用 Skill 批量生成爆款标题
写公众号文章，标题太重要了。正文写得好不好是一回事，但用户愿不愿意点进来，首先看的就是标题。一个标题差一点，阅读量可能真的差很多。
有一个有点偏激但成立的观点：在用户点开之前，你的文章一文不值。标题本质上就是在回答用户为什么要点开这篇文章。
以前起标题都是直接打开 Gemini 或者 ChatGPT，但写出来的标题稳定性不够好。既然已经写出过一些爆款文章、也慢慢总结出了起标题的方法，能不能把这些经验做成一个 Skill？以后起标题的时候，直接让 AI 调用这套方法论，帮忙生成标题、分析标题、甚至给标题打分。
于是就有了用 Codex 做的这个公众号爆款标题 Skill。这篇完整分享什么是 Skill、怎么创建、怎么使用、怎么迭代。
先看效果。比如跟它说想写一篇文章，讲的是用 Codex 做了一个公众号爆款标题的 Skill：
它给出一批标题池：
它还会给标题打分，比如给某个标题打了 93 分，并且拆解了原因。
这一点很有用：它不仅帮起标题池，还帮做标题决策，选择的时候会更清楚。
一、为什么要把起标题做成 Skill
直接打开网页端 AI 起标题有一个问题：每次都要重新解释一遍账号定位，每次都要告诉它写什么方向的内容、喜欢什么样的标题风格。更关键的是，它不知道以前哪些标题爆过，也不知道有哪些自己的标题方法。所以它有时候会给出一些看起来还行、但其实不太适合账号的标题。
这就是普通对话式 AI 的问题：它可以临时帮你干一次活，但很难沉淀你的经验。
Skill（技能）不一样，它更像是一个固定的工作说明书。可以把自己的方法论、案例、流程、偏好、判断标准都写进去，以后每次用 Agent（如 Codex、workbuddy）调用它，它就会按照这套规则来做事——相当于把自己的标题经验，变成了一个可以反复调用的 AI 助理。
爆款标题方法论是怎么来的
写出爆款标题并不完全靠灵感，更多时候是靠拆解和迁移。
比如《10分钟精通Gemini3和NanoBanana2》这篇 14 万阅读的文章，标题的由来是：之前见过一篇爆款叫《7天精通DeepSeek实操手册》，数据很好。DeepSeek 当时很火，Gemini 最近也很火，那就把标题结构迁移过来：
时间承诺 + 精通 + 热点工具 + 教程感
最后就有了《10分钟精通Gemini3和NanoBanana2》。
这就是「低粉爆款标题迁移法」：看一个标题为什么能爆，然后把它背后的结构迁移到自己的领域。
从形式上看，Skill 其实就是一个文件夹，里面包含提示词、工作流程、示例和配置文件等内容。下面这个就是一个公众号爆款标题 Skill 的文件夹，最核心的是 SKILL.md 文档：
SKILL.md 里包含了整个工作流程、触发方式等：
还有一个 Reference 文件夹，包含过往的爆款标题库，以及后续新增的爆款标题案例库：
这些 Skill 文件夹都在电脑本地，Agent 能够随时调用里面的方法论，高质量稳定地产出。
二、搭建 Skill 的思路与过程
这里用的是 Codex，实际上任何一款桌面 Agent 产品都可以，比如 workbuddy。
整个过程没有想象中复杂，不是一上来就写一份完整的技术文档。先直接跟 Codex 说想做一个公众号爆款标题的 Skill，它就会引导，让把爆款方法论发给它。
然后原封不动地把平时怎么起爆款标题的完整过程、连同爆款标题案例，用语音转文字的方式发给它：
它就会帮忙分析，学习做爆款标题的过程，从表象抽离出底层的方法论：
经历很多轮对话，不断补齐信息、不断提供方法论。方法论聊得差不多之后，就可以开始测试 Skill 效果：
直接给一个主题让它测试，比如说想追个热点、写一个豆包任务模式的主题，它就列出了一个标题池，质量相当高：
