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> 作者：苍何 (@canghe) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-06-12

> 原始來源：https://x.com/canghe/status/2064983863349403998

## 中文摘要

# 一個令人驚豔的開源專案，Agent Skill 開始自進化了？

大家好，我是蒼何。

最近我在 GitHub 上刷到一個很有意思的開源專案。

![OpenSquilla 是一個標榜節省 Token 資源的微核心 AI Agent 專案，支援 CLI、Web UI 及聊天頻道。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/8d3462ad6eaeee74.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">畫面為 OpenSquilla 專案的 GitHub README 頁面截圖，包含以下資訊：
- 標題：OpenSquilla — Token-Efficient AI Agent
- 標語：Same budget, more capability, better results. A microkernel AI agent for your CLI, Web UI, and chat channels.
- 狀態標籤：
    - BUILD: PASSING
    - WEBSITE: OPENSQUILLA.AI
    - RELEASE: V0.3.1
    - PYTHON: 3.12+
    - LICENSE: APACHE 2.0
- 頁面導覽列：README, Code of conduct, Contributing, Apache-2.0 license, Security。</div></details>

讓 Agent 學會自己組織 skill

這個專案叫 OpenSquilla，目前已經拿了 3,700 多個 Star。

它的核心方向是 Harness 層優化，透過智慧模型路由來降低 token 成本。

最新推出的 MetaSkill 3.0，更是把 Agent 從「會呼叫工具」推進到了「會自組織 skill、穩定交付工作流」。

![這份文件說明了「Meta-Skills」的概念，定義其為可重複使用且具備多步驟的工作流程。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/5262a860575a6edc.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">這份文件介紹了「Meta-Skills」的定義與應用：

**Meta-Skills**
Meta-skills 將可重複的多步驟工作封裝為可重複使用、可檢查的工作流程。當請求需要超過一個標準技能、工具、檢查點或最終合成步驟時，即可使用它們。
詳細指南請參閱：`meta-skill-user-guide.md`，編寫規則請參閱：`../authoring/meta-skills.md`。

**Skills vs Meta-Skills**
| Capability | Use it for |
| :--- | :--- |
| Skill | One focused task pattern, instruction set, script, or tool helper. |
| Meta-skill | A reusable workflow made of multiple steps, skills, checks, or outputs. |

範例說明：
- 「總結這份文件」屬於 Skill（單一技能）。
- 「將此合約、報價單與電子郵件轉化為簽署、拒絕或談判建議，並包含風險與後續行動」屬於 Meta-skill（多步驟工作流程）。

**Stable Built-In MetaSkills**
目前保留的穩定目錄如下：
| MetaSkill | Positioning |
| :--- | :--- |
| meta-competitive-intel | 將客戶或競爭對手的訊號轉化為銷售、商務開發 (BD) 或競爭情報簡報。 |
| meta-daily-operator-brief | 將今日的任務、背景與限制轉化為營運簡報。 |</div></details>

說實話，看完它的設計理念，我第一時間就想到了我自己的開源產品 WeSight。

WeSight 的定位是一個入口管理所有 Agent，而 OpenSquilla 的定位是 Agent 的「自組織 skill 大腦」。

一個管入口和視覺化，一個管路由和 skill 編排。

這不就是天作之合嗎？

好傢伙，說幹就幹。

我直接把 OpenSquilla 作為引擎接進了 WeSight。

![此圖展示了軟體應用程式中的「Agent 引擎」設定介面，使用者可在此選擇並配置不同的 AI 代理引擎。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/902d16797796c513.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">該介面為一個設定視窗，左側導覽列包含：通用、Agent 引擎（當前選中）、模型、IM 機器人、郵箱、定時任務、MCP、記憶、默認 Agent 資料、Agent 與 Team、快捷鍵、關於。

