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作者： 连小白 (连享会)
邮箱： lianxhcn@163.com

• 分类：AI 专题
• Title: 没有 Claude Code，如何实现 Skills？ChatGPT、Kimi、DeepSeek、豆包的替代方案
• Keywords: Skills, Prompt, ChatGPT, Kimi, DeepSeek, 豆包, PROJECT_RULES.md, AI 工作流, 论文复现, 数据清洗
• 提要：ChatGPT、Kimi、DeepSeek、豆包等工具，都没有原生的 Skills 机制。本文介绍如何用项目规则文件、项目指令、文件问答、知识库和智能体，来近似实现与 Claude Code 中的 Skills 类似的效果。

编者按：上一篇 推文 讨论了如何用 Claude Code Skills 把论文复现、数据清洗和代码规范写进 AI。但很多读者日常使用的是 ChatGPT、Kimi、DeepSeek、豆包等工具，它们未必有 Claude Code 式的 SKILL.md 自动触发机制。本文讨论的重点是：如果没有原生 Skills，我们能否用项目规则文件、项目指令、文件问答、知识库和智能体，近似实现同样的效果？

1. 不是每个工具都有 Skills

Claude Code Skills 有比较明确的原生机制：在 Claude Code 中，自定义 Skill 通常以文件夹形式存在，包含 SKILL.md 文件；Claude 会根据任务自动发现并使用相关 Skills。Anthropic 的 Agent Skills 文档 也说明，Skills 采用分层加载机制：启动时加载 name 和 description 等元数据，触发后再读取 SKILL.md 正文，必要时继续读取附带文件或执行脚本。

这套机制很适合代码项目，因为它把项目规则变成了 Claude 可以自动调用的「任务能力模块」。例如，一个 Stata 回归 Skill 可以规定不要修改原始数据、使用相对路径、回归表输出到 tables/、图片输出到 figs/；一个 Quarto 写作 Skill 可以规定不要破坏公式、脚注、图片链接和交叉引用。

但问题是，很多读者并不使用 Claude Code。他们可能主要使用 ChatGPT、Kimi、DeepSeek 或 豆包，也可能在网页端、桌面端、手机端和 API 之间切换。

这就需要先澄清一个概念：

Claude Code Skills 是一种具体实现；真正值得迁移的是「把反复解释给 AI 的项目规则，沉淀为可复用上下文」的工作方式。

换句话说，文件名是否叫 SKILL.md 并不是最重要的。真正重要的是：AI 能不能在后续任务中持续引用你的项目规则，而不是每次都从零开始。

对于经管和社会科学研究者来说，这些项目规则通常包括：

• 原始数据不得修改；

• 清洗后的数据保存到 data_clean/；

• 回归表保存到 tables/；

• 图形保存到 figs/；

• 代码使用相对路径；

• 数据清洗、变量构造、回归分析、图表输出分开写；

• 修改 Quarto 文稿时不得破坏公式、脚注、交叉引用和图片链接；

• 每次修改后说明改动了哪些文件、生成了哪些输出。

不同工具实现这些规则的方式不一样，但目标是一致的。

需要注意，这张表和上图不是在说这些工具都拥有 Claude Code 式的 Skills 自动触发机制。更准确地说，它们可以用不同方式实现类似目标：让 AI 在一个项目中持续参考同一套规则。

ChatGPT Projects 可以把聊天、上传文件和自定义指令组织到同一个项目空间中，使回答参考该项目内共享上下文；Kimi API 文件问答 支持文件上传和基于文件内容进行问答；DeepSeek API 提供网页、App 和 API 入口，API 文档还介绍了 Context Caching；豆包及火山引擎则提供 AgentKit、知识库和智能体等面向企业与智能体开发的能力。

因此，本文的核心不是「哪个工具功能最多」，而是：

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