当Skill刚开始走红时，我不止一次想开发一个Skill平台，但Skill是托管文件夹，Prompt只处理文本，前者对技术和资源要求更高，靠个人很难做起来。

不过OpenClaw的创始人Peter Steinberger就做了这件事

他创办的ClawHub是一个面向AI Agent的Skill共享平台，目前已有10,807个Skill（还在更新），覆盖了从企业SaaS到个人生产力的各个领域。

因为OpenClaw开源项目的爆火，ClawHub也成了业界最权威的Skill网站之一。

从使用体验的角度看，Skill最直接的价值体现在流程简化上。

比如以前你想把YouTube视频转成中文总结，需要先找到合适的Prompt，复制粘贴给AI，再发视频链接，每次都要重复这套流程。

但有了Skill后，你只需要装一次「YouTube视频转中文」的Skill，之后直接丢YouTube链接就行，AI自动识别、自动处理、自动输出。

基于这个思路，我花了几天时间分析了下载量前1000的Skill

想理清一个核心问题：

Skill究竟可以应用到哪些领域？

哪些场景已经被验证？

未来Skill会如何改变现有的软件生态？

ClawHub的三层基础设施

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

ClawHub提供三个核心功能：

1. 发布与版本化

开发者可以将编写的Skill上传到ClawHub，像发布App一样进行版本管理。

用户安装时能明确知道这是1.0还是2.0版本，更新日志、功能变更都有详细记录。

2. 检索与发现

平台已有10,000+个Skill，涵盖办公、开发、内容创作、金融等各个领域。

用户可以通过分类、搜索、排行榜找到需要的Skill。

3. 生态连接

ClawHub是Skill的仓库，OpenClaw是运行Agent的平台。

这种分工让Skill生态有了专业的基础设施，开发者专注写Skill，用户专注用Skill，平台负责连接双方。

Skill的6大应用领域分布

通过分析ClawHub下载量前1000的Skill，我发现它们可以归纳为6大领域，每个领域的分布比例和核心逻辑，反映了当前AI Agent落地的真实需求。

1. 业务系统集成（35%）—— Agent的「手和脚」

Agent需要「手和脚」来打破数据孤岛，参与到真实的业务流转中。这是目前的绝对主流刚需。这类Skill主打「替人跑腿」，让Agent深度介入真实业务系统。

特征分布：

• Google Workspace、Slack、Notion等办公协同巨头占据统治地位
• Zoho、Salesforce、HubSpot等业务系统形成密集矩阵
• API Gateway、n8n等自动化中间件扮演连接一切的「胶水」角色

启示：如果你在开发B端系统，也可以学习Notion、Slack一样，尽早开放API，为AI Agent时代做好准备。

代表性Skill：

• Gog：Google Workspace的终极CLI控制器，打通Gmail、Calendar、Drive&Docs
• Github：开发者刚需，用gh CLI自动操作Issue、PR和CI流程
• Notion：官方API接入，自动创建和管理页面、数据库
• API Gateway：托管式OAuth授权，一键连通Slack、HubSpot等100+应用
• Slack：让Agent在Slack频道和私信中直接回复、响应表情

2. 信息获取与处理（20%）—— 突破知识库时效限制

突破大模型的知识库时效限制，解决输入端的「原材料」质量问题。完整的信息处理管道由三部分组成：

• 全网检索（Tavily、Brave Search）
• 深度内容提取（YouTube字幕抓取）
• 文档解析（PDF/OCR、Markdown转换）

值得关注的趋势是：YouTube相关的爬取与解析极其火爆，这说明长视频文字化、摘要化是创作者和研究者的极高频需求。

代表性Skill：

• Tavily Web Search：专为AI优化的搜索引擎，直接返回精简、高相关性的结果
• Summarize：通吃网页、PDF、图片、音频、YouTube的终极总结工具
• Nano Pdf：用自然语言指令直接编辑和处理PDF
• Brave Search：轻量级网页搜索和内容提取器
• YouTube Watcher：快速抓取YouTube字幕，高密度吸收长视频知识

3. 开发者工具与优化（15%）—— 让Agent更聪明、更省钱、更像人

开发者在教Agent如何「更聪明、更省钱、更像人」地工作，这部分是极客精神的最佳体现。主要涵盖：

• 降本增效：Token优化器、Smart Model Switching、Free Ride
• 自主性与记忆：Self-improving-agent、Memory Manager
• 身份与角色：AI Persona OS

这些Skill试图为Agent建立认知闭环，让它能自我纠错、持续进化。

代表性Skill：

• self-improving-agent：主动捕获执行错误和用户纠正指令，让Agent在失败中持续进化
• Ontology：构建类型化知识图谱，让不同Skill共享上下文状态
• Free Ride：自动管理OpenRouter免费模型，极致降本
• Mcporter：直接列表、配置和调用底层MCP服务器
• Model Usage：精准统计Token开销和模型使用情况

4. 代码生成与部署（15%）—— 从生成到上线的最后一公里

代码生成的最后一公里需要具体的环境交互能力，主要分三类：

• 最佳实践强制：Next.js Expert、React Expert等技能强制执行行业规范
• 基础设施控制：Docker、Git、tmux等让Agent能直接操作底层环境
• 前端工作流：Frontend Design、Shadcn UI等面向「生成即用」的现代前端

代表性Skill：

• Frontend Design：极具审美的前端生成器，直接生成生产级精致界面代码
• SuperDesign：提供专家级UI规范和约束
• Tmux：让Agent远程控制tmux会话处理交互式命令行
• Opencode-controller：用斜杠命令控制Opencode会话、切换代理和协同编程
• Debug Pro：提供严谨的7步调试协议