右側「Agent 引擎」列表內容如下：
1. Hermes Agent：讀取或安裝本機 Hermes Agent CLI，並由 WeSight 簡化模型配置與 gateway 啟動。
2. OpenSquilla（當前選中，並有「展開配置」按鈕）：讀取或安裝本機 OpenSquilla CLI，使用它自己的模型路由、memory 和 skills 執行任務。
3. Cowork：內置引擎，開箱即用，推薦作為日常任務主引擎。
4. Claude Code：讀取本機 Claude Code CLI 與 Claude 配置，適合把終端編碼工作流變成圖形化對話。
5. Codex CLI：讀取本機 Codex CLI 與 Codex 配置，適合通過終端 Codex 執行本地任務。
6. Codex App 同步：同步本機 Codex App 任務，讀取歷史任務、創建新任務，並使用 Codex App 自己的登錄態、模型和待確認。

視窗右下角有「取消」與「保存」按鈕。</div></details>

在 WeSight 中選擇 OpenSquilla 引擎使用，一句話就可以將公眾號文章轉為小紅書圖文。

![這張截圖展示了一個 AI 輔助內容創作與 Obsidian 插件開發的整合工作流介面。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/bc0dbff0f0dd4fe1.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">左側邊欄顯示任務列表，包含「新建任務」、「搜索任務」、「運行監控」、「技能」以及「Agent Team」等功能，任務記錄中列出了多項已完成的自動化任務（如 openclaw、ClaudeCode 等）。
中間區域為 AI 對話介面，標題為「wesight-obsidian」，內容包含「標題（5個備選）」以及一篇關於「Claude Fable 5」的詳細正文文案，探討了 AI 如何從「工具」進化為「夥伴」，並具備創作寓言故事的能力。
右側為一張宣傳海報，標題為「效率神器！Claude Fable 5」，強調「一手實測」、「2小時手搓 Obsidian 插件」，並列出「2小時快速開發」、「AI 驅動開發全流程」、「Obsidian 原生集成」等特點，下方配有 Obsidian 插件介面示意圖。</div></details>

我做內容有個痛點：

公眾號文章寫完了，想同步到小紅書，得重新寫標題、改文案、做封面。

一套下來，至少半小時。

能不能讓 Agent 自己把這件事辦了？

寫死工作流那套太死板了，我要的是讓 Agent 自己發現該用什麼 skill、自己決定怎麼組合、自己把活幹完。

於是我在 WeSight 裡新建了一個任務，選擇 OpenSquilla 引擎。

然後只輸入了一句話：

> 幫我把這篇公眾號文章轉成小紅書圖文，風格要種草感強一點。

接著貼入文章連結。

![一個自動化 AI 代理工具介面，正在執行將微信公眾號文章轉換為小紅書貼文的任務。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/5b77a9814acd9691.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">畫面為一個名為「wesight-obsidian」的應用程式介面，左側導覽列包含「新建任務」、「搜索任務」、「運行監控」、「技能」與「Agent Team」等功能。當前任務目標由「默認 Agent」執行，任務記錄顯示一個名為「[飞书] openclaw@mac_mi」的任務在 9 小時前發生錯誤。

右側工作區顯示任務執行流程，包含以下步驟：
1. `meta_invoke {}`（執行中）
2. `meta-step:extract_article {}`（執行中）
3. `skill_view {}`（已輸出 138 行）
4. `meta-step:generate_copy {}`（執行中）
5. `skill_view {}`（已輸出 66 行）

畫面頂部輸入框顯示使用者指令：「帮我把公众号文章https://mp.weixin.qq.com/s/3rqP70d_OgUEIM9uRZUh1g转为小红书」。</div></details>

接著 OpenSquilla 沒有直接瞎幹，而是先在後台搜尋了一圈可用的 skill。

它在 WeSight 的 skill 面板裡「發現」了三個原子 skill：

- wechat-article-extractor（解析公眾號文章）

- xiaohongshu-text-skill（生成小紅書文案）

- xiaohongshu-cover-generator（生成小紅書封面圖）

![這是一個 AI 代理（Agent）管理介面，展示了多種自動化技能（Skills）的列表與任務紀錄。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/48f135284c83f900.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">此畫面為一個 AI 應用程式的介面，左側為導覽列，右側為技能管理區。

**左側導覽列：**
- 新建任務
- 搜索任務
- 運行監控
- 技能（當前選中）
- Agent Team
- 當前任務目標：默認 Agent
- 任務紀錄：
  - [飞书] openclaw@mac_mi（6月11日，錯誤）
  - [飞书] ClaudeCode@mac_（6月11日，已完成）
  - [飞书] Greeting Hermes A（6月11日，已完成）
  - [飞书] codex@mac_mini（6月11日，已完成）
  - 幫我把公众号文章https://m...（6月11日，已完成）
  - 幫我把公众号文章https://m...（6月11日，已完成）
  - 能看到wechat-to-xiaohong...

