workbuddy支持三类自定义skill：图形化新建适用于简单任务，yaml模板导入适配条件分支逻辑，本地技能包部署用于调用python脚本或私有api。
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你想让WorkBuddy按你实验室的审稿标准批注论文，而不是套用通用学术模板；想让它用师门内部术语解释公式，而不是照搬教科书定义；甚至想让它自动把实验记录转成组会PPT提纲——这些都不是“换个提示词”能解决的事，必须封装成可复用、带判断逻辑、有固定输出格式的自定义Skill。
图形化新建：零代码快速上手
适合首次创建、任务逻辑清晰、无需条件分支的场景，比如“自动重命名下载文件”“提取PDF中所有参考文献”。
第一步：打开WorkBuddy客户端，微信登录后点击右上角头像→「Claw设置」→「Skills管理」。
第二步：点击「+ 新建技能」，填写技能名称（如“组会纪要生成器”）、触发关键词（如“整理组会”）。
第三步：选择执行动作类型为「文本处理」→在“输入映射”栏勾选「提取对话中最近一段会议记录文本」→在“输出模板”框里粘贴你常用的纪要结构：【时间】{date} 【主持人】{speaker} 【结论】{summary} 【待办】{action_items}。
第四步：点击「保存并启用」，立刻生效。下次对话中只要说“整理组会”，WorkBuddy就会自动识别上下文中的会议文字并按你定的格式输出。
YAML模板导入：适配复杂判断逻辑
当你需要“如果用户输入含‘误差’二字，则启动误差分析流程；否则走常规摘要流程”，就必须用YAML定义分支规则。
方法一：用文本编辑器新建文件，命名为lab_review_skill.yaml，填入以下最小可行结构：
腾讯云代码助手CodeBuddy旗下WorkBuddy 4.24.8版本正式发布。本版本重点修复了上下文压缩异常、冷加载时偶现历史消息丢失、任务停止卡死等问题，并深度优化了Windows沙箱(lightSandbox)的日志写入与误弹窗逻辑，提供更安全稳定的AI协作体验。
name: 实验室论文审阅员
triggers:
- keyword: “审这篇”
input_mapping:
- name: paper_text
source: last_message
logic:
conditions:
- if: "‘误差’ in input.paper_text"
then: run_step: error_analysis
- else: run_step: standard_summary
steps:
- id: error_analysis
prompt: “请按实验室《误差分析三原则》逐条检查：①是否说明系统误差来源；②是否给出重复测量次数；③是否标注置信区间……”
- id: standard_summary
prompt: “请用三句话概括创新点、方法局限、可复现性风险”
方法二：保存后，在「Skills管理」页点击「导入YAML」，选择该文件。WorkBuddy会实时校验语法，【若字段名拼错（如写成triger而非triggers），将直接拦截上传】。
本地技能包部署：调用Python脚本或API
适合已有Python分析脚本、需连接内部数据库、或必须调用私有API的硬核需求，例如运行本地训练好的LSTM模型预测实验趋势。
1. 新建文件夹exp_forecast_skill，确保名称只含小写字母、数字和下划线。
2. 在该文件夹内创建__init__.py（留空即可）和main.py，后者必须严格定义def execute(params: dict) -> dict:函数。
3. 编写main.py时，务必让函数返回字典结构，且{"status": "success", "data": {...}}字段不可省略，否则WorkBuddy无法解析结果。
4. 将整个文件夹内容（不含父级目录）压缩为ZIP，归档格式选ZIP、压缩级别设为“存储”。【解压后直接看到main.py和__init__.py，而不是套着一层exp_forecast_skill文件夹】。
5. 进入WorkBuddy管理后台【技能中心】→【自定义技能】→【新建技能包】，上传ZIP，填写技能标识符（英文字母开头，后续不可改）、中文名称、描述，最后点击「启用」。
