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騙你的,其實(shí)AI根本不需要那么多提示詞。

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都2026了,你還在為寫提示詞掉頭發(fā)嗎?

我知道,大伙兒不管上班的上學(xué)的早就離不開 AI 了,但我的評價(jià)是,最折磨人的,還得是用 AI 的前戲,因?yàn)?AI 是很難一句話,就聽懂你想要什么的。

得把一大坨一大坨的提示詞搬來搬去,把背景需求格式交代一遍,還得把各種陳年老文件喂給AI,看著他學(xué)。

結(jié)果還沒開始,AI 就頂不住了,聊天框又得remake了。


然而最近,世超發(fā)現(xiàn)個(gè)新項(xiàng)目,只能說巨火,各大 AI 社區(qū)都在討論這玩意,甚至有說法是比提示詞用著爽。


這玩意叫 Agent Skills ,是由 Claude 母公司 Anthropic 搞出來的。

經(jīng)??丛畚恼碌牟钣芽赡苡杏∠?,這公司之前搞了個(gè) MCP 協(xié)議,直接把 AI 抄家伙干活的難度打了下來,后來谷歌和 OpenAI 這種巨頭全跟進(jìn)了。


這次,他們又搓了個(gè) Skills 回來了,看架勢好像又想引領(lǐng)新潮流了。。別的不說,隔壁 OpenAI 反正好像已經(jīng)開始抄作業(yè)了。


這玩意的作用,顧名思義,AI現(xiàn)在可以像寶可夢一樣,學(xué)會任意新技能了。

我們就拿 Skills 的親兄弟 Claude 來演示下。

首先你得在設(shè)置里,找到 Skills 的開關(guān)把它打開。

然后你會發(fā)現(xiàn),它已經(jīng)內(nèi)置了很多基礎(chǔ)技能了,像什么文檔處理,網(wǎng)頁設(shè)計(jì)等等。


然后你就可以開個(gè)聊天框,隨意指點(diǎn)了。

比如,我可以直接讓它做一個(gè)蘋果公司風(fēng)格的PPT,而它的技能文檔,會指導(dǎo)它直接用 HTML+CSS 寫幻燈片,所見即所得,然后再自動(dòng)轉(zhuǎn)換成原生PowerPoint格式,在線預(yù)覽一鍵導(dǎo)出。


我去用沒學(xué)過技能的 Gemini 試了下,結(jié)果,它就說它不行,但可以用三種方式深度協(xié)助我完成任務(wù)。


我還可以調(diào)用它的前端技能,做一個(gè)老版QQ的前端頁面,這藍(lán)底風(fēng)格還真沒問題,甚至還有經(jīng)典的開QQ會員彈窗。。


甚至你只給它一段 PyTorch 函數(shù)代碼,啥也不說,就說“幫我補(bǔ)上”,它就能參考 Docstring 技能里的規(guī)范,幫你補(bǔ)上符合 PyTorch 官方標(biāo)準(zhǔn)的 docstring,再也不用被代碼規(guī)范困擾了。


當(dāng)然,如果你覺得技能不夠用,你還可以自創(chuàng)武功。

你只需要調(diào)用 AI 本身的“Skill Creator”技能,用你的語言描述自己的需求,讓AI自動(dòng)幫你生成一門技能,使用起來非常友好,AI會一步步引導(dǎo)你說出你的需求,你只需要回答問題就行。


有的人就要問了,這還不是在寫提示詞,我得劈里啪啦敲我的需求啊。

錯(cuò)誤的。相比提示詞,它優(yōu)點(diǎn)可太多了。

如果是提示詞,你每次都得自己敲或者搬,還瘋狂吃你的上下文。但使用 Skills 后,你只需要在創(chuàng)建 Skills 時(shí)描述一遍你的需求,后續(xù)調(diào)用都不會占用你的上下文。