5. 多模态内容生产（10%）—— 视、听、读的全覆盖

多模态能力的落地延伸，让Agent具备调用多模态模型的能力。覆盖范围包括：

• 视觉：Nano Banana、Krea API等图像生成和编辑
• 听觉：ElevenLabs、Whisper等语音合成和转写
• 文字优化：SEO Content Writer、Humanizer等文本处理

代表性Skill：

• Nano Banana Pro：调用Gemini 3 Pro进行高质量图像生成和定点编辑
• Humanizer：抹除AI写作套路感，让文本更像人话
• Openai Whisper：本地运行Whisper进行高精度语音转文字
• Humanize AI text：重构大模型生成文本以绕过机器判别系统
• Video Frames：自动调用ffmpeg从视频中精准提取关键帧

6. 垂直场景与个人效率（5%）—— 离钱和注意力最近的领域

这个领域虽然占比最小，但用户付费意愿最强。包括两类应用：

• 交易与研报：Polymarket预测市场、美股/A股分析、量化回测等
• 个人效率：ADHD Planner、习惯追踪、Garmin运动分析等

代表性Skill：

• Weather：朴实无华但刚需的实时天气查询，无需API Key
• Sonoscli：用命令行直接指挥家里的智能音箱
• Polymarket：接入全球预测市场数据源，查看事件赔率和走向
• Automation Workflows：教Agent串联n8n、Zapier来解放双手
• Stock Market Pro：基于Yahoo Finance的美股深度分析工具

Skill安装的三种方式

ClawHub的Skill使用非常简洁，目前支持三种安装方式：

1. 命令行安装（OpenClaw用户）

如果使用OpenClaw，可以直接通过命令行安装：

npx clawhub@latest install sonoscli

这种方式默认安装到openclaw/skills目录下，支持版本管理和回滚。安装后Skill立即生效，无需额外配置。

2. 对话安装（Claude Code用户）

如果使用Claude Code，安装更简单——直接发给Claude：「安装这个Skill」，Claude会自动下载到.claude/skills目录并启用。

实用技巧：软链接同步

如果同时用OpenClaw和Claude Code，可以用软链接让两个平台共享同一套Skill：

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

这样在一个平台安装的Skill，另一个平台也能直接用。

3. 从GitHub导入

ClawHub还支持直接从GitHub仓库导入Skill。

只要仓库里有标准的skill.json配置文件，ClawHub就能自动识别并安装，比上传文件方便很多。

Skill正在改写SaaS的游戏规则

完成这个分析后，我有一个越来越强烈的判断：Skill正在吃掉SaaS，或者说是订阅制的软件，尤其是工具类。SaaS不会消失，但它的使用方式和商业模式会被改变。

从「打开应用」到「直接说话」

传统SaaS模式：你想记录想法，先打开笔记App，打字输入完成。

Skill模式：直接跟AI输入笔记，Agent调用「笔记记录Skill」，保存内容并同步到各个笔记软件，甚至根据你的文风扩写成文章、制作视频等。

从「订阅制」到「按需调用」

传统SaaS模式：每月固定付费，不管用不用。Notion、Slack、各种工具堆在一起，月费几百块。

Skill模式：按调用付费，甚至免费。

从「功能堆砌」到「原子化能力」

传统SaaS模式：每个产品都想做大而全，功能越堆越多，越来越臃肿。

Skill模式：每个Skill只做一件事，但做到极致。Gog只专注Google Workspace控制，Summarize只专注内容提炼。

从「数据孤岛」到「上下文共享」

传统SaaS模式：你在Notion写的文档，在Slack讨论的内容，在Gmail发的邮件，彼此割裂。

Skill模式：Ontology Skill构建知识图谱，让不同Skill共享上下文状态，形成统一的工作记忆。

重新定位的SaaS产业链

未来的SaaS可能更像「基础设施提供商」，提供API和底层能力，而Skill开发者负责把这些能力封装成用户友好的交互方式。就像AWS不会消失，但用户不会直接操作AWS控制台，而是通过Skill间接调用它的计算资源。

如何创作真正有用的Skill？

真正有用的Skill，不是凭空想象出来的，也不是只使用别人制作的，而是从你每天重复做的事情中提炼出来的。

关于具体的Skill创作方法，需要重点关注：

• 从真实工作流中发现重复性任务
• 分析这些任务的通用性和价值密度
• 将任务参数化、模块化
• 通过API连接和上下文共享来完善Skill

个人观点总结

作为一个长期关注AI工具生态演进的观察者，我对Skill生态的发展有几点体会：

首先，Skill时代的核心价值不在技术本身，而在于范式转变——从「用户适应工具」到「工具适应用户需求」。

这1000个Skill的分布，清晰地映射出了现阶段AI能够完美落地的业务场景。

其次，从分布比例看，业务集成（35%）和信息处理（20%）占据绝对的刚需地位，这意味着Agent的价值正在从「智能对话」向「流程自动化」倾斜。如果你还在用Prompt做重复性的内容创作，不如考虑构建一个Skill来复用。

最后，Skill正在成为新的创业入口。不必从零构建平台，也不需要复杂的SaaS基础设施——只要你能识别出特定领域的高频需求，就可以打造一个垂直Skill，通过ClawHub连接全球用户。

这在每个领域都可能催生新的商业机会。

Skill的时代才刚刚开始。

早一步开始创作，早一步享受复利。

clawhub官网：https://clawhub.ai/