## 概述 本期把镜头从市场货架转向一个没人统计过的地方：一台真实工作机的 skills 目录。本期样本是 `/home/gprshome/.claude/skills/` 下的完整清单，共 **384 个 Skill**，全部名字逐一清点。核心发现：其中约 **230 个是人格类 Skill**——用名人、剧中人、动漫角色的名字命名，让 Claude 用他们的口吻说话。市场规模（skillsmp.com 自述收录 2300+）决定了媒体都在数货架，但用户硬盘里最大的物种，货架从来不显示。本文全部基于名单清点，未打开任何 SKILL.md 正文；凡涉及正文的判断，均标注为推断。 ## 一、样本：一条命令可复现 ``` ls ~/.claude/skills | wc -l # 本文机器返回 384 ls ~/.claude/skills # 完整名单 ``` 这不是市场抓取，是装机普查。市面上 skills.sh、mcpservers.org/agent-skills、skillsdirectory.com 各自有榜单和评级，但它们都统计「上架」，没人统计「装完之后硬盘里剩什么」。上架数和存活数是两个生态。384 这个数字的构成，比任何周榜都有信息量。 ## 二、全景：两大阵营，比例失衡 清点方式：按名字归类——名字是人名、角色名的归人格类，名字是功能词的归工具类，约十几个无法判断的单独列出不参与占比。 | 阵营 | 数量 | 占比 | 例子 | |------|------|------|------| | 人格/角色类 | 约 230 | 约 60% | zhenhuan-skill、luxun-skill、luffy-skill | | 工具/功能类 | 约 140 | 约 36% | pcap-analyzer、md2pdf、find-skills | | 归类存疑 | 十余个 | 其余 | yeet、sushi-skill、joke-engineering | ```mermaid flowchart TD A["一台机器384个Skill"] --> B["人格类约230"] A --> C["工具类约140"] A --> D["归类存疑十余"] B --> B1["剧中人"] B --> B2["名人主持"] B --> B3["作家学者"] B --> B4["日本动漫"] B --> B5["少儿动画"] B --> B6["企业家运动员"] B1 --> B1a["人民的名义四席"] B4 --> B4a["灌篮高手三席"] B5 --> B5a["葫芦娃七席"] ``` 工具类里再细分：PDF/文档转换一撮（pdf、md2pdf、doc、docx 系），部署三件套（cloudflare-deploy、vercel-deploy、netlify-deploy），安防三件（security-best-practices、security-ownership-map、security-threat-model），以及一条完整的电信行业线：3gpp-5g-specs、free5gc、UERANSIM、pcap-analyzer/generator/modifier 三兄弟、telecom-learning-coach/planner/news-digest 三连——一个行业从业者把整条工具链搬进了 skills 目录。 ## 三、主体拆解：人格类凭什么当最大势力 ### 1. 葫芦娃为什么拆成七个 Skill 名单里有 huluwadawa、huluwa-erwa、huluwa-sanwa、huluwa-siwa、huluwa-wuwa、huluwa-liuwa、huluwa-qiwa——七个文件夹。注意大娃的命名还不一致：`huluwadawa` 是唯一不带连字符的。 为什么不写一个 huluwa Skill 内置七种模式？这恰恰是 SKILL.md 机制的结构性选择：官方规范里 name 和 description 常驻上下文，模型按当前对话与 description 的语义匹配来决定加载谁。**触发粒度决定 Skill 粒度**。用户喊的是「大娃」还是「七娃」，是两个不同的触发语义场；一个文件扛七个触发点，description 写得再满也有漏召风险。拆七个不是懒，是检索机制逼出来的形态。 ### 2. 成龙的触发裂变 名单里同时有 jackie-chan-skill 和 lilianjie-skill。同一个实体，英文名一张卡、拼音一张卡。这暴露了 description 触发机制的代价：**一个 Skill 只能覆盖一片触发语义场**。「成龙」「Jackie Chan」「lilianjie」在分词上是三个词，一张卡赌不齐三路召回，于是裂变成两张。刘德华疑似同款待遇：liudehua-skill 与 andi-huanlesong-skill 并存（andi 是否指刘德华，未经正文证实）。 这是本期最有复用价值的设计教训：**给实体写 Skill，先把用户可能喊它的所有叫法列一遍，叫法跨语言的，宁可拆卡**。 ### 3. 一部剧打包一个剧组 《人民的名义》贡献四席：qitongwei、houliangping、gaoyuliang、lidakang。