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不用再人工打开几十个文档去摘重点。把资料文件交给 AI让它按你的要求自动整理——这正是仓颉 Skill 这类本地 AI 工具要解决的核心问题。仓颉这个名字对应“仓颉造字”做的是文字处理和资料沉淀Skill 则说明它不是一把梭的脚本而是一套可以被复用的 AI 能力组合你可以把不同的整理任务定义成不同的技能比如“生成目录”“提取摘要”“字段汇总”“问答检索”然后让 AI 按流程执行。仓颉 Skill 最值得关注的点有三个一是输入类型覆盖日常办公文件PDF、Word、Markdown、TXT、Excel 都可以进二是输出格式可以由你定义你要目录就给目录要表格就给表格三是既能单机命令行跑也能封装成 HTTP 接口方便后续接到自己的工具链里做批量任务。本文会按“核心能力 - 场景边界 - 环境准备 - 部署启动 - 功能测试 - API 与批量任务 - 资源占用 - 排错 - 最佳实践”这条线展开。适合经常处理文档的技术人员、想搭内部资料归档工具的人以及正在研究 AI Agent / Skill 工程化的开发者。有一点先说清楚目前公开材料里仓颉 Skill 的版本差异比较大不同分支的入口、接口、依赖可能都不一样。所以下面凡是项目自身强相关的参数我会标注“以实际项目为准”凡是通用可复制的流程我会给完整命令和代码。显存占用、接口路径、模型名称这些不能脱离实际环境拍脑袋。1. 核心能力速览能力项说明项目定位把本地资料文件交给 AI按用户要求自动整理并输出结构化结果主要输入PDF、Word、Markdown、TXT、Excel以及带文字层的扫描件纯图片一般需要额外 OCR 组件典型输出文档摘要、目录大纲、关键信息表格、问答检索结果、格式化报告底层模型需要接入大语言模型 API或本地部署推理服务具体模型由项目配置决定硬件门槛只调用 API 时普通办公电脑即可本地跑模型时取决于模型参数量与量化方式支持平台通常支持 Windows / Linux / macOS以项目 README 为准启动方式命令行脚本、WebUI、HTTP API 服务不同版本入口不同接口能力可封装 REST API支持单文件上传与目录批量处理批量任务一般通过输入目录扫描或任务队列实现建议带日志与失败重试适合场景团队资料库整理、科研文献归纳、项目文档归档、私有知识库构建从材料看仓颉 Skill 的核心链路是文件解析 - 文本清洗 - 大模型理解 - 按用户指令输出。这个链路并不复杂难点在解析准确性和大模型输出稳定性。比如 PDF 是扫描件时纯文本提取拿不到内容必须接 OCRWord 文档里如果有很多批注和修订也要先做清理。所以使用前要建立预期它适合“整理资料”不适合“处理原始数据”。“整理”包括提炼、归类、概括、结构化“处理原始数据”比如做精确财务核算、执行多表关联查询这些应该交给程序或数据库。2. 适用场景与使用边界先说适合什么场景。常见的是技术文档归档。很多团队沉淀了大量 README、接口文档、会议纪要、故障复盘散落在各个目录。手工整理有几个痛点命名不规范、格式不统一、关键信息散了。用仓颉 Skill 的思路可以做一个“目录级整理任务”输入一个 docs 文件夹输出一份 Markdown 总目录每个文件对应一段摘要、几个关键词、一个建议重命名。这样后续找人、找资料就快很多。第二个典型场景是科研和调研。几十篇 PDF 论文人工读一遍要很久。让 AI 先做一轮粗筛每篇生成摘要提取研究方法、数据集、结论和创新点。这里我要特别提醒AI 生成的摘要只能帮你判断“要不要精读”不能替代你读原文更不能在论文里直接引用未经核实的结论。第三个场景是办公数据提取。比如从合同、发票、审批单中抽取字段整理成统一表格。这个场景效果上限很高但需要做好两件事一是把提取规则写清楚让 AI 按固定的 JSON 结构输出二是设置人工复核环节。大模型在字段抽取时偶尔会漏值批量跑完一定要抽查。再说边界。不适合做强一致性任务。模型输出存在随机性同样的文档跑两次结果可能不完全一样。如果下游系统需要绝对稳定比如自动写入数据库、触发合同付款不能直接拿模型输出当唯一依据。不适合处理未经脱敏的敏感信息。涉及个人隐私、商业机密的文件在送入外部大模型 API 之前要先确认数据边界最好使用私有化部署模型或者对敏感字段做脱敏。版权和授权问题也必须提。不要把别人未授权的书籍、文章、音频、视频交给 AI 做二次加工也不要上传含有人脸、声音的文件做整理除非你拥有这些内容的合法使用权。