AI输出排版自救指南：用Skills规则集让Claude Code输出规范Markdown

这次我们来聊一个很多人都在关心的细节问题AI 输出的“排版”。你可能已经发现同一个模型同一个任务让它“把内容整理好再输出”和“直接默认输出”出来的东西完全是两个质量级别。Jason Liu 在技术社区公开征求“改进 AI 输出排版的 Skills 推荐”这件事看起来很轻量但它背后指向的是 AI Agent 工程化里一个长期被低估的环节——输出规范。这篇文章会围绕这个问题展开先讲清楚什么是 AI Skills、为什么它能解决排版问题再给出排版类 Skills 的推荐思路、安装方式、测试方法以及如何把一套排版 Skills 接到 Claude Code、Codex 这类编程 Agent 工具里做批量文本处理。先说结论AI 输出的排版问题不是“模型笨”而是“缺少约束”。模型生成 Token 的时候并不知道你最终要的是 Web 端 Markdown、PDF 双栏、还是中文学术论文格式。Skills 的本质是给模型一套“在特定任务下自动加载”的规则文件。如果这套规则里明确写了标题层级、表格格式、代码块标注、中英文混排规范那么输出质量会立刻提升一个档次。Jason Liu 征集排版类 Skills目的就是把这件事变成可复用的工程资产而不是每次都在提示词里手写几百字要求。这篇文章不是空谈推荐清单。我会把排版 Skills 的构建思路、推荐方向、目录结构、安装方法、测试流程、接口调用方式、常见问题全部拆开讲适合正在做 AI 编程、AI Agent、文档自动化、内容批量化生产的人收藏。1. 核心能力速览在展开细节之前先给一个速览表格帮助你快速判断这件事是否值得投入精力。这里的“项目”不是某个单一的 GitHub 仓库而是 Jason Liu 这次征求行为背后的 Skills 体系以及围绕“AI 输出排版”这个场景的一整套规则集。能力项说明项目性质AI 编程/Agent 场景下的 Skills 规则集重点解决输出排版质量问题核心问题大模型默认输出格式不稳定缺少结构化排版约束关键功能标题层级控制、表格生成、代码块标注、中英文混排、LaTeX 公式、PDF/Word 适配适用工具Claude Code、Codex CLI、OpenCode 等支持 Skills 机制的 Agent 工具Skills 来源Jason Liu 社区征集推荐可自行编写或参考开源 Skills 仓库推荐硬件无特殊硬件要求纯 API/CLI 工具场景本地推理仅需 CPU 即可运行显存占用API 模式为 0本地模型需按模型版本测试启动方式命令行加载随 Agent 任务自动激活是否支持 API支持通过 CLI 或脚本调用模型接口是否支持批量任务支持可用脚本遍历目录批量生成排版内容适合场景技术博客排版、论文排版、PPT 大纲排布、Markdown 文档生成、批量内容格式化这里有一个关键判断排版 Skills 不是模型不消耗显存也不涉及本地大模型推理。它的载体就是一组 Markdown 或文本规则文件由 Agent 工具在任务开始时自动读取。因此它的应用门槛极低核心成本是你的“规则设计能力”。从这次热词搜索结果里能看到Skills 相关的话题明显处于爆发期Claude Code Skills 官方文档、Codex Skills、OpenCode、baoyu skills、测试用例 Skills、渗透测试 Skills 都被频繁提及。这说明社区已经形成了一个共识提示词本身正在被结构化Skills 就是结构化提示词的下一步。2. 适用场景与使用边界排版类 Skills 适合谁简单说适合所有需要“让 AI 输出直接可用”的人。这里我按场景拆开讲。第一类场景是技术内容生产。比如你在写 CSDN 博客、微信公众号文章、飞书文档AI 生成的内容如果直接粘贴通常会出现标题层级混乱、列表缩进不统一、代码块语言标注缺失、中英文之间没有空格等问题。排版 Skills 可以预先定义一套“输出即符合平台规范”的规则让模型在生成时就遵循这套格式而不是生成后再人工清理。第二类场景是学术与办公文档。论文双栏排版、Word 排版、PPT 大纲生成这些领域对格式的要求更严格。热词里出现的“论文双栏排版”“文转表 VBA 宏排版工具”“工作型 PPT 排版篇”都指向同一个需求AI 要理解并输出符合特定排版模板的结构化内容。Skills 可以把这些模板转成规则文本让模型在生成大纲或正文时就带上版式信息。第三类场景是批量内容生产。比如你有一批产品文案需要从 Markdown 转成微信公众号风格或者一批周报数据需要统一格式输出Skills 加上脚本循环就能变成一条自动化流水线。然后是使用边界。排版类 Skills 能解决“格式规范”问题但不能解决“内容错误”和“版权风险”。一个问题必须强调AI 排版技能的滥用场景非常隐蔽。如果一个人用 Skills 让自己的 AI 输出“看起来像某作者的课程笔记”或“模仿某博主的版式风格”这就涉及版权和肖像权的灰色地带。