WeRead Skill配置

这两天在跑那个 ima 的 数据库，因为本身有一个是库在 ima 那 边，所以呢，这边就看到他可以跑小龙虾，跑配置这个事情。那发现腾讯果然是大厂， 他有两个产品，一个是 ima 的 一个 agent， 还有一个是薇诺娜，最后发现他们两个是两款产品， 就等于说一个公司下面有两个团队在跑这个内容。那我就觉得很奇怪吧，我因为要把两个 app id 发给他 ima 这边更多的它是去写录的一个逻辑，它的读取比较麻烦的，问文档还是笔记内容还是可以直接操作的。但是呢，如果是涉及到 pdf 或者是 ppt， 它给我返回的其实是这个产品的 链接，以前存在 ima 里面的一些 pdf 啊或者是 ppt， 它是需要直接下载到我知识库里面去，再去调用 llm 去操作，会比较久。那另外一个呢？它是返回也是数据的一个片段，也是需要 ai 去加工之后再去返回， 这个和我们本身的一些现在的数据库是差不多的，所以我就今天下午也是在思考这件事情和我们本身的数据库到底有哪些区别， 最近也是在做一些小程序的内容，也在思考，那大家都是一个通用的一个情况下，怎么样和别人有一些不一样，这些差异点才是你真正和别人的一个竞争点。

你的微信读书其实可以变成 ai 的 个人知识库。最近值得关注的是 weird skill 这类工具，它不是帮你刷阅读时长，而是让 agent 读取你的书架、笔记、划线和最近阅读记录。公开的 warred c l i 方案里，常见用法是，先扫码登录或者配置 warred 下划线 cookie。 登录后可以执行 warred list 查看带笔记的书， warred shelf 查看书架 warred get。 导出某本书的划线和想法 这件事有三个价值，第一，解锁个人阅读历史。你不用再凭记忆翻书，可以直接问我以前在哪本书里标过组织能力。第二，整理笔记、 划线、书评章节信息，可以导出成 markdown 或 j s o n， 再进入 obsidian notion， 或者交给模型做主题剧类。第三，生成学习路径。比如你想学大模型， agent 可以 先看你的书架里有什么再推荐。从动手学深度学习，到机器学习，再到大模型和应用开发的路线。 技术上，他通常调用微信读书的书架、笔记、划线、阅读摘要等接口，再包装成 agent 能理解的命令或 m c p 工具。但这里要注意两点， 第一，这类工具多是社区项目，不等于微信读书官方开放平台。第二， cookie 和登录状态很敏感，不要随便上传到云端，也不要把环境变量发给别人。适合谁用？重度读书用户、研究人员、内容创作者、企业知识库维护者都很适合。 总结一下， weird skill 的 核心价值不是多一个导出工具，而是把你读过的书、划过的线、写过的想法变成 ai， 可以 解锁、整理和附用的长期记忆。点赞转发关注，一起学习！

hello， 大家好，今天几分钟带大家彻底搞懂 skill 到底是什么，以及我们怎么创建自己的 skill。 首先第一点，什么是 skill？ 我 们该怎么去通俗地理解它？那简单来说的话， skill 就是 给 ai 智能体配置好的专属技能插件，也叫做 agent skill 一 开始是 anastrophic 二零二五年十月十六号推出的，是一种轻量级开放的格式，结合专业知识跟工作流程来扩展 ai ai 阵的能力，相当于是给 ai 装上各种各样的使用技能，但它不再只是单纯的靠提示辞去工作，那能够更精准更稳定的完成指定的专项任务。 第二， skill 是 由什么组成的呢？那 skill 其实最主要的就是 skill 点 md 这个文件，它其实也是个 markdown 的 文件，但是它是比较特殊的 skill 文件，它一般包括原数据层和指令层。那前段时间很火的 gas tech skill 举例上面这部分呢，就是原数据层，包含了名称和描述， 下面就是具体的指令层，概括了这个 skill 整个工作流是怎么跑的。那除了 skill 点 md 这个文件之外，其他的都是一个 optional， 就是 可有可无的一个文件，但比较强大的和常用的会有 script 和 reference， 指的就是脚本和参考文件。说到这里的话，我想要提一下，那每次使用 skill 的 话， ai 的 一个加载逻辑是原数据层始终加载，指令层按需加载，但如果说有一些特殊的场景或者需求， 比如说需要额外加载其他的文件来回答跟实现的话，那 ai 就 会按照需求场景去提取 reference， 然后按照 script 的 这个脚本去执行， 那这个加载逻辑就叫做渐进式。譬如那要先说 reference， 大家可理解成是给 ai 查询学习的专属资料库，里面可以导入各种各样的格式文件，比如说 md， pdf、 txt 都支持。但是这里重点建议大家优先使用 md 格式，因为它整体的排版更简洁， ai 的 读取也更加顺畅，后期调用也会更省心。 那我们也可以用一些工具，把 pdf 跟 txt 等文件去转换成 m d 格式。 reference 里面可以放什么呢？比如说 ai 在 执行这个 skill 时，可能需要查询一些背景资料、规则范例或说业务知识，那它解决的问题就是，如果你有太多的信息没法在单个 skill 点 m p 的 文件里去添加，那你就可以放到 reference 里面，这样子的话，你可以不用把所有的资料都塞进呃 skill 文档，这样可以避免它加载时间过长，消耗 token， 那 整体的使用体验也不会很好。那放到 reference 里面的话，它可以按需加载，根据你的需求，然后再读取详细的资料。比如说像这样的一个结构，你可以把一些 m p 文件，然后放到 reference 里面，让它按需去参考。 然后是 script， 它和 reference 完全不一样，你可以理解成 script 和 reference 都是 ai 的 一个外挂。 script 的 点就在于说它是给 ai 直接调用的一个实用工具箱，因为平时我们只用提示词来下达命令的话，结果很容易不稳定，容易跑偏。所以你把固定的流程写进脚本，放进 script 里面，那它的执行效果就会极度的稳定。 它是 ai 能够直接运行，反复复用的一个固定的执行流程，一键就可以去落地。所以总结来说， skill 里面 reference 和 script 都是给 ai 补能力的，但是作用不一样， reference 可以 理解成是给 ai 看的资料库用来读取，那 script 的 话是给 ai 调用的工具箱 拿来执行。以上就是 skill 的 概念跟组成，那再教大家一下日常怎么快速去调出使用 skill 呢？最简明的方式就是在 agent 对 话框里面直接输入斜杠就可以快速唤起，然后找到你想用的 skill， 也可以通过 find skill 这个内置的技能去查找。第三呢，还能通过专属的关键词去唤醒对应的技能， 因为涉及到很多技能，所以很多时候关键词的对应不是很准确，所以建议优先使用斜杠调取就足够实用了。那如果你用的是 context 的 话，你还可以直接在插件技能这边找到相应的一个 skill。 那 最后教大家三种自制专属 skill 的 方法，新手也能轻松上手。第一种就是 prompt to skill， 可以 直接把成熟的提示词 一键转化成专属的技能，可以直接和 ai 说帮我把这个输出成一个 skill。 第二种，通过日常和 ai 多轮的对话打磨流程，然后跑出满意结果之后可以直接规范整理成一个 skill。 第三种可以直接使用 skill creator 这个 skill， 然后根据它的引导一步步去创建，零基础也能快速做出自用的 skill。 那除了自己创建 skill 之外，网上还有大量现成的很优质的开源 skill， 大家可以去 app 搜索一下使用。那以上就是本期 skill 的 全部基础干货，下期视频我给大家盘点分享一下好用高效的一些优质 skill， 感兴趣的话可以关注我是露露，下期见。