而且在創(chuàng)建Skills的過程中,AI會對你逐步進(jìn)行引導(dǎo),比從零開始搓提示詞友好太多。

最方便的,是這玩意可以直接打包成壓縮包分享,就像個(gè)U盤,即插即用,絲滑無比。

因此,你可以從社區(qū)里薅到不少大佬分享的技能包,比如這個(gè)叫Skillsmp的網(wǎng)站。


而我也自己試了下,用之前寫過的稿子做了個(gè)《差評寫作助手》。


做完之后,上班之前,我只需要發(fā)一句話: “幫我TM寫篇稿子”。

裝了技能包的AI,瞬間就開始工作了。

它是直接在自己技能庫里搜索到了這個(gè)寫稿技能,接著像個(gè)老練的編輯一樣,自己去里面翻選題,自己去對風(fēng)格,然后不到 1 分鐘,一份大綱直接甩在了我臉上。


接著我就可以對大綱給出評價(jià),再讓它寫出完整的稿子。哦,我肯定還得增刪改查,不然要我作甚?

但如果不用 Skills 呢,我得打開 Gemini,先粘貼一個(gè) 800 字的提示詞模板,后面還得加點(diǎn)關(guān)于我們頻道的限制詞。


然后上傳資料論文、素材文章,AI 開始輸出了,一通操作下來,上下文就已經(jīng)塞了幾十萬 tokens 了,這還啥也沒干呢。。

用上 Skills ,AI 來了全干了,那叫一個(gè)舒適。

這東西的原理,其實(shí)也不算太難。

你可以讓它隨意學(xué)會一項(xiàng)技能,比如寫稿,整理文件,檢查代碼,而這些技能,表現(xiàn)在電腦里,就是一個(gè)個(gè)模塊化的壓縮包,每個(gè)包里都包含指令、元數(shù)據(jù),還有一些資源,比如你的稿子,你的代碼,Claude 會在需要時(shí)才自動(dòng)讀取這些資源。

Anthropic 給它起了個(gè)高大上的名字,叫“漸進(jìn)式信息披露”。


從技術(shù)上講,Skills 本質(zhì)上是一套模塊化的指令包架構(gòu),核心機(jī)制就是,讓 AI 在推理階段自己判斷該用哪個(gè)技能,而不是靠傳統(tǒng)的算法路由來匹配。其實(shí)精髓就兩句話,"自行發(fā)現(xiàn),按需加載"。

要說人話呢,就是 AI 不用把所有技能背下來,只記個(gè)目錄,需要時(shí)現(xiàn)翻現(xiàn)學(xué)。就像上班時(shí)誰會把公司文檔背一遍再去上班,都是哪里不會點(diǎn)哪里。。

假如它學(xué)了個(gè)叫“PDF 處理”的新技能,但平時(shí)并不會一直記得“怎么處理PDF”,只知道“我會處理 PDF”。只有當(dāng)你真正喊它“把兩個(gè) PDF 合并”的時(shí)候,它才會去翻自己的技能書,找到“PDF合并”那一章,開始施法。


而且,從種種跡象來看,Anthropic 這次又想做帶頭人了,他們直接把 Skills 做成了一個(gè)開放標(biāo)準(zhǔn)。


這意味著,Skills 不只 Claude 能用了,理論上可以直接拿去給別的 AI 用。像Claude Code,和剛才咱說的OpenAI Codex,都已經(jīng)支持 Skills 了,那 ChatGPT ,可能也不遠(yuǎn)了。

誒,等一下,那之前推的MCP,不也是讓 AI 干活的,是不是要被取代了?其實(shí)大伙了解原理就會發(fā)現(xiàn),兩者的概念并不重合。

簡單來說,MCP 定義了 AI 如何訪問外部數(shù)據(jù),如本地文件、數(shù)據(jù)庫、GitHub等,而 Skill 定義的是, AI 在獲取數(shù)據(jù)后如何處理的問題。

如果沒有MCP,AI就不能操作我的桌面,但如果沒有Skills,AI也不知道怎么操作才能讓我滿意。

總的來說, Skills 的出現(xiàn),讓 AI 越來越像個(gè)正經(jīng)干活的打工人了。雖然現(xiàn)在各家AI還沒完全適配,但世超相信,這肯定是如同MCP一般的新趨勢。

如果你和我一樣,每天一堆破事,但手里有一堆現(xiàn)成資料,去試試 Skills,可能真會有意想不到的發(fā)現(xiàn)吶。

撰文:不咕

編輯:江江&面線

美編:煥妍

圖片、資料來源

Claude,X,DeepSeek,Gemini


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