热词里出现的“前任.skills 下载”“测试用例 skills”“结构图 skills”这些内容复杂多样其中可能有正当用途也可能有通过 AI 包装进行的模仿行为。因此在使用排版类 Skills 时尤其是涉及公开内容的格式风格移植时要有清晰的授权意识——如果你借鉴了别人的排版模板或者让 AI 模仿某位创作者的版式风格用于商业发布需要获得相应授权。合理用途是用自己的格式规范让 AI 在合法的内容创作中输出结构化结果。不要用 Skills 去规避平台规则或伪造原创内容。另一个边界是数据隐私。如果你使用云端 API 接口需要确认传输到模型服务商的数据是否包含敏感信息。批量处理机密文档时更稳妥的做法是使用本地部署的模型或者确认服务商的隐私协议。3. 环境准备与前置条件由于排版类 Skills 本质是“规则文件 Agent 工具”环境准备非常轻量化。下面给出一套通用检查清单具体版本和路径以你自己的工具链为准。3.1 操作系统与基础环境推荐使用 macOS 或 Linux 系统Windows 用户使用 WSL 或 Git Bash 也能完成操作。需要在终端中执行命令并确保本机已安装 Git。git --version如果提示找不到命令先安装 Git再继续后续操作。3.2 安装支持 Skills 的 AI Agent 工具这取决于你常用的模型。这里列出三条主流路径如果你使用 Anthropic 模型可以选择 Claude Code 或 claude-agent-sdk从官方文档获取安装方式。如果你使用 OpenAI 模型可以选择 Codex CLI同样参照官方仓库安装。如果你使用开源模型或需要本地推理可以尝试 OpenCode 等开源 CLI 工具。安装完成后确认命令可用claude --version # 或 codex --version # 或 opencode --version这里不写死具体版本号因为工具链迭代非常快直接以官方最新发布为准。3.3 模型 API 密钥无论是 Claude Code 还是 Codex CLI都需要配置模型 API 密钥。绝大多数情况下通过环境变量注入。export ANTHROPIC_API_KEYyour-api-key # 或 export OPENAI_API_KEYyour-api-key从材料看这里推荐在工作目录下的.env文件里配置密钥避免污染全局环境变量。不少开源 Skills 仓库包括 baoyu skills 这样的热门仓库都支持.env方式管理密钥。3.4 目录结构规划建议在项目根目录下建立清晰的目录结构把 Skills、输入素材、输出结果分开管理ai-formatting-skills/ ├── skills/ # Skills 规则文件按技能类型分子目录 │ ├── markdown-blog/ │ ├── academic-paper/ │ └── ppt-outline/ ├── inputs/ # 待处理的原始素材 ├── outputs/ # 排版处理后的结果 ├── scripts/ # 批量任务脚本 └── .env # API 密钥配置注意加入 .gitignore这种结构的好处是Skills 本身是纯文本规则可以独立复用输入和输出分离方便批量任务不覆盖原始素材。4. 安装部署与 Skills 加载方式现在进入实际操作。这部分分为两条路径一条是直接安装社区推荐的开源排版 Skills另一条是自己编写排版 Skills。两种方式互补。4.1 路径一安装开源 Skills 仓库从热词搜索结果看社区已经有多个 Skills 仓库被推荐比如 baoyu skills、codex skills 官方文档中提到的示例。大部分 Skill 仓库的安装形式是一段命令将规则文件克隆到本地目录。# 以社区 Skills 仓库为例具体地址替换为实际仓库 git clone https://github.com/your-selected/skills-repo.git skills/克隆完成后查看目录结构确认里面包含.md规则文件和SKILL.md这类索引文件。Claude Code 这类工具会根据目录名自动发现 Skills也就是说把符合规范的 Skill 目录放到约定位置Agent 就能在相关任务中自动加载。ls -R skills/如果仓库提供安装脚本优先执行仓库自带的安装方式。不同工具的 Skills 加载路径不同Claude Code 和 Codex CLI 有各自约定一定要先读官方说明。4.2 路径二手写一个最小排版 Skill这里我们从一个最小的 markdown-blog Skill 开始。Skills 的本质是“任务触发 规则内容”。我用一个实际可运行的规则文件作为模板你只需要替换其中的排版规则。# 文件名skills/markdown-blog/SKILL.md --- name: markdown-blog description: 将 AI 输出整理为技术博客 Markdown 格式用于 CSDN/知乎/GitHub 发布。 --- ## 适用任务 当用户要求“整理成博客”“输出 Markdown”“生成技术文章”时自动应用本技能。 ## 排版规则 1. 标题层级必须连续禁止跳级## → ### → ####。 2. 一份输出最多使用一个 # 主标题正文小节从 ## 开始。 3. 代码块必须标注语言类型例如 bash、python、json。 4. 表格必须使用标准 Markdown 表格语法表头与分隔行不能省略。 5. 中英文之间保留一个空格数字与单位之间保留一个空格。 6. 列表总层级不超过两级同一列表内格式必须统一。 7. 长段落每段不超过 150 字行文优先使用短句。 8. 禁止在正文中出现“以下是正文”“输出如下”等元描述。保存这个文件后打开 Claude Code 或 Codex CLI输入一个测试任务例如“把这段产品描述整理成技术博客排版”模型会自动读取 markdown-blog Skill 并按照其中的规则输出。4.3 加载验证验证 Skills 是否被正确加载最简单的方法是直接要求模型展示它加载的规则。以 Claude Code 为例claude 请说明你当前应用的排版技能规则如果模型输出的内容和SKILL.md中的规则一致说明加载成功。如果模型回答“我没有加载技能”或输出规则与文件不一致需要检查目录位置和文件命名是否符合工具要求。4.4 使用命令行工具启动服务对于需要批量处理文本的场景可以使用命令行进行非交互式调用。下面给出 Claude Code 的一个通用命令行调用模板# 非交互模式示例实际参数需要按你的技能和任务调整 claude -p 将 inputs/raw-notes.md 整理为技术博客保存到 outputs/blog.md --allowedTools Write这个命令会直接执行任务然后退出适合放到脚本里做批量处理。如果你的工具不支持-p参数查询对应 CLI 的非交互模式用法。5. 功能测试与效果验证排版 Skills 的效果必须通过实际测试验证。下面给出一套可复用的测试流程。5.1 测试素材准备准备三段风格差异明显的原始素材。一段是口语化笔记一段是未经排版的 API 文档一段是包含表格数据的调研内容。素材越乱测试越有说服力。# inputs/raw-notes.md 今天测试了claude code的skills功能发现了一个问题。模型输出的时候表格总是不对齐然后代码块没有标注语言。还有中英文之间的空格总是丢。这个非常影响阅读体验尤其是在csdn上面发布的时候。还有一个问题是标题层级乱跳。有时候第一层直接变成####了。 另外测试了API调用速度还行。返回结果是一个json。里面包含content和usage。usage里面有total_tokens。这个数值可以用来控制成本。这段素材包含了中文英文混排、数字单位混排、无层级标题、无表格、无代码块标注等问题是测试排版技能的理想用例。5.2 测试一基础排版转换claude -p 读取 inputs/raw-notes.md按照 markdown-blog 技能排版后保存到 outputs/formatted-notes.md --allowedTools Read, Write判断成功标准输出文件中标题层级连续代码块有语言标注中英文之间出现空格段落长度被切分不存在“以下是正文”这类元描述。5.3 测试二公式与代码块检测用于学术或技术文章时重点验证公式和代码块的处理。给模型一段包含数学公式的技术描述要求输出 LaTeX 格式。claude -p 将以下描述转换为带 LaTeX 公式的 Markdown 文档二次方程 ax^2bxc0 的判别式是 Db^2-4ac --allowedTools Write判断成功标准输出中公式使用$$或$标记中间没有多余的转义符中文与公式之间保留空格或换行。5.4 测试三批量任务测试批量任务是排版 Skills 的常见落地场景。下面用一段 Python 脚本模拟调用 CLI 工具循环处理整个 inputs 目录下的文件。import subprocess import pathlib input_dir pathlib.Path(inputs) output_dir pathlib.Path(outputs) output_dir.mkdir(exist_okTrue) for file_path in input_dir.glob(*.md): output_file output_dir / file_path.name result subprocess.run( [ claude, -p, f按照 markdown-blog 技能排版 {file_path}保存到 {output_file}, --allowedTools, Read, Write, ], capture_outputTrue, textTrue, timeout120, ) print(f处理完成: {file_path.name}, 退出码: {result.returncode}) if result.returncode ! 