朋友们，这才是打开 skill 的 正确方式，一键查看各个大厂附近技师的 skill， 把同事丢到蒸馏瓶中提炼 skill， 甚至还有漂流蒸馏瓶摇一摇 skill。 最近从同事 skill 火到了各种人物 skill， 但我觉得所有人都搞错了，我们应该真正的尊重知识， 所以我决定做一个能够让大家交易玩起来的 skill 版微信 we skill。 我 真的第一次被 ai 吓到，因为这样复杂的产品在大厂被 n 个部门配合干俩月，而我一个人用吹 solo 一 天就干成了，哪怕你是纯小白，只要像我一样有嘴，把需求说清楚就能做出来。来，我先用三步教大家开发出 we skill， 再体验一下有多好玩。开工前先到 solo 的 智能市场，已封装了近五十个顶配 skill， 安装好待会儿一键调用干活。第二步，打开 mtc 模式，搞定代码外所有岗位的任务。 首先让他给我做需求分析和用言。几分钟后，专业级的学术报告和 pdf 摆在我面前，分析了全球的 skill 产品，给了我核心的洞察，做社交 skill 平台。接着把上面的研究和我的想法扔给他，策划产品，调用专业 skill， 给我一份详细的 prd。 几分钟后，产品需求文档给我看傻了，挑不出任何毛病。大厂产品经理两周的活，他几分钟给我干好了。最重要的第三步来了，无缝切换到扣的模式，全流程完成开发任务。要用这俩专业的 skill， 直接把上面的 p、 r、 d 扔给他开发产品。 接下来就是见证奇迹的时刻，前端组建交互以外代码全打包，一杯咖啡的功夫开发好了，我们来体验下。打开启动页，氛围感拉满。 先看一件蒸馏，太有意思了，能上传各种材料，伴随着瓶子类丢进去几十个同事后，一件蒸馏就开始疯狂提炼 skill， 然后一件发布到 skill 集市，逛集市能看到各种 skill 评分，销量点评全都有，不被黑锅 skill 的 评论能笑死。 自从装了这个测试部，同事一个月没理我了。这个来自三点工作五家公司垒包大师的 skill 用户评论，昨天刚用 hr， 现在都躲着我走。如果你喜欢就加入购机车结算，非常丝滑方便，不得不服 solo 的 能力。而王炸功能附近的技师地图上长满了 skill， 有 买有卖。这 这，腾讯附近的，这是字节附近的，阿里附近的，果然很阿里。我对短剧感兴趣，私聊问了下，回复的很快，然后我直接打视频约个咖啡朋友圈不刷了，这计时圈我高低得刷一刷，刷的根本停不下来。而顶部还有更炸裂的，摇一摇计时漂流蒸馏瓶， 剪一个看看提炼了三千两百多个同事的 skill， 这个必须得收下。智人社交场是我最喜欢的，没有 o k、 r 和内卷， 快乐的交换着各种原始 skill。 回到我的页面，你还能邀请同事成团卖 skill 赚外快。产品体验完了，还有骚操作， solo 的 能力远超我的想象。不用切换到 mtc 模式，给这个产品做 ppt， 介绍，海报、视频、运营方案全搞定。做到这传统方式得两月，用一堆 ai 得两周，然后用吹 solo， 一 天干完 home 加 m t c 双模式无缝切换所有岗位的工作，拉到一个 ai 里搞定，我一行代码都没写，全用自然语言描述，上手完全没有门槛，妥妥的 o p c 神器，像我一样有个想法，它就能帮你快速实现。最后，大家可以把 vsco 你 最喜欢的功能告诉我，我是赛博奇，关注我，带你玩转最前沿的 ai 科技。

最近我们公司呢，做了一个弊端的一个 ai 开发项目，然后我们深度拆解了这个 sap 的 生态架构，意外发现 sku 已经成为企业 ai 软件的隐形标配。 那更是很多公司呢，像 ai 转型的这种核心杠杆。那我举个例子哈，假设就是你的系统有三个这个能力啊，一个是生成调拨单，查供应商， 这个下采购单，在没有 skill 之前，那 ai 呢，就像被编好的程序机器人，你必须用工作流告诉他，就是第一步做什么，第二步做什么。那这种模式的弊端有两个， 一个呢是集成成本很大，为了防止用户漏填，信息技术呢，得写大量的这种判空代码啊。二呢是体验极其僵硬，那用户突然说先不掉播了，帮我查一查哪家供应商快， 那么系统直接蒙圈报错，因为流程图里没划这条线。但是现在那 skill 的 架构很大的解决了这个问题，那它相当于呢，给每个传统功能植入了 ai 大 脑智能水平指数级增加， 这个呢，是怎么做到的？以前要写一百行判控代码，那现在只需要在这个原数据里打个勾啊，必须校验，自动生成。 我们不需要再写集成代码，只声明想要的效果。所以当用户漏了调拨目的地，那么 ai 会主动问库存已查到，你想调到哪个工厂， 那更狠的呢？是这个智能调度，那还是刚才那个场景，用户说啊，先不调拨，先去查供应商，那 ai 呢？会意识到啊，任务切换，自动调用，查询 skill， 然后回复成都中桥的供应商，最快需要切换成采购模式吗？看到了吗？就是 ai 不 再是流水线的这种工人，而是懂变通的智能助手。 那这层变化的本质是什么？就是传统软件不需要推倒重来，只需要在老系统上穿上 ai 的 外衣，或者加入 ai 的 内核，就能秒变智能应用。 那 sap 的 这个 ai 体系正是这个思路，只不过就是针对这个企业场景，强化了上下文的记忆，包括权限、管控等能力。 比如员工李明和韩强同时问啊，查部门工资， ai 能识别的是这个，李明是普通员工，那只能看自己的，那韩强呢？韩强是经理，可以看本部门的。 为什么说这是传统企业最大的机会？那么以前企业 ai 落地难，那卡在两座大山，一个是幻觉问题，幻觉问题不敢用，第二个呢，是成本太高，用不起。那现在是 ko 加传统软件的组合， 让执行缓解交给老系统，交互缓解交给 ai， 那 成本呢？砍半，那效果自然翻倍。 原本被视为这种遗留系统的传统软件，突然变成了 ai 时代最宝贵的资产，这你敢信吗？原本的传统软件成为稳定的内核， ai 的 加持成为 内核的这种增压器啊，这才是最好的方式，也是很多老板想想用的一种方式。关注我，带你了解更多的弊端 ai 知识。

