有一点需要提醒：虽然写着零基础，大纲和第一课里已经出现不少数据处理术语。完全没写过代码的读者，可能还需要让它放慢节奏、拆小练习，不能只看生成了课程就认定适合自己。

安装方式

直接对 WorkBuddy 说：

帮我安装这个技能：
https://github.com/Li-Evan/Bloom

二、思维与决策

5、魔鬼代言人：让别人先来挑毛病

学习时需要有人讲清楚，做计划时有时更需要有人反对一下。

你平常有没有遇到这样的问题：一份计划自己越看越满意，拿去讨论，却发现别人问的几个问题都没考虑过？

魔鬼代言人（Devil’s Advocate） 会找出方案里的隐含假设，再追问证据和失败条件。小灰这次选了一个日常活动策划案例：请它给周末旧书交换方案挑毛病。

提示词如下：

请实际读取并使用已安装的 devils-advocate 技能，审查下面这份周末旧书交换活动方案。
方案：社区活动室周六14点到17点举办旧书交换；参与者每带一本书领一张换书券，每张券可换任意一本书；不提前报名，不限制书的类别和品相；计划安排2名志愿者负责收书、发券和维护秩序；活动结束后未换走的书统一捐赠。
请找出5个最值得担心的问题，逐项指出方案中的依据、可能后果与最小修改办法，再给不超过6项的执行前检查清单。只分析这份方案，不编参与人数、成功概率或已经取得的授权，不联系任何人，不实际举办活动。短段落、每段约100字，不用宽表格，保存并打开中文Markdown报告。

这次约1分13秒完成，生成了《旧书交换活动方案审查》文档。下面是运行中的界面，可以看到它实际加载了指定技能：

打开报告，它没有只说“注意公平”，而是追问：如果不检查品相，残破书也能换热门好书，后到的人会不会有券却无书可选？对应的修改是先验收再发券，并说明不保证能换到合意的书。

下面这张成品图，能看到它把方案依据、可能后果和最小修改办法写在了一起：

另一个容易漏掉的问题是“剩余书统一捐赠”：交书者是否同意？接收方收不收？如果捐不出去，谁负责保管？它据此列出6项执行前检查事项，下面是报告末尾：

这次5个问题都能对应到方案中的具体安排，修改动作也比较容易执行。不过，书籍验收与兑换公平有一些关联，真正落地时可以合并整理，避免重复。

它适合在活动策划、产品提案等方案初稿完成后，先帮忙查漏。把具体规则写清楚，它才更容易提出有针对性的反对意见。

安装方式

直接对 WorkBuddy 说：

帮我安装这个技能：
https://github.com/orange2ai/devils-advocate-skill

6、白毛股神 Serenity：整理投资研究问题

给方案挑完毛病，再看一个更需要分清事实和判断的场景：研究一家公司。

你平常有没有遇到这样的问题：新闻说某家公司受益，机构也持有，但具体靠什么赚钱、这些信息能说明多少，自己还没理清？

Serenity 提供一套投资思维框架，关注产业链瓶颈、机构行为和技术变化。小灰拿英伟达做了研究笔记案例，重点看它能否把问题拆清楚。

提示词如下：

用 serenity-perspective 技能研究英伟达（NVDA）的长期竞争力，重点拆解它在AI产业链中的位置，以及怎样判断机构资金的态度。区分芯片设计、制造、封装、服务器与云客户，说明利润来源和主要依赖；解释机构披露的报告期、滞后性与持股变化，给出核查表。引用资料写清日期，查不到的数字不填，不把机构持有等同看多，不给买卖建议。保存中文Markdown研究笔记。

本次约8分钟完成。执行详情确认读取了指定技能文件，随后核对公司公告和披露规则，交付一份独立笔记。

下面截取成品产业链表的前三列：各环节做什么、与英伟达有什么关系、利润从哪里来，放在一起看，比一上来判断“值得买”更容易理解。

机构部分给了一个实用的核查表，提醒对齐报告期、确认申报主体、区分股数和市值变化，再考虑是否有其他解释。下面是打开文件后的表格：

这次没有拿未经核对的目标价和收益预测填表，也没有把机构名单当成投资结论。最初报告出现过倾向前后不一致的问题，补跑后改成支持因素、削弱条件和待核对材料，读起来清楚多了。

