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去年 Prompt 最火的時候，我做了一個提示詞共享平臺PrompterHub.cn。半年多過去，平臺積累了一萬用戶。

在 Skill 剛火起來的時候，我不只一次想在這個平臺加入 Skill 模塊，但Skill 是托管文件夾，Prompt 是處理文本，前者對技術和資源要求高，靠我一人很難做起來。

不過 openclaw 的創(chuàng)始人 Peter Steinberger 就做了這個平臺 ClawHub，一個面向 AI Agent 的 Skills 共享平臺，目前平臺上已有10,322 個 Skill，涵蓋了從企業(yè) SaaS 到個人生產力的各個領域。

因為 openclaw 開源爆火的緣故，這個平臺也成了最權威的 Skill 網站之一。

比如以前你想要把 YouTube 視頻轉成中文總結，得先找到合適的 Prompt，復制粘貼給 AI，再發(fā)視頻鏈接，每次都要重復這套流程。但現(xiàn)在有了 Skill，你只需要裝一次「YouTube 視頻轉中文」的 Skill，之后直接丟 Youtube 鏈接就行，AI 自動識別、自動處理、自動輸出。

也可以到ClawHub網站探索一下，看看別人是怎么做Skill 的。

我花了幾天時間，分析了下載量前 1000 的 Skill，想弄明白一個問題：Skill 究竟可以應用到哪些領域？哪些場景已經被驗證？未來 Skill 會不會終結傳統(tǒng)的 SaaS 模式？

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如果把 AI Agent 比作智能手機，那ClawHub 就是它的 App Store。

簡單來說，ClawHub 提供三件事：

發(fā)布與版本化。開發(fā)者可以將自己編寫的 Skill 上傳到 ClawHub，像發(fā)布 App 一樣進行版本管理。用戶安裝時能明確知道這是 1.0 還是 2.0，更新日志寫了什么。

檢索與發(fā)現(xiàn)。目前平臺已有10,322 個 Skill，涵蓋辦公、開發(fā)、內容創(chuàng)作、金融等各個領域。用戶可以通過分類、搜索、排行榜找到需要的 Skill。

ClawHub 是 Skill 的倉庫，OpenClaw 是運行 Agent 的平臺。

這種分工讓 Skill 生態(tài)有了專業(yè)的基礎設施。開發(fā)者專注寫 Skill，用戶專注用 Skill，平臺負責連接雙方。

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我分析了 ClawHub 下載量前 1000 的 Skill，發(fā)現(xiàn)它們可以歸納為 6 大領域。每個領域的分布比例和核心邏輯，反映了當前 AI Agent 落地的真實需求。

對于每個領域，我各推薦 5 個熱門 Skill，可以復制名稱：后面的(鏈接)，就能下載到 openclaw 或者 Claudecode。

Agent 需要「手和腳」來打破數(shù)據(jù)孤島，參與到真實的業(yè)務流轉中。這是目前絕對的主流剛需。

這類 Skill 主打「替人跑腿」，讓 Agent 深度介入真實業(yè)務系統(tǒng)。Google Workspace、Slack、Notion 等辦公協(xié)同巨頭占據(jù)統(tǒng)治地位；Zoho、Salesforce、HubSpot 等業(yè)務系統(tǒng)形成密集矩陣；API Gateway、n8n 等自動化中間件則扮演連接一切的「膠水」角色。

如果你在開發(fā) B 端系統(tǒng)，也可以學習 Notion、Slack 一樣，盡早開放 API，為 AI Agent 時代做好準備。

熱門 Skill 推薦：

Gog：(clawhub.ai/steipete/gog)：Google Workspace 的終極 CLI 控制器，打通 Gmail、Calendar、DriveDocs。

Github：(clawhub.ai/steipete/github)：開發(fā)者剛需，用 gh CLI 自動操作 Issue、PR 和 CI 流程。

Notion：(clawhub.ai/steipete/notion)：官方 API 接入，自動創(chuàng)建和管理頁面、數(shù)據(jù)庫。

API Gateway：(clawhub.ai/byungkyu/api-gateway)：托管式 OAuth 授權，一鍵連通 Slack、HubSpot 等 100+ 應用。

Slack：(clawhub.ai/steipete/slack)：讓 Agent 在 Slack 頻道和私信中直接回復、響應表情。

突破大模型的知識庫時效限制，解決輸入端的「原材料」質量問題。

全網檢索（Tavily、Brave Search）、深度內容提?。╕ouTube 字幕抓?。⑽臋n解析（PDF/OCR、Markdown 轉換）構成完整的信息處理 pipeline。YouTube 相關的爬取與解析極其火爆，說明長視頻文字化、摘要化是創(chuàng)作者和研究者的極高頻需求。

