适合人群：Python 零基础、对 Codex 感兴趣、想学习自定义 Skill、想让 AI 生成流程图和图片成果的同学。

前言

很多同学第一次使用 AI 编程工具时，习惯直接问一句：

帮我画一个流程图。

这样当然也能得到结果，但问题是：每次都要重新描述要求，每次输出格式都可能不一样，图片、代码、说明文档也不一定齐全。

更好的做法是：把这类重复需求封装成一个 Codex Skill。

这篇文章就带你梳理一个完整思路：如何用 $skill-creator 创建或更新一个 algorithm-flowchart 技能，让 Codex 在遇到中文编程题、算法题、生活流程或项目逻辑时，自动帮我们生成算法步骤、Mermaid 流程图、HTML 页面、PNG 图片、SVG 图片、Python 示例代码和 README 说明文档。

一、为什么要创建 Skill

普通提示词适合临时任务，但不适合反复使用。

比如我们希望 Codex 每次都按同样规则输出：

• 需求复述
• 算法步骤
• Mermaid 流程图
• HTML 文件
• PNG 图片
• SVG 图片
• Python 示例代码
• README 说明文档
• 人工检查点

如果每次都手动写一大段提示词，不但麻烦，还容易漏掉关键要求。

Skill 的价值就在这里：把一套稳定规则保存下来，让 Codex 后续可以自动识别、自动调用、持续优化。

这节课的目标不是“手写一个提示词文件”，而是让 Codex 帮我们创建一个可以被它自动识别的技能。

二、创建技能前要想清楚什么

创建技能时，不要只说“帮我做个流程图工具”。这个描述太粗，Codex 很难知道具体要做到什么程度。

更清晰的方式，是把需求拆成 5 个部分：

设计项	要说清什么
技能名称	使用 algorithm-flowchart，名称稳定，方便后续调用和优化。
技能用途	当中文编程题、算法题、生活流程或项目逻辑需要转成流程图时使用。
已存在处理	如果技能已经存在，先读取旧规则，再在原基础上补充更新。
输出内容	输出需求复述、算法步骤、流程图、成果目录、代码思路和检查点。
验证方式	检查技能目录、SKILL.md、frontmatter 和最终成果文件是否真实存在。

这里特别重要的一点是：创建或更新。

真实课程里，一个技能往往不是一次写完的。后面我们会继续补充算法规则、流程图规则、导出规则、图片检查规则。所以如果技能已经存在，应该在原基础上更新，而不是直接覆盖掉。

三、推荐的创建提示词

下面这段提示词可以直接复制给 Codex 使用：

请使用 $skill-creator，帮我创建或更新一个 Codex 技能。

技能名称：algorithm-flowchart

技能用途：
当我用中文描述编程问题、算法题、生活流程或项目逻辑时，
请帮我整理成适合零基础学习的算法流程图结果。

如果该技能已经存在，请先读取现有 SKILL.md，
检查是否支持 HTML、PNG、SVG、Python 和 README 输出。
如果规则缺失，请在原技能基础上更新，不要删除已有有价值的规则。

触发后请输出：
需求复述、算法步骤、Mermaid 流程图、成果目录路径、
HTML 文件路径、PNG 文件路径、SVG 文件路径、Python 文件路径、
README 文件路径、Python 实现思路和人工检查点。

请保存到当前 Codex 可以自动识别的用户级 skills 目录。
创建或更新完成后，请检查技能目录、SKILL.md、frontmatter、
验证脚本和成果目录中的文件是否真实存在。

这段提示词的重点不是“长”，而是结构清楚。

它告诉 Codex：

• 要使用 $skill-creator
• 技能名是什么
• 技能什么时候触发
• 如果技能已经存在应该怎么处理
• 触发后应该输出什么
• 创建完成后应该检查什么

