nuwa skill有啥用

你想蒸馏的下一个员工，何必是同事？ nova skill 帮你蒸馏任何人的思维方式、心智模型、决策启发式表达 dna， 让乔布斯、马斯克、芒格、费曼都给你打工， 这不是角色扮演，是认知操作系统提取。女娲不蒸馏工作习惯，他蒸馏的是更深的东西。 第一层，怎么说话语气节奏、用词偏好。第二层怎么想？心智模型和认知框架。 第三层，怎么判断决策启发式。第四层，什么不做反模式和价值观底线。第五层，知道局限、诚实边界。这五层加在一起，就是一个完整的认知操作系统。来看一个真实效果， 用户说自己想做自媒体，写书做独立开发，精力完全不够。蒸馏后的 neville 是 怎么回答的？他说，你列了三个欲望，每个欲望都是你跟不快乐签的一份合同，不是精力不够，是合同太多。哪一个做起来你会忘记时间？那个就是你的特定知识所在。 不是三选一，是先一再一，再一串行复利，不是并行内耗，这就是 nevo 的 欲望及合同薪制模型在实战中的运用。再看一个更硬核的，问蒸馏后的乔布斯， open ai 和 anthropic， 谁的方向？对 他的回答是，你问错了。这不是一场关于方向的竞赛，是一场关于品味的竞赛。 open ai 像一九八五年的微软，什么都做，什么都要赢。这种策略能赢市场份额， 但当你什么都做的时候，你不可能每件事都做到。 insanely great antibiotic 更像早期的 apple。 聚焦 focus means saying no to a hundred good ideas。 这就是乔布斯的聚焦心智模型。不是在选项里选，是对一百个好主意说不。安装，非常简单，一行命令搞定。在终端输入 m p x skills at a c n c if n o e h skill， 女娲就装好了。 然后在 cloud code 里直接说蒸馏一个保罗格雷厄姆，或者造一个张小龙的视角 skill， 女娲会自动完成调研、提炼、验证。全流程 造完之后直接调用。比如说用芒格的视角帮我分析这个投资决策，费曼会怎么解释？量子计算， 就像请了一位顶级顾问。目前女娲已经蒸馏了十三位人物和一个主题 skill， 包含了创业领域的 program 张一鸣， ai 领域的 carposi， ela suzuki， 投资领域的芒格塔勒布， navel， 产品领域的乔布斯马斯克，科学领域的费曼，内容创作领域的 mr beast， 教育领域的张雪峰，还有特朗普的谈判术。此外还有一个 x 运营全站的主题 skill， 每个人物都有独立仓库，一键安装，直接使用。女娲是怎么做到的？ 四步流程，第一步，六路并行，采集著作、播客、访谈、社交媒体、批评者、视角决策记录、人生时间线，六个 agent 同时跑，各自存档。第二步，三重验证，提炼 一个观点要被收入为心智模型，必须跨两个以上领域，出现过能推断对新问题的立场，而且不是所有聪明人都会这么想。第三步，构建 skill， 把提炼结果写成可直接运行的 s k i l l l b。 第四步，质量验证，用此人公开回答过的问题，测试方向一致才通过。 女娲不复制人，她提取认知操作系统同事， skibo 蒸馏了人做什么？女娲蒸馏了人怎么想？你想蒸馏的下一个员工何必是同事？现在就安装女娲，输入一个名字，让各领域最强的人给你打工。感谢观看。

windows 或者 open 格式，平时用 browse 这个 skill 去抓网页，是不是有个特别麻烦的问题？很多网站是需要登录的，比如小某书啊叉呀，或者是一些后台系统等等。 每次跑任务，它都会重新开一个新的浏览器环境，登录菜没了， cookie 没了，又得重新扫码，真正浪费时间呢。不是抓数据，而是反复登录。其实解决方法非常简单，只要是一句话，你只要在对话里啊。不是抓数据，而是反复登录，其实解决方法非常简单，只要是一句话，你只要杠杠 browse real 模式， 它会调用你本机真实的浏览器，之前登录过的账号，绘画信息，权限信息都会直接附用，不用登录了，体验是不是完全不一样？很多人觉得访问浏览器的 skill 太笨，其实不是它笨，是模式用错了。