**右側技能列表（卡片式呈現）：**
- dogfood (v1.0.0, 5月21日)：Exploratory QA of web apps: find bugs, evidence, reports.
- dot-skill (v1.0.0, 5月10日)：Unified meta-skill engine for distilling colleague, relationship, or celebrity characters into reusable Skills.
- find-skills (5月15日)：Helps users discover and install agent skills when they ask questions like "how do I do X", "find a skill for X", "is ther...
- gpt-image-2-style-library (5月10日)：Choose GPT-Image2 / gpt-image-2 visual styles and industrial prompt templates from the awesome-gpt-imag...
- wechat-article-extractor (6月11日)：Extract metadata and content from WeChat Official Account articles. Use when user needs to parse WeChat...
- wechat-to-xiaohongshu (6月11日)：将公众号文章链接自动转化为小红书封面图及爆款标题文案，端到端输出图片与文本。
- xiaohongshu-cover-generator (6月11日)：Generate Xiaohongshu (小红书) style cover images based on user topics. Use when the user wants to create a socia...
- xiaohongshu-cover-generator (6月11日)：Generate Xiaohongshu (小红书) style cover images based on user topics. Use when the user wants to create a socia...
- xiaohongshu-text (6月11日)：Rewrite user-provided ideas, drafts, articles, product notes, personal experiences, or marketing copy into...
- xiaohongshu-text-skill (6月11日)：Rewrite user-provided ideas, drafts, articles, product notes, personal experiences, or marketing copy into...
- yuanbao (v1.0.0, 5月21日)：Yuanbao (元宝) groups: @mention users, query info/members.

畫面重點在於展示了多種針對社群媒體（特別是微信與小紅書）的自動化處理技能，使用者可以透過開關按鈕啟用或停用這些技能。</div></details>

然後，它自己把這三個 skill 按依賴關係拼成了一個工作流。

先解析，再改寫，最後出圖。

DAG 關係清清楚楚。

![這張圖表展示了將微信公眾號文章自動轉換為小紅書風格內容與封面圖的自動化工作流程。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/02156010a13d8712.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">圖表分為三個階段，詳細說明了從連結解析到內容生成的過程：

1. **階段 01：解析文章**
   - 動作：輸入公眾號文章連結。
   - 結果：解析完成，在文件面板中生成 `article_001.md` 的 Markdown 文件。
   - 實際調用技能：`wechat-article-extractor`（解析公眾號文章）。

2. **階段 02：改寫文案**
   - 動作：根據 Markdown 文件內容，改寫為小紅書風格的標題與文案。
   - 內容範例：標題「超實用！解決 XX 問題的 7 個方法 | 親測有效」，以及對應的文案內容。
   - 實際調用技能：`xiaohongshu-text-skill`（生成小紅書文案）。

3. **階段 03：生成封面**
   - 動作：根據內容整體風格，調用 `gpt-image 2` 生成封面圖。
   - 內容範例：展示了一張包含標題「超實用！解決 XX 問題的 7 個方法」的封面圖預覽。
   - 實際調用技能：`xiaohongshu-cover-generator`（生成小紅書封面圖）。

- **流程總結**：解析公眾號文章連結 → 生成 markdown 文件 → 改寫小紅書文案 → 生成封面圖。</div></details>

第一步，公眾號文章連結解析完成，markdown 檔案出現在檔案面板。

![這是一張展示自動化工作流工具介面的截圖，顯示系統正在解析公眾號文章並將其轉換為 Markdown 格式。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/48611194b032473a.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">畫面左側為任務列表，包含「新建任務」、「搜索任務」、「運行監控」、「技能」、「Agent Team」等選項，以及多項已完成或執行中的任務記錄（如 openclaw、ClaudeCode、Greeting Hermes 等）。