这样 Codex 才能按一个稳定流程去创建或更新技能。

四、成果目录应该包含什么

这个技能不能只输出 Mermaid 代码，也不能只给一张 PNG 图片。

为了方便教学、修改和复用，每次处理一个需求，都应该输出到一个独立成果目录。

默认可以放到：

E:\tmp

比如判断奇偶的案例，可以输出到：

E:\tmp\odd-even-flowchart

一个合格的成果目录，至少应该包含 5 个文件：

文件	用途
xxx.html	用于渲染流程图页面，保留布局、样式和后续修改入口。
xxx.png	最终可直接放入课件、文档和笔记的图片成果。
xxx.svg	可继续编辑、缩放和二次加工的矢量图成果。
xxx.py	根据流程图整理出的 Python 示例代码，帮助理解图和代码的关系。
README.md	说明需求、算法步骤、文件用途、运行方式和人工检查点。

这里要特别注意 PNG 导出规则。

很多课程图片适合 16:9，但流程图不一定适合固定高度。流程节点一多，如果强行固定 16:9，就很容易截断。

更合理的规则是：

• PNG 宽度固定，例如 1600px；
• 高度根据流程图真实内容自适应；
• 导出前计算页面内容高度；
• 确保节点、箭头、文字和说明完整显示；
• 不能出现图片底部被截断的情况。

五、如何测试这个 Skill 是否可用

技能创建完成后，不要只看 Codex 回复“已完成”。

真正可用的技能，必须满足三个条件：

1. 能被找到；
2. 能被触发；
3. 能生成真实文件。

建议用一个非常简单的题目做第一次测试：

输入一个整数，判断它是奇数还是偶数。

测试提示词如下：

请使用 algorithm-flowchart 技能，帮我处理这个需求：

输入一个整数，判断它是奇数还是偶数。

请按技能要求输出：
1. 需求复述
2. 算法步骤
3. Mermaid 流程图
4. 成果目录路径
5. HTML 文件路径
6. PNG 文件路径
7. SVG 文件路径
8. Python 文件路径
9. README 文件路径
10. Python 实现思路
11. 人工检查点

成果请导出到 E:\tmp 下的独立目录。
PNG 截图宽度固定，高度根据内容自适应，必须完整显示流程图，不能截断。
导出完成后，请检查 HTML、PNG、SVG、PY 和 README 五个文件是否真实存在。

六、期望输出长什么样

一个合格的测试结果，不应该只是“我已经生成好了”。

它至少应该包含这些信息：

输出项	期望内容
需求复述	明确说明任务是输入整数，并判断它是奇数还是偶数。
算法步骤	包含输入整数、计算取余、判断余数、输出奇数或偶数。
Mermaid	能看到开始、输入、判断、两个输出分支和结束节点。
Python 代码	使用 % 2 判断奇偶，并能直接运行或容易复制运行。
文件路径	HTML、PNG、SVG、PY、README 都给出完整绝对路径。
检查结果	明确说明五个文件是否存在，PNG 是否完整显示流程图。

检查时重点看这些地方：

• algorithm-flowchart 技能目录是否存在；
• SKILL.md 是否存在；
• frontmatter 是否包含 name 和 description；
• 输出目录是否清楚；
• HTML、PNG、SVG、PY、README 是否都真实存在；
• PNG 是否完整显示流程图，没有截断；
• Python 示例代码是否和流程图逻辑一致。

如果只得到 Mermaid 代码，没有成果目录和文件路径，说明技能还没有真正跑通。

七、小结

这篇文章我们完成了一件非常关键的事情：把“生成流程图”从一次性提示词，升级成一个可以反复使用的 Codex Skill。

它的核心思路可以概括为：

先创建技能，再规范输出，最后用真实文件验证。

后续我们学习算法、流程图语法、Python 基础结构和 AI 生成图片时，都可以继续优化这个 algorithm-flowchart 技能。

这也是 AI 时代学习编程很重要的一种方式：不是只问 AI 要答案，而是把自己的学习流程、检查标准和输出成果逐步沉淀成工具。