熱門 Skill 推薦：

Tavily Web Search：(clawhub.ai/arun-8687/tavily-search)：專為 AI 優(yōu)化的搜索引擎，直接返回精簡、高相關性的結果。

Summarize：(clawhub.ai/steipete/summarize)：通吃網頁、PDF、圖片、音頻、YouTube 的終極總結工具。

Nano Pdf：(clawhub.ai/steipete/nano-pdf)：用自然語言指令直接編輯和處理 PDF。

Brave Search：(clawhub.ai/steipete/brave-search)：輕量級網頁搜索和內容提取器。

YouTube Watcher：(clawhub.ai/Michaelgathara/youtube-watcher)：快速抓取 YouTube 字幕，高密度吸收長視頻知識。

開發(fā)者在教 Agent 如何「更聰明、更省錢、更像人」地工作。這部分是極客精神的最佳體現(xiàn)。

比如 降本增效（Token 優(yōu)化器、Smart Model Switching、Free Ride）、自主性與記憶（Self-improving-agent、Memory Manager）、身份與角色（AI Persona OS）。這些 Skill 試圖為 Agent 建立認知閉環(huán)，讓它能自我糾錯、持續(xù)進化。

熱門 Skill 推薦：

self-improving-agent：(clawhub.ai/pskoett/self-improving-agent)：主動捕獲執(zhí)行錯誤和用戶糾正指令，讓 Agent 在失敗中持續(xù)進化。

Ontology：(clawhub.ai/oswalpalash/ontology)：構建類型化知識圖譜，讓不同 Skill 共享上下文狀態(tài)。

Free Ride：(clawhub.ai/Shaivpidadi/free-ride)：自動管理 OpenRouter 免費模型，極致降本。

Mcporter：(clawhub.ai/steipete/mcporter)：直接列表、配置和調用底層 MCP 服務器。

Model Usage：(clawhub.ai/steipete/model-usage)：精準統(tǒng)計 Token 開銷和模型使用情況。

代碼生成的最后一公里，需要具體的環(huán)境交互能力。

Next.js Expert、React Expert 等技能強制執(zhí)行最佳實踐；Docker、Git、tmux 等基礎設施控制讓 Agent 能直接操作底層環(huán)境；Frontend Design、Shadcn UI 等則面向「生成即用」的現(xiàn)代前端工作流。

熱門 Skill 推薦：

Frontend Design：(clawhub.ai/steipete/frontend-design)：極具審美的前端生成器，直接生成生產級精致界面代碼。

SuperDesign：(clawhub.ai/mpociot/superdesign)：提供專家級 UI 規(guī)范和約束。

Tmux：(clawhub.ai/steipete/tmux)：讓 Agent 遠程控制 tmux 會話處理交互式命令行。

Opencode-controller：(clawhub.ai/Karatla/opencode-controller)：用斜杠命令控制 Opencode 會話、切換代理和協(xié)同編程。

Debug Pro：(clawhub.ai/cmanfre7/debug-pro)：提供嚴謹?shù)?7 步調試協(xié)議。

多模態(tài)能力的落地延伸，讓 Agent 具備調用多模態(tài)模型的能力。

視覺（Nano Banana、Krea API）、聽覺（ElevenLabs、Whisper）、文字（SEO Content Writer、Humanizer）全覆蓋。

還有離錢和注意力最近的私人訂制服務。

Polymarket 預測市場、美股/A股分析、量化回測等交易與研報工具，以及 ADHD Planner、習慣追蹤、Garmin 運動分析等個人效率工具并存。這個領域雖然占比最小，但用戶付費意愿最強。

熱門 Skill 推薦：

Nano Banana Pro：(clawhub.ai/steipete/nano-banana-pro)：調用 Gemini 3 Pro 進行高質量圖像生成和定點編輯。

Humanizer：(clawhub.ai/biostartechnology/humanizer)：抹除 AI 寫作套路感，讓文本更像人話。

Openai Whisper：(clawhub.ai/steipete/openai-whisper)：本地運行 Whisper 進行高精度語音轉文字。

Humanize AI text：(clawhub.ai/moltbro/humanize-ai-text)：重構大模型生成文本以繞過機器判別系統(tǒng)。

Video Frames：(clawhub.ai/steipete/video-frames)：自動調用 ffmpeg 從視頻中精準提取關鍵幀。

Weather：(clawhub.ai/steipete/weather)：樸實無華但剛需的實時天氣查詢，無需 API Key。

Sonoscli：(clawhub.ai/steipete/sonoscli)：用命令行直接指揮家里的智能音箱。

Polymarket：(clawhub.ai/joelchance/polymarketodds)：接入全球預測市場數(shù)據(jù)源，查看事件賠率和走向。