确认没问题后，就可以让它直接创建成 Skill 了。它会创建一个本地 Skill 文件夹，里面主要有两个关键文件：一个是 SKILL.md，相当于 Skill 的工作说明书；一个是 title-library.md，相当于爆款标题案例库。
这个 Skill 设计成了几个核心模块。
第一个模块，主题模式。 只有一个选题、还没写正文时，比如说「我想写一篇豆包任务模式的文章，讲它能读本地文件、做 PPT、创建 Skill、定时任务」，它会先判断这个选题里有哪些点击机制，比如热点窗口、认知反差、结果诱惑、教程承诺、一人公司场景，然后按不同方向生成标题：热点冲击型、实测测评型、教程上手型、一人公司/超级员工型、认知判断型。这样可以在不同角度里做选择。
第二个模块，初稿模式。 文章已经写好、就差个标题的时候，直接把初稿丢给它，它会先读文章，提炼文章真正的主线和核心卖点，确保既能按照爆款标题方法论输出，又不会标题党。
第三个模块，标题评分模型。 从 7 个维度给标题打分：
点击欲：25 分 内容承接：20 分 人群精准：15 分 热点势能：15 分 结果感：10 分 新鲜度：10 分 传播口感：5 分
总分 100 分。
评分的作用是减少纠结。尤其是有几个标题都不错的时候，它能看清楚哪个更适合追热点快发、哪个更适合教程、哪个更适合账号定位、哪个虽然点击欲很强但正文可能撑不住。
第四个模块，标题库。 这个最有长期价值：把过去的爆款标题都整理进标题库，以后看到新的低粉爆款标题，也可以直接丢给它，它会拆出底层机制、标题结构、可迁移方向、表层措辞风险，放进 Reference 文件夹。这样 Skill 会越来越懂所在的领域，也越来越懂标题偏好。
三、搭建好之后如何使用
有两种使用方式。
第一种，在 Codex 的聊天框中输入 /（斜杠），它会自动展示出已经安装好的 Skill，选择公众号爆款标题这个 Skill 就行：
选择完之后，Skill 的名称会变成蓝色字体，再输入主题或者初稿发送就行：
第二种方式，通过关键词触发，例如「帮我起公众号标题」，然后点发送就可以了。关键词触发在 SKILL.md 文档里有写明：
然后它会自动调用这个 Skill 干活：
做完这个 Skill 后的最大感受
AI 真正厉害的地方，是把你的经验变成可复用的工作流。
很多人用 AI 还停留在「问一次，答一次」的阶段：帮起 10 个标题、帮写一篇文章、帮总结一下内容。这当然有用，但复用性不强，下次还要重新解释一遍。
真正更进一步的用法，是把经验、偏好、案例、判断标准沉淀成一个 Skill。这样 AI 就不是临时帮忙干活了，它可以继承你的工作方法：
- 擅长写公众号标题，可以做一个标题 Skill
- 擅长写小红书，可以做一个小红书选题 Skill
- 擅长做 PPT，可以做一个 PPT 审美 Skill
- 擅长销售，可以做一个销售话术 Skill
- 擅长做个人 IP，可以做一个 IP 内容规划 Skill
Skill 的本质不是一个复杂的技术概念，它更像是把隐性经验变成 AI 能反复调用的工作说明书。这件事对一人公司来说非常重要——精力非常有限，每天重复做的事情越多，就越应该想办法把它沉淀下来。当这些流程一个个变成 Skill，其实就是在给自己搭一批 AI 员工。
如何做自己的第一个 Skill
不建议一上来就想着做一个很复杂的 Skill。可以先从一个自己每天都在重复做的事情开始，比如每天写日报，然后问自己 3 个问题：
- 我判断这件事好坏的标准是什么？
- 我过去有哪些成功案例和失败案例？
- 我希望 AI 下次怎么帮我复用这套经验？
先把零碎想法讲给 Codex 或者 workbuddy，让它帮忙总结、提炼底层机制、设计工作流程，最后再让它做成 Skill。这是普通人做 Skill 比较实际的方式。
未来真正厉害的人，是能把自己的经验训练成一套 AI 工作系统。想做自己的第一个 Skill，可以先从每天最痛苦、最重复、最有经验的那件事开始——那往往就是最值得被 AI 复用的地方。