Claude Skills 笔记整理

1) 这次 "Skills" 释放了什么信号?

  • Skills 不是"又一个功能点" ,更像一个信号:Agent 真正要落地,拼到最后不是模型多聪明,而是有没有一套能稳定交付的「流程资产层」
  • 业务真正要的是 pass@1:第一次就按要求交付、可复现、可回归,而不是"再想想"给一堆 reasoning。

2) 为什么需要 Skills:模型强,但进真实工作流会反复翻车

常见翻车点(高方差):

  • 链路一长就漂(步骤遗漏/顺序乱)
  • 约束会忘(关键条件丢失)
  • 工具会乱用(调用不稳、参数偏)
  • 输出格式会飘(今天对、明天漏字段)

结论:模型可以 improvise,但放进长链路跑几次,你会害怕它的方差。


3) 我对 Skills 的定义:不是 prompt 复用,而是把 know-how 变成资产

Skills 更像 工程化的"行为中间层"

  • 把 know-how 打包成 可复用 / 可版本化 / 可组合 / 可按需加载 的模块

  • 模块里不只自然语言指令,还可以带:

    • checklist
    • 模板 / 脚本
    • 校验器 / schema
  • 含义:把"不该靠模型猜"的部分交给确定性组件保证。

对 agent 特别关键的原因:

  • agent 落地难点不是"想不想得出来",而是"能不能稳定地做出来"
  • 现实流程往往"几乎可重复但总有细微变体"(如排障、合规、SOP、发布流程等)

4) Skills 的工程价值:把隐性经验变显性流程,并变成可治理资产

Skills 的意义:

  • 把"隐性经验"→"显性流程"

  • 并把流程变成可治理资产

    • review
    • 版本控制
    • 回滚
    • 依赖管理
  • 让 agent 从"会说话的模型"更接近"可运维的系统"。


5) 长任务的现实问题:context rot 与"按需加载"

  • 长任务会遇到 context rot:工具输出越多、上下文越长、噪声越大,模型越容易:

    • 把不重要的东西当重点
    • 忘掉关键约束
  • Skills 的关键思路之一:按需加载 / 渐进式加载

    • 平时只带技能"描述"
    • 需要时再加载完整流程与资源

另一个关键:状态外部化

  • 把状态写入文档或结构化 artifact
  • 等于把"记忆压力"从 tokens 转移到系统状态
  • 对长横向任务的稳定性尤其有帮助

一句话总结(原文核心)

  • Skills 更像 agent 世界的「流程资产层」:不一定提高智商上限,但能压低方差、提升可交付性。

接下来沿着 Skills 的三条路

路 1:SkillOps ------ 像训练 ML 模型一样规模化更新技能

关注点不是"写出第一版",而是把同一条 skill 持续迭代到足够稳 ,并且不被少数极端 case 带偏

一个"训练式批量更新"的流程设想:

  1. 海量反馈结构化归因

    • 步骤缺失 / 工具调用不稳 / 约束表达不清 / 输出格式漂...
  2. 相似失败聚类成可复用改动点

  3. 自动生成候选补丁或流程变体

  4. 回放 + 回归测试验证

    • 既修复失败 case
    • 又不破坏历史通过 case
  5. 灰度发布 + 指标监控逐步放量

  6. 必要时一键回滚

目标:技能更新像模型训练一样------吃大批信号、稳定变好、可控上线,而不是靠人工手改、越改越玄学。


路 2:小模型执行 ------ 训练"执行脑"(procedure exposure + 工具调用)

这条直接影响 agent 的 成本 / 稳定性 / 可控性

未来形态更像分工协作:

  • 大模型:开放式理解与规划
  • 小模型:执行与工具调用(执行专家)

希望小模型"天生擅长"的能力:

  • 知道何时加载哪个流程(procedure exposure)
  • 最小化上下文
  • 严格执行 steps
  • 把状态写入/读出外部 artifact
  • 做验证与恢复(verify & recover)

如果跑通:agent 系统会更 稳定、便宜、可控,对企业落地更友好。


路 3:Skills Distillation ------ 把流程知识蒸馏进模型,让"按流程办事"成为默认

更长期的方向:

当前 Skills 仍像"外部注入的流程约束",有点像外挂,每次要把模型拉回轨道。

更想要的是:

  • 把 Skills 沉淀出的流程知识 蒸馏进模型行为

  • 让模型默认具备"按流程办事"的习惯:

    • 先找流程再执行
    • 主动外部化状态
    • 自带 plan → act → verify → recover 节奏
    • 对格式和约束更敏感

让 Skills 从"每次搜回来用的工具"升级为"模型天生就这么做"的能力基座。


结尾要点(系统长期跑起来靠什么)

  • 把"怎么做"摆到台面上:变成 可复用、可治理、可持续迭代 的流程资产

  • 真正让系统长期稳定运转的细节往往是:

    • 稳定的执行路径
    • 可验证的步骤
    • 可回归的输出
    • 可观测的失败模式

如果你想把这份笔记整理成「更适合 Notion / Obsidian」的版本(加上目录、标签、金句摘录区、可行动 checklist),我也可以直接按你常用格式再排一版。

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