S6E4 关于 Agent Skills 的一切，以及为什么所有人都应该掌握这个技能
尚晋的运营同学不会写代码，但他现在打开 Claude Code，说一句「帮我做一个康德主题的书单」，整条工作流就自己跑完了。以前这件事要用 Dify 或 N8N 搭 workflow，现在只需要一个 Skill 文件。 这期节目我们聊的就是 Skills——这个听起来很小、但可能正在改变 AI 使用方式的东西。它到底跟 Prompt 有什么区别？为什么说没被验证过的 Skills 只是一个 Prompt？一个 Skills 用得越多真的会越强吗？当每个代码库、每个网站、每种文件类型都有自己的 Skills，最终会长成什么样？以及，谁来给这些 Skills 做一个市场或者推荐系统？ 我们请到了三位很不一样的人：一个把推荐系统经验搬进 AI 阅读产品的创业者，一个比 Claude Skills 更早上线「妙计」功能的产品负责人，和一个两个月没写过一行代码、所有工作全交给 AI 的算法工程师。三个视角拼在一起，刚好把 Skills 的实践、产品和理论都覆盖了。欢迎分享和评论～ 另，听友群已启动，添加 tml940214 进群吧～ 嘉宾及主播 * 尚晋：AI Agent 创业者，前谷歌&微信 AI 工程师 * 钟经纬：阶跃星辰产品经理，负责阶跃 AI 桌面伙伴「小跃」及后续 Working Agent 方向。团队早在 2025 年 9 月上线类 Claude CoWork 产品，推出「妙计」功能 * 周亦庄：阶跃星辰退居二线的 LLM 算法工程师，曾负责千亿参数语言模型及万亿参数稀疏模型预训练。高强度 Codex 用户，试图用 agent 改造组织生产工作流程 * Ailing 小狼（主播）：大模型厂商开发者产品和生态负责人，在蚂蚁和阿里讲过 AI Infra、Data&AI、云原生、视频云和开源的故事，Agent Builder 你可以听到 * 技能和五子棋的技能是同一个技能吗？——还真是 * 一款让马克思、恩格斯、凯恩斯陪你读经济学的 AI 阅读产品 * "所有的 AI 产品都在让我们不要去读书"——学哲学的创业者为什么偏要做读书 * 从推荐系统到主动式 AI：过去做短视频推荐的经验怎么复用到 AI 产品 * 「妙计」的命名故事：比 Claude Skills 更早上线，没想到 Skills 后来会这么火 * 做 Skills 的三个出发点：参考文件模板、可复用脚本、专家经验的 SOP * 浏览器插件生态的供给和分发问题，Skills 怎么换了一种方式解决它 * 暴论：Skills 区别于 Prompt 的关键是"经过验证"——就像驾照、四六级证书 * 用 Skills 替代 Dify / N8N，运营同学打开 Claude Code 说句话就能跑完整个工作流 * Skills vs Agent vs Workflow：它更像一个带 Agent 功能的 Workflow * Skills 的自进化：每次对话结束自动回顾、记录 learnings，用得越多能力越强 * 更原子化的 Skills：每个代码库、每个网站、每种文件类型都可以有自己的 Skills * 推荐系统视角的 Skills Marketplace：短视频推荐的反馈螺旋如何迁移过来 * 算法视角：Skills 降低了完成任务所需的动作空间，是一种结构化先验 * Context 的上限与 Skills 的价值：十步变一步，剩下九步可以做更多探索 * 上下文窗口是永恒的限制吗？信息论决定了取舍永远存在 * 惊喜发现：GitHub 开源项目可以直接变成 Skills * 用户做了个 Skills 让电脑控制手机——产品团队要做两周的事，对话两三天搞定 * 用户创造的 Skills 成了产品功能的一部分："很感谢他们" * 小跃的 Skills 创建流程：对话创建 or 上传 Skills 包，即时生效不需要部署 * 国内外 Skills 生态对比：海外多一些，国内阶跃产品化相对领先 * 桌面端 vs 移动端：手机上的 Agent 为什么难做，生产力场景才是真正的痛点 * Skills 不只是工作：个性化信息、个人偏好都可以用 Skills 承载，渐进式披露 * 一个用户的神操作：让小跃每天 12 点自动 review 对话记录，把不足变成新 Skills * Openclaw 的启示：预制 Skills 就像智能手机的预装 App，开箱即用能力决定第一印象 * Agent OS 视角：MCP 对应驱动（扩展访问范围），Skills 对应 Library（承载正确实践） * 三个给普通人的比喻：开卷考试的笔记本、实习生的成长路径、入职文档加离职交接 * 人类迟早要学会和 AI 一起生存——这是我们这代人的使命 开场音乐及其他 * 开场音乐来自有史以来第一首由计算机"演唱"的歌曲 "Daisy Bell"。1961 年，IBM 7094 计算机在贝尔实验室首次实现了语音合成技术，并演唱了这首歌 * 「计算机历史博物馆」第六季 Ex 系列着重于探索 AI 及 Agent 领域最前沿、最具争议的话题 * 这是一档免费的公益性质的科技播客，希望与听众一起思考技术变革和工程师成长
