卡兹克推荐的 Skill 不止 12 个，真正值钱的是工作流地图

85 和 30。

这两个数字，是我翻完卡兹克全库 700 多篇文章之后，记得最牢的东西。

85，是他文中明确出现过的 Skill 总数。自研的、推荐的、示范封装的、文中提过的，横跨安全、编排、资讯、研究、创作、办公、记忆、进化八个层级。

30，是他自己常年保持的上限。

有人替他整理了一份 12 个 Skill 安装清单。干什么、怎么装、触发词、GitHub 地址，四件套齐全，拿来就能用。这类清单在各个平台传得很广，评论区清一色“已收藏”“马上装”。清单当然好。但如果你拿着清单往 Agent 里一股脑灌，大概率不是变强，是变乱。

他那 85 个 Skill 里为什么只留 30 个，30 个又是怎么选出来的，这中间的选型逻辑，才是整件事真正值钱的部分。

装得多不等于能力强：分类对了，30 个够用；分类错了，装 100 个也添乱

卡兹克在《Skill 其实就是分类学》里引过一组实验数据。Skills 在 20 个以下，触发准确率 90% 以上。超过 30 个，明显下滑。到 200 个，只剩 20%，Token 还烧得飞起。

你可能觉得 200 个太夸张了，没人会这么干。但现实是，截至 2026 年 6 月，skills.sh 目录追踪到的 Skills 已经超过 64 万个。Superpowers 一个仓库就有 24 万 Star，Anthropic 官方 skills 仓库 14 万，卡兹克自研仓库 1.6 万。生态在疯长。

但生态大，不等于你该往自己的 Agent 里塞一整个生态。

手机装 200 个 App 的人，多数时候不是效率更高，而是更难找到该用的那个。Skill 也一样。卡兹克的判断很简单。Skill 的核心不是功能堆叠，是分类和触发。分类错了，触发就错。触发一错，Agent 越帮越忙。明明想让它写 Word，它跑去搜小红书。明明想清磁盘，它开始规划产品架构。

他用生物分类学打过一个比方。界、门、纲、目、科、属、种，一层层穿透。公众号封面图、小红书封面图、PPT 配图，这三个需要各做一个 Skill 吗？不用。只做一个图片生成 Skill，内部写好分支，Agent 触发后根据上下文自己判断走哪条路。封面图和 PPT 配图之间的差异不值得各占一个顶层位置，但图片生成和服务器管理之间的差异大到必须各自独立。

他判断一个 Skill 值不值得存在，三条标准：

• 场景有没有明确边界；
• 会不会高频复现；
• 能不能并进已有的 Skill 里。

再加一条奥卡姆剃刀：用不到的别装。

还有一条很多人忽略的：哪些规矩写进 CLAUDE.md 就够了，哪些才该做成 Skill。全局约定、命名规范、项目结构，CLAUDE.md 能搞定。Skill 留给那些需要工具链、需要脚本、需要多步骤流程的高频场景。

分类学搞对了，30 个以内够用到飞起。搞错了，装 100 个也只是在给 Agent 添乱。

所以，问题从来不是他推荐了哪 12 个。

问题是你的工作流，缺的是哪一层。

三层进化论：答案层 → 方法层 → 生成层，一条清晰的进化路径

把卡兹克所有 Skill 文章串起来读，会发现他反复在讲三件事，只是每篇文章只展开其中一件。拼到一起，是一条清晰的进化路径。

第一层，答案层。 别人做好的 Skill，你装上就能用。

• hv-analysis 帮你出万字研究报告，丢一个产品或公司名进去，纵向从诞生讲到当下，横向把竞品摆出来对比，最后输出排好版的 PDF。
• aihot 帮你追 AI 日报，一句话拉当天动态，不用自己刷新闻。
• web-access 它会复用你日常浏览器里的登录状态，帮你完成小红书、B站等平台的内容读取，同时逐步积累各站点的操作经验，越用越顺。
• 办公四件套帮你读写 Word、Excel、PDF、PPT。不装也能处理这些格式，但装了 Agent 有一套操作手册照着做，不用每次从零摸索排版。