关于使用边界最稳妥的工程经验是让 AI 做“初稿”让程序和人做“终审”。这样才能既享受效率又不被幻觉坑到。3. 本地部署环境准备先给一套通用的环境检查清单具体版本以项目 requirement 文件为准。第一步确认 Python 环境。仓颉 Skill 这类 AI 工程项目以 Python 实现最常见。在终端运行python --version如果输出类似Python 3.10.x或更高版本通常可以继续。如果系统同时存在 Python 2 和 Python 3建议用python3命令显式区分。第二步准备依赖管理工具。项目有requirements.txt就用 pip有pyproject.toml就建议用 uv 或 poetry。后续安装依赖时强烈建议创建虚拟环境避免污染全局 Python。第三步准备大模型服务。有两种接法接云端 API你需要一个 API Key以及服务商提供的基础地址和模型名称。现在国内很多大模型服务都兼容 OpenAI 请求格式配置方式通常是环境变量LLM_API_KEYLLM_BASE_URLLLM_MODEL接本地推理服务常见方案是 Ollama 或 vLLM。把模型跑起来后本地会有一个类似http://127.0.0.1:11434的地址仓颉 Skill 把 Base URL 指过去即可。第四步磁盘和内存。项目代码本身不大但 Python 依赖、虚拟环境、模型缓存加在一起会占几个 GB。建议在工作机器上预留 5GB 以上空间。如果只是调用 API内存 8GB 的机器通常够用如果要本地跑模型内存和显存都要单独评估。第五步检查端口。WebUI 类项目常用 7860API 类常用 8000但实际端口要看配置文件。检查端口是否被占用# Windows netstat -ano | findstr 7860 # Linux / macOS lsof -i:7860如果端口被其他进程占用优先在启动参数里换端口不要直接杀掉别人的进程。第六步准备测试资料。第一次不要拿大文件测试先准备几个干净的小文件一个 Markdown一个 TXT一个不超过 5 页的 PDF。这样能快速验证链路是否通。这套检查清单不依赖具体项目版本几乎适用于所有本地 AI 文档整理工具。4. 安装部署与启动方式安装部署部分不同版本的仓颉 Skill 入口差异较大。我这里给两种最通用的启动方式命令里的目录名、脚本名需要按实际项目替换。4.1 命令行启动假设你已经拿到了项目目录常见流程是cd cangjie-skill python -m venv .venv # Windows .venv\Scripts\activate # Linux / macOS source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt依赖装完后配置环境变量。以兼容 OpenAI 格式的接口为例export LLM_API_KEYsk-xxxxxx export LLM_BASE_URLhttps://api.example.com/v1 export LLM_MODELyour-model-name如果你的系统是 Windows PowerShell改成这样$env:LLM_API_KEYsk-xxxxxx $env:LLM_BASE_URLhttps://api.example.com/v1 $env:LLM_MODELyour-model-name启动命令一般长这样python main.py --host 127.0.0.1 --port 8000也可能是python cli.py process --input ./docs --output ./outputs。到底是哪种以项目 README 的 Usage 章节为准。第一次启动时重点看三处日志依赖是否全部加载成功、模型配置是否被正确识别、服务监听在哪个端口。如果启动过程报“ModuleNotFoundError”基本就是依赖没装全回到pip install步骤。4.2 Docker 启动如果项目提供了 Dockerfile用容器启动会更干净。通用模板如下docker build -t cangjie-skill . docker run -d \ -p 8000:8000 \ -v /path/to/your/docs:/data/docs \ -v /path/to/outputs:/data/outputs \ -e LLM_API_KEYsk-xxxxxx \ -e LLM_BASE_URLhttps://api.example.com/v1 \ -e LLM_MODELyour-model-name \ cangjie-skill其中-v是目录挂载把宿主机文档目录映射进容器这样不需要把文件拷进容器处理完的结果也直接落在宿主机指定目录。