本文探讨了如何将模糊需求转化为高质量AI Skill。作者对比了Claude和Codex两种工具的特点：Claude擅长挖掘模糊需求中的隐藏约束，Codex擅长将清晰需求转化为符合Skill机制的结构化产物。文章提出实践路径：先用Claude处理模糊需求，明确真实意图和约束；再用Codex的skill-creator创建或更新Skill，确保结构合理、按需加载。这种串联方式能有效解决需求模糊时Skill创建的难题，提高开发效率和质量。

里面有两个关键的定义：

• • 渐进式批露：Skill 为什么要做渐进式披露
• • 自由度：给 AI 的指令为什么要控制自由度

但是我们即使知道好 Skill 的原则，也不一定能把一个 Skill 写好。

因为在真实场景里，用户给出的往往不是一份完善的需求文档，而是一段带着省略、跳跃甚至模糊表述的需求描述。

表述的是：自己想要一个xxx场景的 Skill，但真正想解决的，常常是那个没有表述清楚的模糊需求。

所以这篇文章，我想解决的问题是：

当需求本身还是模糊的，我们到底应该怎么使用 skill-creator？

这也是我这轮同时使用观察 Claude 和 Codex 两套 skill-creator 时，尝试去弄清楚的事：如何把模糊需求，比较稳定地沉淀为一个高质量 Skill。

最后得到的实践结论是下图，解决了两个问题：

• • 模糊需求应该先由谁来拆开
• • 拆出来的约束，后面又该由谁来沉淀成 Skill

一、把需求说清楚

很多人第一次接触 skill-creator，很自然会把问题理解成：

“我怎么让 AI 帮我生成一个 Skill？”

但如果真的做过几次，就会发现难点并不主要在“生成”这一步。

真正难的是：

用户说出来的需求，往往不是他完整的真实需求。

比如用户可能会这样说：

• • “帮我给这个项目做一个 Skill”
• • “以后这个目录下的需求你都要懂”
• • “你做方案时要考虑全局”

表面上看，他是在提一个“创建 Skill”的需求。

但如果往深一层看，这里面往往还藏着几层没有明说的约束：

• • 这个项目不是单模块，而是一个多模块协同系统
• • 用户真正担心的，不是 AI 不会改，而是 AI 只会局部改
• • 他想沉淀的不是一次回答，而是一套长期复用的项目知识
• • 他希望以后每次动手前，AI 都先理解全局关系，而不是只盯住眼前这个目录

也就是说，问题从一开始就不是“怎么生成文件”，而是：

怎么把一段模糊表达，翻译成一套真正可执行的约束。

而这一步，恰恰决定了后面 Skill 会不会做偏。

二、由谁去解决什么问题

带着这个问题再去看 Claude 和 Codex，就会发现一个很关键的区别。

如果只看名字，它们都叫 skill-creator，看上去好像在做同一件事。

但把分析实际处理过程和各自的设计，会发现它们优先解决的问题并不一样。

同样面对一个模糊需求：

• • Claude 更容易先停下来，理解“用户真正担心什么”
• • Codex 更容易先进入执行状态，把需求落成结构化的 Skill

Claude 和 Codex 擅长解决的，不是同一个问题。

三、Claude 更容易把隐藏需求挖出来

Claude在面对模糊表达时，会先去挖掘隐藏需求。

比如当我说“你做方案时要考虑全局”时，这句话本身其实还是比较抽象的。

但在需求理解更深入的时候，它往往会被翻译成更具体的约束：

• • 修改一个模块前，要先判断会不会影响其他模块
• • 涉及接口、事件、数据模型时，要检查上下游是否同步变化
• • 不能只围绕单个目录做局部最优方案
• • 这个 Skill 的目的不是介绍项目，而是防止 AI 做出孤立修改

这里最有价值的，并不是“句子更完整了”，而是：

问题定义被改写了。

原来我们以为要创建的是一个“项目介绍型 Skill”；

到这里才发现，真正该创建的，其实是一个“全局影响分析型 Skill”。

这两者表面上只差几个词，但后面的 Skill 结构会很不一样。

所以 Claude 在这里的好处，不只是“更会表达”，而是它更容易帮助我们完成一件前置但非常重要的工作：

把模糊需求里的隐藏约束，显化为可执行需求。

如果这一步没做好，后面 Skill 写得再规整，也只是把错误的问题定义写得更漂亮而已。

四、Codex 更适合把约束做成符合 Skill 机制的结构

当需求已经被相对说清楚之后，Codex更擅长把这些约束真正落实为一个符合 Skill 机制的产物。

这里的“符合 Skill 机制”，不是简单指“目录建出来了”，而是指它更贴近 Skill 这套体系本来的设计。

1. 更贴近按需加载

Codex 的 skill-creator 很强调一句话：

默认假设模型已经足够聪明，只补充它本来不知道、但执行任务时必须知道的信息。

这句话看起来很朴素，但它实际上对应的是 Skill 最重要的一个特征：

不要把所有知识一次性塞进上下文，而要让信息按层出现。

也就是上一篇所说的“渐进式披露”。

于是你会看到，Codex 生成和组织 Skill 时，会天然更贴近这样的结构：

• • 触发层只说什么时候该用
• • SKILL.md 只保留行动原则和关键约束
• • 细节知识拆进 references/
• • 脆弱步骤交给脚本处理

这会让最终的 Skill 更像一个真正的“按需加载工具”，而不是一篇堆满背景资料的长文档。

2. 更擅长把自由度放在合适的位置

上一篇很重要的一点，就是 skill-creator 对自由度的处理。

不是所有事情都适合让模型自由发挥。

真正重要的是：

• • 对需求理解这种高不确定问题，要给模型足够空间
• • 对格式、结构、校验这种低不确定问题，要尽量收紧自由度

Codex 的 skill-creator 在后者上尤其稳定。

它更像是在做一件工程上很重要的事：

把那些不值得继续让模型反复判断的部分，尽量变成确定的结构、模板和校验。

所以如果说 Claude 更像是在“帮你把问题想清楚”，那 Codex 更像是在“帮你把东西做扎实”。

五、自然导向的一条实践路径：先显化需求，再固化 Skill

走到这里，我觉得最有价值的结论已经不是：

• • Claude 更强
• • 或者 Codex 更强

而是：

在 Skill 创建这条链路里，二者更合适的用法不是替代关系，而是串联关系。

也就是：

第一步：先用 Claude 处理模糊需求

先不要急着生成 Skill。

先让它做这些事：

• • 帮你识别需求里没说透的目标
• • 帮你补齐真正的风险点和边界
• • 帮你把“感觉上想要的东西”翻译成明确约束
• • 最终沉淀成一份结构化需求说明

第二步：再用 Codex 的 skill-creator 创建或更新 Skill

当需求已经相对清晰以后，再进入 Skill 创建阶段。

这时 Codex 更适合做这些事：

• • 组织 Skill 的层级结构
• • 压缩冗余信息，保留真正必要的上下文
• • 把高自由度内容和低自由度步骤分开
• • 生成更符合按需加载特征的 Skill
• • 在更新时保持结构稳定，不让 Skill 越写越胖

这条路径背后的逻辑其实很自然：

• • Claude 负责把需求挖出来
• • Codex 负责把需求固化下来

这样一来，前半段的模糊性被先处理掉了，后半段的结构化质量也更容易保证，显式化了一条可以直接落地的工作流：

用 Claude 做模糊需求挖掘，用 Codex 的 skill-creator 做 Skill 的创建和更新。

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