في الآونة الأخيرة، هناك الكثير من الناس يروجون لـ Skills على推。

في الواقع، بدأت بتجربتها وتعلمها وأنا مشكك، هناك العديد من الآراء، يقولون إنها تجعل الذكاء الاصطناعي يبدأ في العمل بشكل مستقل، ويقوم بتحليل المهام بنفسه، ويتعامل مع العمليات بشكل تلقائي كأنه خبير.

لكن بعد الاستخدام الفعلي، شعرت في الحقيقة أنها ليست بهذه الروعة.

﹝لأن Skill لن تغير قدرة النموذج نفسه﹞

طرق التوليد التي تعرفها لا تزال موجودة، والتغييرات تحدث أكثر على مستوى التفاعل، وليس على مستوى النتائج.

في السابق، كنا نتفاعل مع LLM، وغالبًا ما نقول "تدريب"، وهو تدريب الذكاء الاصطناعي على من هو، وكيفية أداء المهام، وما يجب الانتباه إليه، وإذا أخطأ، فسيتم توبيخه. في سيناريو آخر، تحتاج إلى إعادة تدريب هذه الخلفية.

﹝Skill نقلت هذا الأمر إلى خارج الحوار﹞

يعني أنك قمت بكتابة مجموعة من العمليات الموحدة مسبقًا، ويمكنك استخدامها في أي وقت، دون الحاجة إلى تحديد عملية وطرق عمل الذكاء الاصطناعي من خلال الدردشة. في الواقع، هو نوع من التلميحات المحفوظة بشكل هندسي، ويمكنك في الأصل استخدام prompt لتفعيل هذه القدرة، فقط كان يتطلب منك سابقًا إعادة كتابتها مرارًا وتكرارًا، والآن يكفي أن تكتبها مرة واحدة.

حولت Skill هذه القيود إلى حالة افتراضية، كل ما عليك هو أن تقول ما الذي يجب القيام به في هذه الخطوة.

من هذا المنظور، فإن Skill حقًا يوفر تجربة تفاعل جيدة، ويمكنك أن تشعر بالاستقرار بشكل واضح، لكن لا تتوقع أن يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً فجأة.

على سبيل المثال، أنا الآن مدمن على vibe coding، وفي الواقع، كنت أعمل على بناء نظام شخصي خاص بي، هنا أحتفظ بأكثر أنماط الكتابة وتنسيقات الترتيب التي أرتاح لها، مؤخرًا أبحث أيضًا لوالدتي عن نظام مالي.

هذا هو الحال تقريبًا، فهو مفيد جدًا، وClaude لا يزال هو ذلك Claude. لكن من يستخدم مهارات الآخرين، أعتقد أنني 👇