Skill火了大半年，真正适合新媒体人的还是这15个 | 年中推荐

作者｜懒人

编辑｜张洁

大家好，又来推荐Skill了。

2026年上半年，Skill生态明显热了起来。GitHub上Agent Skill仓库越来越多，小红书也在前不久上线了RedSkill模块。Skill不再只是开发者圈子里的新鲜概念，很多行业的从业者也开始把它放进自己的日常工具箱。

但装得多，不等于用得好。

不少人收藏过一长串Skill，真正开始干活时，还是得从头想一遍该怎么做。那些已经把Skill用顺手的人，往往不是单独调用某一个，而是把几个Skill接进同一条工作流。很像游戏里的“出装”：装备要按顺序搭配，效果才会出来。

这篇文章我们整理了15个冷门但实用的Skill，覆盖自媒体内容生产、AIGC影视创作和短视频营销运营三个方向。为了让这些Skill不去你们的收藏夹吃灰，我们按照实际工作中的流程把它们组合起来，方便你们一键套用“出装”。

文中提到的所有Skill、下载地址及使用方法，我们也会整理到“AI新榜”的ima知识库，欢迎自取。

内容生产链，

从选题到排版的“出装顺序”

做内容的人，日常最头疼的通常不是写稿，是另外两件事：信息太多，不知道该关注谁；选题太散，要花很多时间判断哪个值得写。

可以先从两个 Skill 入手，解决情报筛选的问题。

FollowBuilders这个Skill解决“关注谁”的问题。它追踪国外社交媒体上正在做产品的AI从业者，每天生成一份摘要。名字已经说清了它的筛选思路：follow builders，no tinfluencers。看真正做事的人，而不是只做转述的人。每天早上花十分钟扫一遍，通常比在时间线上漫无目的地刷半小时更有效。

ai-radar这个Skill解决“今天有什么”的问题。装好之后，对Agent说一句“今天AI圈有什么”，就能拿到一份中文简报，不需要APIKey，不需要配置服务器。两个Skill一个盯人、一个盯事，情报筛选这一步可以同时跑起来。

选题判断就没那么标准化了。账号定位、读者群体和内容审美都因人而异，很难让一个通用Skill替所有人做决定。

女娲Skill提供了一种做法：输入一个你认可的内容人，它会调研这个人的公开资料，提炼思维框架和决策启发式，再生成一个可以调用的人物Skill。你可以把某位内容人的选题逻辑做成自己的选题顾问，也可以围绕某种特定视角去蒸馏。

选题定下来，接着就是信息搜集、整理和初稿写作。这一步很多人都会用AI辅助来做信息搜集，但问题是AI整理的信息往往会读起来很有“死感”。

humanizer.Skill正好处理这类问题。它会检查常见的AI写作痕迹，再把文本改得自然一些。它还支持语气校准，可以加入个人写作样本，让改写结果更接近原作者的语感。类似的avoid-ai-writing提供改写、检查、编辑三种模式，适合按不同需求处理。初稿写出来只是第一步，能不能把它改成真正可发的稿子，往往要看这一轮。

稿子定了，后面还有配图和排版。很多内容人不愿意在这里花太多时间，又没法真的省掉。

配图可以试试guizang-material-illustration。它专门生成白底、3D 材质感、带中文标注的说明图，适合流程图、数据图、概念示意图这类需要清晰表达逻辑的配图场景，风格偏杂志内页插图。作者“歸藏”长期在AI设计领域输出，这个Skill在审美和工程细节上都有明显积累。

做封面图可以考虑同作者的另一个guizang-social-card-skill，它支持小红书3:4竖图和公众号21:9封面，内置28种布局、10种主题预设，以及杂志风和瑞士风两套视觉系统。

排版美化可以交给frontend-design。这是Anthropic官方推出的Skill，主要负责HTML/CSS页面的设计指导。它会提醒模型少用千篇一律的AI风格，把注意力放回字体、留白、节奏和整体视觉的一致性。

如果要直接出公众号推文，可以试试gzh-design-skill。它把Markdown一键排成可直接粘进公众号编辑器的HTML，内置6套不同色调的主题，样式全内联，粘贴不掉格式。还内置了校验脚本，专门兜住公众号平台会过滤掉的写法。

AIGC影视/短视频创作，

从剧本到成片的“出装顺序”

AIGC视频和文章不是一回事。文章写错了，改几个字就行；视频生成错了，可能要整段重来，时间和API额度一起往里烧。所以剧本和分镜阶段多花十分钟，后面往往能省下几小时。

剧本拆解和角色一致性，目前我们还没有发现很好的Skill能完整接住。剧本拆解阶段可以借助平台工具辅助，但从剧本到分镜、从角色设定到跨镜头的一致性维持，这些环节的Skill生态还没补上。