每天学习一个 skill， 今天看 xten absidian visual skills。 它把 cloud code 和 absidian 连起来，生成 extradrill、 mermaid 和 canvas。 一 句话，把文本想法直接变成可编辑的可式化资产。 这个套装解决的是一个很具体的问题，知识整理时，图总是最后才补。现在你可以先描述结构，让 still 直接产出 obsidian 能打开的图。所以它不是画图玩具，而是文档、笔记和演示的生产力入口。 rimi 里最重要的信息是，它包含三类可视化 skill， excculateral 负责手绘感图表， mermaid 负责专业流程和时序， canvas 负责交互式思维整理。三者合起来，覆盖了从草图、技术图到知识地图的常见场景。 第一个是 excalibur 图表生成器，适合流程图、关系图、架构图和思维导图。它支持 obsidian 模式、标准 dot、 excalibur 文件以及动画模式。触发时只要说 excalibur 画图、流程图或者思维导图就很自然。 第二个是 mermaid 可适化器，适合放进文档和工程说明。它支持流程图、循环图、对比图、思维导图、持续图和状态图。更关键的是，它内置了语法错误预防机制，减少 mermaid 常见翻车点。 第三个是 obsidian canvas 创建器，输出的是有效的 dot canvas jason， 它可以做中心发散的思维导图，也可以做自由布局的复杂网络节点大小、颜色关系、连线和分组都会自动帮你铺好。第一版 安装方式，最推荐走 clock coke 的 plug in marketplace， 先添加 external slash xten absidian visual skills， 再安装 absidian visual skills 如果只用 excalibrium， 记得 excalibrium 里也要装好 excalibrium 插件。 使用时记住一个顺序，先选图的载体再说清结构手绘感用 excel， 工程文档用 mermaid， 知识地图用 canvas。 每天学习一个 skill， 我 们下期见。

你花两小时写了个 skill， cloud 从来不调用，好不容易调用了，执行起来又僵化，结果不达预期。本期我们继续精读 cloud code 核心开发者 toric 的 lessons from building cloud code how we use skills。 它总结了构建 skill 的 九个最佳实践来看如何让 agent 成功调用 skill， 以及如何达到更好的执行效果。这九条实践本质上是在解决三个递进的问题。 第一层问题， cloud 能不能找到你的 skill？ 找到之后能不能理解它该做什么？这是内容层，解决的是被看见和被理解。 第二层问题， skill 能不能在不同场景下附用？会不会因为写得太死而失去灵活性？这是结构层，解决的是可附用和不僵化。 第三层问题， skill 能不能记住上次做了什么？能不能直接给 cloud 可调用的代码，能不能在需要的时候开启护栏？这是高级技术层，解决的，是有状态和可组合。先看内容层，解决被看见和被理解。 第一条， description 字段是给模型看的。很多人把 description 写成功能说明，这是一个监控 pr 的 工具，但 cloud 启动绘画时会扫描所有 skill 的 description， 决定这个请求有没有对应 skill。 它需要的不是功能说明，而是触发条件。 那些在用户说 babysit watch c i make sure this lens 时，触发 description， 决定的是什么时候该用它。这是 skill 能不能被调用的第一道门槛。第二条，不要陈述显而易见的事情。 colin 已经知道大量通用知识，你写 skill 的 时候最大的浪费就是重复他已经知道的东西。 antropic 内部有个 friend and design skill， 一 开始工程师发现 cloud 生成的前端界面总是用 enter 字体和紫色渐变，看起来很 ai 味，但客户反馈说不喜欢这种风格， 于是他们写了个 skill。 这个 skill 不 教 cloud 怎么写 react， cloud 本来就会，他只告诉 cloud 一 件事，别再用 enter 和紫色渐变了。客户不喜欢 skill 的 价值在于补充 cloud 默认不知道的上下文偏好和坑通用知识他都会，你要告诉他的是你们团队的特殊情况。 第三条，构建 gorgeous 部分 andropic 发现，任何 skill 里信号最强的内容往往不是教程，而是 gorgeous。 因为教程 cloud 本来就知道很多，但坑只有你们团队真的踩过。 不要在循环里调用 api， 会慢一百倍。记得清理临时资源，我们生产环境，因为这个词盘满过。真正值钱的是告诉他哪里别踩。理想情况下，你应该随着时间不断更新 skill， 把新踩的坑也加进去。内容层三条讲完了，光有好内容还不够，还要有好结构。 第四条，使用文件系统和渐近式批录。很多人把 skill 写成一个巨大的 markdown 文件，所有内容都塞在里面，但 skill 是 文件夹，不是文件。 你可以放脚本模板，数据文件，主文件里只写核心逻辑，然后告诉 cloud 详细文档在 r e f e r e n c e s 点 m d， 需要的时候自己去读。 比如如果最终输出是 markdown 文件，可以在 assets 里放模板，让 cloud 直接复制使用，按需加载才能最大化利用上下文窗口。 第五条，仔细考虑设置流程。有些 skill 需要用户配置，比如站会要发布到哪个 slack 频道，这个信息每个团队都不一样。用 config 点 json 存储配置，首次运行时询问，后续直接使用。这让 skill 从无状态工具变成有状态助手。 用户只需要配置一次，之后每次调用都能直接用。第六条，避免过度约束 cloud。 skills 可以 被反复重用，所以写指令时要谨慎，不要过于具体。很多人会写，先运行 test， 再运行 lint， 最后运行 build， 但这样写太死了， cloud 没有灵活性。更好的写法是在部署前确保代码通过测试规范构建，并根据情况调整顺序 约束目标，而不是约束路径。给 cloud 它需要的信息，但也要给它适应不同情况的灵活性别把 skill 写成死板的脚本，前六条是基础，后三条是高级技术层，解决的是 skill 运行时的能力建设。 第七条，内存与数据存储 skill 每次运行都是全新的，不记得上次做了什么。 entropy 解决方案，让 skill 写日记，每次运行后追加一条记录，下次运行时读取日记，只报告新的变化。 skill 不 再是无状态的脚本，而是有记忆的助手。 第八条，存储脚本并生成代码。别让 cloud 每次都从头写样板代码，把稳定能力封成脚本和辅助函数，让它负责组合，而不是重造轮子。给 cloud 最好的工具不是更多文档，而是可调用的代码。 第九条，按需 hooks 有 些规则太严格，你不想一直开启，但特定场景下又需要 anthropoid。 有 个 careful skill 会阻止危险命令，比如 r m r f drop table。 当你调用 careful 时，它会注册一个 hook， 只在当前绘画有效，绘画结束后自动失效。九条最佳实践讲完了， 回到开头的问题，为什么你的 skill 不 被调用？为什么调用后效果差？不被调用大概率是因为你把 description 写成了招标，而不是触发时机。效果差大概率是因为你写了一堆 cloud 的 已经知道的东西，或者步骤写得太死。这背后是同一个问题，把 skill 当成 prompt 来写。 siri 的 核心观点是，好的 skill 不是 告诉 cloud 每一步做什么，而是给他组合的能力，让他在执行时自己决定怎么做。本期内容就到这里，这里是慢学 ai， 我 们下期再见。

