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李铭承 (Faster-001) — AI 技能开发实战
该案例展示了开发者李铭承利用AI工具（DeepSeek、GLM-5、OpenClaw、TRAE SOLO）创建两个垂直领域技能包的过程：HarmonyOS-dev.skill将鸿蒙API文档结构化，辅助开发了鸿蒙应用「妮可之记」；Source-Academy.skill将Source语言规范整理为技能包，供学生查询。…
案例速读
案例内容详实，包含具体项目背景、开发工具链、实现过程及实际应用成果（妮可之记鸿蒙应用版本迭代），并总结出三条有价值的心得，对希望利用AI构建垂直领域知识库的开发者有直接指导意义。 建议从 「李铭承 (Faster-001) — AI 技能开发实战」、「相关 AI 工具」、「项目一：HarmonyOS-dev.skill」、「项目二：Source-Academy.skill」 进入正文，先确认真实任务和模型辅助过程。
- 重点看 将专业领域文档转化为结构化的Skill知识库的方法、使用OpenClaw和TRAE IDE进行AI辅助开发的实践经验、人机协作开发模式：AI处理繁琐文档与代码，人类把控方向。结合 工程接入与部署 / 知识库与文档 / AI技能开发 / 知识库构建 和「AI开发者、HarmonyOS开发者、教育工作者」，它更适合作为任务检索后的精读材料。
- 正文目录和原始材料仍然是判断依据；导读只帮助你更快定位阅读重点。
- 首读入口
- 相关 AI 工具
- 读者
- AI开发者、HarmonyOS开发者、教育工作者
- 复用
- 将专业领域文档转化为结构化的Skill知识库的方法
- 结构
- 5 个目录入口
原文内容
李铭承 (Faster-001) — AI 技能开发实战
由 AI 驱动的技能 (SKILL) 开发和应用。
相关 AI 工具
- 大模型：USTC
deepseek-v4系列、智谱GLM-5系列 - 智能体和工具：OpenClaw、TRAE IDE/SOLO
项目一：HarmonyOS-dev.skill
背景：在 HarmonyOS 开发领域，大模型知识储量有限、官方文档无法被 agent 自动爬取，是制约 AI 辅助鸿蒙开发的主要因素。
本项目将 HarmonyOS NEXT 的 API 文档存储为本地 Markdown 资料库，全面指导鸿蒙应用开发。
开发简介：在 OpenClaw 辅助下，基于 GitHub: linhay/harmony-next.skills 二次开发。
成果：使用智谱 GLM-5-Turbo 驱动的 OpenClaw，运用此技能进行鸿蒙应用「妮可之记」的开发，将项目推进一个版本，实现多处新增和优化。
详细介绍：harmonyos-dev.skill
项目二：Source-Academy.skill
背景：Source Academy 是教科书 Structure and Interpretation of Computer Programs, JavaScript Adaptation (SICP JS) 配套的编程平台。其使用简化的 JavaScript 语言——Source 语言，并为学生提供了独特的扩展功能。鉴于 Source 语言为教学而生，并非通用编程语言，大模型对此的知识储量和能力有限。
本项目将 Source 语言的参考文档编写为 SKILL，为学生的查询和学习提供方便。
开发简介：完全使用 USTC deepseek-v4-flash-ascend 驱动 TRAE SOLO 实现。
详细介绍：source-academy.skill
心得
- AI 驱动知识工程：通过将专业领域文档整理为结构化的 SKILL 知识库，可以有效弥补大模型在垂直领域知识储备的不足。无论是 HarmonyOS 的 API 文档还是 Source 语言规范，都能被系统性地组织并供 AI 使用。
- “人机协作”开发模式：两个项目分别采用了不同的 AI 工具链——TRAE SOLO（驱动文档提取和代码编写）和 OpenClaw（驱动全流程开发）。AI 承担了大量繁琐的文档整理、代码编写和问题定位工作，而人类开发者负责方向决策和质量把控，形成了高效的协作闭环。
- 技能开发成果实战：HarmonyOS-dev.skill 成功应用于「妮可之记」鸿蒙应用的实际开发中，证明了技能包不仅是一个理论工具，更能直接推动真实项目的迭代和优化。这为未来的 AI 技能开发提供了有价值的实践参考。