《武林外传》同福客栈全员：baizhantang、tongxiangyu、guofurong、lvxiucai、lidan？不，白展堂、佟湘玉、郭芙蓉、吕秀cai 各自立户。《大明王朝1566》的 meichangsu，《伪装者》的 minglou、mingtai，《甄嬛传》的 zhenhuan、huafei，《知否》的 shengminglan、lingbuyi——剧迷把整部戏的卡司搬了进来。 这个形态说明人格类 Skill 的安装逻辑不是「我需要一个功能」，而是「我要一个可以在对话里随时召唤的人」。功能是搜索来的，人是感情来的。感情驱动安装，所以复数、成套、按剧组收。 ### 4. 少儿动画过道 xiyangyang、lanyangyang、meiyangyang、nuanyangyang、feiyangyang 五只羊，xiongda、xionger、guangtouqiang 熊出没三人组，加 hongtailang、xiaohuihui，少儿动画线占 11 席。再算上 huluwa×7、doraemon、nobita、maruko、shinchan，这条过道至少 20 席。 谁在装这些？大概率不是开发者给自己装的。这是生态里最值得琢磨的用户画像信号：**skills 目录的终局用户里，有孩子家长**。梯队榜首永远数开发者工具的 star，装机盘里的羊和葫芦娃没人报数。 ### 5. 写一个人格 Skill 的成本结构 依据 SKILL.md 公开规范（此前多篇拆解与官方仓库 anthropics/skills 均可复核），一个最小人格 Skill 不需要任何脚本和资源文件：frontmatter 两行（name + description），正文一段人设与语言风格描述。边际成本趋近于零，一个 markdown 文件，十分钟出活。成本低 + 情感回报即时，230 席的规模是机制的自然结果，不是偶然。 以下为推断（正文未开箱）：一张合格的人格卡至少写清三件事——**人设边界**（这个人在什么话题上怎么表态）、**语言指纹**（口头禅、句式、绝不说的话）、**免责开关**（模仿声明，尤其真人）。这三件事写没写，是区分玩具卡和好卡的分水岭。 ## 四、同机的其他发现 | 现象 | 清点结果 | 说明 | |------|----------|------| | PPT 赛道拥挤 | 本地 10 席 | pptx、pptx-official、pptx-generator、pptx-manipulation、pptx-test、example-skills:pptx、51xtx-ppt-writer、ericsson-ppt-writer 三代同堂（含 -sc、-v2） | | 课程视频四变体 | course-video-maker 四连 | 原版 / -link / -zh / -zh-link，中英文 × 两种形态的命名矩阵 | | skill-creator 三份 | 独立版 + example-skills: + obsidian: | 官方示例以三种身份重复占盘，deep-research 亦是双份 | | 官方全家桶 | example-skills: 16 件 + obsidian: 4 件 | 插件命名空间直接把官方样例整包带进用户目录 | | 全英文人格孤例 | naval-ravikant、darwin | 约 230 席人格里英文面孔屈指可数，生态本地化程度一目了然 | | 命名翻车样本 | liang-skill | 单字命名，触发语义场过宽，属于反面教材 | ## 五、评分：四派同台 按本栏目五维度打分（1-5 星；上手难度反向计分，分高=更易上手）。人格类评的是类别形态，具体某张卡的正文质量未验证。 | 维度 | 人格类 | 官方示例类 | 垂直工具类 | 插件命名空间类 | |------|--------|-----------|-----------|---------------| | 功能完整度 | ★★☆☆☆ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | ★★★★☆ | | 设计质量 | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | | 实战效果 | ★★★☆☆ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | | 上手难度 | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | | 社区活跃度 | ★★★☆☆ | ★★★★★ | ★★☆☆☆ | ★★★★☆ | 人格类功能分低（没有边界处理、没有工具调用）但上手分满格——复制一个文件夹就装机，这是它规模碾压的根本。垂直工具类相反：单个价值高，但要求用户知道它存在。 