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作者 | 董道力邮箱 | dongdaoli@pingwest.com
已往一年,大模子的能力界线在快速扩张。Claude、GPT、Gemini 在 benchmark 上的差别越来越小,使用门槛也在一直降低。但一个有趣的征象泛起了:同样的模子,差别人用出来的效果差别重大。
一个懂 SQL 的数据剖析师,和一个不懂 SQL 的小白,用统一个大模子盘问数据,前者可能 5 分钟出效果,后者可能要重复诠释半小时。问题就泛起在履历和专业知识。
而现在泛起了一个最简朴粗暴的方法,把履历和专业打包成 Skill,让每小我私家都能施展大模子所有能力。
就好比福特汽车流水线,把装配流程拆解成 84 个办法,每个工人只需要掌握一个办法,效果生产效率就提升了。
Skill 做的事情也一样:把需要人类重复诠释的事情,酿成可复用的手艺包。人们不需要“明确”,只需要“执行”。
正是这种对履历平权的盼愿,引爆了手艺圈对 Skill 的狂热追捧。
若是你最近浏览 GitHub 的热门项目,会发明“Skill”险些成了泛起频率最高的要害词。各人不再津津乐道于谁写出了更精妙的 Prompt,而是最先热衷于构建和分享自己封装好的 Skill 。从 Anthropic 官方维护的标准库,到开发者自制的种种独家 Skill,这种趋势像野火一样伸张。
TRAE 选择在这个时间点上线 Skill 功效,恰逢其时的成为了“引爆点”,其通过极简的操作,让 Skill 使用门槛降低,真正推动了“专家履历”的普惠化,让 Skill 热潮从手艺圈涌向每小我私家的事情流。
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离别“一次性对话”,Skill 成为稳固生产力
也许许多人会质疑:“Skill 不就是把 Prompt 写长一点吗?”这个说法只对了一半。Prompt 和 Skill 在实质上保存着维度的差别。
Prompt 是“一次性”的耗材。 它像是一道随口的下令,生命周期仅限于目今的对话窗口。一旦开启新对话,或者上下文过长,AI 就会失忆,你必需重新再来。
而 Skill 是“可复用”的资产。 它是被沉淀下来的数字智慧。你只需要编写一次,就可以在未来的无数次对话中重复挪用,且和 MCP 差别,Skill 不占用名贵的上下文窗口。
Prompt 就像是你每次出门打车都要给司机指路,而 Skill 就像是直接在司机的导航仪里存了一个“回家”的快捷键,以后上车只需要说这两个字,司机就能走出最精准的蹊径。
Skill 的焦点价值,在于将人类专家的“隐性知识”显性化。它能做到通俗 Prompt 很难兼顾的三件事:
强制标准化: 它给 AI 装上了一套规则。好比强制 AI 在写代码时严酷遵照特定的 Lint 规范,或者在写 PRD 时必需包括“数据埋点”章节。无论运行几多次,输出的名堂永远统一且合规。
自动化事情流: 它能把重大的链式操作串联起来。将“读取 CSV、洗濯脏数据、生身剖析图表”这三个自力办法封装在一个 Skill 里,一键执行,无需人工分步干预。
知识沉淀: 你可以把自己的独门特技打包成 Skill 分享给团队。新来的同事加载了这个 Skill,瞬间就能拥有和你一样的代码审美和营业逻辑。
虽然,并不是所有的对话都需要封装成 Skill。若是你只是想问“今天天气怎样”或者“诠释一下什么是量子力学”,直接用 Prompt 就绰绰有余。
真正值得花时间封装成 Skill 的,往往有几个很直观的特征。
最常见的一种,是你已经对统一套逻辑重复诠释过许多次,好比某个牢靠结构的 SQL 盘问,每次都要重新形貌一遍思绪。
另一种情形是使命自己就很难一步完成,它自然需要拆解、推理、再挪用工具,若是每次都靠暂时 Prompt 把流程串起来,不但艰辛,还极容易蜕化。
最后一种,就是对效果要求十分苛刻,名堂、字段等必需要规范,这时就不可让模子自由施展,需要 Skill 举行规范。
可以说,Skill 不是为了更智慧,而是为了更稳固。
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在 TRAE 里,一步建设你的 Skill
许多强盛的生产力工具,往往倒在“设置重大”的最后一公里。但 TRAE 这一次做得足够彻底,它把 Skills 的建设和使用历程,简化到了小白也能轻松上手。你不需要去学习艰涩的 JSON 名堂,也不必成为 Markdown 语法专家。
在 TRAE 里,你只需要像平时谈天一样告诉它你想要什么。
好比,你可以直接在对话框里输入:“帮我在外地建设一个名为「代码审查」的 Skill,我希望它能读取我的 Git Diff,检查是否有未处置惩罚的 TODO 注释,并用严酷的语气指出潜在的性能问题。”
TRAE 就会将你的模糊需求拆解为工程办法。它会用 Skill 写 Skill,其内置的“Skill-creator”,将中文的“代码审查”映射为标准化的文档目录,把“看一眼代码变换”翻译成 “git diff HEAD” 下令。不需要写代码就能看到一个完整的 Skill 文件。
虽然,若是你是一位追求极致的专业,完全可以深入究竟层,手动微调设置文件,通过挂载更重大的示例文件或外部资源,让智能体的体现更好。但关于绝大大都人来说,“说出需求”即即是“完成开发”。