尚晋的运营同学不会写代码，但他现在打开 Claude Code，说一句「帮我做一个康德主题的书单」，整条工作流就自己跑完了。以前这件事要用 Dify 或 N8N 搭 workflow，现在只需要一个 Skill 文件。 这期节目我们聊的就是 Skills——这个听起来很小、但可能正在改变 AI 使用方式的东西。它到底跟 Prompt 有什么区别？为什么说没被验证过的 Skills 只是一个 Prompt？一个 Skills 用得越多真的会越强吗？当每个代码库、每个网站、每种文件类型都有自己的 Skills，最终会长成什么样？以及，谁来给这些 Skills 做一个市场或者推荐系统？ 我们请到了三位很不一样的人：一个把推荐系统经验搬进 AI 阅读产品的创业者，一个比 Claude Skills 更早上线「妙计」功能的产品负责人，和一个两个月没写过一行代码、所有工作全交给 AI 的算法工程师。三个视角拼在一起，刚好把 Skills 的实践、产品和理论都覆盖了。欢迎分享和评论～ 另，听友群已启动，添加 tml940214 进群吧～ 嘉宾及主播 * 尚晋：AI Agent 创业者，前谷歌&微信 AI 工程师 * 钟经纬：阶跃星辰产品经理，负责阶跃 AI 桌面伙伴「小跃」及后续 Working Agent 方向。团队早在 2025 年 9 月上线类 Claude CoWork 产品，推出「妙计」功能 * 周亦庄：阶跃星辰退居二线的 LLM 算法工程师，曾负责千亿参数语言模型及万亿参数稀疏模型预训练。高强度 Codex 用户，试图用 agent 改造组织生产工作流程 * Ailing 小狼（主播）：大模型厂商开发者产品和生态负责人，在蚂蚁和阿里讲过 AI Infra、Data&AI、云原生、视频云和开源的故事，Agent Builder 你可以听到 * 技能和五子棋的技能是同一个技能吗？——还真是 * 一款让马克思、恩格斯、凯恩斯陪你读经济学的 AI 阅读产品 * "所有的 AI 产品都在让我们不要去读书"——学哲学的创业者为什么偏要做读书 * 从推荐系统到主动式 AI：过去做短视频推荐的经验怎么复用到 AI 产品 * 「妙计」的命名故事：比 Claude Skills 更早上线，没想到 Skills 后来会这么火 * 做 Skills 的三个出发点：参考文件模板、可复用脚本、专家经验的 SOP * 浏览器插件生态的供给和分发问题，Skills 怎么换了一种方式解决它 * 暴论：Skills 区别于 Prompt 的关键是"经过验证"——就像驾照、四六级证书 * 用 Skills 替代 Dify / N8N，运营同学打开 Claude Code 说句话就能跑完整个工作流 * Skills vs Agent vs Workflow：它更像一个带 Agent 功能的 Workflow * Skills 的自进化：每次对话结束自动回顾、记录 learnings，用得越多能力越强 * 更原子化的 Skills：每个代码库、每个网站、每种文件类型都可以有自己的 Skills * 推荐系统视角的 Skills Marketplace：短视频推荐的反馈螺旋如何迁移过来 * 算法视角：Skills 降低了完成任务所需的动作空间，是一种结构化先验 * Context 的上限与 Skills 的价值：十步变一步，剩下九步可以做更多探索 * 上下文窗口是永恒的限制吗？信息论决定了取舍永远存在 * 惊喜发现：GitHub 开源项目可以直接变成 Skills * 用户做了个 Skills 让电脑控制手机——产品团队要做两周的事，对话两三天搞定 * 用户创造的 Skills 成了产品功能的一部分："很感谢他们" * 小跃的 Skills 创建流程：对话创建 or 上传 Skills 包，即时生效不需要部署 * 国内外 Skills 生态对比：海外多一些，国内阶跃产品化相对领先 * 桌面端 vs 移动端：手机上的 Agent 为什么难做，生产力场景才是真正的痛点 * Skills 不只是工作：个性化信息、个人偏好都可以用 Skills 承载，渐进式披露 * 一个用户的神操作：让小跃每天 12 点自动 review 对话记录，把不足变成新 Skills * Openclaw 的启示：预制 Skills 就像智能手机的预装 App，开箱即用能力决定第一印象 * Agent OS 视角：MCP 对应驱动（扩展访问范围），Skills 对应 Library（承载正确实践） * 三个给普通人的比喻：开卷考试的笔记本、实习生的成长路径、入职文档加离职交接 * 人类迟早要学会和 AI 一起生存——这是我们这代人的使命 开场音乐及其他 * 开场音乐来自有史以来第一首由计算机"演唱"的歌曲 "Daisy Bell"。1961 年，IBM 7094 计算机在贝尔实验室首次实现了语音合成技术，并演唱了这首歌 * 「计算机历史博物馆」第六季 Ex 系列着重于探索 AI 及 Agent 领域最前沿、最具争议的话题 * 这是一档免费的公益性质的科技播客，希望与听众一起思考技术变革和工程师成长