彻底搞懂 Cloud Skills：从概念到实战，零代码打造自动化 PPT 生成器

Hello 朋友们，Cloud 在十月份重磅发布的 Skill（技能） 功能已经上线一段时间了，但我发现许多朋友对它仍一知半解，甚至从未尝试过。

Skill 到底是什么？它和最近大火的 MCP、Sub-agent 甚至 Command 有什么区别？最重要的是，非程序员如何利用它提升效率？

本期文章将带大家彻底理解 Skill，并使用国内支持 Skill 功能的 IDE —— 腾讯 Code Body，在不写一行代码的情况下，通过自然语言交互，手把手搭建一个“自动化调研并生成 PPT”的超级工具。

一、 Skill 到底是什么？

如果不看晦涩的技术文档，我们该如何理解 Skill？

我们可以把初始状态的 AI 工具（如 Claude 或 Code Body）想象成一个赤手空拳的小孩子。他很聪明（模型智商高），但手里没有工具，也不会招式。

配置 Skill，本质上就是给这个孩子“加点”：

给他加个“飞天”的 Skill，他就能上天；
给他加个“遁地”的 Skill，他就能入地。

在编程场景下的痛点： 绝大多数 AI 编程工具在处理文件时其实是“文盲”，特别是面对 Excel 二进制文件或特定格式时，直接扔过去一个文件，AI 通常读不了。

有了 Skill： 我们可以装一个“Excel 解析”的技能。当 AI 再次收到 Excel 时，逻辑变了——它会先调用 Skill 把数据翻译成它能看懂的文本，再执行指令。

Skill 的本质： Skill 让 AI 拥有了它原本不具备的手和脚。它不仅是读文件，还可以是自动化脚本（生成视频脚本）、工作流闭环（生成 PPT 并保存）。而且，这个定义权限是给用户的，你可以通过自然语言让 AI 获得任何你想要的技能。

二、实战演示：零代码打造自动化 PPT 生成器

我们将使用 Code Body（腾讯出品的 AI IDE），在不写代码的前提下，实现一个自动化场景：给出一个主题或参考文件，AI 自动调研、解析、最终生成 PPT。

1. 准备工作

访问 Code Body 官网，下载并安装（支持 Windows/Mac）。
登录后创建一个新的空白文件夹作为工作区。
界面简介：
- Craft 模式： 类似 Cursor 的 Agent 模式，用于自动完成复杂编码任务。
- Ask 模式： 类似问答模式，用于解答问题，不主动修改代码。

2. 核心：Prompt（提示词）设计

不用担心提示词太复杂，我们用“技术小白”的视角来设计。

第一步：核心诉求

“我想做一个能够自动生成 PPT 的 Cloud Skill，请帮我实现它。”

第二步：任务背景

“我经常要做 PPT，有时是一个想法（如分析新能源），有时是现成的资料（PDF 或 Excel）。我希望这个工具能基于这些资料一键产出 PPT。”

第三步：具体要求（关键点）

输入理解： 能联网搜索资料，也能看懂 PDF/Word/Excel。
可视化： 遇到规则数据，必须转成图表（柱状图、饼图等）。
美学要求： 莫兰迪色系，低饱和度，拒绝默认丑陋配色，背景要有磨砂/渐变质感。

第四步：执行指令

“请根据上述描述，采用关注点分离原则（每个 Skill 只做一件事），列出功能并生成代码。”

3. 生成与迭代

Ask 模式梳理： 先将 Prompt 发送给 Ask 模式，让 AI 梳理需求。如果 AI 遗漏了细节（如并发处理、图表类型），此时补充进去。
Craft 模式生成： 确认无误后，切换到 Craft 模式，让 AI 自动生成 Skill 文件。
- AI 会自动创建 .cloud/skills 目录（Code Body 兼容 Cloud 配置）。
- 生成的 Skill 组合：
  - Deep Search：深度联网搜索。
  - Morandi Aesthetics：提供配色方案。
  - Document Parser：解析 PDF/Excel。
  - PPT Generator：整合内容生成文件。
  - Chart Generator：数据转图表。
测试与运行：
- 拖入一份 PDF 报告（例如《AI Coding 行业现状》）。
- 输入指令：“请调研 AI Coding 行业现状，结合资料生成 PPT。”
- AI 会自动调用上述 Skill，编写 Python 脚本并执行。
- 注：如果本地缺 Python 环境，Ask 模式会教你安装。

4. 优化（让 AI 自己改）

初次生成的 PPT 可能不够完美（如不支持中文、图表太小）。我们继续用自然语言优化：

“让 PPT 图表支持中文显示。”
“图表按比例缩放，不要太小。”
“生成完毕后删除临时文件。”
进阶优化： 询问 AI “一个完整的 PPT 结构应该包含哪些模块？”，然后让它根据回答去重构 PPT 生成逻辑。

最终，我们得到了一个结构规范、配色高级、带数据图表的 PPT，全程未写一行代码。

三、硬核科普：Skill vs MCP vs Sub-agent vs Command

很多人容易混淆这几个概念，因为它们在功能上有重叠（都能解析 Excel）。为了直观区分，我们用 钢铁侠（Iron Man） 做比喻：

1. Agent = 贾维斯（Jarvis）

这是核心的大脑和战甲系统。

2. Skill = 掌心炮（Capability）

定义： 战甲的具体能力。
场景： 托尼说“解决前面那个敌人”，贾维斯分析后决定调用“掌心炮”。
本质： 扩展能力。给 AI 装上手和脚，由 AI 思考后决定是否使用。

3. Command = 快捷指令（Determinism）

定义： 强制执行的死命令。
场景： 托尼大喊“自毁程序启动”或“发射”。贾维斯不需要思考，也不允许反驳，必须立刻执行。
本质： 确定性。绕过 AI 思考，上帝模式介入，确保关键操作（保存、退出、格式化）绝对准确。

4. Sub-agent = 维罗尼卡/反浩克系统（Delegation）

定义： 独立的子系统。
场景： 浩克发疯了，贾维斯忙不过来，呼叫“维罗尼卡”系统。维罗尼卡独立计算怎么锁住浩克、怎么修补战损，贾维斯只管结果。
本质： 分工协作。解决主 Agent 角色冲突（既是PM又是程序员）和上下文过长导致的记忆衰减问题。

5. MCP = 万能接口协议（Interoperability）

定义： 宇宙统一接口标准。
场景： 托尼想连接神盾局数据库或银河护卫队的飞船。如果没有标准，需要破解密码、学外星语。有了 MCP，大家都遵循统一标准开放接口，插上就能用。
本质： 互操作性。AI 时代的 USB 协议，打破系统壁垒，一次开发，处处运行。

总结

为什么会有这么多概念？

Command 是为了快和准。
MCP 是为了连接外部世界。
Sub-agent 是为了脑子够用。
Skill 是为了能干活。

通过本期的实战，你会发现 AI 编程工具不再是程序员的专属，它是每一个有想法的人的魔法杖。当你学会了 Skill，就等于学会了怎么给你的“贾维斯”制造武器。

别光看着，去下载 Code Body 或者使用 Claude，动动嘴，定义你的第一个 Skill 吧！