在我的上一篇著述中，我共享了如何使用MCP将大言语模子集成到无缺的数据科学职责流中。我还简要提到了另一个灵验的用具：手段（skills）。
手段是一个可复用的指示包，不错聘任性地包含接济文献。它匡助AI更可靠、更一致地贬责重复性的职责流。最基本的条目是一个SKILL.md文献，其中包含元数据（称呼和面貌）以及对于该手段应该如何职责的翔实指示。东谈主们频繁还会将它与剧本、模板和示例紧缚在一齐，以齐备模范化和准确性。
此时你可能会念念，为什么咱们要使用手段，而不是平直把通盘实质写入Claude Code或Codex的高下文中呢？一个上风是手段有助于保握主高下文的精真金不怕火。AI开始只需加载轻量级的元数据——当它判断该手段关系时，再读取剩余的指示和紧缚的资源。你不错在skills.sh找到出色的人人手段荟萃。
让我用一个粗浅的例子来使这个成见愈加具体。
1、一个粗浅的例子：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，每周大要需要消耗我一个小时。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时的职责流
这是我每周的例行职责：
找到一个我感有趣有趣的数据集。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。
开放Tableau，探索数据，发现知悉，并构建一个能直不雅阐扬故事的可视化。
将其发布到我的个东谈主网站。
1.2 AI职责流
诚然数据集搜索法度仍然是手动的，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、识别知悉、建议可视化类型，并生成直不雅、精真金不怕火、以叙事为导向的交互式可视化。
一个viz-publish手段，用于将可视化动作镶嵌式HTML发布到我的网站——我不狡计共享这个手段，因为它与我的网站仓库结构密切关系。
底下是一个在Codex Desktop中触发storytelling-viz手段的例子。我使用了与前次换取的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。它粗略发现对于年度开通时分与消耗卡路里之间的知悉，并推选图表类型，附带推理和量度分析。
通盘这个词过程不到10分钟，yabo888vip中国官方网站以下是输出效劳——以知悉驱动的标题开头，背面随着精真金不怕火的交互式可视化、注意事项和数据来源。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、我是如何构建它的
咫尺咱们也曾看到了输出效劳，让我带你了解我是如何构建这个手段的。
第1步：从规划脱手
正如我在上一篇著述均共享的，我心爱在齐备之前先与AI制定规划。在这里，我开始面貌了我的每周可视化职责流和自动化所在。咱们护士了技艺栈、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，它就不错为你生成脱手版块（它会触发一个手段来创建手段）。
第2步：测试和迭代
然则，第一个版块只齐备了我理念念可视化职责流的10%——它粗略生成可视化，但图表类型不时不够理念念，视觉作风不一致，AG真人(中国·国际)官方网站主要论断也莫得老是稀疏泄漏等等。
剩下的90%需要迭代纠正。以下是一些有匡助的战略。
1. 共享我我方的学问
在畴昔的八年里，我建造了我方的可视化最好现实和偏好。我但愿AI遵守这些样式，而不是每次齐发明一种不同的作风。因此，我共享了我的可视化截图以及我的作风指南。AI粗略纪念出共同的原则并相应地更外行段指示。
用我的学问增强手段
2. 不息外部资源
网上有好多对于优秀数据可视化想象的资源。我采取的另一个灵验法度是让AI从闻名来源和访佛的人人手段中不息更好的可视化战略。这加多了我莫得明确记载的视角，使手段更具可膨胀性和健壮性。
3. 从测试中学习
测试对于发现纠正限制至关伏击。我用15个以上的不同数据集测试了这个手段，以不雅察它的行径以及它的输出与我我方的可视化比较如何。这个过程匡助我冷漠了具体的更新建议，举例：
模范化字体聘任和布局* 查抄桌面和移动预览以幸免标签和扫视重迭* 使图表即使没灵验具领导也能相识* 遥远条目数据来源并在可视化中集合它* ……
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、给数据科学家的重心
我的每周可视化神色仅仅一个例子，但手段在许多重复性的数据科学职责流中齐很灵验。当你有一个反复出现、遵守半结构化过程、依赖限制学问且难以用单个领导词贬责的任务时，它们尤其有价值。
举例，观察研究X的变动。你可能也曾知谈X的常见驱动成分，是以你老是从按A/B/C细分和查抄漏斗上方研究D和E脱手。这恰是你不错打包成手段的过程，让AI遵守换取的分析手册并为你识别压根原因。
另一个例子：假定你规划在区域A运行一个实验，你念念查抄归拢区域内正在运行的其他实验。畴昔，你会在Slack中搜索要道词，翻阅Google Docs，并开放里面实验平台来检察标志了该区域的实验。咫尺，你不错将这些常见法度纪念成一个手段，让大言语模子进行全面不息并生成关系实验的报恩，包括它们的所在、握续时分、流量、景况和文档。
淌若你的职责流由多个独处且可复用的组件构成，你应该将它们拆分红独处的手段。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，以后更容易在其他职责流中复用。
手段和MCP互助得很好。我在一个大叫中使用了BigQuery MCP和可视化手段，它顺利基于我在BigQuery中的数据集生成了可视化。MCP匡助模子顺畅地探问外部用具，而手段匡助它为给定任务遵守正确的过程。因此，这种组合很广泛且相互补充。
4、抑制语
ag真人视讯中国app手机网既然我不错自动化80%的每周可视化过程，为什么我还在赓续作念呢？
当我在2018岁首度脱手这个民俗时，所在是锻真金不怕火Tableau，那是我的老板使用的主要BI用具。然则AG真人(中国·国际)官方网站，主义随着时分的推移发生了变化——咫尺我用这个每周庆典来探索我在职责中永远不会遭受的不同数据集，考查我的数据直观和叙事才调，并通过数据的视角看宇宙。是以对我来说，不在于用具，而在于发现的过程。这即是为什么我规划赓续作念下去，即使在AI期间。