Automation Workflows：(clawhub.ai/JK-0001/automation-workflows)（7.1k）：教 Agent 串聯(lián) n8n、Zapier 來解放雙手。

Stock Market Pro：(clawhub.ai/kys42/stock-market-pro)：基于 Yahoo Finance 的美股深度分析工具。

這 30 個頭部 Skill 和 6 大領域分布，拼湊出了Skill 的最佳應用領域。

用 API 打通信息流（35%），用研究解析工具獲取高質量輸入（20%），用開發(fā)者設施落地代碼（15%），用運維優(yōu)化工具持續(xù)進化（15%），用多媒體工具生產內容（10%），最后用垂直場景 Skill 服務具體需求（5%）。

這些 Skill 就反饋了 AI 現(xiàn)階段能夠完美落地的場景，對我的啟發(fā)不只是可以把自己相關領域的工作 Skill 化，還可以產品化給大眾用戶，這或許在不久將來在每個領域都會有新的巨頭的誕生。

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ClawHub 的 Skill 使用非常簡單，目前支持兩種方式。

1 命令行安裝（OpenClaw 用戶）

如果你在使用 OpenClaw，可以直接通過命令行安裝：

npx clawhub@latest install sonoscli

這種方式默認安裝到openclaw/skills目錄下，支持版本管理和回滾。安裝后，Skill 立即生效，無需額外配置。

2 對話安裝（Claude Code 用戶）

如果你在用 Claude Code，安裝更簡單：

• 直接發(fā)給 Claude：「安裝這個 Skill」

• Claude 會自動下載到.claude/skills目錄并啟用

技巧：軟鏈接同步

如果你同時用 OpenClaw 和 Claude Code，可以用軟鏈接讓兩個平臺共享同一套 Skill：

ln -s ~/.claude/skills ~/openclaw/skills

這樣在一個平臺安裝的 Skill，另一個平臺也能直接用。

3 從 GitHub 導入

clawhub 還支持直接從 GitHub 倉庫導入 Skill。只要倉庫里有標準的skill.json配置文件，ClawHub 就能自動識別并安裝。這比上傳文件方便很多。

05

做完這個分析，我有一個越來越強烈的判斷：Skill 正在吃掉 SaaS，或者說是訂閱制的軟件，尤其是工具類。

SaaS 不會消失，但它的使用方式和商業(yè)模式會被改變。

從「打開應用」到「直接說話」

傳統(tǒng) SaaS：你想記錄想法，先打開筆記 App，打字輸入完成。

Skill 模式：直接跟 AI 輸入筆記，Agent 調用 筆記記錄 Skill ，保存內容并同步到你的各個筆記軟件里，甚至能根據(jù)你的文風，從筆記擴寫一篇文章，制作一個視頻等等。

從「訂閱制」到「按需調用」

傳統(tǒng) SaaS：每月固定付費，不管你用不用。Notion、Slack、各種工具堆在一起，月費幾百塊。

Skill 模式：按調用付費，甚至免費。

從「功能堆砌」到「原子化能力」

傳統(tǒng) SaaS：每個產品都想做大而全，功能越堆越多，越來越臃腫。

Skill 模式：每個 Skill 只做一件事，但做到極致。Gog 只專注 Google Workspace 控制，Summarize 只專注內容提煉。

從「數(shù)據(jù)孤島」到「上下文共享」

傳統(tǒng) SaaS：你在 Notion 寫的文檔，在 Slack 討論的內容，在 Gmail 發(fā)的郵件，彼此割裂。

Skill 模式：Ontology Skill 構建知識圖譜，讓不同 Skill 共享上下文狀態(tài)，形成統(tǒng)一的工作記憶。

未來的 SaaS 可能更像「基礎設施提供商」，提供 API 和底層能力，而 Skill 開發(fā)者負責把這些能力封裝成用戶友好的交互方式。

就像 AWS 不會消失，但用戶不會直接操作 AWS 控制臺，而是通過 Skill 間接調用它的計算資源。

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真正有用的 Skill，不是憑空想象出來的，也不是只使用別人制作的，而是從你每天重復做的事情中提煉出來的。

關于具體的 Skill 創(chuàng)作方法，我之前寫過一篇詳細的文章，從分析到實踐都有涉及，這里不再贅述。

Skill 的時代才剛剛開始。早一步開始創(chuàng)作，早一步享受復利。

點個“愛心”，再走 吧