畫面右側為工作區，上方顯示系統正在處理的任務：「幫我把公眾號文章 https://mp.weixin.qq.com/s/3rqP70...」。
下方紅框內為解析出的 Markdown 檔案內容，包含以下欄位：
- title: "一手實測 Claude Fable 5，手搓了個 Obsidian 的 Codex 插件"
- author: "蒼何"
- account: "蒼何"
- publish_time: "2026/06/11 03:12:35"
- description: "附一手實測！"
- cover: "https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/zw8bZHsVSADZaoTvyLHXEDZYCWCAvmLTx50vo4DpjHqXKa25cL1AbUNz..."
- original_link: "https://mp.weixin.qq.com/s/3rqP70d_OgUELM9uRZUh1g"
- source_url: ""
- type: "post"
- has_copyright: true
- extracted_at: "2026-06-11 03:12:37"

下方顯示「解析為 md 文件」的狀態，目前「Read {}」任務正在執行中。</div></details>

並儲存為 markdown 檔案：

![這張截圖展示了一個自動化 Agent 工具正在執行將微信公眾號文章轉換並保存為 Markdown 檔案的任務。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/f946b485254ce59f.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">畫面顯示一個名為「wesight-obsidian」的應用程式介面，左側為側邊欄，包含「新建任務」、「搜索任務」、「運行監控」、「技能」、「Agent Team」等功能選項，當前選中的 Agent 為「默認 Agent」。

右側為任務執行結果區域，詳細內容如下：
- 任務指令：將微信公眾號文章連結轉換並保存。
- 檔案路徑：`/Users/canghe/.opensquilla/workspace/xiaohongshu_fable5_20260611.md`
- 執行結果輸出：
  - warning: 2
  - exit_code=0
  - 檔案名：一手實測 Claude Fable 5，手搓了個 Obsidian 的 Codex 插件.md
  - 保存路徑：/Users/canghe/.opensquilla/workspace/knowledge/raw/articles/一手實測 Claude Fable 5，手搓了個 Obsidian 的 Codex 插件.md
  - 正文字數：6209
  - 總大小：10373 bytes
  - 文章標題：一手實測 Claude Fable 5，手搓了個 Obsidian 的 Codex 插件
  - ✅ 文章已成功保存為 Markdown 文件！
  - (node:18636) Warning: The 'NO_COLOR' env is ignored due to the 'FORCE_COLOR' env being set. (Use `node --trace-warnings ...` to show where the warning was created)</div></details>

> 實際是呼叫 wechat-article-extractor（解析公眾號文章）skill

第二步，根據解析完成的 md 文件改寫成小紅書風格的標題和文案。

![這是一張展示 AI 輔助內容創作工具介面的截圖，內容關於 Anthropic Claude 的「寓言引擎」（Fable Engine）功能介紹。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/2deb82f03d281a0a.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">畫面為一個 AI 應用程式的操作介面，左側為側邊欄，顯示「新建任務」、「搜索任務」、「運行監控」、「技能」、「Agent Team」等功能選單，以及「任務記錄」列表。右側主視窗顯示一篇關於 Claude 寓言引擎的公眾號文章草稿，內容如下：

標題（5個備選）
1. 🤯 Anthropic 又整活了！Claude 能寫寓言了？這波操作太絕
2. 📖 當 AI 學會講故事：揭秘 Claude 的“寓言引擎”有多強
3. ✨ 別只讓 AI 寫代碼了！用它創作一個屬於你的寓言世界
4. 🚀 實測 Claude Fable 5：這可能是今年最浪漫的 AI 更新
5. 💡 從“工具”到“夥伴”：一個寓言，讓我重新認識了 AI

