离谱的Agent skills到底是什么?3分钟教会你怎么玩!
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Description
形容一个东西很万能,你可能会说:“就差不能生孩子了。” 游戏圈有 Minecraft,编程圈有 Python,工业圈有 MATLAB, AI 圈有 Agent,而现在又来了个 Claude Skills? 这个视频带你真正搞懂 Skills! 资源和图文教程梳理制作了好久,感谢朋友们的三连和关注~
Comments
写 skills 调提示词就像带职场新人,折腾半天产出还不如自己上手快,区别是新人终会成长独当一面,ai 上限得等业界进步[doge]
♥ 25 ↩ 1
Anthropic 确实是一家商业公司——讲烂了的东西,用个新名词包装包装,又成了“爆炸性”的“新技术”了
♥ 20 ↩ 1
感觉还是因为大模型的运行即便在开发者看来都是一个黑盒状态,所以只能通过外部各种方式找补来试图控制内部运行
♥ 12 ↩ 1
一句话总结:树形结构化提示词工程[笑哭]
♥ 9 ↩ 1
skill 就变成了,给一批提示词的描述,大模型自己选择对应的提示词,自己提示自己,生成解决问题的 function 自己 call,得出结论返回。区别就在于原来需要用户自己给出解决函数,现在变成了给出用于生成解决函数的提示词。[doge]
♥ 7 ↩ 1
这个技术其实挺简单的,用老概念讲,它就是提示词检索和加载+脚本检索和执行+自动编码和执行三种能力组成的自动化工作流,具体而言检索采用的是LLM上下文内检索的技术,编码利用的也是LLM自身的编码能力,执行脚本就是将脚本当成MCP工具。对于开发者来说重要的是,你的这个任务该如何划分子任务并设计不同提示词,提示词之间是并列的还是递进的,是否涉及那么多相关的提示词需要检索并加载,以及你需要的工具有哪些,各个工具的功能和参数如何设计,工具间的协调搭配如何安排?整个流程跑通和达到一定效果的话也是需要大量的调试。
♥ 6 ↩ 1
相当于构建了一个“Prompt 的虚拟内存系统”,Skills.md文件就相当于多级页表,到了命中时(LLM需要时)才将对应的内容加载到内存中。实现了 skill 的索引化。
♥ 4 ↩ 1
其实 就是给了AI一个工作输出流程表,也可以叫规则或办事流程、或章程,让AI根据这个办事流程返回想要的结果,但是问题是怎么能让AI严格按照你的规定处理并返回结果呢?它不像传统代码可以通过代码条件控制实现,具有强制性。
♥ 2 ↩ 1
“建议在父母陪同下使用”,结果是怕父母看到我太笨不会用吗?
♥ 1 ↩ 1
这种模式是不是意味着以后 Prompt 工程师要失业,变成 Skill 架构师了?
♥ 1
终于有人讲 Agent Skills 开放标准了,Anthropic 这波野心很大啊[笑哭]
♥ 1 ↩ 1
感觉就是一个打包好的one shot,提升了抽象和复用性
♥ 1 ↩ 1
看完视频想尝试总结一下:最开始写文档、做设计、搞开发等作品都是自己选择现有人工设计的模板,后来开始用大模型生成作品,但是由于AI产物会随着提示词的内容变化良莠不齐,于是skill便充当优良的提示词话术和素材模板,大模型会自动确定用什么话术模板(skill),根据skill的要求产出较稳定的优良产物。因此skill就类似人工设计的、用于优化大模型生成效果的模板
♥ 1 ↩ 1
互联网人最爱做的事就是创造词[doge]
♥ 1 ↩ 1
其实最有意思的就是,如果你不想自己写一个skill,claude还搞了一个帮你生成skill的skill[doge]
♥ 1 ↩ 1
别说了,三连给你,Skill 给我!
♥ 1 ↩ 1
这种技术对长文本处理简直是降维打击[吃瓜]
♥ 1 ↩ 1
已经三连,但是无法发送了
♥ 1 ↩ 1
让我看看
♥ 1 ↩ 2