扣子（Coze）Skills+OpenClaw 实战：零基础构建 AI 智能体
什么是 Skills？
Skills 是专为大语言模型打造的模块化能力框架，被众多 AI 工具借鉴沿用。简单来说，Skills 就是让大语言模型调用外部工具、执行具体任务的程序接口或代码集合。
如今各家的 AI 模型虽然都拥有强大的文本理解和逻辑推理能力，但普遍存在一个关键局限：大模型空有海量知识，却往往无法给出'开箱即用'的精准结果，更难以无缝对接到你真正的自动化工作流中。如果你只跟它聊天，它就只能基于已有的数据预测文本。
而 Skills，正是打破这一局限的执行工具。
当你为 OpenClaw 或智能体配置特定的 Skills 后，AI 就不再单纯地输出文字，而是能根据你的指令自动判断并触发相应的外部程序。
一句话总结：大语言模型负责'理解与规划'，Skills 负责'落地执行'。
掌握了配置和调用 Skills 的能力，你就不再是一个只能与 AI 一问一答的普通对话者，而是拥有了让 AI 执行程序的能力。这才是真正利用 OpenClaw 打造自动化流水线、为工作生活赋能的核心密码。
告别找图焦虑，手把手教你打造自动配图 Skills
做过微信公众号的朋友都知道，写文章可能只需要两小时，但找配图、调排版往往还要再耗近一个小时。
即使 AI 生图大模型已普及，很多人以为配图有救了，但实际为了生成一张满意的图，仍需反复修改提示词；好不容易图出来了，还要手动一张张存下来，再插入文章的对应段落。这依然是一个高度依赖人工、效率低下的体力活。
那么，有没有一种方法，能让 AI 一口气读完你的文章，自己判断哪里该加图、该用什么风格，然后自动生成并排版好呢？接下来介绍'微信公众号文章配图 Skills'！
AI 全流程自动配图流水线
当你把一篇纯文字稿件扔给它时，这个 Skills 会自动执行以下 5 步：
- 自动审稿与定位：它会像人类主编一样通读全文，识别出哪里讲了抽象概念、哪里有复杂流程，从而精准定位'这里需要插入一张图'。
- 智能风格匹配：根据文章的调性（如科技类、情感类、教程类），自动在预设的风格库中挑选最合适的画风（如技术蓝图风、温暖水彩风、极简线稿风）。
- 静默生成提示词：针对每一个配图位置，系统会自动在后台写出结构化的、极其专业的长篇提示词。
- 调用底层绘画模型：自动指派内置的文生图模型，批量生成符合要求的高质量图片。
- 精准回填排版：将生成的图片严丝合缝地自动插入原文的对应段落，直接输出一篇图文并茂的完整稿件。
从人工反复试错到一键图文直出，这就是 Skills 赋予 AI 的超强执行力。
零代码，全中文开发技能
看到如此强大的自动化流程，很多人可能会倒吸一口凉气：'这得写多少行 Python 代码？得懂多深的算法？'
答案是：一行代码都不需要。
开发这个'微信公众号文章配图 Skills'，你只需要会用自然语言写 Markdown 文本文件即可。整个 Skills 的核心本质上就是一套结构清晰的文件目录，包含一份总说明书（SKILL.md）、一份系统指令（system.md）和一个风格库文件夹，而且上述这几个文件中的内容，也可以通过 AI 工具生成！
只要逻辑通顺，智能体就能直接读懂并严格执行。这就是自然语言编程的魅力。
示例：
## 工作流
### 第 1 步：分析内容并选择风格
1. 读取文章内容
2. 如果用户指定了风格，使用该风格
3. 否则，扫描风格信号并自动选择
4. **语言检测**：
- 从文章内容检测 **源语言**
- 从对话上下文检测 **用户语言**
- 注意如果源语言 ≠ 用户语言（将在第 4 步询问）
提取关键信息：
主要主题和题材
每个部分的核心信息
需要可视化的抽象概念
