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一泽Eze
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一泽Eze
1年前
我的 AI 开源分享，在这里第一时间发布：
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💎 一些值得读的内容：
关于AI对未来工作的影响，站在人文与科技的十字路口的思考：mp.weixin.qq.com

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尤其对生成内容，有比较强的固定模板、文风、格式要求。

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对于Claude系统提示词的细致拆解分析：mp.weixin.qq.com
非常有利于理解提示词是如何起效的
534
一泽Eze
1天前
一日香港（真容易迷路啊）
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一泽Eze
2天前
总结的真好！

-子炎-: Agent_Skills日常学习 原文： —泽Eze老师 《Agent Skills 终极指南：入门、精通、预测》 🔗：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNDU0NzY1MA==&mid=2247489324&idx=1&sn=788fba586346ba6e3d7c03053482b868&scene=21&poc_token=HHWyYGmjdnMRIbrERJ2KT_lVpO9oICRyh4TP7AKy 1）Skills 是什么（最清晰的定义） •Skills 是模块化能力包：包含 LLM 指令、元数据、可选资源（脚本 / 模板 / 资料）。 •你可以把它理解为：给通用 Agent 装插件——装上就能获得一套“可复用的做事方法”，并且能稳定交付结果。 ⸻ 2）Skills vs MCP •MCP 解决“怎么连工具”：统一调用外部工具/数据/服务的协议，不定义任务逻辑。 •解决“怎么把事做完”：把流程方法、工具调用方式、知识材料打包成“能交付结果的能力”。 MCP 是接口标准；Skill 是工作方法与能力封装。 ⸻ 3）Skills 的本质类比 Skill 就是给新同事的一次性交接 SOP 大礼包： •这件事怎么做（SOP + 背景） •用什么工具怎么操作（工具指南） •参考什么模板素材（案例/规范/格式） •常见坑与兜底方案（异常处理） 写清楚一次，之后 Agent 自己照着做。 ⸻ 4）Skills 的真实价值（为什么它是垂直 Agent 的未来态） 核心机制不同于 Workflow/传统程序： 人给方法与知识，通用 Agent 提供智能，自主理解、主动执行。 换句话说：你给“指引”，Agent 还能靠自己的智力“看着办”。 这带来一个结论： 一个好 Skill 的效果，足以等同甚至超越一个完整 AI 产品。 ⸻ 5）它比 Workflow/传统 AI 应用强在哪里（3 个关键优势） ① 零代码 + 高上限 不会写代码也能做专业 Agent，因为你做的其实是“文档化经验封装”。 ② 能处理真实世界的边缘情况 Workflow 假设世界可预设；Skill + Agent 能弥合脏数据与意外输入： 格式不对、字段缺失、规则变化、用户不按套路来——Agent 可以自适应补齐。 ③ 多 Skill 可组合联用 Skills 本质是 Context 工程的模块化： 多一个 Skill 就多一种能力，多个 Skill 联用会产生指数级场景覆盖。 （如 brand + pptx；memory + writing 等） ⸻ 6）核心运行机制（渐进式披露：工程上为什么可行） Skills 不会全量塞进上下文，而是分层按需加载： •Level 1：元数据（始终加载，用来匹配是否要用） •Level 2：指令正文（触发时才加载） •Level 3：脚本/资源/子文档（执行中按需读取） 结果是： 同一个 Agent 可以装很多 Skills，但不会被上下文拖垮。 ⸻ 7）对 AI 产品设计的关键启发（你文章里最“产品化”的洞察） Skills 是一种宽容的架构： •可以“慢”（prompt 引导推理、生成） •也可以“快”（直接指向脚本执行，像 workflow 一样） 再叠加两个趋势判断： •token 变便宜 •agent 变更快 所以推演的产品趋势是： 未来 AI-native 产品 = 多模态统一入口 + 内置多 Skills 自动匹配执行 用户只输入，系统自己判断是“直接入库/纠错/合并/结构化/生成”等等。 ⸻ 8）什么时候应该用 Skills（3 个触发信号） 1.你在反复向 AI 解释同一套规则 → 该封装成 Skill 2.任务需要特定知识/模板/材料才能做好 → 把资料打包进 Skill 3.任务本身是多流程协作 → 用 Skill 把流程组合起来交给 Agent 自动跑 ⸻ Skills 是 Agent 的灵魂，像 Steam 的游戏 + 创意工坊： 有了可扩展的 Skills，创作者无需做完整产品，只要封装能力包，就能低成本创造具备通用智能上限的垂直 Agent 应用——并快速验证、快速迭代、快速分发。