它适合帮助准备研究清单。涉及自己的资金决策，仍需回到原始披露核对，也要考虑个人的风险承受能力。

安装方式

直接对 WorkBuddy 说：

帮我安装这个技能：
https://github.com/yijiashu/serenity-skill

7、cc-thinking-skills：提前推演计划会怎么失败

前面的魔鬼代言人是从反对意见入手，这个框架库还可以先设定一个失败结局，再倒推该提前做什么。

你平常有没有遇到这样的问题：让 AI 分析计划，它只说“注意风险、坚持执行”，看着周全，却不知道下一步该验证什么？

cc-thinking-skills 把思维方法做成可点名调用的技能。本次安装了28个，小灰选的是 pre-mortem，也叫“事前验尸”：假设计划已经失败，往回找原因。

提示词如下：

/thinking-pre-mortem 分析：假设「副业做付费专栏」计划一年后失败，最可能的原因是什么？仅做风险推演，不补作者职业、粉丝、收入或经营背景。列5项定性风险，每项包括失败路径、提前信号、最小验证动作；未知项标明，不编概率。实际读取 cc-thinking-skills 中的指定技能，保存中文Markdown。

这次约2分25秒完成文件。下面是实际运行中的截图，能看到它正在生成报告：

报告提出5条优先验证的路径：把愿意看当成愿意买、触达不到目标读者、交付达不到承诺、负担不可持续，以及有限需求被做成长专栏。

每项还写了早期信号。比如，来访者反复问“这是给谁的”、试用者找不到购买入口，都值得在推广前排查。下面是成品中的一项：

更方便接着用的是最后5项计划变更：先验证问题、样章和报价，走通访问路径，再检查交付与后续用途。下面是文件中的动作清单：

首轮曾擅自补背景，点名框架并标明未知后才得到可用结果。风险是推演假设，清单的用途是安排下一步验证，不能当成真实失败概率排名。

安装方式

直接对 WorkBuddy 说：

帮我安装这个技能：
https://github.com/tjboudreaux/cc-thinking-skills

三、内容创作与演示

8、YouTube Clipper：从长视频里挑出完整片段

前面几项主要帮我们整理想法，接下来看看能直接产出文件的技能。

你平常有没有遇到这样的问题：一段演讲里有几个片段很适合分享，自己找切点、翻译、对字幕，却比想象中费时间？

YouTube Clipper 可以结合真实字幕划分章节、挑片段，再完成剪辑和字幕烧录。小灰选了 Matt Cutts 的 TED 演讲《尝试新事物30天》，提示词如下：

请使用 youtube-clipper 技能，剪辑 Matt Cutts 的 TED 演讲《Try something new for 30 days》。获取官方公开视频和带时间戳的英文字幕，按语义分章，选出2个各20—45秒、语义完整的片段，生成带中英双语硬字幕的MP4、双语SRT、章节表与发布文案。若YouTube源不可访问，可用同一演讲的TED官方公开视频和字幕，记录来源，不使用账号或Cookie。

这次从 TED 官方源取得了同一场演讲和英文字幕，用时约16分钟。WorkBuddy 还补装了字幕依赖，修正剪点不精确的问题，最后导出两条成片。

下面是完成后展开的原始执行记录，能看到它读取技能脚本、检查字幕和处理剪点：

第一条约24秒，围绕“挑战如何积累自信”；第二条约22秒，讲“小改变为什么更容易坚持”。两段都保留原声，英文在上、中文在下。

小灰实际打开两条 MP4 检查，下面截取第一条的局部画面，方便看清字幕：

第二条同样生成了双语硬字幕，下面是文件本身的局部截图：

成片实际保留854×480的横屏画面，上面两张只是截图取景。 如果准备发竖屏平台，还需要再做比例和字幕位置调整，不能把这次成品当成已经排好的竖屏视频。

交付包里还有可编辑字幕、章节表和两条发布文案，后续返工可以直接改字幕文件。最初选的中文直播回放遇到认证，未能取到素材；这次展示的是另选公开演讲后跑通的剪辑案例。

安装方式

直接对 WorkBuddy 说：

帮我安装这个技能：
https://github.com/op7418/Youtube-clipper-skill

9、宝玉设计：把阅读器想法做成可操作的原型

视频处理依赖素材与字幕，界面原型则可以从一句具体需求开始。接下来看看，一个阅读器想法能做成什么样。

你平常有没有遇到这样的问题：脑子里有个阅读器、工具网页的想法，想先看看界面长什么样，却不会用设计软件？

宝玉设计（Baoyu Design） 用自然语言生成本地设计稿。与往期的宝玉封面图、文章配图不同，这次选的是网页原型方向，能直接点开查看布局和交互。

仓库当前版本的设计入口叫 claude-design，原来的同名入口已经归档。首次下载超时后，小灰补跑安装成功，并在技能列表确认了新入口。

小灰用下面这条需求制作阅读器：

用 Baoyu Design 构建一个本地阅读器 App 的 UI 原型，包含文章添加、RSS 订阅、标签分类功能。使用该仓库当前的 claude-design 技能，生成中文示例文章，完成可操作的桌面端原型，保存本地文件并打开预览。RSS 更新用明确标注的离线数据演示。