正文文案
家人們！Anthropic 最近悄悄放了個大招，給 Claude 裝上了一顆“文學之心”❤️
不是簡單的寫個故事梗概，而是能創造出結構完整、情節動人、甚至帶有深刻寓意的寓言！
🔥 這到底是個啥？官方管它叫“寓言引擎”（Fable Engine）。簡單說，你給它一個主題，比如“好奇心”、“失去”或“勇氣”，它就能為你編織一個充滿想像力的敘事世界。有角色、有衝突、有轉折，還有那個你讀完回味良久的“寓言式結尾”。
✨ 我實測了一下，真的有被驚艷到：我讓它以“在信息洪流中保持獨立思考”為主題寫個寓言。它沒有給我干巴巴的說教，而是創作了一個關於“生活在回聲森林裡的耳語者”的故事。文字細膩，畫面感極強，甚至讓我想起了小時候讀《伊索寓言》的感覺。這已經不是冰冷的文本生成，而是帶有溫度的創作。
💡 這玩意能干嘛？
1. 內容創作者的神器：靈感枯竭時，讓它為你生成故事框架、世界觀設定，甚至直接產出高質量的有聲故事腳本。
2. 教育領域的幫手：用生動的寓言向孩子解釋複雜的概念，比單純講道理有用一百倍！
3. 品牌故事的挖掘機：把你的品牌價值觀給它，它能還你一個能打動人心的品牌起源故事。
4. 自我探索的鏡子：輸入你最近的困惑，看看 AI 會為你編織一個怎樣的故事，有時會帶來意想不到的啟發。
😏 我的思考：這次更新讓我感觸最深的是，AI 正在從單純的“效率工具”向“創意夥伴”進化。它不再只是幫你總結、翻譯、寫代碼，而是開始觸及人類最柔軟的部分——情感與想像。當 AI 能講出觸動我們內心的故事時，人</div></details>

> 實際是呼叫 xiaohongshu-text-skill（生成小紅書文案）skill

第三步，根據內容整體風格呼叫 gpt-image 2 進行封面圖生成。

![這是一張展示 AI 輔助開發工具介面與其生成之社群媒體封面圖的截圖。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/dcced75dace439dc.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">畫面左側為一個名為「OpenSquilla」的軟體介面，包含任務列表、對話視窗與系統訊息。對話內容顯示使用者與 AI 進行互動，AI 已成功生成一張 3:4 比例、大小為 1.7MB 的封面圖檔案，並提供檔案路徑。

畫面右側為一張設計好的宣傳圖，標題為「效率神器！Claude Fable 5 一手實測 2 小時手搓 Obsidian 插件」，並列出以下重點：
- 2 小時快速開發
- AI 驅動開發全流程
- Obsidian 原生集成
- 想法 -&gt; 代碼 -&gt; 插件
圖中展示了一個 Obsidian 插件介面的示意圖，包含「My Awesome Plugin」、「Quick Capture」、「Smart Link」、「Daily Panel」與「Settings」等選項。</div></details>

> 實際是呼叫 xiaohongshu-cover-generator（生成小紅書封面圖）skill

整個過程大概 40 秒。

我檢查了一下產出品質。

標題帶了 emoji，文案分段短、有網感，封面圖風格也符合小紅書的審美。

雖然不是 100% 完美，但作為一個「一句話需求」的自動化結果，已經相當能打了。

更關鍵的是：這個工作流不是我提前寫好的，是 OpenSquilla 現場自己組出來的。

# 它是怎麼做到的

這就要說到 OpenSquilla 的 MetaSkill 協定了。

傳統的 Agent 工作流，要麼是硬編碼的腳本，要麼是人工拖曳的節點圖。

你得提前告訴它：第一步做什麼，第二步做什麼，如果失敗怎麼辦。

但 MetaSkill 的思路完全不一樣。

它是一份「元 markdown」，本質上是在告訴模型：

如何搜尋、篩選、組合原子 Skill。

比如剛才在 WeSight 中的側邊欄，我們可以直接進入 OpenSquilla 後台看到這個元 skill。

![這是一個名為 OpenSquilla 的軟體管理後台介面，展示了任務處理與控制台功能。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/eed46f0fa73fa26b.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">畫面左側為導覽列，包含：新建任務、搜索任務、運行監控、技能、Agent Team。
中間區域顯示對話內容與正文文案，提到「實測 Claude Fable 5」與「從『工具』到『夥伴』」等主題，並包含一段關於 Anthropic 的文字。
右側為「控制台」區域，顯示「已完成 - OpenSquilla」。
下方為「OpenSquilla 管理後台」，網址為 http://127.0.0.1:18791/control/，包含以下按鈕：啟動、重啟、關閉、重新檢測，以及一個紅框標示的「在瀏覽器打開」按鈕。</div></details>

