在我的上一篇著作中，我共享了怎么使用MCP将大谈话模子集成到竣工的数据科学使命流中。我还简要提到了另一个灵验的器具：手段（skills）。

手段是一个可复用的指示包，不错取舍性地包含因循文献。它匡助AI更可靠、更一致地经管重复性的使命流。最基本的条目是一个SKILL.md文献，其中包含元数据（称号和形色）以及对于该手段应该怎么使命的详确指示。东谈主们时常还会将它与剧本、模板和示例绑缚在沿路，以已毕要领化和准确性。

此时你可能会念念，为什么咱们要使用手段，而不是奏凯把系数实质写入Claude Code或Codex的崎岖文中呢？一个上风是手段有助于保抓主崎岖文的爽直。AI率先只需加载轻量级的元数据——当它判断该手段联系时，再读取剩余的指示和绑缚的资源。你不错在skills.sh找到出色的寰球手段集结。

让我用一个纯粹的例子来使这个宗旨愈加具体。

1、一个纯粹的例子：每周可视化手段

从2018年起，我每周齐会制作一个可视化作品，这个过程高度重复，每周粗心需要破费我一个小时。因此，我觉得它是使用手段自动化的绝佳候选对象。

我的2025年可视化作品示例

1.1 莫得AI时的使命流

这是我每周的例愚弄命：

找到一个我感兴味的数据集。我常去寻找灵感的网站包括Tableau逐日可视化、Voronoi、好意思国劳工统计局的逐日经济数据、r/dataisbeautiful等。

怒放Tableau，探索数据，发现洞悉，并构建一个能直不雅叙述故事的可视化。

将其发布到我的个东谈主网站。

1.2 AI使命流

天然数据集搜索法子仍然是手动的，但我创建了两个手段来自动化第2步和第3步：

一个 storytelling-viz手段，用于分析数据集、识别洞悉、建议可视化类型，并生成直不雅、爽直、以叙事为导向的交互式可视化。

一个viz-publish手段，用于将可视化当作镶嵌式HTML发布到我的网站——我不策画共享这个手段，因为它与我的网站仓库结构密切联系。

底下是一个在Codex Desktop中触发storytelling-viz手段的例子。我使用了与前次不异的Apple Health数据集，让Codex从Google BigQuery数据库中查询数据，然后使用该手段生成可视化。它梗概发现对于年度灵通时期与消耗卡路里之间的洞悉，并推选图表类型，附带推理和衡量分析。

系数这个词过程不到10分钟，开云kaiyun(中国)体育官网以下是输出成果——以洞悉驱动的标题开端，背面随着爽直的交互式可视化、醒目事项和数据来源。我一直在用最近几个每周可视化来测试这个手段，你不错在手段仓库中找到更多可视化示例。

storytelling-viz手段生成的可视化

2、我是怎么构建它的

目下咱们依然看到了输出成果，让我带你了解我是怎么构建这个手段的。

第1步：从谋划起始

正如我在上一篇著作等共享的，我可爱在已毕之前先与AI制定谋划。在这里，我起初形色了我的每周可视化使命流和自动化场所。咱们商榷了本事栈、需求以及"好的"输出应该是什么样的。这就引出了我的第一个版块的手段。

好的方面是，你不需要手动创建SKILL.md文献——只需让Claude Code或Codex为你的用例创建一个手段，它就不错为你生成开动版块（它会触发一个手段来创建手段）。

第2步：测试和迭代

可是，第一个版块只已毕了我理念念可视化使命流的10%——它梗概生成可视化，但图表类型时常不够理念念，视觉格调不一致，斗鱼体育中国官网入口主要论断也莫得老是隆起理会等等。

剩下的90%需要迭代考订。以下是一些有匡助的计策。

1. 共享我我方的常识

在已往的八年里，我树立了我方的可视化最好实行和偏好。我但愿AI战胜这些花式，而不是每次齐发明一种不同的格调。因此，我共享了我的可视化截图以及我的格调指南。AI梗概回归出共同的原则并相应地更外行段指示。

用我的常识增强手段

2. 磋商外部资源

网上有许多对于优秀数据可视化设想的资源。我遴荐的另一个灵验法子是让AI从有名来源和近似的寰球手段中磋商更好的可视化计策。这增多了我莫得明确纪录的视角，使手段更具可膨胀性和健壮性。

3. 从测试中学习

测试对于发现考订限度至关紧迫。我用15个以上的不同数据集测试了这个手段，以不雅察它的活动以及它的输出与我我方的可视化比较怎么。这个过程匡助我建议了具体的更新建议，举例：

要领化字体取舍和布局* 检讨桌面和迁徙预览以幸免标签和疑望重复* 使图表即使莫得器具领导也能勾通* 经久条目数据来源并在可视化中陆续它* ……

你不错在这里找到storytelling-viz手段的最新版块。接待试用并告诉我你的感受 :)

3、给数据科学家的重点

我的每周可视化神气仅仅一个例子，但手段在许多重复性的数据科学使命流中齐很灵验。当你有一个反复出现、战胜半结构化经过、依赖限度常识且难以用单个领导词经管的任务时，它们尤其有价值。

举例，探员筹商X的变动。你可能依然知谈X的常见驱动要素，是以你老是从按A/B/C细分和检讨漏斗上方筹商D和E起始。这恰是你不错打包成手段的经过，让AI战胜不异的分析手册并为你识别根底原因。

另一个例子：假定你谋划在区域A运行一个实际，你念念检讨归并区域内正在运行的其他实际。已往，你会在Slack中搜索要害词，翻阅Google Docs，并怒放里面实际平台来检察符号了该区域的实际。目下，你不错将这些常见法子回归成一个手段，让大谈话模子进行全面磋商并生成联系实际的答复，包括它们的场所、抓续时期、流量、状况和文档。

要是你的使命流由多个安祥且可复用的组件构成，你应该将它们拆分红安祥的手段。在我的案例中，我创建了两个手段——一个用于生成可视化，另一个用于发布到我的博客。这使得各部分愈加模块化，以后更容易在其他使命流中复用。

手段和MCP合作得很好。我在一个号令中使用了BigQuery MCP和可视化手段，它得手基于我在BigQuery中的数据集生成了可视化。MCP匡助模子顺畅地探访外部器具，而手段匡助它为给定任务战胜正确的经过。因此，这种组合很纷乱且互相补充。

4、死一火语

既然我不错自动化80%的每周可视化经过，为什么我还在陆续作念呢？

当我在2018岁首度起始这个习尚时，场所是进修Tableau，那是我的老板使用的主要BI器具。可是，方针随着时期的推移发生了变化——目下我用这个每周典礼来探索我在使命中永久不会遭受的不同数据集，查考我的数据直观和叙事智商，并通过数据的视角看宇宙。是以对我来说，不在于器具，而在于发现的过程。这便是为什么我谋划陆续作念下去斗鱼体育中国官网入口，即使在AI期间。