大家好，我是逐梦之心，好久不见，距离最后一次登陆魔兽世界已经一年了吧，这次不是回归，而是告别。现在我专注于 ai。 看过我视频的观众老爷都知道，我以前专门搬运外网攻略视频，并人工爆肝翻译矫正，只可惜当时 ai 还没这么发达。 现在虽然我不玩魔兽，不搬运翻译视频了，但我一直都想解决这个翻译难的痛点，于是我就用了两天时间做了这个魔兽视频翻译 skill。 先给大家看下过程以及效果，我使用的是 hermes agent 搭配的 kimi 二点五模型， 翻译过程总共用时十八分钟多，期间右边的发言也是 hermes 自动帮我发的，我全程没有接管。最后他告诉我翻译好的文件存放位置，并总结了内容。我也再次找他确认了是通过大语言模型完成的翻译。 看看翻译之后的效果，左边是原版英文字母，中间是 ai 翻译的，右边是以前我人工翻译的。 以前我人工翻译一篇这样的字母要耗费我半天时间，现在 ai 十几分钟就搞定了，效果肯定不如人工检验来的精准，但是效率提高了至少十倍，却能达到百分之八九十的效果。 使用方法非常简单，你只需要下载 wow translation skill 这个文件，然后发给你的 ai 助手，让它安装这个 skill， 安装好之后就可以用了。把你的英文原版字幕发给 ai 助手，让他用这个 skill 翻译你的英文字母，包括哪里可以下载原版视频字幕？我也提供了网站链接，其他的就不多做介绍了。感谢以前每一个给我点赞投币收藏的观众老爷，祝各位天天开心！

来看一下我这个自动抠图的 skill 是 怎么工作的啊？这里我直接选择一下需要抠图的一个图片文件，然后直接调 skill， 只需要等一下啊，我这个图片是 ai 生成的，这个背景虽然看起来是透明的，实际上是这个不透明的啊，因为 ai 它好像没有办法直接生成那种纯透明背景的图，它好像理解的有问题， 那么这个 skill 它会直接将这个呃图片的内容抠出来 啊，就看一下这个就是抠出来的结果。 然后这个 skill 是 怎么做的呢？嗯，我们分为两步，首先我使用 o o 就是 我们自己开发的一个 skill 管理的一个 skill， 我们用这个 skill 告诉他，就是说我们要将这个图片的背景给去除，变成纯透明的背景，然后这个工具也是我自己做的，已经集成到了 o o skill 里面。然后等一会 啊，这个就是抠完图的效果，可以看到它的背景已经完全去除了。 然后第二步就是再次告诉欧欧说我们需要将这个透明背景的图片给拆分，然后这里使用的其实是一个开源项目， 我把这个项目给集成到了欧欧里边。呃，它的功能是图片内的元素，只要周围是纯透明背景的话，就会自动将它给抠出来， 然后这个就是扣完的效果，可以看出来就是还是比较准确的。 然后怎么将整个流程就是说组合成我刚才那个 skill 呢？就是我们这个 o 里边有个 create skill 的 skill， 然后只要稍微总结一下，将上述的这个流程总结一下，创建成一个 skill 的 话， 那么等一会他就会自动创建完成，然后他会将就是之前工作过程中踩过的坑什么都给自动规避掉，就是当你在下一次使用的时候呢，就会更快捷，然后就节省很多的头肯， 那这就是创建完成之后的这个呃， skill 名字，也就是我们开头用的那个 skill。 那 么按照我之前的这个做法呢，只要你的 agent 支持 skill 的 安装，你就可以实现这么一个抠图的功能。

现如今的 ai 可以 帮我们完成很多工作，但是每个人的 ai 一 样，好像又不一样，明明用的是同一款 ai 软件，怎么你的 ai 明显就不如别人的聪明？大家好， 我是 peter， 今天告诉大家怎么样让自己的 ai 更聪明，或者说更顺手。首先要搞清楚的是啊， ai 虽然很厉害，但他只是一张白纸，你告诉他干什么，他就干什么，他会在白纸上给出你想要的画面，可是他给的画面没有风格，没有正确的比例，方向跑偏等等。虽然说是你想要的画面，但好像又差了点意思。 这个时候呢，就需要有个 skill 来框住他，让他有规范，有风格，按流程的来给你去创作。举个例子啊，如果说你现在需要写一篇文章，你可以用 brainstorming 这个 skill， 首先大纲给到他，他不会直接给你一篇文章，而是像编辑一样跟你去聊，分析情节，找出漏洞，提出建议等等，就是通过这种一问一答的方式去打磨方向。整个过程里，你才是主导者， ai 只是帮你把想法理清楚。 最后呢，就是形成闭环，写出文章，讨论的透彻了，他才会动笔。这样的文章不是 ai 写的，是你和 ai 一 起写的， 但到这一步还远远没有完成。要知道， ai 写的文章是读得出来的。总而言之，综上所述，值得注意的是，这些词一出现，读者就知道是 ai 写的，那么这个时候就需要用 homer 这个 skill 来去去掉 ai 位， 它主要是帮你去掉声音的连接词，浮华的白笔句，过度工整的结构，让文章读起来更像是人写的。那么这么一套组合下来，基本上你的文章就是独一无二且充满人文味的， 远远超越了那些一见钟情的文章。所以你看啊，虽然说是一样的 ai 软件，但是装和没装 skills， 其实体验起来差别还是蛮大的。好了，这一期就到这，下期教大家怎么样让 ai 来自动做 ppt。

兄弟们，这个 sku 一 出来，所有的编导跟运营真的要失业了。这是一位一年涨粉五十万的商业短片博主，从他的一万两千三百零七条推文中提炼出的方法论， 然后他做成了十六个 sku， 给你们看一下这个 sku 都有什么东西。他有商业模式诊断，消解问题，不回答问题，他有内容创作诊断，五维检测， 还有小红书标题公式，七十五个爆款公式匹配。但是我要跟你说的是，这些还不是它最屌的，最厉害的是在这里它不是一个普通的词 q， 它是一个限性的一到二，二到三出来的一套流程，它是一张网，这你能受得了吗？兄弟，它是从标题到钩子到开头到你整个内容，它整个网都是给你过的， 里面之后他会给你二十到三十个参考，你直接从里面避着远选就好了，你从里面随便选一个都比你自己摸索着要拍好非常多。来看一下朋友们，这个是一个知识库，也就是说他所有的这套东西都是有方法论，是有数据去支持他所有的案例和这种沉淀的，他还有什么？他还有自己的源字库， 就每一个知识源子是从一条推文中提炼出的知识点。所以说兄弟们不要去犟这个东西，他一定是有方法论的，他能火也一定是有原因的，不是说我觉得这个能行，这个能火，他就能火，切记，兄弟们，有方法论一定要去用方法论这个东西你用过就知道了，想要的我已经打包好了，到我粉丝群里面去领就可以了。