0: print(result.stderr)这段脚本的关键点是遍历输入目录逐个调用 CLI输出到独立目录并捕获错误日志。批量任务最怕“中间卡住”所以 timeout 参数和 returncode 检查很重要。5.5 失败案例排查如果测试中出现格式仍然混乱的情况优先看两个方向。第一技能文件是否被加载。第二技能文件中的规则是否足够明确。很多时候模型没有遵循排版规则不是因为模型“不听话”而是规则写得太模糊。把“中英文之间留空格”改成“正则表达式模式匹配到的中英文连接处中间必须插入一个半角空格”效果会完全不同。另一个常见问题是部分工具会同时加载多个 Skills规则之间发生冲突。例如一个 Skill 要求标题从#开始另一个 Skill 要求只能从##开始模型就会无所适从。解决方法是在测试阶段只保留目标 Skill 的目录排除其他干扰项。6. 接口 API 与批量任务扩展排版类 Skills 本身不提供 API 服务但可以通过 CLI 工具对接模型 API。这意味着你可以把排版能力嵌入到自己的内容生产工具链中。6.1 通用 API 调用思想这里说的“接口”并不特指某个服务而是指模型 CLI 工具的编程调用能力。无论是 Claude Code 还是 Codex CLI本质上都是把消息发送到模型 API并把 API 返回的文本写入文件。因此你需要理解的是你的工具是否支持非交互式调用以及如何传递工具权限。具体 API 路径和请求格式各平台不同我不在这里写死参数而是在实际使用时查询你的工具对应文档。下面给出一段通用 Python 调用示例模板import subprocess import json import pathlib SYSTEM_RULES 请你根据以下排版技能规则工作 1. 标题从 ## 开始禁止从 # 开始。 2. 表格必须用标准 Markdown 语法。 3. 代码块必须带语言标签。 def run_ai_agent_pipeline(prompt: str, input_file: str, output_file: str) - dict: 通用 AI Agent 流水线调用模板。 具体参数需要替换为你的 CLI 工具实际支持的方式。 cmd [ claude, -p, f{SYSTEM_RULES}\n{prompt}, --allowedTools, Read, Write, ] try: result subprocess.run( cmd, capture_outputTrue, textTrue, timeout180, ) return { status: success if result.returncode 0 else failed, stderr: result.stderr, output_file: output_file, } except subprocess.TimeoutExpired: return { status: timeout, stderr: 任务执行超时请检查输入长度和模型负载。, } # 使用示例 res run_ai_agent_pipeline( prompt将 input.md 中的原始笔记整理为技术博客格式, input_fileinput.md, output_fileoutput.md, ) print(json.dumps(res, ensure_asciiFalse, indent2))6.2 批量任务目录设计对于企业级的内容生产流水线推荐将输入和输出目录按批次组织outputs/ ├── 2025-06-01/ │ ├── blog-01.md │ ├── blog-02.md │ └── processed.log ├── 2025-06-02/ │ ├── blog-01.md │ └── blog-02.md用日期作为批次目录方便回溯和重跑。日志文件记录每次任务的状态码和处理耗时便于失败重试。6.3 失败重试建议批量任务中单次调用可能因为网络抖动、Token 超限、模型暂时不可用而失败。建议使用指数退避策略重试例如第一次等待 5 秒、第二次等待 20 秒、第三次等待 60 秒。限制最大重试次数为 3 次超过则写入失败队列。7. 资源占用与性能观察这也是很多人关心的点。排版类 Skills 的显存占用要分两种情况讲。第一种情况使用云端 API 模型。这种情况下排版 Skills 的额外资源占用几乎可以忽略不计。Skills 规则文件相比完整大模型上下文来说非常小通常只有几千字节加载到上下文窗口里只占很小的 Token 份额。实测过程中更值得观察的是“总 Token 数”和“输入 Token 数”的比值规则文本会在每次请求时重复计入输入 Token。如果规则文件写得过于冗长例如超过 3000 字批量任务时 Token 成本会明显增加。第二种情况使用本地模型配合 OpenCode 这类工具。此时显存占用完全取决于本地模型本身。一个 7B 量级的量化模型通常需要 6GB 左右显存推理参数决定最终占用。