最后是导入第三方 Skill,TRAE 并没有试图建设关闭的围墙,而是拥抱了开源生态。
TRAE 的 Skill 架构基于开放标准构建,这意味着你不需要重复造轮子。GitHub 上那些大神们写好的现成 Skills,无论是 Anthropic 的官方库,照旧社区孝顺的 PDF 剖析、YouTube 字幕提取工具,你都可以直接拿来用。
操作也很简朴,从社区下载你心仪的 Skill 文件夹,在 TRAE 的设置面板中找到“规则和手艺”选项,一键导入即可。
好比,我们下载了一套在社区很是盛行的“全栈产品团队手艺 Skills”,内里涵盖了迅速产品认真人、产品司理工具、产品战略师、UI 设计系统以及用户调研这五个焦点角色的能力。在 TRAE 里,你不需要任何重大的设置,只需将这五个文件夹一键拖入设置面板。导入后,你的 TRAE 就不但仅是一个编辑器,而是原地组建了一支由 AI 组成的专业产品战队。
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重新界说事情流,TRAE Skill 自动明确需求
当你的 TRAE 设置了富厚的 Skills 之后,你会发明,使用它们并不需要重大的提醒词工程。TRAE 构建了一套切合直觉的双重交互逻辑,有用平衡了精准挪用与智能辅助之间的需求。
首先是“显性挪用”,当你有着明确的需求,且不希望 AI 举行发散性创作时,这是最简朴方法。通过向 AI 发送明确指令,你可以强制其进入特定的 Skill 事情模式。
其次是“隐性挪用”,这是 Agent 化能力的体现。 你不需要影象任何 Skill 的名称,TRAE 会凭证对话上下文自动判断并匹配需求。当你贴出一段报错日志询问“缘故原由是什么”时,后台的 Bug Hunter 会连忙介入剖析。
为了更直观地明确 Skills,我们可以看看详细的使用场景。
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实践 1:TRAE Skill 一键天生标准 PRD
面临快速产出“GEO”需求文档的使命。在未加载 Skills 的默认状态下,AI 往往会天生大宗寻常而谈的内容,或者需要用户输入大段的 Prompts 来界说需求,即即是有履历的用户,也得将 Prompts 修修补补。
而当你指定“挪用 Product Manager Toolkit 写文档”时,AI 会迅速切换至专业模式,严酷执行 GEO 产品 SOP:自动补全“外勤职员路径妄想”的用户故事,自动增补“GPS 信号漂移修正”和“地图瓦片离线缓存”的异常处置惩罚逻辑,甚至自动列出“API Latency < 200ms”和“GDPR 合规性”等详细的验收标准。
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实践 2:从 50 页 PDF 秒变汇报 PPT
面临“半小时内将 50 页研报转为汇报 PPT”的使命。
在未加载 Skills 的默认状态下,AI 实质上只是一个阅读助手。它虽然能帮你总结出摘要,列出每一页的建议文案,但最终交付的只是一段文本。你依然需要自己翻开 PowerPoint,新建幻灯片,一页页地复制粘贴问题和正文,再手动调解排版。AI 帮你完成了 50% 的内容思索,但剩下的 50% 手工制作事情完全无法替换。
即便 TRAE 已经装置了许多工具,好比 pdf 阅读等,也能用 python 库建设 PPT,但每次执行使命,都会写一个全新的代码,泯灭时间和上下文,并且无法包管每次天生的效果都相同?赡芑灰桓瞿W,模子迭代,天生效果都会转变。
而装载对应的 Skills 后,天生速率和规范都会获得提升。TRAE 会先通过 Python 库剖析 PDF 文档结构,精准提炼焦点论点,再自动构建幻灯片页面逻辑。
当模子越来越智慧,真正拉开差别的,反而不再是你会不会写 Prompt,而是你有没有把履历酿成“可以被重复挪用的工具”。
Skills 的意义,也不但是效率提升那么简朴,它在重新界说一个事实:专业能力最先脱离小我私家,酿成一种可以被复制、被继续、被协作的结构。
也许再过一段时间,我们转头看今天对 Skills 的狂热,会发明这不是一次工具升级,而是一次事情方法的拐点。人类不再重复做“诠释自己怎么想”,而是把判断、标准和履历固化下来,让机械替你稳固执行。
当你不再被噜苏消耗,真正稀缺的工具才会浮现出来,判断什么值得做、决议往那里走、以及为效果认真的那一刻。
剩下的,就交给 Skills 吧。
而现在,这种转变已经不需要靠想象去明确了。TRAE 国际版正在限时免费,SOLO 模式直接开放,无门槛就能使用 600 次 fast request,与其重复讨论 Skills 会不会成为趋势,不如趁这个时间,亲手把自己的履历封装一次,跑一遍完整流程。
点个“爱心”,再走 吧
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监制:邓金木
策划:赖晗
主创:唐征宇 林箴贺 陈佛烘 颜亦阳 陈林韵
编辑:王家菁、段圣祺
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