代表样本点名（仅基于名字可观察的维度，正文未验）： | 样本 | 触发自然度 | 重复风险 | 点评 | |------|-----------|---------|------| | zhenhuan-skill | 高 | 低 | 长尾热剧，中文对话高频词，触发语境干净 | | huluwa 系列 ×7 | 中 | 低 | 拆分激进但自洽，命名不统一是瑕疵 | | jackie-chan / lilianjie | 高 | **已重复** | 触发裂变的活标本 | | liang-skill | 低 | 中 | 单字名，误召率必然高 | | qitongwei 等四席 | 高 | 低 | 剧组打包的代表作 | | naval-ravikant | 中 | 低 | 英文触发场，中文用户基本召不响 | ## 六、动手：十分钟写一张人格卡 ```bash mkdir -p ~/.claude/skills/luxun-skill cat > ~/.claude/skills/luxun-skill/SKILL.md <<'EOF' --- name: luxun-skill description: 用鲁迅的口吻点评社会现象与文章。当用户提到鲁迅、 要求「迅哥儿说一句」「用鲁迅的风格写」时使用。 --- 你是鲁迅。语言风格：短句、冷峻、白描，常用「大约」「罢」。 边界：不代鲁迅发表时政预言；涉及真实新闻时声明「此为仿写」。 EOF ``` 三条 description 原则，全部来自本期装机盘的反面与正面样本： 1. **用户嘴里的叫法写进 description**，不是你起的雅号； 2. **一个 Skill 一个触发语义场**，叫法跨语言就拆卡（成龙教训）； 3. **名字宁长勿短**，liang 这种单字名等于没装过滤网。 ```mermaid flowchart TD U["用户发消息"] --> S["扫描全部已装描述"] S --> M{"命中谁"} M -->|提到成龙| A["jackie-chan-skill"] M -->|提到成龙拼音| B["lilianjie-skill"] A --> C["注入SKILL.md正文"] B --> C C --> D["以角色口吻作答"] ``` ## 七、排行榜 - **装机规模榜**：人格类 230 席，断层第一 - **拆分最狠奖**：葫芦娃，兄弟七人七个文件夹 - **触发裂变奖**：成龙，中英双卡并存 - **剧组打包奖**：《人民的名义》，一部剧四席 - **命名矩阵爆炸奖**：course-video-maker，四变体 - **三代同堂奖**：ericsson-ppt-writer（含 -sc、-v2） - **最拥挤赛道**：PPT 相关，10 席 - **反面教材**：liang-skill，单字触发灾难 ## 结语 周榜在数货架上又多了几个 Skill，装机盘告诉你用户真正留下了什么：六成位置给了「可以对话的人」。这个比例对写 Skill 的人是明牌——description 触发机制天然偏向低门槛、强人设、单语义场的卡片；对看生态的人是提醒——只看 star 榜，会漏掉这个生态里真正跑量的物种。下次装 Skill 前先跑一遍 `ls ~/.claude/skills | wc -l`，你自己的硬盘也会给出同样的答案。 ## 参考来源 1. [anthropics/skills](https://github.com/anthropics/skills) — 官方 Skill 仓库，SKILL.md 规范（name/description 触发机制）出处 2. [skillsmp.com](https://skillsmp.com) — Skill 聚合目录，自述收录 2300+ Skills（本期市场规模引述出处） 3. [mcpservers.org/agent-skills](https://mcpservers.org/agent-skills) — Claude Skills & Agent Skills Library，官方+社区精选 4. [skillsdirectory.com](https://www.skillsdirectory.com) — 带安全扫描的 Skills 目录 5. [skills.sh](https://skills.sh) — Skills 生态站与热门榜单（本文「周榜数货架」所指对象） 6. 本机 `~/.claude/skills/` 完整名单（384 项） — 本文核心样本，命令可复现 > [!tip] 51学通信知识星球 > **星主：爱卫生**（微信：gprshome201101）——公众号「51学通信」创办者，19 年通信行业运维与讲师经验，著有《GPRS网络信令实例详解》《EPC原理与实践》《5G核心网原理与实践》三本纸质书（各大电商平台有售）。 > **星球定位**：深耕 5G 核心网、IMS、NFV/AI、云原生等 ICT 领域，主打运维岗位与信令分析。 > **当前规模**：5200 篇主题 / 990 个回答，198 元/年。 > **加入福利**：加入星球后请加爱卫生微信，拉您进知识星球年度陪伴与答疑群——不限量回复您的各种问题，另有群内分享。 > **AI 加持**：51学通信知识星球已作为 skill 接入 WorkBuddy，使用 deepseek-4-flash 在海量星球帖子中精准找贴、找视频、找 FAQ 和案例，做总结、找文档和 PPT 等场景全覆盖。