这一层解决的是“有没有”的问题。大多数清单文章停在这一层。

第二层，方法层。 不是装什么 Skill，而是怎么让 Agent 像一个有纪律的团队成员一样干活。

这一层有两个关键件。

第一个是约束先行。CLAUDE.md 定规矩，neat-freak 维持卫生。卡兹克讲过自己踩的坑。他建了个专门开发 Skills 的文件夹，两天后打开一看，根目录散了十几个东西。打包文件跟源码混在一起，test_batch 不知道属于哪个 Skill，test_v2 不知道是谁的 v2。他自己做的东西，放两天自己都认不出来。于是他让 Agent 写了一份项目级 CLAUDE.md，之后每个新 Skill 自动进独立文件夹，实验性东西进 _sandbox，超过一个月自动清。模型没变笨，是规矩缺席，Agent 只能在混乱里瞎猜。neat-freak 干的事，是每次任务结束把代码改动、项目文档、CLAUDE.md、Agent 记忆全部对齐。你记忆里写着 SQLite，实际早换 PostgreSQL 了，CLAUDE.md 里的接口列表跟真实路由对不上。Agent 越用越笨，不是退化，是它在读一本过期手册。

第二个关键件是 Superpowers。那套 14 个子 Skill 组成的编排系统，苏格拉底式提问、拆成 2 到 5 分钟小任务、多 Agent 并行、双轮审查、复盘。卡兹克的判断是，Agent 天然倾向于拿到任务就闷头干，跳过设计跳过测试跳过 review，产出一坨没法维护的东西。Superpowers 是在链路里强行插入纪律。这个仓库从今年 2 月的 5 万多 Star 涨到现在的 24 万，说明市场在用脚投票。

第三层，生成层。

这是清单文章几乎整段漏掉的部分。卡兹克说 skill-creator 是最重要的 Skill，没有之一，不是因为它功能最强，而是因为它给你的不是答案，是造答案的能力。用嘴描述需求，直接生成完整 Skill。他举过自己的例子。不是开发，但有台服务器要管，就把整个服务器管理搓成了一个 Skill。后来同事也用，十几分钟搞定权限管理。

但 skill-creator 只是起点。他后来又造了一组管理三件套：

• github-to-skills：把 GitHub 项目打包成 Skill 并注入版本标识；
• skill-manager：查版本、对远程仓库、一键升级；
• skill-evolution-manager：把踩坑经验写进 evolution.json。

这个 evolution.json 的设计很巧。GitHub 上游更新的时候，不会覆盖掉你本地调教过的经验。代码照升，教训照留。

这才是他说的把整个 GitHub 压缩成你自己的超级技能库。不是装一堆别人的，是造一堆自己的，然后养活的。

他还提过几个没有单独开源、但在文中频繁出现的 Skill：图片生成 Skill 统一覆盖公众号封面和小红书配图，热点采集 Skill 多平台抓取，选题生成 Skill 筛选 TOP10。这些全是他用 skill-creator 从自己工作流里长出来的。

他有一句话反复出现：任何一件非与人沟通的事，如果要重复 3 次以上，都应该 Skill 化。这不是在鼓励你去 GitHub 批发，是在说，你自己的重复劳动，才是最该被抽象的东西。

大多数人忽略的安全层：Skill 不是插件，是有完整执行权限的黑箱

在答案层、方法层、生成层之下，还有一层很多人完全没意识到的地基：安全。

2026 年 1 月到 2 月，ClawHub 上爆发了一场大规模投毒事件，代号 ClawHavoc。Antiy 确认了 1184 个恶意 Skill，接近平台总量的五分之一。Snyk 的 ToxicSkills 研究覆盖了将近 4000 个 Skill，发现 36% 存在安全缺陷。OWASP 在 4 月专门发布了 Agentic Skills Top 10，第一次把 Skill 作为独立攻击面正式定义。

卡兹克在安全相关文章里讲过一个细节。ClawHub 上有个用户发了 314 个 Skill，平台挨个检查，全部恶意，一个无害的都没有。

Skill 不是浏览器插件。它直接运行在你的环境里，有文件读写、网络通信、Shell 执行的完整权限。而且和传统恶意软件不一样的是，恶意指令甚至不需要是代码。一行写在 SKILL.md 里的 Markdown，看起来像安装说明，Agent 照着执行就中招。攻击者把恶意命令隐藏在看似正常的文档里，等你装上去，Agent 便成了内鬼。

所以，在你急着装别人的 Skill 之前，先问问自己：我知道这个 Skill 在干什么吗？它要访问哪些文件？它要调用哪些网络接口？它有没有隐藏的 Shell 脚本？

这是每一层的前提。

以上，就是卡兹克那 85 个 Skill 背后真正的价值。不是 12 个清单，不是 30 个上限，是那一整套从分类到进化到安全的工作流地图。