4.3 WebUI 启动如果项目带有 WebUI启动后浏览器访问类似http://127.0.0.1:7860页面里通常有文件上传区域、任务类型选择、输出预览区、批量任务设置。先传一个测试文件点运行时观察页面是否正常返回。如果页面一直转圈优先检查后端日志再看浏览器控制台的请求是否超时。需要说明上面命令都是通用模板不是某个具体仓颉 Skill 版本的精确命令。拿到真实项目后第一步是读 README第二步看main.py或cli.py里的入口函数第三步再用小文件跑通全链路。5. 功能测试与效果验证部署完成不等于能用要按功能逐个验证。下面这套测试顺序建议从简到繁先从单文件开始再上批量。5.1 单文件总结测试测试目的确认文件解析和模型调用链路是通的。准备一个 Markdown 文件test.md内容可以是某次项目会议的纪要# 项目周会纪要 2025-01-10 参会人张三、李四、王五 议题新版本发布计划、文档整理需求确认 结论 1. 确定 1 月 15 日发布 v2.3。 2. 需要整理一份完整的 API 文档目录。 3. 李四负责收集历史需求文档周四前提交。通过命令行或接口提交这个文件要求输出“会议要点摘要 行动项列表”。检查点摘要是否覆盖三个主要结论。行动项是否提取出“李四、周四前、收集历史需求文档”。输出中是否有明显的模型幻觉比如编造了一个人名。如果摘要过于简略调整提示词明确要求“保留数字、人名、截止时间”。5.2 批量多文件整理测试测试目的验证批量目录处理是否稳定。创建一个docs/目录放 5 个不同类型文件md、txt、PDF、docx、xlsx 各一个。提交任务时指定输出格式例如要求生成一个汇总表格包含文件名文件类型内容摘要建议分类关键词列表判断标准5 个文件全部被处理没有中途中断。每个文件的摘要和原文件内容对应。没有把一个文件的内容张冠李戴到另一个文件。常见失败原因有两个第一某个文件解析出错导致整个任务中断所以代码要用 try-except 捕获单文件异常第二上下文过长导致模型截断解决方式是先做文本截断或分块。5.3 指定格式抽取测试测试目的验证 AI 能否按固定 JSON 结构输出。比如给一份合同文本要求抽取{ 合同编号: , 甲方: , 乙方: , 合同金额: , 签署日期: , 履约期限: }提交后检查 JSON 是否能被解析字段是否有漏值。漏值有两种情况原文里本来就没有或者模型没找到。可以把原文里存在的字段单独列出来人工比对。这里有个稳定化技巧在提示词里声明“如果原文中没有该字段输出空字符串不要自己编造”。同时把输出结构用 JSON Schema 示例写在提示词里模型按格式输出的概率会明显提高。5.4 问答检索测试如果仓颉 Skill 带知识库或 RAG 能力再测一轮问答。测试步骤传一份产品手册或者技术规范建立索引后问几个需要跨章节回答的问题。比如手册里规定“最大并发连接数”和“建议内存大小”分别在不同章节出现模型需要把两处信息拼起来回答。判断标准回答是否引用了资料里的事实而不是胡编。如果模型开始编造数据多半是检索到的片段不够或者检索召回质量不高。可以把检索出的片段先打印出来看看是不是相关内容。5.5 稳定性观察连续跑同一批文件观察输出结果是否保持在同一质量水平。批处理过程中有没有内存持续上涨。显存占用如果本地跑模型是否稳定。单文件处理耗时是否增长。稳定性问题往往是资源问题而不是功能问题下一步需要看资源占用。6. 接口 API 调用与批量任务仓颉 Skill 能跑通命令行下一步就是把它封装成服务接入自己的工具链。6.1 服务启动与接口格式假设项目基于 FastAPI 封装启动后默认监听http://127.0.0.1:8000。下面是一个通用的文件处理接口示例注意代码里的处理函数需要替换成实际项目的逻辑from fastapi import FastAPI, UploadFile, File, Form app FastAPI() app.post(/api/process) async def process_file( file: UploadFile File(...), task_type: str Form(summary) ): content await file.read() # 这里应调用仓颉 Skill 的实际处理函数 # result c 仓颉 Skill：本地AI文档整理工具部署与实战