欢迎来到达叔的才智日记。今天我们来京读的书是有线与无线游戏。这是一本一九八六年写成的哲学小书，作者是詹姆斯卡斯，纽约大学宗教历史学教授。 这本书没有大规模营销，却凭借口碑实现长销，尤其在商业与创投圈层持续热销。 读完这本书，觉得这本书会对那些始终抱着输赢执念的人，会有醍醐灌顶的启示。无论你是学生、家长、职场人，或者别的身份，如果你处于输赢结果的焦虑中，你应该听完以下内容。好话不多说，我们开始 不知道你有没有这种感觉。我们这辈子其实一直在玩游戏。当然，玩游戏是打引号的。上学时，我们为了考试分数、升学名额竞争，赢了就能进好学校。这场游戏有明确的开始和结束。 工作后，我们冲 kpi、 拼晋升，赢了就能拿奖金、升职位。这场游戏也有清晰的输赢标准， 就连平时的项目比拼、技能竞赛，本质上都是定好规则，分出胜负的游戏，一旦有人获胜，游戏就宣告终结。但还有另一种游戏完全不一样， 比如和家人的陪伴，今天一起做饭，明天一起旅行，没有谁输谁赢，反而越相处越有新的温暖。再比如，学习一项新技能，不是为了拿证书比高低，而是享受从不会到会的过程。今天懂一点，明天深一点，永远有新的可能。 还有和朋友的相处，不用刻意争对错、论输赢，开心时分享，难过时陪伴。这场游戏没有终点，反而越玩越深厚。其实这就是有限与无限的游戏。这本书最核心的洞察， 世界上从来不是只有一种游戏，而是两种截然不同的游戏。他们悄悄决定了我们看待生活的态度。 我们总容易陷入赢了就结束的游戏里，为了一个结果拼尽全力，却忘了还有一种永远进行下去的游戏，能让生活一直充满惊喜和可能。 这两种游戏到底有什么本质区别？他们的边界规则、目的又藏着怎样的人生逻辑？接下来，我们就顺着作者的思路，把这两种游戏的核心区别拆透，看看他们如何影响我们的生活选择。 接着上一部分的生活观察，我们现在深入核心，这两种游戏看似只是玩法不同，本质上却有着底层逻辑的天壤之别。 作者卡斯最精妙的洞察就是，有线游戏和无线游戏的核心差异不在于玩什么，而在于为什么玩和怎么玩。先看有线游戏， 他的终极目的只有一个，赢。为了确保能分出胜负，他必须有明确的边界。时间上有开始和结束，比如一场九十分钟的足球赛，一场三年的任期。竞选空间上有固定范围，比如职场的晋升通道，比赛的赛场 参与者也有严格限制，不是谁想加入就能加入。比如想竞选总统得满足特定条件，想进职业球队得通过层层选拔。更关键的是规则有限，游戏的规则必须在开始前就定好，而且中途不能变，否则比赛就失去了意义。 就像考试不能中途改评分标准，职场不能临时换晋升规则，这些规则本质上是合同，确保最后能选出唯一的赢家，赢了之后呢，会得到头衔，比如冠军、总裁、专家，这些头衔是对过去胜利的认可，是有限游戏的终极奖励。 但这里藏着一个小陷阱，很多人会把这些头衔当成自己的全部。比如有人一辈子都执着于某公司前总裁的身份，忘了自己只是参与过一场游戏。这就是作者说的自我遮蔽。我们自愿戴上角色的面具，最后却忘了，面具只是面具 在看无限游戏，他的目的完全相反，不是为了赢，而是为了让游戏永远进行下去，所以他没有固定边界。时间上不知道什么时候开始，也不在乎什么时候结束。比如文化传承，有意为戏，从来没有终点线。 空间上不限制参与者，只要愿意，任何人都能加入。比如开源软件的开发，不分国籍，不分专业，谁想贡献都可以， 参与者也没有资格门槛。比如一位农民可以研究诗歌，一位程序员可以传承手工技艺。规则方面，无限游戏的规则不仅可以变，而且必须变。 只要大家发现有人要赢了，规则就会调整，目的就是不让游戏结束。比如家庭关系，没有固定的相处规则，夫妻会根据彼此的成长调整互动方式。父母会跟着孩子的变化改变教育方法，就是为了让亲情一直延续。无限游戏没有赢家，也没有头衔，大家都是参与者， 注重的是过程中的惊奇和成长。比如一场没有目的地的旅行，重要的不是抵达哪里，而是路上遇到的人和事，以及彼此的改变。这里要强调一个关键的相同点，不管是有限游戏还是无限游戏，参与者都必须是自愿的，被迫参与的游戏毫无意义， 被强迫考试的学生不会真正投入，被强迫工作的人不会有创造力，这是所有游戏的底层原则。而两者最核心的区别，其实可以用一句话概括，有限游戏在边界内玩，纠结如何赢。无限游戏玩的就是边界，思考如何让游戏继续。 有线游戏的规则是让别人的游戏终结，比如辩论的规则是为了分出胜负，无线游戏的规则是让对话继续，比如语言的规则会不断演变，就是为了让交流能一直进行下去。 理解了这一点，我们就会发现，这两种游戏从来不是抽象的概念，而是真实投射在我们的社会结构和文化传承中。比如社会的层级划分、职场的竞争规则，本质上都是有限游戏的集合。而文化的开放性、艺术的创造性、友谊的长久性，都是无限游戏的体现。 接下来我们就具体看看这两种游戏如何塑造了我们的社会秩序，又如何影响着文化的传承与发展。 说完上一部分两种游戏的本质区别，我们会发现，这两种游戏从来不是悬浮的抽象概念，而是深深扎根在我们的生活里，塑造了我们身处的社会秩序，也定义了文化的传承逻辑。 简单说，社会就是有限游戏的集合体，而文化则是无限游戏的活态呈现。前者执着于划定边界，分出胜负，后者则追求打破边界，延续创造。 先看社会，社会本质上是一套固化的有限游戏规则，他把我们卷入一场场有明确输赢的竞争中，还为这些竞争搭建了稳定的框架。 你有没有发现，社会总有清晰的边界，国土是地理边界，国籍是身份边界，职业资格是能力边界。就连成功的标准都是有边界的。比如赚多少钱，升多高的职位，获得什么头衔。这些边界背后都是有限游戏的逻辑。 学校颁发学位，是给学习比赛的获胜者发头衔。职场的晋升制度是一场持续的业绩竞赛。国家纪念战争烈士是为了彰显国家竞争的胜利而失败。战争的牺牲者往往被遗忘，就像林肯有纪念碑，南北战争中，南方的杰夫逊、戴维斯却没有。 社会的核心是维护这些有限游戏的规则，确保胜利有效，头衔保值。为了做到这一点，社会发展出了庞大的官僚体制，严格的资格审查，固化的等级结构，比如医生要考执照，官员要经认命，这些流程本质上是批准你参加某个有限游戏。 更关键的是，社会会通过各种方式让我们相信这些规则是必然的，不得不遵守的爱国主义会让我们认同国家的胜利就是我的荣誉。职场文化会让我们觉得必须晋升才算成功， 家庭期望会让我们陷入必须出人头地的竞争。但就像书中说的，社会的所有限制都是自我限制。我们自愿参与这些游戏，却渐渐忘了可以退出的自由，把角色当成了自己本身。 再看文化，它和社会完全是两种逻辑。文化是无限游戏的本质，没有边界，没有输赢，核心就是让创造一直延续下去。 文化的开放性体现在哪里？比如语言，它不会一成不变，而是随着人们的交流不断演变，古汉语变成现代汉语，网络用语的流行，都是为了让沟通能持续进行。这就像无线游戏的规则，为了延续而灵活调整。 再比如艺术，莫扎特的第四十一号交响曲不能被复制，但他会启发后来的音乐家创造新的作品。伦勃朗的字画像独一无二，却会让观者生出自己的艺术表达欲。文化不追求标准答案，反而鼓励越轨，不是违反规则，而是突破既有边界，给传统注入新的可能。 文艺复兴之所以伟大，不是因为他重复了古希腊、罗马的文化，而是因为一群人用新的视角重新权势。传统，让文化有了新的世界。但这里有个关键矛盾， 社会总是想压制文化的无限性，因为文化的开放性会威胁社会的边界和规则。当人们不再执着于头衔和胜利，社会的等级结构、竞争体系就会松动。 所以社会会用各种手段驯服文化。要么把创造者招安，让他们成为荣誉头衔拥有者，为社会的胜利背书。要么把艺术变成财产，放进博物馆里供人观赏，而不是让人参与创造。就像纽约的各大博物馆，看似是保护艺术，实则是让普通人远离艺术的创造过程。 但文化的生命力恰恰在于不可驯服，它总会在不经意间突破社会的边界，比如民间艺术的流传、小众文化的兴起，都是无限游戏在顽强延续。 还要明确一点，社会和文化不是对立的，社会只是文化的一种特殊形式，它试图把文化这种无限游戏变成一场有边界、有输赢的有限游戏。但真正的文化永远不会被完全驯服，因为它的核心是创造可能性，而不是维护既得利益。 就像语言会不断演变，艺术会不断创新。哪怕社会试图固化规则，文化也会在人们的日常创造中悄悄生长， 而这一切最终都会落到我们每个人身上。社会的有限游戏会让我们陷入角色的自我遮蔽，让我们以为我就是我的职位，我的头衔，我的胜利。 但文化的无限游戏则在悄悄提醒我们，你不是固定的角色，而是原创的自己，是能突破边界、延续创造的天才。那么，作为个体，我们该如何挣脱有限游戏的束缚，唤醒自己的天才？