它先读取当前技能说明，再制作了名为「墨读」的三栏阅读器。下面这张过程图能看到技能加载和界面制作：

约 10 分钟后，原型和本地预览都已交付。左边是收藏与标签，中间是文章列表，右边是阅读区；页面内置了六篇明确标为示例的文章。

下面这张图是实际打开的成品，最上面还多了一篇小灰刚添加的测试文章：

小灰点开「添加文章」，填入标题、正文和两个标签，保存后新文章出现在列表，标签栏也多出「实测」；点击这个标签，可以筛出刚添加的文章。

下面这张图展示了实际填写的添加弹窗，界面上的按钮已经能响应操作：

它还检查了搜索、阅读状态与刷新后的本地保存，并修复了预览环境拦截表单提交的问题。设计源文件与导出的网页包都保存在本地，后续可以继续修改。

这个案例交付的是界面和交互原型。RSS 使用离线示例更新，添加链接也不会自动抓正文；如果要做成日常使用的阅读软件，还需要接入真实内容获取功能。

安装方式

帮我安装这个技能：
https://github.com/JimLiu/baoyu-design

10、GSAP 官方技能：网页动画

阅读器原型能点能用，网页还可以加上动效。接下来试试文字入场和滚动卡片。

你平常有没有遇到这样的问题：想让网页标题逐字弹入、卡片随着滚动依次出现，却不知道该怎么描述和调整动画？

GSAP 官方技能 提供了动画编写规范，帮助 WorkBuddy 安排动作顺序、控制停顿，并处理滚动触发。安装后，小灰在列表里确认了 8 个 GSAP 子技能。

提示词如下：

用 GSAP 做一个网页动画 demo：打开页面时标题文字逐字弹入，往下滚动时卡片依次浮现

这次约 5 分钟生成了一个 HTML 网页文件，用浏览器就能打开。它先读取动画规范，再写页面，还检查了标题字符和卡片的显示状态。

下面这张过程图可以看到，它确实在编写和检查动画页面：

打开成品后，页面用大标题展示文字入场，下方安排了 6 张卡片。向下滚动时，卡片分批出现，两个要求都有对应实现。

下面这张图是打开 HTML 后的首屏：

再往下滚动，可以看到卡片区的布局和内容：

这次拿到的是可以继续改的网页文件。不过个别中文有单字换行，正式使用前还要微调排版；动画脚本从网络加载，也不能把它当成完全离线的文件。

安装方式

帮我安装这个技能：
https://github.com/greensock/gsap-skills

11、HyperFrames：把网页动画渲染成视频

网页动画做好之后，能不能再往前走一步，直接做成短视频？HyperFrames 就是沿着这个方向设计的。

你平常有没有遇到这样的问题：想做一段知识科普视频，不会剪辑，也不想自己逐帧安排文字和转场？

HyperFrames 用网页代码组织画面，再渲染成视频文件。它适合制作文字、图形和流程讲解，画面里的文字也方便继续修改。

当前版本使用主入口 /hyperframes。小灰让它做一条30秒科普片，提示词如下：

用 /hyperframes 制作并导出一个30秒的中文科普短视频，主题是「什么是 AI Agent」，面向完全不懂技术的观众。脚本由你写，用「帮我安排周末出游」串起提出目标、安排步骤、调用工具、检查结果四个场景。画面用本地HTML、SVG和文字动画，加入清晰字幕，可用本机中文语音时加配音。重要操作仍需人确认，最终交付可播放的MP4。

