10.一键分享，把Codex技能打包给同事使用
今天这一讲，我们不再展开更多新功能。前面的任务里，我已经把不少功能渗透到每一讲的教程里了。真正重要的，并不是百分之百复刻我走过的教程，而是把这个工具放进自己的工作流里，让自己
的工作任务顺着它跑下来。
上一讲里，大家已经用Codex和自己得到大脑里的旧笔记进行了一场“偶遇”，随机碰到了几年前的三条笔记，还生成了一篇飞书文档。今天我们继续往下走：当你已经有了这三条笔记，还能做什么？
上一讲生成的飞书文档，大多数时候是给自己看的。但如果把它变成一张知识卡片，能发到朋友圈，这就是另一种使用场景。今天我们就从这个场景出发，再往下走一步。
先看昨天留下来的Skill
当你打磨出一个非常好用的Skill，接下来就会自然想到：我的同事能不能用？我的家人能不能用？我的朋友能不能用？
这一讲的最后，我也会告诉大家，如果我们把这个“随机漫步”的Skill打磨好，怎样更好地分享给身边的人。
现在我们继续看昨天那个项目。这里已经生成了一篇2026年7月9日的“记忆漫步日报”。我点开链接，让它在旁边的浏览器里打开。大家能看到，今天的主题是“技术加速中，重建信任”。文档里有几条笔
记，差不多是两千多字。
今天要演示的第一件事，就是如何把这篇文档继续变成一张知识卡片，并且让每天的自动化任务也能顺手生成知识卡片。
第一步，我们先看这个Skill到底长什么样。我让它展示“随机漫步”这个Skill里的具体内容，并且用中文显示。
这里面写得很清楚：每天从我的得到笔记、得到大脑里随机抽取三条笔记，整理成一篇记忆漫步日报，并在飞书里新建一篇云文档。主要规则包括：只读取，不修改，不删除；每次只新建一篇，不更
新，不删除；以及它具体的执行流程。
为什么要先看这个？因为很多时候，系统虽然已经帮你生成了一个自动化工作流，但你不一定知道它里面的细节。如果它没有按照我们的规则往下跑，很可能就是Skill本身没有把规则写清楚。
把这个Skill文档看明白之后，你就知道它可能在哪里出问题，也知道哪些地方可以直接改。
用自然语言迭代Skill
比如这里写的是“随机选出3条”，你可以直接告诉它改成“随机选出5条”。
再比如，我刚才看到今天生成的日报里，笔记基本都是2026年6月或7月的内容。原因是这个Skill里写
它很快就改完了。
我们的自动化任务，通常会设置在每天8点或每天9点运行。现在还在调试阶段，我直接让它重新跑一遍，做一次测试。
大家可以看到，它理解得很清楚：这次测试的重点是验证新的筛选规则，所以它只跑抽取笔记，不去创建飞书文档。
这也是AI能力足够强之后，很方便的地方。很多时候你给出的指令，并没有写得特别严谨，但它能理解你的意图。
测试跑完之后，它扫描了两千多条笔记，合格的有四百多条，抽中了三条，而且这三条都是2026年3 月的内容。因为它判断这次测试不需要创建飞书文档，所以没有创建文档。
为了可视化地确认这三条笔记，到底是否符合要求，我继续告诉它：创建一个文档，我看看是否符合要求。
Codex给出链接之后，会有两种打开方式：一种是外部浏览器，一种是内部的侧边栏浏览器。大家可以尽量多用侧边栏浏览器。这样右边可以看网页或文档，左边可以继续聊天；上方还能加不同的网
站，右边截图，左边继续对话。旁边还有很多批注功能，平时工作会方便很多。
打开之后可以看到，它抽到的笔记里有2024年的，也有2026年3月的，都已经在30天之外。这说明新的筛选规则是符合要求的。
把日报变成知识卡片
既然日报内容已经符合要求，我们就可以做下一步优化：把这篇日报文档变成一张可以分享的知识卡片。
我会直接让它继续升级这个Skill：
帮我继续升级这个Skill。每天抽取笔记、生成文档之后，再根据日报的内容，帮我生成一张竖版、能发朋友圈的知识卡片。卡片模板需要固定下来：顶部是日期和“记忆漫步”这个标
题；中间有三条笔记，每一条都把核心原文摘录放上来，不做更改，同时保留这条笔记的来源和记录时间；最底部放今天三条笔记的核心问题，或者它们中间的关联。我希望这一块字
号最大。图片卡片用GPT-image-2图像模型生成，生成的卡片保存在一个固定文件夹，并设置好命名规则。模板定好之后，每天只用这套模板，只换里面的内容，不换版式。我希望视
觉上有文化气息，更有一点报纸或杂志的感觉。你可以给我四种不同的视觉风格，让我看一下。
这个要求其实包含了很多信息：卡片模板要改，要生图，要保存到固定文件夹，要设置命名规则，还要先给出四种视觉风格。
有什么需要修改的地方，直接告诉它改就好了。
我继续说：
现在的排版有很大问题，页面变形，并且文字超出了边界。四张卡片全部都有问题，而且四张卡片的风格非常近似，我希望它们有更大的风格区分。
经过一轮修改之后，新的四张卡片样式就明显好了很多。它们的版式已经和之前不一样了，只是仍然会有一些细节问题，比如底部文字偏大。
这时候就可以继续沿着某一个版本微调。我选择第四个版本，让它基于第四个版本再做排版优化，把最后的文字缩小一号。
具体的文字排版细节，大家可以按照自己想要的方式继续调整。有时候直接截图，然后告诉它哪里要改，就像跟人类设计师沟通一样。
接下来还要检查一个关键点：这个“生成知识卡片”的流程有没有真的合到自动化里。
我打开“已安排自动化”看了一眼，发现自动化任务里还只是之前的版本，并没有把知识卡片流程合进去。