不用再人工打开几十个文档去摘重点。把资料文件交给 AI让它按你的要求自动整理——这正是仓颉 Skill 这类本地 AI 工具要解决的核心问题。仓颉这个名字对应“仓颉造字”做的是文字处理和资料沉淀Skill 则说明它不是一把梭的脚本而是一套可以被复用的 AI 能力组合你可以把不同的整理任务定义成不同的技能比如“生成目录”“提取摘要”“字段汇总”“问答检索”然后让 AI 按流程执行。仓颉 Skill 最值得关注的点有三个一是输入类型覆盖日常办公文件PDF、Word、Markdown、TXT、Excel 都可以进二是输出格式可以由你定义你要目录就给目录要表格就给表格三是既能单机命令行跑也能封装成 HTTP 接口方便后续接到自己的工具链里做批量任务。本文会按“核心能力 - 场景边界 - 环境准备 - 部署启动 - 功能测试 - API 与批量任务 - 资源占用 - 排错 - 最佳实践”这条线展开。适合经常处理文档的技术人员、想搭内部资料归档工具的人以及正在研究 AI Agent / Skill 工程化的开发者。有一点先说清楚目前公开材料里仓颉 Skill 的版本差异比较大不同分支的入口、接口、依赖可能都不一样。所以下面凡是项目自身强相关的参数我会标注“以实际项目为准”凡是通用可复制的流程我会给完整命令和代码。显存占用、接口路径、模型名称这些不能脱离实际环境拍脑袋。1. 核心能力速览能力项说明项目定位把本地资料文件交给 AI按用户要求自动整理并输出结构化结果主要输入PDF、Word、Markdown、TXT、Excel以及带文字层的扫描件纯图片一般需要额外 OCR 组件典型输出文档摘要、目录大纲、关键信息表格、问答检索结果、格式化报告底层模型需要接入大语言模型 API或本地部署推理服务具体模型由项目配置决定硬件门槛只调用 API 时普通办公电脑即可本地跑模型时取决于模型参数量与量化方式支持平台通常支持 Windows / Linux / macOS以项目 README 为准启动方式命令行脚本、WebUI、HTTP API 服务不同版本入口不同接口能力可封装 REST API支持单文件上传与目录批量处理批量任务一般通过输入目录扫描或任务队列实现建议带日志与失败重试适合场景团队资料库整理、科研文献归纳、项目文档归档、私有知识库构建从材料看仓颉 Skill 的核心链路是文件解析 - 文本清洗 - 大模型理解 - 按用户指令输出。这个链路并不复杂难点在解析准确性和大模型输出稳定性。比如 PDF 是扫描件时纯文本提取拿不到内容必须接 OCRWord 文档里如果有很多批注和修订也要先做清理。所以使用前要建立预期它适合“整理资料”不适合“处理原始数据”。“整理”包括提炼、归类、概括、结构化“处理原始数据”比如做精确财务核算、执行多表关联查询这些应该交给程序或数据库。2. 适用场景与使用边界先说适合什么场景。常见的是技术文档归档。很多团队沉淀了大量 README、接口文档、会议纪要、故障复盘散落在各个目录。手工整理有几个痛点命名不规范、格式不统一、关键信息散了。用仓颉 Skill 的思路可以做一个“目录级整理任务”输入一个 docs 文件夹输出一份 Markdown 总目录每个文件对应一段摘要、几个关键词、一个建议重命名。这样后续找人、找资料就快很多。第二个典型场景是科研和调研。几十篇 PDF 论文人工读一遍要很久。让 AI 先做一轮粗筛每篇生成摘要提取研究方法、数据集、结论和创新点。这里我要特别提醒AI 生成的摘要只能帮你判断“要不要精读”不能替代你读原文更不能在论文里直接引用未经核实的结论。第三个场景是办公数据提取。比如从合同、发票、审批单中抽取字段整理成统一表格。这个场景效果上限很高但需要做好两件事一是把提取规则写清楚让 AI 按固定的 JSON 结构输出二是设置人工复核环节。大模型在字段抽取时偶尔会漏值批量跑完一定要抽查。再说边界。不适合做强一致性任务。模型输出存在随机性同样的文档跑两次结果可能不完全一样。如果下游系统需要绝对稳定比如自动写入数据库、触发合同付款不能直接拿模型输出当唯一依据。不适合处理未经脱敏的敏感信息。涉及个人隐私、商业机密的文件在送入外部大模型 API 之前要先确认数据边界最好使用私有化部署模型或者对敏感字段做脱敏。版权和授权问题也必须提。不要把别人未授权的书籍、文章、音频、视频交给 AI 做二次加工也不要上传含有人脸、声音的文件做整理除非你拥有这些内容的合法使用权。