利用 Claude Code 和 Skills 自动组装 AI 工作流

场景定位与技能搜索

针对工具安装后缺乏应用场景的问题，建议从学习或工作中找到具体、重复性高的任务。例如高校教师备课场景，涉及教学大纲、教案、PPT 制作及作业设计。

通过 AI Agent 辅助，可快速生成备课成果。以两周课程为例，输入指令后，AI 能自动生成包含教学大纲、教案、实验与作业内容的完整材料。相比人工耗时半天，此流程仅需约 17 分钟即可完成基础内容搭建。

实现步骤

1. 准备工作：安装 find-skills 技能 若不了解 Skills 机制，需先补充相关知识。find-skills 是一个用于通过关键词搜索相关技能的 Skill 工具。

   安装前需确保环境已配置 Git 和 Node.js。在命令行中执行以下命令：

   npx skills add https://github.com/vercel-labs/skills --skill find-skills
   

   按提示确认安装（输入 y），并在终端界面选择 Claude Code 进行关联，随后选择 Global 全局安装及 Symlink 链接方式，完成安装。

2. 梳理工作流程 向 AI 询问特定角色（如高校教师）的通用工作流程，并抽象为标准化步骤。例如：制作教学大纲 -> 备课 -> 制作 PPT。

3. 搜索匹配技能 使用 find-skills 搜索与上述流程相关的技能。AI 会返回多个匹配项。

4. 筛选与协作 让 AI 深入分析每个阶段最匹配的技能，无需立即安装。随后创建一个主控 Skill，用于串联各个子技能，实现全生命周期管理。只需向主控 Skill 发送指令，即可自动触发整个工作流。

5. 部署与使用 主控 Skill 创建完成后，将其迁移至对应目录或直接安装。通过类似 /teaching-workflow 的命令启动自动化流程。

   /teaching-workflow 帮我备课，课程：CS201 数据结构与算法，面向大二学生，先备前两周的课
   

   若描述模糊，AI 会引导补充课程画像信息。

常见问题处理

实施过程中可能遇到仓库过时、缺少中文模板或主控逻辑不符合预期等问题。建议直接利用 AI 分析原因并进行修复，通过迭代优化解决技术障碍。

总结

核心方法包含三步：

1. 找场景：定位具体、重复性高的任务。
2. 找工具：利用 find-skills 搜索现成技能，由 AI 筛选最佳方案。
3. 搭流程：将多个技能串成自动化流水线，用户仅负责下达指令。

该方法强调清晰表达需求，无需编写代码，由 AI 自主完成技能设计与执行。用户可尝试将此模式应用于报告撰写、数据整理等其他场景。