Agent Skills 使用分享：用 AI 工具快速搭建个人博客

在 2026 年，AI 工具已经让“搭建个人博客”变得像聊天一样简单，但我更进一步：把整个过程封装成 Agent Skills（一种可复用提示模板 + 触发规则的技能包），让 AI 在对话中自动调用对应模块，实现“说需求 → 拆解执行 → 校验输出”的闭环。

最近我用这套 Skills 重新搭了个 Astro 博客：Gemini 脑暴大纲、Claude 整合 GitHub 现成仓库、Codex 美化自定义，最后 Cloudflare + GitHub 自动部署。全程基本没手敲代码，只通过触发 Skills 推进，3 小时就上线了。分享这个案例，帮你看到 Agent Skills 在 AI 建站中的实战价值。

为什么需要 Agent Skills#

AI 建站工具多，但传统方式还是有痛点：

重复操作：每次建站都要重述需求、改配置、调样式，容易忘上次的最佳实践
易出错：跨工具切换（Gemini 到 Claude），上下文丢了重来；manus的lite版理解能力不强
不可复用：好不容易调好的 prompt，下个项目又从零写

Agent Skills 就是我的解决方案：把常见操作封装成小模块（prompt 模板 + 触发词），让 AI 像工具箱一样调用。例如，一个 “integrate-repo” skill 专门处理仓库整合，触发后自动执行标准化步骤，避免每次闲聊。

我的使用目标 & 成功标准#

目标清单（针对 AI 建站场景）：

把建站流程拆成可复用 Skills，80% 操作自动化触发
减少手工输入：从需求到上线，只需 5–10 次触发/修正
确保跨 AI 模型（Gemini/Claude/Codex）通用
集成校验：每个 Skill 输出后自动检查（如代码语法、部署兼容）

成功标准：

时间节省：从 0 到上线 ≤4 小时（传统方式至少 1 天）
错误率：配置错漏 <5%（靠 Skills 内置校验）
可复用性：同一个 Skills 包跨多个项目/模型用 >95%

Skills 体系的设计方法#

我设计 Skills 时遵循这些原则：

单一职责：每个 Skill 只管一件事（如 “generate-outline” 只出大纲，不碰代码）
命名与触发规则：用 #skill-name 触发，例如 “#integrate-repo [仓库链接]”，或在上下文中自然提到
层级分类：
- 通用层：outline-generator、code-validator（跨项目用）
- 领域层：ai-build-blog（建站专用，如 repo-integrator、style-customizer）
- 项目层：astro-cloudflare-deploy（当前博客专属提醒，如 .nojekyll）

Skills 实际是 .txt 或 .md 文件存的 prompt 模板，我在对话中复制或引用它们。

实际流程案例：用 Skills 完成 AI 搭建 Astro 博客#

需求（我扔给 AI 的一句话）：

用我的 agent skills 帮我搭建一个 Astro 个人博客：基于 GitHub 现成仓库，目标是极简技术博客，支持 Markdown、暗黑模式、RSS。最后部署到 Cloudflare。完整走流程：#generate-outline → #integrate-repo → #customize-style → #setup-deploy → 输出完整项目文件。

技能调用链路（AI 实际执行顺序）#

触发 #generate-outline skill (用 Gemini)
- Skill 模板：一个结构化 prompt，要求输出步骤列表 + 潜在坑
- 输出：详细大纲，包括“fork 仓库”“加 frontmatter”“自定义组件”“Cloudflare yaml”
- 我说“基于这个大纲，继续”
触发 #integrate-repo skill (用 Claude)
- Skill 模板：输入仓库链接，自动生成修改 astro.config.mjs、src/content/config.ts 的代码
- 输出：整合后的文件（如加 MDX 支持、getCollection 逻辑）
- 执行：我 fork github.com/username/astro-firefly-starter，Claude 帮改核心配置
触发 #customize-style skill (用 Codex in VS Code)
- Skill 模板：描述样式需求，生成 Tailwind 组件 + 暗黑模式逻辑
- 输出：Header.astro（加 logo + theme toggle）、文章页 Prose 样式 + shiki 高亮
- 我微调：“#customize-style 加侧边目录”，Codex 补上
触发 #setup-deploy skill (用 Claude)
- Skill 模板：生成 Cloudflare Pages 的 GitHub Actions yaml + 后台设置指南
- 输出：.github/workflows/deploy.yml（含 build、pages-action）
- 执行：我在 Cloudflare 连 GitHub，设 API Token，git push 自动 deploy
触发 #validate-output skill (通用校验)
- 自动扫描：检查语法、路径、draft 过滤等
- 提醒：加 touch dist/.nojekyll 防 404

整个过程我触发了 8 个 Skills（含 3–4 次微调），得到可直接 push 的项目。AI 帮写了 700+ 行代码，我只手动设了 Cloudflare 密钥。

常见坑与优化#

坑	表现	我的解决办法
触发不准	AI 忽略 #skill-name，直接输出杂乱	在 Skills 模板开头加“严格按单一职责执行，只输出结果”
输出不稳	不同模型生成不一致（Claude 稳，Codex 创意多）	Skills 加“for-claude” / “for-codex” 变体，指定用哪个
耦合过紧	一个 Skill 管太多步，导致长上下文崩	拆分！如 #integrate-repo 只管 config，样式另起
校验漏网	部署后样式崩	在 #validate-output 加“模拟 Cloudflare 环境检查路径”
跨工具切换	上下文丢	Skills 加“引用上步输出 ID”规则，如 “基于 #output-123 继续”

我目前的 Skill 目录结构#

agent-skills/
├── general/
│ ├── generate-outline.txt # 脑暴大纲模板
│ ├── validate-output.txt # 代码/配置校验
│ └── code-merger.txt # 合并多步输出
├── ai-build/
│ ├── integrate-repo.txt # 仓库整合
│ ├── customize-style.txt # 样式自定义
│ └── setup-deploy.txt # 部署配置
└── project-specific/
└── astro-cloudflare.txt # Astro + Cloudflare 专属提醒

版本管理：Git 私有仓库，改动 commit + tag v1.3，Skills 里引用最新。

后续计划#

短期：

新增 #migrate-content skill：批量导入旧 md
新增 #add-feature skill：如评论系统、分析集成
优化校验：加死链检测

长期：

把 Skills 做成函数调用接口（配合 Grok tool use）
目标：90% 建站自动化到“三步走”（需求 → 触发链 → push）

结语#

Agent Skills 特别适合像 AI 建站这种重复性强的任务，让你从“每次重写 prompt”升级到“模块化调用”，效率翻倍。

如果你是内容创作者或轻开发者，推荐第一步：

挑一个重复操作（如生成大纲），写成 .txt prompt
起名 #generate-outline，下次对话直接触发
用 2–3 次后扩展成包，很快就搭建好了

GongyiChuren