01 怎么一直有人在问我要数据！
我们团队有一个后端系统。最近，我发现自己被"数据需求"淹没了。
同事 A： "嘿，我需要最近 30 天登录用户的年龄分布，按地区分组。"
我： "好的，我查一下...不过需求有点复杂，给我一小时。"
（1 小时后） 数据给了，但同事提出新问题...
同事 B： "对了，能不能也看看用户留存率的趋势？"
我： "又来？..."
这样的对话每天都在上演。每次都是我手工写 SQL、加工数据、发回去。我发现自己把大量时间花在"翻译需求 → 查询数据"这种重复劳动上，根本没有时间做更重要的事。
不是有 AI 吗，试试 MCP？
我记得之前用过 MCP（Model Context Protocol）。我想，能不能用 MCP 让 AI 来做这件事？
我给 AI 定义了一个"调用数据库查询接口"的工具。理论上，别人可以问 AI 数据问题，AI 会自动调用这个工具。
结果呢？
同事再问一次： "帮我查用户年龄分布。"
AI 调用了工具，但还是返回了错误的结果。因为 AI 不知道：
- 不同表，不同字段可以怎么配合使用
- 同事每次的需求差别很大，怎么组合查询才能满足不同场景
- 怎么二次加工数据才能符合需求
每次 AI 都需要我手工"教"它。 相当于没解决问题，反而多了一个中间环节。
02 转折：我开始制作自己的 Skill
就在我快放弃的时候，我发现了 Claude Code 中的 Agent Skills。
和 MCP 不同，Skill 不只是定义一个工具，而是定义一整套 工作流程和人设。
我决定试试，给这个"数据查询"的事制作一个 Skill。
Skill 里我做了什么？
就像写一个标准的文章创作流程一样，我在这个 Skill 里定义了：
- 我是谁？ 这个 Agent 是一个"数据分析专家"，理解我们的业务逻辑
- 我怎么做事？ 我定义了常见的数据查询场景、加工规则、输出格式
- 我有什么工具？ 我给了它调用后端 API 的脚本
- 我有什么素材？ 我给了它数据字典、模版文件、素材资料
简单说： 我不仅给了 AI 一个人设，还给了它一组工具和使用说明书，甚至还定义了完成工作的流程。
神奇的事发生了
现在同事直接问我的 AI Agent：
同事 A： "最近 30 天登录用户的年龄分布，按地区分组。"
AI Agent： 通过技能和流程，加工数据后，返回正确的结果。
没有错误，没有"需要教它"的过程。 因为 Agent 已经"知道"可以上手什么工具，手搓代码解决需求了。
我的数据运营工作彻底解放了。
03 告诉你个秘密，这篇文章就是用 Skill 写出来的
有趣的是，这篇文章本身就是用我自己制作的 公众号文章 Skill 写出来的。
我之前写文章特别低效：
- 一个人想选题，想半天
- 写框架时要反复调整
- 正文写到一半又要改思路
所以我制作了一个 公众号文章创作 Skill，定义了整个微信文章的创作流程：
- 如何分析读者和选题
- 如何梳理论点、设计框架
- 如何撰写正文、调整节奏
现在，我和这个 AI Agent 一起写文章：
- 我提出想法 → Agent 帮我梳理框架
- Agent 提出角度 → 我选择或反驳
- Agent 生成初稿 → 我快速审阅调整
效率提升 3-5 倍，质量还更好。
这才是释放 AI 潜力的方式
2026 年，OpenClaw、Claude Cowork 为什么出现？因为 AI 不再只活在对话框里，而是开始成为能实际干活的 Agent。
而 Skill，就是让每个人都能为自己的工作打造一个 AI Agent。
最后，你工作中有什么繁琐重复的事，可以交给 AI Agent 去做吗？