这篇文章把我们写 Skill 踩过的坑、总结出的经验，再加上 Anthropic 官方的一些好做法，整理到了一起。希望能帮你少走弯路，把团队积累的知识真正"喂"给 AI，让它干活更靠谱。 本文示例以 Go 语言为主，兼顾 Python、Java 等语言，所有原则和技巧适用于任何编程语言。
第一期Vibe Coding整活刷屏后，鹅厂小伙伴的创作热情根本停不下来！第二期高能续篇如约上线，脑洞和实用度仍旧打开！有人用AI随手撸出趣味心理测试小程序，各式脑洞测试题解压又好玩；有人玩转技术整活，用龙虾OpenClaw接入实现爱车数据可视化；有人一键搞定日常工作进展统筹管理；还有人做出了可以文生图，一键视频分镜头生成，打造AI视频生成的流水线……从休闲趣味小应用到硬核技术可视化，再到高效办公神器，第二期我们继续分享11个脑洞大开的Vibe coding项目，一起来看看吧。
前几天我在司内论坛的一个问答中提到了要写一个拉取网络文章文本的 skill，昨天我实现了之后也就开始好奇起 Skills 的底层原理了——相比起各种花里胡哨的 agrnt 应用，我一直以来都很对大模型在纯粹的 HTTP 交互层面是如何交互的更感兴趣。 我们知道，大模型只会对话，聊天，所谓的工具调用也只不过是特化的聊天功能而已。但是各种天花乱坠的 skills，是如何在底层的 HTTP 中，与大模型——这个只会嘴遁的工具交互的呢？
我们以为自己在给 AI 套缰绳。写 Spec、定 Rule、设 Eval、调 Prompt——每一次按下回车，都像是在多拧紧一圈对它的控制。但如果你在某个深夜回头看过自己写下的那份 project.md，你会发现一件让人后背发凉的事——那根缰绳的另一头，系着的不是 AI，是你自己。你手里攥着的不是缰绳，是一面镜子。它正在你每一条 CI 规则、每一次 Code Review、每一份 Spec 里，悄悄把三百年来从未被言说过的你——写成另一种智能能够读懂的文本。这是一场已经开始、躲不过去、并且没有回头路的革命。你唯一的选择是——弄清楚它正在把你推向哪里。
