Kimi复现Claude Skills：工作流自动化新范式，n8n真的过时了吗？

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什么是Claude Skills？它为何能颠覆传统工作流？

在过去，我们让AI执行一个复杂任务，比如“抓取5个网站的最新新闻并总结成报告”，这个过程充满了不确定性。AI需要临时理解需求、编写代码并执行，结果时好时坏，如同“开盲盒”。传统工作流工具如n8n虽然稳定，但其“连接器”模式显得过于机械和死板，每一个步骤都需要人工预设，缺乏灵活性。

Claude Skills则彻底改变了游戏规则。其核心思想是： 1. 预定义工具箱：开发者预先用代码（如Python）封装好一个个具体、可靠的功能函数，例如 search_web()、create_ppt()、generate_image() 等。 2. AI智能编排：当用户下达指令时，AI不再是凭空创造，而是化身为一个“项目经理”，智能地理解任务，并从工具箱中选择合适的工具，按逻辑顺序一步步调用、执行。

这种模式的革命性在于，它将AI的“不确定性创作”收敛到了“高可靠性执行”，同时保留了AI强大的自然语言理解和规划能力。AI从一个不稳定的“创作者”变成了一个聪明的“执行官”。相比n8n的固定流程，Claude Skills能够动态地根据任务需求组合工具，这正是其宣称“杀死”传统工作流的底气所在。

Kimi如何成为Claude Skills的“平替”引擎？

要实现Claude Skills的真正威力，对大模型本身提出了极高的要求。当用户指令复杂时，模型需要进行多步骤、连续、准确的工具调用，例如 搜索 -> 创建PPT -> 添加幻灯片1 -> 添加幻灯片2...。

这恰恰是许多传统模型的“死穴”。它们在连续调用几轮工具后，很容易出现“失忆”或“逻辑混乱”，导致整个任务流中断。这也是为什么最初很多人认为，要确保Skill效果，必须使用Claude官方模型。

然而，国产大模型Kimi的出现打破了这一局面。其核心升级——原生的“Thinking Agent”（思考型Agent）能力，正是为解决多轮工具调用的难题而生。它能像人类一样进行深度思考和任务规划，确保在复杂的执行链条中保持逻辑清晰和状态记忆。这使得Kimi不仅能跑通Claude Skills，甚至在某些复杂场景下表现出色，为广大开发者和用户提供了一个无需订阅Claude Pro即可体验顶尖Agent能力的Claude国内使用新路径。

实战演练：用Kimi一步步搭建你的第一个Skill

理论讲完，我们来看具体实践。如何利用Kimi，从零到一搭建一个能将网络信息一键生成信息图的Skill？

1. 学习现有逻辑，并新建Skill

首先，我们需要让Kimi理解Skill的结构。可以参考Anthropic官方开源的Skills项目，让Kimi学习其代码结构和逻辑。然后，明确告诉Kimi我们的目标：创建一个名为infopic-skill的技能，它能搜索信息、整合内容，并最终生成一张HTML信息图。

一个关键技巧是：在创建指令中，明确要求Kimi使用pnpm等包管理器来预先管理和安装依赖。这可以避免在AI实际运行时因网络问题或缺少依赖而导致超时失败，是确保流程顺畅的重要一步。

2. 通过本地插件进行安装

在类似VS Code的开发环境中，要使用自定义Skill，需要通过本地插件的方式进行加载。

* 创建插件目录：在你的项目根目录下，新建一个.claude-plugin文件夹。 * 放置Skill文件：将第一步中让Kimi创建好的infopic-skill文件夹放入.claude-plugin中。 * 配置marketplace.json：在.claude-plugin文件夹内，创建一个marketplace.json文件，用于声明你的本地插件和技能。文件内容大致如下： `json { "name": "local-infopic-plugin", "owner": { "name": "local", "email": "local@example.com" }, "metadata": { "description": "Local plugin for infopic skill", "version": "1.0.0" }, "plugins": [ { "name": "infopic", "description": "HTML infographic creation and screenshot", "source": "./", "strict": false, "skills": ["./infopic-skill"] } ] } ` * 加载和安装：在开发工具的插件市场中，添加本地市场并指向这个marketplace.json文件的路径，然后安装我们定义好的infopic插件。重启后即可生效。

3. 最终调用与测试

安装完成后，我们就可以用一句自然语言指令来调用它了：

> “搜索Kimi最新发布的Kimi-k2-thinking模型信息，以及网友的测评效果，然后调用infopic-skill做一个信息图。”

Kimi会启动Thinking模式，自动规划并执行：搜索 -> 分析 -> 调用infopic-skill生成HTML -> 截图保存为图片。整个过程全自动完成，效率远超传统的手动操作或固化的n8n流程。想了解更多Claude官方中文版的类似高级用法，可以在专业平台上进行探索。

范式已变，Agent当立

Kimi成功跑通Claude Skills的案例，不仅仅是一次技术上的平替，它标志着一个重要趋势：AI自动化正在从“流程编排”转向“Agent执行”。

传统工作流工具的核心价值在于“连接”不同的API和服务。但当AI本身具备了强大的思考、规划和工具调用能力后，这种机械的连接就显得多余了。未来，我们需要的不再是拖拽节点来构建流程，而是用自然语言向一个强大的AI Agent下达目标，由它自主完成所有执行细节。

因此，“n8n已死”或许言之尚早，但其代表的旧范式无疑正面临着Agent新范式的巨大冲击。对于追求高效和智能的个人与团队而言，现在正是拥抱AI Agent、学习和构建自己专属Skills的最佳时机。

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