这次实际调用技能，完成脚本、画面、配音和渲染，用时约18分半。中间持续有产出，最终拿到了30秒、1920×1080的视频文件。

下面是完成后展开的执行记录，能看到技能加载与制作步骤：

打开 MP4，四个场景用浅色背景、粗体标题和卡片讲解。比如，第二段把周末出游拆成看天气、选活动、查交通，文字随着讲解依次出现。下面是成片中的画面：

结尾会检查时间和预算，并提醒预订、付款仍要由人确认。下面是视频最后一个场景：

小灰实际打开文件播放并拖动检查了中间和末段画面，字幕清楚，主要信息没有挤在一起。成品更接近简洁的动态图解，适合知识点说明；想做复杂镜头叙事，还需要继续调整分镜与节奏。

最初按旧入口名称运行时只留下模板，改用当前主技能后才完成成片。安装后直接用上面的当前入口即可。

安装方式

直接对 WorkBuddy 说：

帮我安装这个技能：
https://github.com/heygen-com/hyperframes

四、商业与副业

12、dbskill：把商业问题拆成可验证的步骤

看过文件和视频制作，下面换到经营问题。这里更难判断好坏，因为写出一段很肯定的话，并不代表找到了真实原因。

你平常有没有遇到这样的问题：客户续费低，搞不清该改价格、改产品，还是换一批客户？

dbskill 提供商业诊断等中文技能。这次安装先卡在下载，调整为复用已有代理、按文件下载后，才完成安装，列表里能搜到 dbs-diagnosis。

小灰以少儿编程课的续费问题为例，提示词如下：

/dbs-diagnosis 分析一个少儿编程课续费案例：已知有40个付费学员，但续费率很低。请列出如何判断问题出在产品、定价还是客户选择，需要哪些数据。缺少的数据标未知，不直接归因

这类输入只有一个现象，适合先生成排查提纲。小灰补充要求撤回首轮的无依据归因后，它列出产品、交付、定价和客群等候选原因，并逐项对应所需数据。下面是修正后的表格：

比较具体的动作是先统一续费率口径，再整理学员明细、课程价格表，观察流失发生在哪个阶段，最后通过访谈核对。下面这张图能看到它给出的验证步骤：

这个案例交付了从现象到数据收集、访谈的排查提纲。拿到表格后，就知道先查哪些记录；补齐学员明细，才能继续判断该改产品、价格还是客户选择。

安装方式

帮我安装这个技能：
https://github.com/dontbesilent2025/dbskill

13、企业调研：把公司信息和证据放在一起

经营自己的业务要查数据，了解一家外部公司也一样。信息搜得多，还得能说清每条结论从哪里来。

你平常有没有遇到这样的问题：收到面试或合作邀约，想了解公司情况，搜出来却全是介绍稿和相互转载的消息？

Enterprise Company Research Agent 按企业调研流程组织资料，记录来源、访问日期和信息状态。它侧重公司主体、产品和风险线索，适合先建立一份便于继续核对的资料底稿。

提示词如下：

请使用
enterprise-company-research-agent 调研「月之暗面」这家公司现在是什么情况：工商信息、融资、产品和负面舆情，未证实的部分单独标出来。保存中文报告，附来源和访问日期，区分官方自述、媒体报道与未取得原始材料的事项，不用推断填补缺口。

实际生成了独立报告，包含公司概览、信息状态表、证据账本和后续核查问题。原稿有一处来源计数错误，小灰让它补审，修订版把实际取得内容的页面和仅尝试的入口分开。

下面这张图来自最初生成报告的过程，可以看到它读取研究手册、继续核查来源：

修订版把9个取得相关内容的页面分为官方自述和媒体承载页，另外4个没有取得公司级记录的入口单列。下面是打开成品后的来源分类：

这让读者知道哪些能直接回查、哪些还需要补材料。对于融资与法律争议，报告保留报道归因，没有把未取得原件的内容写成确定事实。

报告还把下一步问题列了出来，比如主体与合同是否一致、融资额和估值是否混用、争议有没有可核实的原始材料。下面是文件中的问题清单：

这次完成了公司公开资料整理和证据分层。它适合面试、沟通合作前做功课；需要做投资或供应商准入时，再按清单补工商、交易和法律原件，不能仅凭这份报告作决定。

安装方式

直接对 WorkBuddy 说：

帮我安装这个技能：
https://github.com/flicy/enterprise-company-research-agent

14、Wondelai：从产品想法走到访谈问题

查公司要找证据，梳理自己的产品想法，也得想清楚接下来找谁聊、问什么。

你平常有没有遇到这样的问题：脑子里先有了一个小程序或 App 的点子，却说不清用户为什么要用、现在又怎样解决问题？

Wondelai 把商业、产品和设计方法整理成技能。和之前的书籍蒸馏工具相比，它提供现成框架。这次实际装入65个，案例选的是 jobs-to-be-done。

它会追问：用户在什么情况下想完成什么事，现有办法哪里不方便。小灰用下面的提示词测试：

用 Wondelai 的 jobs-to-be-done 技能分析「小区团购小程序」想法。没有用户访谈或交易数据，请把居民、团长、平台三类需求写成待验证假设，列触发场景、任务、替代办法、可能痛点和反证信号；再给不诱导用户的访谈问题与6个最小验证动作。不编评分或付费意愿，保存中文Markdown报告。