點進去進入 skill 管理介面，就能看到剛才我們新建的這個元 skill：

![OpenSquilla 平台的「Skills」介面，展示了多項可組合的自動化工作流程（Meta-Skills）。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/7de98aa437ae5364.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">畫面為 OpenSquilla 軟體介面，左側導覽列選取了「Skills」項目。右側主區域列出了 10 個「META-SKILLS」卡片，每個卡片包含名稱、說明以及使用的工具模組。

卡片內容如下：
1. **meta-competitive-intel**: Use this meta-skill instead of answering directly when the current user asks for competitive-intel monitoring over a define... (USES: memory, multi-search-engine, deep-research, xlsx, docx)
2. **meta-daily-operator-brief**: Use this meta-skill instead of answering directly when the current user asks for a practical today/tomorrow operating brief,... (USES: weather, multi-search-engine)
3. **meta-document-to-decision**: Use this meta-skill instead of answering directly when the current user provides or references a document, contract, quote,... (USES: pdf-toolkit, docx, xlsx)
4. **meta-job-search-pipeline**: Use this meta-skill instead of answering directly when the current user is doing a concrete job-search workflow: tailoring a... (USES: memory, multi-search-engine, deep-research, pptx, xlsx, docx)
5. **meta-kid-project-planner**: Use this meta-skill instead of answering directly when a child or their guardian wants to plan a school project, science fair entry,... (USES: memory, multi-search-engine, weather, deep-research, pptx)
6. **meta-short-drama**: Use this meta-skill instead of answering directly when the current user asks to generate an AI short-drama or 短劇 from a... (USES: ai-video-script, text-file-read, nano-banana-pro, title-card-image, video-still-animator, seedance-2-prompt, +3)
7. **meta-skill-creator**: Use this meta-skill instead of answering directly only when the current user explicitly asks to create, compose, synthesize, or... (USES: history-explorer)
8. **meta-web-research-to-report**: Use this meta-skill instead of answering directly when the current user asks for a source-backed web research deliverable:... (USES: multi-search-engine, deep-research, docx)
9. **wechat-to-xiaohongshu**: 將公眾號文章鏈接自動轉化為小紅書封面及爆款標題文案，端到端圖片與文本。(USES: wechat-article-extractor, xiaohongshu-text-skill, xiaohongshu-cover-generator, summarize)
10. **meta-paper-write**: Use this meta-skill instead of answering directly when the current user asks to draft, repair, compile, or produce an... (USES: multi-search-engine, paper-refbib-stub, paper-section-author)

畫面重點在於展示該平台如何透過模組化（Meta-Skills）將複雜任務拆解為自動化工作流，並透過紅色框線標示出「wechat-to-xiaohongshu」功能。</div></details>

點開詳情看下，果不其然就是呼叫的前面說的那三個 skill。

![這是一張展示名為「wechat-to-xiaohongshu」的自動化工作流程設定介面截圖。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/b04fbda943372b02.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">圖片顯示了一個名為「wechat-to-xiaohongshu」的軟體工具設定視窗，其功能描述為「將公眾號文章鏈接自動轉化為小紅書封面圖及爆款標題文案，端到端輸出圖片與文本」。

視窗內容包含以下區塊：
1. **TRIGGERS（觸發器）**：包含「公眾號文章鏈接」、「小紅書轉化」、「公眾號轉小紅書」、「爆款文案生成」、「公眾號轉小紅書圖片」、「公眾號轉小紅書」等標籤。
2. **COMPOSITION (META, 4 SUB-SKILLS)（組成部分）**：列出了四個子技能模組：
   - wechat-article-extractor
   - xiaohongshu-text-skill
   - xiaohongshu-cover-generator
   - summarize
3. **REQUIREMENTS（需求）**：上述四個子技能均顯示「no deps declared」（無宣告依賴）。
4. **檔案路徑**：視窗底部顯示檔案路徑為 `/Users/canghe/.opensquilla/skills/hermes-imports/wechat-to-xiaohongshu/SKILL.md`。</div></details>

