写 Skill，本质上是在把你一套熟练的工作流程翻译给 AI。
很多人在写 Skill 时，会先列出一个大概的执行顺序：第一步先干嘛，第二步调用什么工具，第三步检查哪些结果。
然后让 Agent 试跑一遍，根据暴露出来的问题继续补充规则、示例和上下文。
这类 Skill 经常需要跟着试跑结果继续修改。
如果要把同一项工作教给刚入职的同事，直接手把手演示讲解 是最高效的。
边操作边讲解，让对方看到每一步发生在哪里，也能听到你为什么这么处理。
前段时间 Claude Cowork 就新增了一个功能。
录屏教 Claude 一项技能。
微软最近开源的 Skill Recorder 也沿用了这个思路：你演示一次，它会尝试还原整个过程，并整理成可供 Agent 复用的 Skill 或 Automation。
01
微软做了一个 Agent 操作录像机
Skill Recorder 是一款桌面端开源工具。
它能记录一次真实的电脑操作，包括屏幕上的操作、应用与窗口切换、访问的页面，以及可选的语音讲解。
录制结束并点击「分析」后， AI 会分析这些信息，整理出任务意图和一组有顺序的操作步骤。
确认步骤没有问题后，你可以继续生成两种结果：
- Skill： 一份按需调用的 SKILL.md，Agent 遇到匹配任务时可以使用。
- Automation： 一套按照时间或条件触发的多步骤流程。
录制只是输入。最终得到的是一套可以检查、修改和重复使用的流程。
它的实际操作链路可以分成四步。
第一步，Record。
点击录制按钮，然后照常完成手头的任务。
你也可以在任何位置按下 ⌘⇧R，Windows 上则是 Ctrl+Shift+R，快速开始或结束录制。
第二步，Control。
录制期间，屏幕上会显示一条置顶控制栏。
你可以查看录制和麦克风状态，随时静音、切换麦克风，录错了也能放弃这一条记录。
第三步，Analyze。
点击 Analyze 后，GitHub Copilot 会从录制内容中提取一个总体意图，再生成按顺序排列的步骤。
你可以先阅读和修改，直到这套流程符合自己的真实做法。
第四步，Create。
确认分析结果后，再选择生成 Skill、Automation，或者两种都生成。
整个链路可以概括为：
录制操作 → 提取意图与步骤 → 人工检查 → 生成 Skill 或 Automation
这个人工检查环节很重要。
屏幕录像里会混入等待、切错窗口、临时返回等无关动作，最终留下的流程需要比原始操作更干净。
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如何安装和使用
macOS 是项目目前的主要目标平台，Windows 11 的 x64 和 ARM64 版本也已经得到支持。
macOS 第一次打开时，需要授予屏幕录制权限。
第一次点击 Analyze 时，如果还没有登录，应用会提示你登录 GitHub Copilot。
安装完成后，剩下的流程就是录制、分析、检查和创建。
ruby
开源地址：https://github.com/microsoft/skill-recorder
最新版本：https://github.com/microsoft/skill-recorder/releases/tag/v0.3.1
项目目前仍然很新，复杂任务能否稳定泛化，还需要更多真实场景来检验。
不过，它已经提供了一种很有意思的 Skill 制作方式：先把工作做一遍，再把写流程这件事交给 Agent。