这正是我们下一部分要深入探讨的核心。 好，我们接着深入。我们看清了，社会的有限游戏总在推着我们扮演角色争夺头衔，而文化的无限游戏却在悄悄提醒，每个人都是自己的天才。 但很多时候，我们早已在有限游戏的剧本里入戏太深，把角色当成了自己本身。这就是作者说的自我遮蔽。而个体觉醒，本质上就是打破这种遮蔽，重新找回自己的原创性。 先说说这种自我遮蔽有多普遍，你有没有过这样的体验，在公司里扮演靠谱的员工，在家扮演尽责的父母，在社交圈扮演受欢迎的朋友， 久而久之，你会忘了这些只是角色，反而觉得我就是这样的人。就像肖伯纳说的，演戏的本质是让我们把奥菲利亚看做这个女人，而不是把这个女人看做奥菲利亚。 我们沉浸在角色里，刻意维持着别人期待的样子，却忘了这些角色都是我们自愿选择的。我们可以随时摘下面具，只是我们自己遮蔽了这份自由。 有些游戏里的自我遮蔽，核心是我们把别人的评价当成了自己的全部。为了赢得成功人士的头衔，我们逼着自己加班晋升，哪怕违背本心。为了符合好父母的标准，我们照搬别人的教育方式，却忽略了孩子的独特性。 我们总在向想象中的观众证明，我不是他们想的那样。可越证明，越陷入矛盾，你越是想通过胜利扭转别人的看法，就越承认了别人的评价对你的束缚。 就像那些执着于前总裁、名校毕业生头衔的人，其实是被过去的胜利捆住了手脚，忘了自己还能开启新的游戏。而做自己的天才，根本不是指天赋异禀、多才多艺，而是成为自己言行的原创者。 第一次说自己的话，做自己的选择，不重复别人的剧本，也不被自己的过去定义。 天才的核心是原创性，你不是模仿别人的成功，而是走出自己的路。你不是重复自己的过往，而是在每一次选择中重塑自己。 就像一位农民可以研究诗歌，一位程序员可以传承手工技艺。天才无关身份，只关乎你是否敢于以自己的方式回应世界。这种原创性来自一种双向的触动。 触动不是别人推着你走，而是你发自内心的回应别人的真诚，同时也让别人被你打动。比如父母不是逼着孩子按自己的剧本成长，而是跟着孩子的变化调整互动方式，这就是父母的天才。 朋友之间不是互相说服，而是认真倾听彼此的想法，在交流中都获得新的启发，这就是关系中的天才。 触动永远是双向的，你在触动别人的同时，也会被别人改变，而这种改变正是天才的生长土壤。觉醒的关键是你采说的遗忘的官能， 不是忘记过去，而是不被过去的失败、他人的期待所束缚，用自己的原创性重塑过去。比如你曾经在职场中受挫，不必一直纠结我是个失败者，而是可以换一种活法证明过去的经历只是人生的一段插曲，不是全部。 无限游戏的天才从不纠结我曾经是谁，只关心我当下是谁，我能成为谁。当我们打破自我遮蔽，成为自己的天才时，看待时间和空间的方式也会彻底改变。 有限游戏里，时间是消耗品，我们总在倒计时里焦虑。但对天才而言，时间是生成品，每一刻都是新的开始。我们不再执着于在某个年龄达到某个目标，而是享受每一段经历带来的成长。 这种对时空的全新理解，正是我们下一部分要深入探讨的核心。两种游戏的时空视角，如何决定了我们截然不同的人生格局。 承接上一部分的个体觉醒，当我们打破角色的遮蔽，成为自己的天才时，看待时间和空间的方式也会彻底颠覆。这两种游戏的时空观就像两套完全不同的底层操作系统，塑造着我们截然不同的人生格局。 有限游戏把时空当成既定赛场，无限游戏则把时空活成开放世界。先看有限游戏的时空逻辑。对有限游戏参与者来说，时间是消耗品，就像倒计时的沙漏，越用越少。 游戏有明确的开始和结束，时间是被分配好的资源，考试有规定时长，项目有截止日期，职业生涯有黄金年限。 年轻时，我们觉得来日方长，是因为默认有足够时间去赢下一场场比赛。年纪越大越焦虑，是因为可用来竞争的时间越来越少，一步踏错就可能满盘皆输。 空间对他们而言，则是划定的赛场，有清晰的边界，职场里的一亩三分地、国家的国土、疆域、行业的准入门坎，这些边界都是为了确保竞争能有序进行，最后能分出明确的赢家。 他们困在这些边界里，专注于在既定空间里用好剩余时间，比如在三十五岁前进，升到管理层，在这个领域站稳脚跟，本质上都是在有限时空里争夺有限的胜利。而无限游戏的时空观完全相反。 对无限游戏参与者来说，时间不是消耗品，而是生成品，没有固定的开始和结束，每一刻都是新的开端。 他们不会说我还有五年时间搞事业，而是说我要用这段时间去探索热爱的事，不会为错过最佳年龄焦虑，因为每个阶段都有新的可能性。 就像终身学习者，不会觉得年过四十就没必要学新技能，反而把每一次学习都当成人生的新起点。空间对他们而言，也不是固定赛场，而是流动世界，没有不可逾越的边界，每一次探索都在拓展新的空间。 一位农民研究诗歌，一位程序员传承手工技艺。对他们来说，时空不是限制，而是陪伴成长的土壤。核心不是如何在时空里取胜，而是如何让时空因自己而更有可能性。 两者最核心的差异在于，有限游戏的时空是封闭的容器，用来承载过去的胜利。他们回顾历史，守护头衔，在固定时空里重复着竞争。 无限游戏的时空是开放的通道，用来通往未来的荆棘。他们不纠结过去的得失，而是在时空里持续创造，让每一段经历都成为新的起点。 这种时空观的差异，直接影响着我们与他人、与自然的互动方式。有限游戏的封闭时空催生控制与竞争我们总想抢占更多时空资源，击败对手。 无限游戏的开放时空则孕育开放与共生，我们愿意与他人共享时空，共同成长。接下来，我们就具体看看这两种时空观如何塑造了我们与他人、与自然的关系。从控制走向开放的过程中，我们又能收获怎样的生命触动？ 聊完上一部分的时空观，我们不难发现，有限游戏的封闭时空必然催生控制型关系，而无限游戏的开放世界孕育的是开放型关系。 这两种关系模式的核心差异，本质上还是赢与延续的区别。前者总想让对方服从自己的剧本，后者则愿意与对方一起创造新的可能。先看有线游戏中的控制型关系，这种关系的核心是我赢你输，就像一场有明确输赢的竞赛。 职场上，有些管理者总想牢牢掌控下属的每一个动作，要求事事按自己的指令来，本质上是想通过控制来确保自己的胜利。亲密关系里，有人会把伴侣当成私有财产，限制对方的社交，干涉对方的选择，不过是想赢得专 属权的人生。逼孩子学这学那，也是想通过孩子的成功赢下好父母的评价。 这种关系里，双方不是平等的参与者，而是控制者和被控制者。控制者想让对方成为自己剧本里的角色，而被控制者要么反抗，要么被迫服从，最终只会让关系走向终结。 就像有线游戏中有落幕，控制型关系的结局，要么是一方逃离，要么是两败俱伤。再看无限游戏中的开放型关系，它的核心是触动，不是单向的推动，而是双向的滋养 触动从来不是把自己的想法强加给别人，而是发自内心的回应对方的真诚，同时也被对方深深改变。 就像真正的父母，不会执着于让孩子按自己的剧本成长，而是跟着孩子的变化，调整互动方式，和孩子一起探索未知。真正的朋友不会非要争个对错，而是认真倾听彼此的想法，在交流中都获得新的启发。 这种关系里，没有固定的剧本，也没有必须达成的目标，双方都愿意开放自己的弱点，允许对方做自己。就像园丁，打理花园，不是控制植物的生长，而是提供阳光雨露，让他们按自己的节奏绽放，园丁也在这个过程中收获成长。 人与自然的关系，其实也是这两种模式的延伸，把自然当成对手，用机器征服它、控制它，本质上是控制型关系，最终只会遭到自然的反噬。就像我们砍倒雨林换来了沙漠，污染环境换来了灾害， 而把自然当成伙伴，像园丁一样尊重它的自发性，顺应它的规律，反而能和自然共生共长，收获源源不断的生命力。 