到了素材生成阶段，prompt写得好不好，会直接反映在画面里。

visual-skills是一套包含图像和视频的视觉prompt工具包，面向Kling、Veo、Gemini等主流模型。里面整理了相机运动、灯光和景别等专业术语，也会根据不同模型的语法习惯组织prompt。不同视频模型各有脾气，逐个摸索很费时间。visual-skills的作用，就是把这部分经验整理成一套可以反复调用的规则。

安装好Skill之后，直接对它说“帮我把这个剧本改成适合Kling的提示词”，或者“帮我写个电商主图提示词”都可以。

另外还有一个awesome-ai-video-prompts，不是Skill，更像一份策展型prompt资料库，覆盖Runway、Kling和Veo；seedance-skill则专门服务Seedance模型。

素材生成仍要在视频平台里完成，至于如何把素材编排成一条完整的视频，也有不少实用的Skill。

RemotionSkill提供了一种偏程序化的做法。Agent通过React代码定义动画、字幕和转场，最后输出MP4。它不靠时间线拖拽，而是用代码控制画面，比较适合程序化动画、数据可视化视频，以及需要批量生产的系列内容。

最后是剪辑和格式处理。claude-ffmpeg-skill整理了一套FFmpeg命令，覆盖格式转换、裁剪、拼接、压缩、音频提取和GIF生成等常见操作。前面的素材都准备好后，可以用它做最后的加工和导出。

我装好这个Skill后，丢给它一段之前测评模型的横版视频，让它帮我裁成适合抖音的格式，添加字幕，再截取一张封面。

这是我丢进去的原视频：

这是装完Skill之后，Agent输出给我的视频：

Skill会帮助Agent自动识别出符合要求的比例是9:16，横转竖时自动用模糊背景把画面填满，并且横版视频里的语言是英文，它还自动把字幕翻译成中文了。体验还是非常丝滑的。

口播类短视频还可以试试chengfeng-videocut-skills。这是专门针对口播内容的剪辑Skill，支持自动识别口误、重复和静音段，生成审核页让你确认后再剪，剪完重新转写字幕，最后按字幕拆分镜、生成分镜预览页，导出。比较适合教程、产品演示这类有完整口播素材的内容。

短视频营销，

从开头到排期的“出装顺序”

短视频运营和内容营销的节奏更快。每天要回答的不是“这篇写得够不够好”，而是“今天发什么”“开头能不能留住人”“数据回来后怎么调”。

这一步可以参考blacktwist/social-media-skills合集，里面整理了一批面向社媒运营的Skill，下面几个都来自这里。

首先是，选题策划。短视频选题很看钩子、平台分发机制和完播率，可以借用工作流一里女娲Skill的思路，做一个针对特定平台的选题顾问，但需要自己提供足够明确的样本和判断标准。

开头3秒留不住人，后面的内容基本没有机会。hook-writer-sms专门生成短视频和社媒内容的开头，覆盖文字平台，也能处理视频钩子。开头确定后，carousel-writer-sms负责展开正文，可以写图文轮播，也可以搭视频脚本。一个负责把人留下来，另一个负责把内容讲完。

我安装这个Skill之后，把这篇文章丢进去，让它帮我写个视频开头。然后，它从 7 个不同的角度给了我口播开头和文案。

说实话，我觉得挺像那么回事的。尤其是它总结的七个角度，比如反直觉、悬念钩子、故事开场、共情力，确实还真都是短视频常见的开场。

素材制作和拍摄通常还是在剪映、CapCut等工具里完成，目前没有专用Skill。如果涉及AI视频素材，可以复用工作流二的visual-skills来优化prompt。

发布环节又会用到guizang-social-card-skill。在第一条工作流里，它负责公众号封面；到了这里，它可以做小红书3:4图。同一个Skill未必只属于一条工作流，能在不同环节里重复利用，才更接近真实的使用方式。

内容发布后，performance-analyzer可以根据播放量、完播率和互动率等数据，分析哪些内容有效、哪些地方需要调整。原本依赖个人经验的复盘，被整理成了相对固定的输入和输出。

content-strategy-sms负责更靠后的策略工作，比如梳理品牌语调、目标受众和内容支柱，再把选题安排进发布节奏。这样，单条内容不会发完就结束，而是能回到下一轮策划里。

Skill落灰，不一定是因为不好用

整理完这3条工作流，我发现判断一个Skill有没有用，不能只看它单独能做什么，还要看它被放在流程的哪个位置。

humanizer单独看，只是一个改写工具。放进“选题→初稿→去AI味→配图→排版”这条链路后，它处理的是初稿能不能顺利进入发布阶段。guizang-social-card-skill也是一样，在第一条工作流里做公众号封面，在第三条里做小红书图，装一次，可以在多个场景里复用。

但说实话，Skill 用不起来，很多时候不是工具的问题，是还没想清楚自己在哪一步卡住了。想清楚了，才知道该让工具接哪一段。

本文推荐的这些只是我们发掘的一种搭法，不是唯一解法，Skill 生态现在选择很多，有自己称手的Skill 完全可以换。

毕竟Skill大家都能装，真正拉开差距的，可能是你怎么组合它们。

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