关于使用边界最稳妥的工程经验是让 AI 做“初稿”让程序和人做“终审”。这样才能既享受效率又不被幻觉坑到。3. 本地部署环境准备先给一套通用的环境检查清单具体版本以项目 requirement 文件为准。第一步确认 Python 环境。仓颉 Skill 这类 AI 工程项目以 Python 实现最常见。在终端运行python --version如果输出类似Python 3.10.x或更高版本通常可以继续。如果系统同时存在 Python 2 和 Python 3建议用python3命令显式区分。第二步准备依赖管理工具。项目有requirements.txt就用 pip有pyproject.toml就建议用 uv 或 poetry。后续安装依赖时强烈建议创建虚拟环境避免污染全局 Python。第三步准备大模型服务。有两种接法接云端 API你需要一个 API Key以及服务商提供的基础地址和模型名称。现在国内很多大模型服务都兼容 OpenAI 请求格式配置方式通常是环境变量LLM_API_KEYLLM_BASE_URLLLM_MODEL接本地推理服务常见方案是 Ollama 或 vLLM。把模型跑起来后本地会有一个类似http://127.0.0.1:11434的地址仓颉 Skill 把 Base URL 指过去即可。第四步磁盘和内存。项目代码本身不大但 Python 依赖、虚拟环境、模型缓存加在一起会占几个 GB。建议在工作机器上预留 5GB 以上空间。如果只是调用 API内存 8GB 的机器通常够用如果要本地跑模型内存和显存都要单独评估。第五步检查端口。WebUI 类项目常用 7860API 类常用 8000但实际端口要看配置文件。检查端口是否被占用# Windows netstat -ano | findstr 7860 # Linux / macOS lsof -i:7860如果端口被其他进程占用优先在启动参数里换端口不要直接杀掉别人的进程。第六步准备测试资料。第一次不要拿大文件测试先准备几个干净的小文件一个 Markdown一个 TXT一个不超过 5 页的 PDF。这样能快速验证链路是否通。这套检查清单不依赖具体项目版本几乎适用于所有本地 AI 文档整理工具。4. 安装部署与启动方式安装部署部分不同版本的仓颉 Skill 入口差异较大。我这里给两种最通用的启动方式命令里的目录名、脚本名需要按实际项目替换。4.1 命令行启动假设你已经拿到了项目目录常见流程是cd cangjie-skill python -m venv .venv # Windows .venv\Scripts\activate # Linux / macOS source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt依赖装完后配置环境变量。以兼容 OpenAI 格式的接口为例export LLM_API_KEYsk-xxxxxx export LLM_BASE_URLhttps://api.example.com/v1 export LLM_MODELyour-model-name如果你的系统是 Windows PowerShell改成这样$env:LLM_API_KEYsk-xxxxxx $env:LLM_BASE_URLhttps://api.example.com/v1 $env:LLM_MODELyour-model-name启动命令一般长这样python main.py --host 127.0.0.1 --port 8000也可能是python cli.py process --input ./docs --output ./outputs。到底是哪种以项目 README 的 Usage 章节为准。第一次启动时重点看三处日志依赖是否全部加载成功、模型配置是否被正确识别、服务监听在哪个端口。如果启动过程报“ModuleNotFoundError”基本就是依赖没装全回到pip install步骤。4.2 Docker 启动如果项目提供了 Dockerfile用容器启动会更干净。通用模板如下docker build -t cangjie-skill . docker run -d \ -p 8000:8000 \ -v /path/to/your/docs:/data/docs \ -v /path/to/outputs:/data/outputs \ -e LLM_API_KEYsk-xxxxxx \ -e LLM_BASE_URLhttps://api.example.com/v1 \ -e LLM_MODELyour-model-name \ cangjie-skill其中-v是目录挂载把宿主机文档目录映射进容器这样不需要把文件拷进容器处理完的结果也直接落在宿主机指定目录。