換句話說，它沒走寫死流程那條路，搞的是一套「組織 skill 的協定」。

剛才那個公眾號轉小紅書的 case，背後就是這樣一份 MetaSkill：

![一張展示開發環境中 `SKILL.md` 設定檔內容的螢幕截圖。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/ecc44e92c41f6026.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">畫面顯示一個程式碼編輯器介面，正在編輯名為 `SKILL.md` 的檔案。檔案內容為 YAML 格式的設定檔，定義了一個名為 "wechat-to-xiaohongshu" 的 meta skill。

檔案內容轉錄如下：
```yaml
name: "wechat-to-xiaohongshu"
description:
"\u5c06\u516c\u4f17\u53f7\u6587\u7ae0\u94fe\u63a5\u8f6c\u4e3a\u5c0f\u7ea2\u4e66\u5e16\u5b50\uff0c\u5e76\u81ea\u52a8\u63d0\u53d6\u5c01\u9762\u56fe"
kind: meta
meta_priority: 50
always: false
triggers:
  - "公众号文章链接"
  - "公众号链接转小红书"
  - "公众号转小红书"
  - "公众号转小红书封面"
  - "公众号文章转小红书"
provenance:
  origin: opensquilla-user
  license: Apache-2.0
metadata:
  opensquilla:
    risk: "low"
    read_only: true
    no_write: true
    write_access: false
    network_access: false
creator_gates:
  - "G1 structural lint"
  - "G2 scheduler dry-run"
  - "G3 positive trigger smoke"
  - "G4 unrelated negative smoke"
  - "acceptance_compare versus highest-tier no-meta baseline"
```
左側彈出視窗顯示該檔案的資訊，包含檔案名稱、類型（Markdown 文本文件）、大小（4 KB）以及建立時間。左下角文字提到「幫我搜索提示詞，並迭代」、「開源項目」以及「今天看了下，現在已經 4.2 k 的 Star，而且還在漲」。</div></details>

