使用技能的高级工作流
这些工作流将多种 Open Terminal 能力组合成强大的多步骤流水线。每个工作流都包含一个技能（Skill）——你在 Open WebUI 中创建的可复用指令集，它告诉 AI 如何处理特定类型的任务。
什么是技能？
技能是一组你保存在 Open WebUI 中的可复用 Markdown 指令。当你调用某个技能时，其指令会注入到该对话的 AI 系统提示中，使 AI 成为该特定任务的专家。
就像在让人做某件工作前给他一份详细的 SOP（标准操作流程）——只是 AI 可以在不同对话中始终如一地参考这份流程。
创建技能
- 点击左侧边栏的工作区
- 点击技能
- 点击创建（+ 按钮）
- 填写名称（例如"数据报告生成器"）和描述
- 在内容区域用 Markdown 编写指令
- 点击保存并创建
如果技能指令以 YAML frontmatter 开头，名称和描述字段会自动填充：
---
name: data-report-generator
description: Analyzes data files and creates professional PDF reports
---
## Instructions
When asked to analyze data:
1. First, read the file...使用技能
有两种方式使用技能：
方式 1：在聊天中提及（$）
在聊天输入框中输入 $，然后按名称搜索你的技能。选择后，AI 会在该对话中接收完整指令。这适合你想明确告诉 AI 现在遵循特定技能的情况。
方式 2：附加到模型（自动发现）
这是更强大的选项。前往工作区 → 模型 → 编辑，在技能部分勾选相应技能。现在 AI 会在相关时自动发现并使用它——你完全不需要提及该技能。
幕后工作原理：
- AI 接收一个清单，列出每个附加技能的名称和描述（而非完整指令——那样会浪费上下文）
- 当你的请求与某技能描述匹配时，AI 自主调用内置的
view_skill工具加载完整指令 - AI 然后按这些指令处理你的请求
这意味着你可以将"数据报告生成器"技能附加到你的模型上，每次你上传 CSV 并说"分析这个"时，AI 都会自动加载并按报告指令操作——无需你记住这个技能的存在。
将多个技能附加到单个模型，使其成为多用途专家。上传电子表格 → 加载数据分析技能。说"调研电动汽车电池" → 加载研究技能。构建着陆页 → 加载 Web 开发技能。全部自动完成。
分享技能
技能有访问控制。你可以：
- 保持私有（仅自己可用）
- 与特定用户或群组共享
- 设为公开（实例上所有人可用）
在技能编辑器中点击访问按钮，配置谁可以使用你的技能。
工作流库
以下每个页面都是一个完整工作流，包含可直接粘贴的技能：
| 工作流 | 功能说明 |
|---|---|
| 数据报告 | 将杂乱的 CSV 转化为带有图表的精美 PDF 报告 |
| 数据库分析 | 连接 PostgreSQL/MySQL/SQLite，运行查询，产出洞察 |
| 研究助手 | 收集网络资料并撰写结构化简报 |
| 邮件处理 | 从 .eml 文件中提取待办事项和截止日期 |
| 文档比较 | 对合同或提案的两个版本进行差异对比 |
| 财务仪表盘 | 分析银行账单并生成支出图表 |
| 图像处理 | 批量调整大小、添加水印和转换图片格式 |
| 竞争分析 | 抓取竞争对手定价并建立比较 |
| 应用构建器 | 从描述中构建完整的 Web 应用 |
| 代码审查 | 审查代码变更的安全性、性能和风格问题 |
编写优质技能的技巧
让指令具体
差：「分析数据」 好：「读取文件，统计行数，识别列，检查缺失值，然后按类别计算平均值」
对步骤编号
LLM 遵循编号指令比遵循散文段落更可靠。
包含输出预期
告诉技能最终交付物应该是什么样：「创建一个包含封面和 3 个部分的 PDF」比「做一份报告」更好。
测试并迭代
创建技能，在真实任务上试用，并根据 AI 做对做错的地方完善指令。
与 Open Terminal 能力结合
真正的力量来自于将技能与 Open Terminal 的工具结合：文件读取、代码执行、网页预览和文件浏览器。指令中写「读取电子表格，用 Python 生成图表，并保存为 PNG」可以充分发挥所有这些功能。