无论是人与人，还是人与自然，开放型关系的核心都不是掌控，而是共处，不追求对方的服从，而是期待彼此的成长，不执着于固定的结果，而是享受共同创造的过程。而这种开放与触动，恰恰是文化能够延续、神话能够共鸣的基础。 因为文化本身就是一场无限游戏，需要我们以开放的心态彼此回应，相互成就。接下来，我们就来看看这种开放的关系模式如何塑造了文化的传承，以及神话为何能跨越时空，引发共鸣。 聊完开放关系，我们会发现，文化之所以能跨越时空延续，核心就在于它像一场无限游戏，而神话正是这场游戏中最具生命力的主体。 作者卡斯的核心洞察是，神话最奇妙的特质是激发解释，但不接受任何解释。它从不是标准答案的集合，而是邀请所有人参与创造的开放框架， 这正是文化能生生不息的关键。先说说神话的开放性，真正的神话从不会给你一个固定结论。比如俄狄普斯的故事，有人解读为命运的无常，有人从中领悟到自我认知的艰难，没有哪种解释能穷尽它的意义。 再比如亚伯拉罕的传说，上帝承诺他的子孙如天上的星那样繁多。这个简单的表述，既滋养了犹太教、基督教、伊斯兰教三大文明，又让每种文明都能从中找到自己的精神源头，却从没有哪一种文明能宣称自己掌握了唯一真理。这就是神话的魅力， 它像一个无底的容器，能容纳不同时代、不同人的思考，永远有新的解读空间，永远不会被说透。 而神话的延续，靠的不是重复，而是共鸣。很多人会把神话当成一成不变的教条来背诵，比如把圣经的故事当成必须遵守的规则，把传统文化当成固定的仪式来复刻。这其实是用有限游戏的逻辑对待神话，把开放的传奇变成了封闭的剧本。 真正的传承是与神话产生共鸣，不是你去重复神话里的话，而是神话触动了你内心的原创性，让你用自己的方式回应他。 就像弗洛伊德，不是他用理论解释了阿提普斯神话，而是神话触动了他，让他开创了精神分析的新视角。我们今天读论语，不是要照搬学而时习之的做法，而是要在生活中找到与古人智慧的共鸣，用自己的经历赋予他新的意义。 神话还有个很特别的点，他没有固定的作者。费坨经被印度教徒理解为从知道的人那里听说。古兰经，被认为是莫汉莫德听到的启示。这些经典从不是某个人的作品，而是集体智慧的结晶，是无数人在共鸣中不断丰富的结果。 这就像无限游戏，没有固定的参与者，神话也向所有时代的人敞开大门，只要你愿意用自己的原创性去回应他，你就是神话的传承者。 反过来，那些把神话变成标准答案的做法，本质上是把无限游戏变成了有限游戏。比如有些艺术形态会把神话解读成唯一的真理，用它来压制不同的声音。这就像把神话变成了扩音喇叭，只放大一种声音，让其他声音都沉默。 但这样做注定会失败，因为神话的生命力恰恰在于它的开放性，你可以暂时压制不同的解读，却永远无法消灭人们与神话共鸣的可能。就像历史上很多试图垄断神话意义的势力，最终都会衰落，但神话本身却能跨越时空，继续触动一代又一代人。 说到底，神话的开放性正是无限游戏的文化形态，他不追求一个固定的终点，不试图让所有人都认同同一个答案，而是通过不断的共鸣，让文化的游戏永远进行下去。每一次与神话的共鸣都是一次原创性的创造，都是在为文化注入新的生命力。 理解了这一点，我们就能明白，文化传承从来不是复制过去，而是带着过去走向未来。而这也正是我们每个人在人生这场无限游戏中的使命，不是去争夺一个固定的头衔，而是用自己的原创性回应世界，参与到这场没有终点的传奇中。 接下来，我们就将回到自身，看看如何在生活中真正践行这种无限游戏的人生态度，让自己的生命成为一场永远有惊喜的旅程。 走到这里，我们已经把两种游戏的逻辑拆解的很清楚了，有限游戏争输赢，划边界，求头衔，无限游戏重过程，破边界，判延续。但这绝不是让我们抛弃所有有限游戏。职场竞争要参与，考试考核要应对，我们只是不能被这些游戏定 义选择。无限人生，本质上是换一种重心，从赢了才算活过变成活过，就是一直在玩。 无限人生里，我们不执着于头衔而珍惜名字。头衔是过去的胜利标签，会让你困在我曾经是谁里，而名字指向开放的未来，提醒你我还能成为谁。 就像有人退休后不再纠结前局长的身份，转而学书法、做公益，不是失败，而是开启了新的游戏。父母不逼着孩子按成功模板成长，而是陪着孩子探索兴趣，不是不负责任，而是懂得了无限游戏的真谛。无限人生里，我们不害怕不确定性，反而拥抱惊奇。 有限游戏怕意外打乱计划，无限游戏把意外当成新的开始。职场上遇到变故，不是人生输了，而是换一条路探索。生活中遭遇挫折，不是运气不好，而是给生命添了新的剧情。 就像无限游戏的参与者，从不预设结局，却总能在每一个瞬间里找到成长的可能。无限人生里，我们不追求独赢，而向往共生。有限游戏是我赢你输的零和博弈。无限游戏是你好我好的共赢格局。 和同事相处，不是争资源，而是分享机会。和家人相伴，不是讲对错，而是彼此包容和自然相处，不是去征服，而是去共生。这正是文化传承的核心，也是我们作为自己的天才最该有的姿态。 说到底，人生从来不是一场必须分出胜负的有限游戏，而是一场可以永远延续的无限游戏。少纠结有没有达成目标，多关注有没有新的可能，少执着别人怎么看我，多享受我在成为自己。 愿我们都能跳出输赢的枷锁，以凡人之躯，玩一场没有终点，永远有惊喜的人生游戏。好了，这本哲学小说的解读就到这里，希望对焦虑中的你有点启发。无论怎样，恭喜你又读完了一本书。

很多团队用上 ai 之后，会发现， ai 会放大组织已有的能力，也会放大能力缺口。如果关键经验还没有 skill 化， ai 产出的速度越快，组织的混乱程度也会越快。 cloud code 的 核心团队工程师 derek 盘了一遍 cloud 内部几百个 skill， 最后发现这些 skill 大 体可以落到九类里。这套分类真正有价值的地方在于，它能帮你看清楚团队哪些能力已经沉淀成系统，哪些关键经验还停留在人脑里。 本期我们来读 sairik 近期发布的文章 lessons from building cloud code how we use skills？ skill 在 这里指的是一组可附用能力资源，里面可以放脚本模板、参考资料、数据文件，也可以挂在钩子。 cloud 可以 读取这些内容，也可以调用执行组合这些内容。所以 skill 适合承载组织经验，也适合长期积累。如果顺着研发流程往下看，这九类 skill 其实可以收束到四个环节，先是认知，然后是生产，接着是验证，最后是交付。 我们就顺着这四个环节来梳理下这九类 skill。 先看第一环节认知。认知阶段要解决的是 cloud 到底知不知道自己面对的是一个什么系统，它从哪里获得理解，遇到异常的时候又从哪里开始查？ 认知环节的第一类是内部库与接口文档，这类 skill 负责补充组织内部的专属知识， cloud 对 通用技术知识本来就不差，但他不了解你们内部库、内部平台、内部命令行工具、内部设计系统到底怎么用。 所以这类 skill 里最有价值的内容往往是最常用的调用方式、参考片段，以及那些公开文档里没有写但团队反复踩坑的 gotcha 原文其实一直在强调这一点，不要写 cloud 本来就知道的东西，要写它推不出来的东西。比如某个内部计费库在边界条件下会出什么问题？某个前端设计体系最容易出现什么误区？ 一个团队缺这类 skill， 问题在于这些知识全散在老员工脑子里、聊天记录里和零散文档里。认知环节的第二类是数据获取与分析。 很多团队已经开始让 agent 写代码、写文档、写方案了，但一到分析任务就开始空转。问题往往在于数据入口。 