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一泽Eze
4天前
感觉玉伯的 Youmind 渐入佳境，最近能刷到不少用户主动分享。
能成功的创作类产品标准之一：有用户自发成为布道师，生长出野生社区。恭喜恭喜。
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一泽Eze
5天前
全网最好的 agent skill 中文完全指南，一文看完就能精通(๑˃̵ᴗ˂̵)👍

从基础概念、应用价值优势，
到使用与制作教程、哪些场景适合做 skill
都给了说人话的详尽解析

结合了不同复杂度的 skill 实验与多篇技术博客后，终于把 agent skill 的终极指南写完了！

Agent Skills 终极指南：入门、精通、预测

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一泽Eze
8天前
感觉可创造也可以发生在可预测之前，特别的，AI 方面，很多上限的判断是需要先 build，然后体感，会有更好的判断预测

王慧文: 人类对一个领域的理解水平依次为， 可解释->可量化->可预测->可创造->可量产 投资人对一个公司的理解水平依次为， 可跟投->可领投->可重仓->可全仓->可收购

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一泽Eze
9天前
最近研究 skill 有感，预测下 ai native 产品的共同特性：
1. 继承上一代产品的快速处理性能
2. 用户信息输入入口更加简化，甚至唯一（因为大家都习惯 chatbot 包含一切了）
3. 应对预期内需求时，能智能规划、分配任务的处理逻辑（一般产品已经预定义，类似 Skill）
4. 还能应对未被规划的边缘情况 or 满足用户的个性化需求
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一泽Eze
10天前
一泽Eze
10天前
年终总结，磨磨蹭蹭撰写于 2025 的最后一天与 2026 新年元旦。
AI 浪潮依旧汹涌，未经易稿。
没有 AI 干预作者意志。

我、AI、2025｜见知录 005

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一泽Eze
13天前
除了恭喜上岸，我的第一反应其实也是有点遗憾
Manus 被收购，从 AI 创业角度来讲是好事，但对于 AI 应用们来说，不一定很积极。
最接近应用的 AI Native 创新公司，选择了在 PMF 之前高位变现，无疑是合适的决策，但也有些可惜（虽然继续做下去，PMF 是否足够撑起来也是单独需要探索的）
当然从朋友的角度来说，那就是超棒的消息了

玉伯: Manus 被 Meta 收购，看了眼信息流，全是各种 Congratulations。为什么我的内心，总觉得故事到此，有点悲凉。 悲凉之一是：Manus 的梦，终究没能撑起一家独立公司的梦。竞争太激烈，AI 创业的成本非常高。识时务者为俊杰，此时如果不被收购，故事可能会变得非常难。听说另一家也在寻求出售。通用 Agent，终究是巨头的游戏。 悲凉之二是：为什么是 Meta。让人有点想起百度收购 91 手机助手。当年百度焦虑移动船票，如今 Meta 焦虑 AI 破局。期待历史不会押韵，能展现出不一样的故事。 悲凉之三是：为什么这么多 Congratulations，异样的声音好少。创始团队和投资方赚大钱了，除了这个点可喜可贺，大家究竟在恭喜什么。 天色阴冷，太阳还没出来。早点出来。

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一泽Eze
17天前