这次约2分49秒完成，实际读取的是新装仓库的技能及参考文件。下面是运行中制作报告的画面：

报告把三类角色分别展开。居民侧关注采购是否适合生活节奏，团长侧关注交接和投入，平台侧关注异常有没有人处理；这些都列为需要访谈检验的假设。

访谈问题没有问“你会不会用这个小程序”，而是让对方回忆最近一次购买、交接或异常处理。下面是打开文件后的提纲：

接着它给出6个验证动作，从还原采购经历、跟随团长流程，到测试简单原型、观察再次选择。下面是文件中的动作清单：

这次交付了一份可以继续拿去调研的提纲。首轮无依据评分已撤回，重新约束输入后，文件不再替用户断言需求成立，也没有把口头好评当成付费证据。

安装方式

直接对 WorkBuddy 说：

帮我安装这个技能：
https://github.com/wondelai/skills

15、marketingskills：写好首封邮件和后续回复

需求想清楚之后，还要和潜在读者沟通。最后这个技能包，小灰用它来写一组专栏筹备邮件。

你平常有没有遇到这样的问题：想问问读者真正需要什么，却把第一封邮件写成一大段推销，后面也不知道该怎样继续聊？

marketingskills 提供邮件、文案和转化优化等营销技能。本次安装版本包含53个模块，实际调用的是 cold-email。它强调短主题、同辈语气、每封一个容易回复的问题。

小灰把场景限定为已主动订阅读者，先了解需求。提示词如下：

请使用 marketingskills 中的 cold-email，为「程序员副业」知识付费专栏写一组中文筹备邮件，包含首封、两封跟进和没时间、没方向、担心投入后没结果三类应答，保存Markdown。读者已主动订阅，当前只确定主题，价格、上线时间和课纲尚未确定。围绕了解需求、邀请回复写完整文案，每封正文不超过150字，只设一个回复动作。不用占位符，不编个人经历、成功案例、收益和稀缺名额。待补资料单列，不连接邮箱、不发送。

约1分半生成了完整文稿。下面是完成后展开的真实执行记录，可以确认调用了邮件技能：

首封问读者目前卡在哪里，跟进邮件换成寻找方向的具体问题，没有换个标题重复催促。下面是打开文件后的首封和第一封跟进：

面对没方向或担心没有结果，它把回复写成继续了解情况的问题，没有急着承诺效果。下面是文件中的两类应答：

初稿曾出现未经证实的个人背书和占位符，重新限定已知信息后，这版都已去掉。小灰逐段检查了正文，语气也比初稿平和。

本案例完成的是发售筹备阶段的需求沟通文案。等价格、课纲和交付内容确定，再让它续写正式发售邮件；这次没有实际发送，也不据此声称能提高成交率。

安装方式

直接对 WorkBuddy 说：

帮我安装这个技能：
https://github.com/coreyhaines31/marketingskills

五、做个总结

讲了这么多，可能有些小伙伴依旧会感到迷茫：“这15个技能，我该如何选择呢？”

这些技能各有各的适用范围，能够解决不一样的现实问题。为了加深大家的理解，小灰把它们归纳到下面的表格当中：

如果你主要写内容，可以先试 Summarize 和 YouTube Clipper，分别省下长文整理与字幕剪辑的时间；如果你想把点子做成看得见的东西，可以从宝玉设计或 HyperFrames 开始，打开文件就能检查效果。

建议大家先挑选一个眼下用得上的小任务，看看交付物和返工量，再决定要不要放进日常工作就好。

好了，本月 WorkBuddy 最值得推荐的 15 个技能，小灰就给大家介绍到这里。

正在读这篇文章的朋友，这一期有没有你马上想要试试的技能？或者你有其他好用的技能，也欢迎在评论区进行分享。

我是程序员小灰，我会持续为大家分享最新的 AI 工具和 AI 玩法。如果想第一时间收到推送，欢迎大家的点赞和关注，我们下期再见~~