所以我回到对话里，继续告诉它：
把生成知识卡片的流程合并到随机漫步这个Skill里。
把Skill打包给别人用
完成知识卡片任务之后，还会出现一个更常见的场景：你会发现，每个人都可能有擅长方向，封装出了不同的Skill，类似生成知识卡片、生成飞书文档、生成短视频脚本。
那这些已经做好的东西，是不是其他人还要从头摸索一遍？其实没有必要。
Skill的价值之一，就是让你站在前人或者强人的肩膀上，把已经跑通的流程继续迭代。
所以我继续给它下一个场景：
如果我要把这个Skill发给我的同事或者朋友，请你帮我打个包，然后再用大白话给我写一个 Skill的说明文档，让别人能看懂这个东西是干什么用的。
它很快就把Skill打成了一个包，还写了一份READ ME。这个说明文档会告诉别人：这是一套什么小工具，具体做什么，不会做什么，需要准备什么，以及怎么安装。
这件事的重点不是让别人一上来就读代码，或者理解Skill里面所有实现细节。别人只要先看这个说明文档，就能知道它能解决什么问题、怎么用、有什么边界。
这非常适合团队、公司或者朋友之间，共享已经调好的技能。
还有一个好处是，如果你要做类似“写短视频脚本”这样的任务，可以同时找到三个不同同事的Skill，把它们都拿过来，在上面集百家之长，提炼出一个适合自己的版本。
哪个是最新版本；放到线上之后，每一次迭代都能保存一份。如果换电脑或换AI工具，也可以通过 GitHub地址把这个Skill拉下来继续用。
Skill是团队知识的传递方式
这一讲里，我们看的是如何把三条笔记从一篇文档变成一张知识卡片，以及这个过程形成的Skill如何分享给其他人。
我想强调的是，千万不要小看Skill的提炼和分享。对于公司或团队来说，这就是一种知识传递。
很多东西如果靠人手把手去教，信息损耗会很大。尤其是教新人时，你自己可能也不一定能把流程讲清楚。但当你和AI一起共建并完成一遍之后，AI能把整个过程里的规则、命名方式、保存位置、版
式要求、可修改参数和安装步骤都留下来。
比如这次知识卡片流程里，它会记录知识卡片放在哪里，知识卡片长什么样，是什么风格；它会记录必须是原文逐字复制，不能改写；也会记录哪些参数可以改，以及别人应该怎么安装。
靠人去教人，这些信息很容易损耗。但AI可以把你的某一项技能，或者你特别擅长的东西，提炼成 Skill的方式。这样别人也可以很快学会。
继续探索插件，把AI放进日常任务
这一讲内容比较轻松。如果大家学完之后还想继续研究，我建议去插件库里多看看。
我这里已经安装了一排插件。比如读文档、读PDF、处理Excel、做PPT、创建模板；也有控制浏览器的插件、控制电脑软件的插件，比如让它操作微信、剪映这类应用。
还有前面讲过的工作流程录制插件，以及GitHub插件。有了GitHub插件之后，你就可以把很多已经成型的工作流上传上去，方便版本管理和跨设备使用。
Gmail插件也很适合工作流。我们为什么要做很多工作流、很多Skill？我觉得有一个标准：这件事你经常做，甚至一天要做两三次，那就很适合把它变成一个自动化处理流程。
比如Gmail，我现在设置了一个自动化流程：每6个小时给我发一次邮箱里所有邮件的总结。看完总结之后，该删除的就删除；如果想深入了解某一封邮件，就直接让它把全文读出来。这些都可以和
Codex结合起来完成。
还有一些插件，比如HeyGen，可以做AI视频和数字人；网站相关插件可以帮你生成一个临时可点击的链接。很多时候我们生成的东西只能在本地打开，没法直接把链接发给别人，这类插件就可以帮你
把本地内容变成可分享的临时链接。
视觉创意类插件可以做生图、做页面、做首页。视频剪辑插件可以处理视频。产品设计插件可以像产品经理一样，帮你梳理需求、做PRD、做原型，甚至做低保真的页面。
确认需求。
它就会从专业产品经理的角度开始问你：这个App是你自己用，还是全家用？要不要分享给其他人？
这些问题会决定你要做什么样的产品形式。
插件库里还有很多插件。如果你真不知道某个插件能干什么，就直接问它。比如我打开一个没有装过的数据分析插件，问它：你都有什么能力，能干什么活？
它会解释自己能做指标诊断、KPI设计、产品分析、数据质量、图表可视化、报告仪表盘和数据说明层。你不会用的时候，就让AI教你怎么用这个插件。
真正要练的是自己的场景
大家把这十讲跟下来，真的非常不容易。
跟着这些教程，完成我预设的任务，对你来说只是第一步，探索AI的路还有很长。你真正要做的，是把这些场景放进自己的工作和学习里。
工作里可以用来形成工作流、处理PPT、整理文档、做自动化；生活里也可以想一想，有哪些繁琐的事情可以变成一个工作流、一个智能体，或者一个Codex里的Skill。
如果你是家长，家里孩子要学一门课，你也可以马上给孩子新建一个网站，或者建一个多维表格做错题集，也可以做成一个教学助手，甚至讲故事助手。
任何场景都可以多去尝试。这套课展示的只是比较浅层的一部分功能，还是要和你的具体工作、具体任务结合在一起，才能发挥AI最大的作用。
找到你平时每天最烦的那三件事，想办法让AI来帮你把它干掉。
我是快刀青衣，我们下次课程再见。
Codex正式成为ChatGPT应用，具体用法不变。
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