这类 skill 的 作用就是把数据源凭证、仪表板 id、 常用查询语句、分析脚本、查询模板整理成 cloud 能直接调用的东西， 比如漏斗分析、分群对比、监控面板接入，这些都属于这一类。否则 cloud 往往会卡在数据入口上，根本不知道去哪里拿数据，也不知道该用什么方式查。认知环节的第三类是故障排查手册。 这类 skill 会接收一个症状，比如一条 slack 告警、一段错误签名、一个请求 id。 然后 cloud 不 只是给你建议，它会自己去查日记、查监控串链路，最后输出结构化排查结果。 这一类 skill 特别重要，因为它承接的是低频但认知负担极高的问题，平时不一定天天用，但一旦出事，团队常常只能依赖少数最熟系统的人。把这类经验做成 skill， 本质上是在把资深工程师的排障思路变成组织可以附用的基础设施。 接着看第二环节生产。生产阶段要解决的是 cloud 怎么稳定地产出代码、流程、结果和标准化产物，而不是每次都从零起步。首先是代码脚手架与模板，它的作用是给 cloud 一 套稳定的起手式。 很多事情其实没必要每次从零搭，比如新建一个前端组建、新开一个接口、兴起一个数据库迁移、新建一个工作流、新拉一个微服务模板。如果没有这类 skill， cloud 每次都得重新决定目录结构、命名习惯、文件分层和默认股价， 最后产出的东西就很容易飘。而有了这类 skill， 团队的结构和风格才有可能稳定下来。其次是业务流程与团队自动化。 这类 skill 处理的是高频重复、规则清楚的流程工作。比如站会汇报，把任务系统、代码仓库和聊天工具里的历史汇总起来，自动整理成站会内容。比如事故报告、自动创建报告、同步状态通知相关人。 这类 skill 会持续吃掉团队里那些低价值、重复性的劳动。从组织效率的角度看，这类 skill 往往是最容易被快速感知到收益的一类。再看第三环节验证。 验证阶段是原文里我觉得最值得重视的一段，因为它真正关心的是 cloud 能不能证明自己写出来的东西真的能工作。首先是代码质量与审查， 这类 skill 负责检查代码文档或者方案本身的质量，比如安全风险、结构问题、命名习惯、性能隐患、团队规范、审查清单，这些都在这一类里。 原文里有个很有代表性的做法叫 avastral review， 不要只让 cloud 用刚写完代码的那套视角回头审自己 更好的做法是故意制造一个新鲜视角，让它专门来挑毛病，再把问题修掉，反复迭代，直到剩下的只是一些小问题，这背后其实是在对抗模型的自我一致性偏差。 其次是产品验证。验证类 skill 值得一个工程师花一周时间专门去打磨，因为真正决定质量的不只是生成能力，还有反馈闭环。 这类 skill 会配合无头浏览器、 t m u x 这类终端附用工具，以及各种脚本和断言去描述怎么测试代码是否真的正确工作。原文提到一个特别细但特别重要的技巧，就是让 cloud 录制输出视频， 这样你看到的就是完整执行过程，他到底测了什么？点了什么？停在了哪里，有没有真的走完关键路径？ 除了录视频，还可以把编程式断言直接放进 skill， 让 cloud 在 每一步都强制检查状态，比如注册流程是不是完整跑通，结账之后发票是不是落在正确状态。这类 skill 的 核心是让 cloud 有 能力证明自己做对了，而不只是交差。 最后看第四环节交付。交付阶段要解决的是 cloud 怎么把结果真正推进到系统里，并在后续阶段持续维护，而不是只停在代码已经写完了。首先是持续集成与部署。 这类 skill 负责代码合并、流水线部署、灰度回滚这一整条交付链路，比如 p r 监控，监控合并请求状态重试，不稳定的流水线处理合并冲突条件满足后再推进自动合并。比如服务部署，负责灰度发布，盯关键指标，在异常时自动回滚。 很多团队的问题常常出在一到部署就必须完全切回人工，这说明 agent 的 能力链条只走到了一半，真正的交付链路还没有接上。 其次是基础设施运维，这类 skill 处理的是基础设施和日常运维动作，尤其是那些高风险动作，比如查孤立资源处理依赖升级，调查云资源费用异常，做容器集群故障处理，执行带确认点的清理流程。这一类 skill 特别强调护栏， 因为删资源、改环境、切流量这些事一旦失控，代价很高。所以这一类 skill 更强调先把风险边界写清楚，再去谈自动化一个团队。如果这一类 skill 还很弱，通常意味着基础设施操作依然高度依赖，谁熟谁来流程没有真正编码进系统。 现在回头再看这九类 skill， 你 会发现它们其实正好沿着一条完整的研发流程排开了。认知阶段，让 cloud 先理解系统，接上数据，掌握牌照入口。 生产阶段，让 cloud 稳定地产出代码和流程。结果验证阶段，让 cloud 不 只是产出，还能做质量审查，完成产品验证，甚至把测试过程录下来给你看。交付阶段，再把结果推进到代码合并、部署和后续运维里。这九类 skill 地图更像是一张组织能力地图， 你把自己团队现有的 skill 摆上去，很快就能看出来哪些地方已经沉淀下来了，哪些关键环节还停留在人脑里，哪些地方明明最需要 skill， 结果到现在还没被系统化。 如果要把原文押成一句话，我觉得它真正讲的是团队落地。 ai 研发时，真正的短板往往在于关键经验有没有被做成 cloud， 能真正调用执行、验证和复用的 skill。 好 了，本期就到这里，这里是慢学 ai， 我 们下期再见。

打麻将不要只坚信这个运气，就说这个打麻将，如果说很多天你都没有胡牌，我今天说的这个麻将毕生口诀，将助你在这个麻将桌上胡牌不断。那如果说你打麻将也是天天输， 把这个视频给他看完，你就有了答案，那这条视频呢？你点个小红心给他收藏起来，过几天你一定用得到。留下一句，天天赢三家，你玩个三四次，你再来看一看，是不是让你们天天空手出门，满载而归。第一， 场上有旺家乱碰来干扰，那如果说今天场上的旺家就是我们的上家，你就不要犹豫了，有碰你就碰，你不用管他给你挤眉弄眼的，你多去碰就行了。那如果说啊，这个旺家是我们的对家，那你就锁定这个目标， 针对对家碰，由此来改变整个场上摸牌的这个顺序，让我们快速的从这个逆风局当中脱颖而出。第二， 屁股坐太稳，输牌输的很。当我们发现今天这个打麻将啊，牌不顺的时候，我们就要做出相对的调整，你不要一根筋坐在那嘛， 一动不动，光想着去回本，迂回战术你懂不懂？就是没事啊，去洗个手，先换个人帮你打几拳，让自己换一个新的环境和氛围，换一种新的心情，你再回来去战斗，这个胡牌的几率就会大大提升。第三， 星星之火可以燎原，小胡快跑不吃亏。这个麻将啊，整场下来也就四个小时多一点点，打的再慢也就二十多圈，费尽千辛万苦的做把大的，全神贯注都在思考，打的浑身都很疲惫，更可怕的是大胡还不一定胡的到，你看啊，有几个保持常胜的麻友是靠大胡 胡的多的，小胡快跑能够提高我们这个胡牌的几率啊，小胡胡多了，你这个牌势他不就越来越旺了吗？最后 给大家总结一下，就是我们打麻将，不管你的技术还是你的运气，当牌势不顺的时候，你怎么打都不顺手，甚至眼看就要胡牌了，却被其他三家给截胡了，被点炮啊，被点杠啊，总是咱自己牌势好的时候呢。这个新手小白上桌呀，连续着好几天都 是一家吃三家。那我把这个麻将高手惯用的胡牌诀窍放到我首页的第一个视频里面，其实就那么一招，很多麻将高手惯用的胡牌诀窍放到我首页的第一个视频里面，其实就那么一招，很多麻将高手惯用的胡牌诀窍放到我首页的。一懂。