你可以看到，這裡面沒有任何具體的業務邏輯。

只有步驟宣告、依賴關係和輸入輸出映射。

真正的「怎麼解析」「怎麼改寫」「怎麼出圖」，全部下沉到了原子 Skill 裡。

MetaSkill 只負責一件事：在正確的時間，把正確的 Skill 串成正確的順序。

這就帶來了一個巨大的好處：

當社群裡有新的 Skill 出現時，MetaSkill 可以自動把它納入可選範圍，而不需要修改工作流本身。

比如哪天社群裡出現了一個更牛的「公眾號解析器」，OpenSquilla 會自動發現它、評估它、在合適的時候替換掉舊的那個。

這才是真正的「自進化」。

# 為什麼這件事很重要

我知道你可能在想：不就是把幾個工具串起來嗎？有什麼了不起的？

好，我們來算一筆帳。

現在各種 Agent 框架、MCP 工具、開源 Skill 正在爆發式成長。

你本地可能裝了 Claude Code、Codex、OpenClaw，又接了一堆 MCP，再加上各種自定義 Skill。

Skill 數量很快就從幾十個漲到幾百個，甚至上千個。

這時候問題就來了：

你知道這 1,000 個 Skill 裡，哪幾個能組合起來解決你當前的問題嗎？

你大概率不知道。

你要一個個翻文件、試組合、調參數，試到最後可能已經忘了自己本來要幹嘛。

這就是 OpenSquilla 提到的「組合災難」。

更麻煩的是，今天的 Skill 組合還嚴重依賴「專家經驗」。

你得知道先呼叫 A 再呼叫 B，A 的輸出格式要匹配 B 的輸入格式，C 失敗了要用 D 兜底。

這些約束全寫在人的腦子裡，或者硬編碼在腳本裡。

一旦 Skill 社群更新了，你的腳本可能就廢了。

MetaSkill 解決的就是這個問題。

它讓 Agent 像人類組織專業知識那樣，學會自我組織 skill。

不需要你記住每個 Skill 的能力邊界，不需要你手動拼接流程圖。

你只需要用自然語言描述目標，剩下的交給 Harness 層。

![OpenSquilla 管理控制台介面，顯示系統運行狀態、Token 使用量及近期對話連線紀錄。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/4daef2654f81100d.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">此畫面為 OpenSquilla 的控制台（Overview）介面，詳細資訊如下：
- 系統狀態：
    - Total Tokens: 11,115,994 (對應金額 $19.5635 / ¥141.8352)
    - Total Sessions: 15
    - Provider: deepseek
    - Health: Ready (Ready, 3 optional setup items)
    - Uptime: 0h 53m 12s (版本 v0.3.1)
- 近期活動 (Recent Activity - Sessions)：
    - agent:main:webchat:r85lu8j8 (4 msg, 28m ago)
    - agent:main:webchat:wesight-bc5eda0c-3653-4a08-aa8d-8d47343edfb7 (10 msg, 29m ago)
    - agent:main:webchat:wesight-f2d85268-b1f3-458e-b517-9dc6058666dc (6 msg, 41m ago)
- 連線資訊 (Connection - Gateway)：
    - 狀態：CONNECTED
    - WEBSOCKET URL: ws://127.0.0.1:18791/ws
    - TOKEN: optional (目前為空)
- 左側導覽列包含：Chat, Overview, Health, Channels, Skills, Sessions, Agents, Usage, Cron, Settings。</div></details>

這也引出了一個更有意思的判斷：

Agent 的下一輪效率紅利，可能不來自模型升級，而來自 Harness 層優化。

模型再強，如果只會一個任務一個任務地硬幹，成本也高不到哪去。

真正拉開差距的，是能不能在 Skill 組織層做「輸入減量化」。

把優化前置到 Skill 組合層，比讓 Agent 在線反覆 trial-and-error 有效得多。

OpenSquilla 的智慧路由也是這個思路：

簡單任務用便宜模型，複雜任務用好模型，快取命中的直接複用結果。

比如這裡 DeepSeek-v4-flash 和 DeepSeek-v4-pro 就會根據任務複雜程度自動選擇，對於複雜的任務，OpenSquilla 會把它移交給 pro 處理。

![OpenSquilla 平台介面展示，使用者正透過 AI 模型路由功能處理微信公眾號文章的改寫任務。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/c97456dfd4bac63c.jpg)

<details class="chart-data"><summary>展開畫面重點</summary><div class="me-note">這是 OpenSquilla 的網頁操作介面。左側導覽列包含 Chat、Overview、Health、Channels、Skills、Sessions 與 Agents 等功能選項。中央對話視窗顯示使用者輸入了一則關於將微信公眾號文章轉換為小紅書風格的指令，系統隨後顯示「AI MODEL ROUTER」路由選擇，目前選定使用「deepseek-v4-pro」模型，並執行了「meta_invoke」指令。</div></details>

MetaSkill 建立在這層路由之上，進一步把工作流的編排也自動化了。

從 1.0 的智慧路由，到 3.0 的 MetaSkill，能看出這是一條很清晰的產品主線。

# 寫在最後

我把 OpenSquilla 接進 WeSight 之後，最大的感受是：

Agent 開始像人了。

說話像不像人不重要，關鍵是它幹活的方式像人。

遇到一個新問題，它會先看看自己會不會，不會就去找資料，找到資料再組織成方案，最後執行。

這套「自組織」的能力，才是 Agent 真正走向實用的關鍵一步。

當然，OpenSquilla 現在也不是完美的。

有些複雜的工作流，它編排起來還不夠穩；有些 Skill 的依賴關係，它判斷得也不夠準。

但至少方向是對的。

讓 Agent 學會自己造工具，比給 Agent 造更多工具，重要得多。

如果你對這個方向感興趣，可以去 GitHub 搜尋 OpenSquilla 看看，給個 Star 支援下開源社群。

我也在繼續打磨 WeSight 和 OpenSquilla 的整合體驗，後續有新的玩法再跟大家分享。

你覺得 Agent 自組織 skill 這件事，靠譜嗎？歡迎在評論區聊聊。

好的工具，就是讓你少想一件事。

當 Agent 學會自己組織 skill 的那天，我們也許真的只需要專注於創意本身了。

剩下的，交給它們吧。

## 標籤

開源專案, Agent, CLI, Web, OpenSquilla
