Últimamente en 推上 hay muchas personas que promocionan Skills.

En realidad, desde el principio, abordé la experiencia y el aprendizaje con cierta duda, escuchando todo tipo de afirmaciones, como que simplemente hace que la IA pueda trabajar por sí misma, desglosar tareas y gestionar procesos automáticamente como un experto.

Pero después de usarlo realmente, la sensación no es tan sorprendente.

﹝Porque Skill no cambia la capacidad del modelo en sí﹞

Los métodos de generación que conoces siguen allí, los cambios ocurren más en el nivel de interacción que en el resultado.

Antes, cuando interactuábamos con LLM, a menudo decíamos “entrenar”, que significa entrenar a la IA en quién es, cómo hacer las cosas, qué aspectos tener en cuenta, y si se equivoca, recibir una reprimenda. En otro escenario, estos antecedentes necesitan ser reentrenados.

﹝Skill traslada esto fuera del diálogo﹞

Es como si hubieras escrito previamente un conjunto de procesos estandarizados, que puedes usar en cualquier momento sin tener que limitar a la IA a través de una conversación. En realidad, es una especie de indicación guardada de forma ingeniería, que originalmente podrías activar con un prompt. Antes tenías que escribirlo repetidamente, ahora solo necesitas escribirlo una vez.

Skill convierte estas restricciones en un estado predeterminado; solo necesitas decir qué hacer en cada paso.

Desde este punto de vista, Skill realmente ofrece una experiencia de interacción muy buena, puedes sentir que es muy estable, pero no esperes que la IA de repente se vuelva más inteligente gracias a Skill.

Por ejemplo, ahora estoy enganchado a vibe coding; en realidad, siempre he estado construyendo mi propio sistema personal. Aquí, puedo guardar mi modo de escritura y formato favorito a través de Skill, y recientemente también estoy investigando un sistema financiero para mi madre.

Eso es más o menos todo, es útil, Claude sigue siendo ese Claude. Pero al usar Skills de otros, me siento como👇