在我的上一篇著述中，我共享了若何使用MCP将大言语模子集成到完满的数据科学责任流中。我还简要提到了另一个有效的器具：妙技（skills）。

妙技是一个可复用的指示包，不错选拔性地包含撑合手文献。它匡助AI更可靠、更一致地陆续重复性的责任流。最基本的条目是一个SKILL.md文献，其中包含元数据（称号和描摹）以及对于该妙技应该若何责任的防护指示。东谈主们往交游会将它与剧本、模板和示例绑缚在沿途，以结束模范化和准确性。

此时你可能会念念，为什么咱们要使用妙技，而不是平直把所有实质写入Claude Code或Codex的高下文中呢？一个上风是妙技有助于保合手主高下文的爽朗。AI领先只需加载轻量级的元数据——当它判断该妙技联系时，再读取剩余的指示和绑缚的资源。你不错在skills.sh找到出色的寰球妙技集中。

让我用一个浅陋的例子来使这个办法愈加具体。

1、一个浅陋的例子：每周可视化妙技

从2018年起，我每周王人会制作一个可视化作品，这个过程高度重复，每周简短需要破耗我一个小时。因此，我以为它是使用妙技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时的责任流

这是我每周的例行责任：

找到一个我感酷好酷好的数据集。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。

灵通Tableau，探索数据，发现瞻念察，并构建一个能直不雅讲演故事的可视化。

将其发布到我的个东谈主网站。

1.2 AI责任流

诚然数据集搜索表率仍然是手动的，但我创建了两个妙技来自动化第2步和第3步：

一个 storytelling-viz妙技，用于分析数据集、识别瞻念察、建议可视化类型，并生成直不雅、爽朗、以叙事为导向的交互式可视化。

一个viz-publish妙技，用于将可视化看成镶嵌式HTML发布到我的网站——我不盘算共享这个妙技，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妙技的例子。我使用了与前次调换的Apple Health数据集，让Codex从Google BigQuery数据库中查询数据，然后使用该妙技生成可视化。它约略发现对于年度畅通时期与销耗卡路里之间的瞻念察，并推选图表类型，附带推理和量度分析。

通盘过程不到10分钟，以下是输出恶果——以瞻念察驱动的标题滥觞，后头随着爽朗的交互式可视化、顾惜事项和数据开始。我一直在用最近几个每周可视化来测试这个妙技，你不错在妙技仓库中找到更多可视化示例。

storytelling-viz妙技生成的可视化

2、我是若何构建它的

当今咱们仍是看到了输出恶果，让我带你了解我是若何构建这个妙技的。

第1步：从运筹帷幄脱手

正如我在上一篇著述均共享的，我心爱在结束之前先与AI制定运筹帷幄。在这里，我最先描摹了我的每周可视化责任流和自动化标的。咱们揣摸了技艺栈、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妙技。

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妙技，它就不错为你生成启动版块（它会触发一个妙技来创建妙技）。

第2步：测试和迭代

然则，第一个版块只结束了我理念念可视化责任流的10%——它约略生成可视化，但图表类型常常不够理念念，视觉作风不一致，Z6·尊龙凯时「中国」官方网站主要论断也莫得老是极端涌现等等。

剩下的90%需要迭代纠正。以下是一些有匡助的计谋。

1. 共享我我方的学问

在夙昔的八年里，我缔造了我方的可视化最好本质和偏好。我但愿AI顺从这些模式，而不是每次王人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约略顾虑出共同的原则并相应地更新妙技指示。

用我的学问增强妙技

2. 磋议外部资源

网上有好多对于优秀数据可视化想象的资源。我接管的另一个有效表率是让AI从著名开始和肖似的寰球妙技中磋议更好的可视化计谋。这增多了我莫得明确纪录的视角，使妙技更具可扩张性和健壮性。

3. 从测试中学习

测试对于发现纠正范围至关舛误。我用15个以上的不同数据集测试了这个妙技，以不雅察它的活动以及它的输出与我我方的可视化比较若何。这个过程匡助我提议了具体的更新建议，举例：

模范化字体选拔和布局* 搜检桌面和迁移预览以幸免标签和凝视重迭* 使图表即使莫得器具辅导也能贯串* 遥远条目数据开始并在可视化中相接它* ……

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

3、给数据科学家的重心

我的每周可视化形状仅仅一个例子，但妙技在许多重复性的数据科学责任流中王人很有效。当你有一个反复出现、顺从半结构化经过、依赖范围学问且难以用单个辅导词陆续的任务时，它们尤其有价值。

举例，侦查探求X的变动。你可能仍是知谈X的常见驱动成分，是以你老是从按A/B/C细分和搜检漏斗上方探求D和E脱手。这恰是你不错打包成妙技的经过，让AI顺从调换的分析手册并为你识别根底原因。

另一个例子：假定你运筹帷幄在区域A运行一个实验，你念念搜检归并区域内正在运行的其他实验。夙昔，你会在Slack中搜索枢纽词，翻阅Google Docs，并灵通里面实验平台来稽察符号了该区域的实验。当今，你不错将这些常见表率顾虑成一个妙技，让大言语模子进行全面磋议并生成联系实验的薪金，包括它们的标的、合手续时期、流量、情景和文档。

淌若你的责任流由多个沉寂且可复用的组件构成，你应该将它们拆分红沉寂的妙技。在我的案例中，我创建了两个妙技——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，以后更容易在其他责任流中复用。

妙技和MCP合作得很好。我在一个敕令中使用了BigQuery MCP和可视化妙技，它得手基于我在BigQuery中的数据集生成了可视化。MCP匡助模子顺畅地走访外部器具，而妙技匡助它为给定任务顺从正确的经过。因此，这种组合很弘大且互相补充。

4、闭幕语

既然我不错自动化80%的每周可视化经过，为什么我还在不绝作念呢？

当我在2018年头次脱手这个风气时，标的是锻练TableauZ6尊龙凯时中国官方网站，那是我的老板使用的主要BI器具。然则，办法随着时期的推移发生了变化——当今我用这个每周典礼来探索我在责任中永远不会际遇的不同数据集，磨真金不怕火我的数据直观和叙事智商，并通过数据的视角看天下。是以对我来说，不在于器具，而在于发现的过程。这即是为什么我运筹帷幄不绝作念下去，即使在AI期间。