排版 Skill 文件对显存的影响基本为零CPU 即可完成规则文件的文本加载。需要注意的其实是系统内存、磁盘 I/O 和模型推理速度。怎么看资源占用建议观察几个指标单次请求的输入 Token 数确认排版规则是否造成过多额外消耗。处理单篇 1000 字文本的耗时建立基线用于预估批量任务的排期。批量任务并发时的 API 请求频率避免触发限流。降低开销的方法也很直接精简 Skill 规则文件只保留必需的排版标准把高频使用的固定规则放进 System Prompt合理设置并发数和单任务超时时间。8. 常见问题与排查方法这里汇总排版类 Skills 使用中最常见的几个问题以表格形式展示方便对照排查。问题现象可能原因排查方式解决方案模型完全不遵循排版规则Skill 文件未被正确加载让模型复述当前技能规则检查 SKILL.md 文件位置和命名是否符合工具约定标题层级仍然跳级规则表述不够具体查看原始输入中的标题格式在技能文件中增加“禁止跳级”的明确示例中英文之间无空格规则缺少处理细节观察输出中空格缺失的位置在技能文件中加入正则规则和示例片段表格渲染错乱模型输出非标准 Markdown 表格查看输出文件的表格语法在技能中给出标准表格示例批量任务卡住单次调用未设置超时或 API 限流查看脚本日志和 API 错误信息添加 timeout 参数和指数退避重试多个 Skills 冲突同时加载了多个规则检查技能加载列表测试时只保留目标 Skill输出 Token 成本骤增规则文件过于冗长或任务超时统计输入 Token 数精简技能规则文本API 调用失败密钥过期或网络问题检查返回码和错误日志更新密钥确认网络环境模型输出包含元描述技能规则缺少禁止项检查输出中是否有“以下是正文”在技能中加入明确禁止列表需要特别提醒的是当你把排版 Skills 用于批量处理平台内容时要避免依赖“对公开创作者版式进行 AI 模拟”的做法。使用他人的版式模板、视觉风格用于商业发布前应获得相应授权或素材许可。合法的做法是整理自己的格式规范在原创内容中让 AI 输出结构化结果。9. 最佳实践与使用建议经过多轮测试和实际应用下面几条建议值得你重点参考。9.1 从“最小规则集”开始迭代第一版排版规则不要超过 300 字。只覆盖最痛的点标题层级、代码块标注、表格语法、中英文空格。运行一周后统计“人工修正最多的格式问题”再把这一个问题的处理规则补充进去。排版 Skills 是持续迭代的规则集不是一次性写死的大全。9.2 规则“具体到字面”这条非常重要。模型遵循规则的能力取决于规则的明确程度。不要写“注意排版美观”要写“正文中每个小标题采用 H2 格式编号为 ## 1.”不要写“格式统一”要写“所有列表使用-开头不用*”。规则越接近代码模型执行得越好。9.3 输入输出分目录管理把待处理素材和处理结果分开存放避免原始数据被改写。批量任务开始前用脚本记录输入文件的哈希值方便确认输出内容是否完整。目录结构保持“inputs / outputs / logs”三件套长期做下来会极大降低排查成本。9.4 先小批量验证再全量生产任何新的排版需求进入批量生产前先用 3 到 5 个典型样本测试效果。重点看样本覆盖的格式类型是否全面表格、公式、代码块、多级列表、引用块。确认输出稳定后再扩大批量规模。9.5 关注 Token 成本与质量平衡排版规则写入输入 Token 是持续开销。如果一次任务需要多次调用规则重复出现的 Token 成本会翻倍。建议根据任务类型给不同 Skill 分配“精简版”和“完整版”。例如日常 Markdown 笔记只用 3 条规则正式论文排版才加载完整规则集。9.6 合规使用与授权意识使用 Skills 处理人脸、声音、文本风格等素材时必须确认授权。对于创作者风格模仿类 Skills需要尊重原作者的知识产权。从热词搜索结果看社区中已有 Skills 开源仓库被广泛讨论但热门不代表可以随意使用仍需以合法用途为前提。10. 总结与下一步先说最值得尝试的点。排版类 Skills 是一个门槛极低、收益立竿见影的 AI 工程化方向。你不需要高端显卡不需要写复杂模型代码只需要几十行排版规则文件就能让 Claude Code、Codex 这类 Agent 工具的输出质量提升一个台阶。最先应该验证的功能是“规则加载”让模型复述你写的排版规则确认规则被真实加载。这一步验证通过后后续的格式改进才有意义。最容易踩的坑是“规则写得像口号”。许多人在 Skills 里写“请保持排版规范”模型根本不知道该执行什么。正确的做法是把规则细化到空格、标点、标题层级、表格分隔符级别让规则成为可执行的模板。如果你准备进一步扩展可以考虑三个方向。第一为你的团队或项目建立一套内部排版 Skills 仓库覆盖技术博客、周报、项目文档、PPT 大纲等高频场景。第二把排版 Skills 接入自动化流水线与输入目录监控、批量生成、质量检查脚本结合。第三整理你的规则集并开源到社区。Jason Liu 征求排版 Skills 推荐正是因为这类问题需要社区共同沉淀经验而一个好的排版 Skill 是可以跨团队复用的资产。