4.3 WebUI 启动如果项目带有 WebUI启动后浏览器访问类似http://127.0.0.1:7860页面里通常有文件上传区域、任务类型选择、输出预览区、批量任务设置。先传一个测试文件点运行时观察页面是否正常返回。如果页面一直转圈优先检查后端日志再看浏览器控制台的请求是否超时。需要说明上面命令都是通用模板不是某个具体仓颉 Skill 版本的精确命令。拿到真实项目后第一步是读 README第二步看main.py或cli.py里的入口函数第三步再用小文件跑通全链路。5. 功能测试与效果验证部署完成不等于能用要按功能逐个验证。下面这套测试顺序建议从简到繁先从单文件开始再上批量。5.1 单文件总结测试测试目的确认文件解析和模型调用链路是通的。准备一个 Markdown 文件test.md内容可以是某次项目会议的纪要# 项目周会纪要 2025-01-10 参会人张三、李四、王五 议题新版本发布计划、文档整理需求确认 结论 1. 确定 1 月 15 日发布 v2.3。 2. 需要整理一份完整的 API 文档目录。 3. 李四负责收集历史需求文档周四前提交。通过命令行或接口提交这个文件要求输出“会议要点摘要 行动项列表”。检查点摘要是否覆盖三个主要结论。行动项是否提取出“李四、周四前、收集历史需求文档”。输出中是否有明显的模型幻觉比如编造了一个人名。如果摘要过于简略调整提示词明确要求“保留数字、人名、截止时间”。5.2 批量多文件整理测试测试目的验证批量目录处理是否稳定。创建一个docs/目录放 5 个不同类型文件md、txt、PDF、docx、xlsx 各一个。提交任务时指定输出格式例如要求生成一个汇总表格包含文件名文件类型内容摘要建议分类关键词列表判断标准5 个文件全部被处理没有中途中断。每个文件的摘要和原文件内容对应。没有把一个文件的内容张冠李戴到另一个文件。常见失败原因有两个第一某个文件解析出错导致整个任务中断所以代码要用 try-except 捕获单文件异常第二上下文过长导致模型截断解决方式是先做文本截断或分块。5.3 指定格式抽取测试测试目的验证 AI 能否按固定 JSON 结构输出。比如给一份合同文本要求抽取{ 合同编号: , 甲方: , 乙方: , 合同金额: , 签署日期: , 履约期限: }提交后检查 JSON 是否能被解析字段是否有漏值。漏值有两种情况原文里本来就没有或者模型没找到。可以把原文里存在的字段单独列出来人工比对。这里有个稳定化技巧在提示词里声明“如果原文中没有该字段输出空字符串不要自己编造”。同时把输出结构用 JSON Schema 示例写在提示词里模型按格式输出的概率会明显提高。5.4 问答检索测试如果仓颉 Skill 带知识库或 RAG 能力再测一轮问答。测试步骤传一份产品手册或者技术规范建立索引后问几个需要跨章节回答的问题。比如手册里规定“最大并发连接数”和“建议内存大小”分别在不同章节出现模型需要把两处信息拼起来回答。判断标准回答是否引用了资料里的事实而不是胡编。如果模型开始编造数据多半是检索到的片段不够或者检索召回质量不高。可以把检索出的片段先打印出来看看是不是相关内容。5.5 稳定性观察连续跑同一批文件观察输出结果是否保持在同一质量水平。批处理过程中有没有内存持续上涨。显存占用如果本地跑模型是否稳定。单文件处理耗时是否增长。稳定性问题往往是资源问题而不是功能问题下一步需要看资源占用。6. 接口 API 调用与批量任务仓颉 Skill 能跑通命令行下一步就是把它封装成服务接入自己的工具链。6.1 服务启动与接口格式假设项目基于 FastAPI 封装启动后默认监听http://127.0.0.1:8000。下面是一个通用的文件处理接口示例注意代码里的处理函数需要替换成实际项目的逻辑from fastapi import FastAPI, UploadFile, File, Form app FastAPI() app.post(/api/process) async def process_file( file: UploadFile File(...), task_type: str Form(summary) ): content await file.read() # 这里应调用仓颉 Skill 的实际处理函数 # result c