01
PART
Skill 是能力商品
不是提示词,也不是 App
我现在对 Skill 的一句话定义是:把专家经验、工作流、品味和工具调用,封装成可分发、可复用、可迭代的能力单元。它不是单纯的提示词,也不是传统意义上的 App,更像 Agent 时代的能力商品。
用户不需要理解底层的 MCP、CLI、loop,只需要知道:它解决什么问题,产出什么结果。
02
PART
核心是把人的经验外化
审美、判断与经验的固化
真正有价值的部分,是把人的审美、判断和经验固化进去。这要求创作者同时懂三件事:
传统专业知识
决定你知道什么结果算好。
AI 的上下限
决定你知道什么必须工程化兜底。
产品化思维
决定你知道用户场景和稳定性要求。
它没有让图像模型一把梭生成 Logo,而是先生成 SVG 变体,再做展示图。把 Logo 本体、展示场景、交互背景拆成不同层,分别用最适合的技术处理。
03
PART
好架构:中心短,辐射厚
Thin Harness, Fat Skills
复杂 Skill 不怕有复杂内容,怕的是把复杂内容一次性塞给模型。 文件系统本身就是一种上下文工程。
SKILL.md 只放高信号流程;references 放重文档,按需读取;scripts 放确定性逻辑。更稳的架构是 Thin Harness, Fat Skills。
04
PART
像代码质量一样维护
gotchas 才是专家经验
好 Skill 不是一次写完,它需要像代码质量一样维护。一个可靠的生命周期是:
其中 gotchas 是整个 Skill 里最高价值的内容,因为正向原则模型往往已经知道,负面边界才是专家经验。
///
END
个人产品的复利飞轮
文章、案例、仓库互相喂养
过去文章和产品是分开的:先做产品,再写推广。现在 Skill、文章、案例、开源仓库会互相喂养从割裂到共生
每一次真实任务,都不只是在完成任务,而是在积累下一次能调用的能力资产。
这就是个人产品在 Agent 时代的复利飞轮
CLOSING
Agent 不抹平能力差距,而是放大它——真正弥合鸿沟的,是把经验封装成可分发、可复用、可迭代的 Skill。
我是甲木,热衷于分享一些 AI 观察、AI 干货内容。
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