hello， 一 天一个 skill， 今天给大家挖到一个封神级开源技能， get up 超火的女娲！女娲 skill 一 句话概括，何必争流同市，直接让全球顶级大佬给你打工！ 它可不是普通的 ai 角色扮演，不是复读大佬语录，而是直接蒸馏一个人的完整认知操作系统。不管是乔布斯、马斯克、芒格、费曼，还是张雪峰、张一鸣，你输入名字， ai 自动调研、提炼、验证，一键生成专属大佬视角。 它深度拆解五层思维，说话语气、心智模型、决策逻辑、底线、认知边界。 用马斯克第一性原理拆解问题。用乔布斯聚焦思维做产品，用芒格多元思维做投资，用张雪峰现实视角规划人生，给你看真实效果。问乔布斯 openai 和 ansorepic 谁更强？ 他直接用底层逻辑分析，不是套话。问张雪峰，普通家庭孩子学金融一针见血，没资源别碰选硬技术， 目前内置十三位大佬，加一个领域主题技能，一行命令就能安装调用。做产品，搞投资，做自媒体，职业规划，随时切换顶级大佬视角，帮你决策。普通人直接拥有私人智能团，这波真的太香了吧！

微信读书官方最近上线了官方 skill， 然后有粉丝让我来讲讲微信读书这个 skill 对 我们知识管理有什么帮助，所以我今天来体验一下，然后这个视频给大家看看并读书的官方 skill 怎么安装，怎么操作，它有什么功能。我们在微信读书里面找到设置，然后找到微信读书 skill， 点击进去，然后 复制指令，我们把刚刚复制的指令发送给 cloud 点，也就是 cloud code 的 插件，然后让它帮我们安装这个 skill。 已经成功安装微信读书 skill， 我 们复制它这一个指令， 然后把刚刚在微信读书里面获取的 api key 放到这里来，我们来让它自己介绍它自己有什么功能。 斜杠调起这个 skill， 然后查看可用功能，然后他就跟我们说一个是他可以收书籍，还有就是展示这个书籍的信息，以及做书架管理，还有阅读统计，还有书籍的点评以及推荐好书。我觉得这里的功能里面其实最主要的还是笔记划线跟热门划线，因为我们看书经常会把 我们在一个 app 里面的一些画线导出来，放到我们的笔记本里面，主要的原因是有时候我们可能要写书评，或者说写感想，或者说我们要跟其他的知识做一些串联，所以导出来是比较有价值的。我让他试着给我导出一本书的笔记，这个就是他导出的一个笔记。 如果有看过我这个视频的朋友们应该有知道，我之前有推荐过一个插件，叫做 we read， 我 们可以去对比一下微信官方 skill 跟这个插件导出来的笔记有什么不一样？我找一下啊， 它导出来的也是同一本书，就是这一本小而美持续盈利的经营规则。首先这个它导出来的笔记，它会有笔记的属性，然后这个笔记的属性有什么用呢？它是方便我们后面去 做关联以及寻找。因为一般来说，如果你的文件夹里面你的笔记越来越多的，你找文件可能会有一些难找，所以我们一般会根据一些属性去搜索，或者说去做不同内容的一个关联，这是第一个， 我们再看看这是他导出来的内容，里面的这些画线内容导出来的是一样的。我觉得还有一个很大的区别，就是微锐这个插件，它是可以自动同步的，也就是说，比如说我今天把这个小完美的某部分笔记导入进来，然后面如果我再看这本书，我再做了一些新增的笔记 划线，它是会自动同步到这里来的。但是微信推出了这个官方 skill 呢，它是不能自动同步的，那我觉得从这一点来讲，我还是倾向于用 vrv 的 插件， 抱歉，微信读书，抱歉，抱歉。然后因为我们刚刚有看到说它的一些功能，比如说它可以做书籍点评或者推荐好书，我们可以再体验一下，就是看看它有没有 vrv 的 没有的一些功能。 我问了他关于这本书的点评之后，他梳理了一些这些点评。这个首先我觉得导出画线笔记已经不是一个什么新鲜的功能了，但是呢，我们可以看到这个点评的内容，它有一个好处就是可以帮助我们做创作， 因为当你在写一篇内容的时候，除了这本书原本的一些观点，包括我们自己的对这本书的一些想法，还有 别人是怎么样点评的这些信息我们综合起来可以更好地帮助我们去做一些创作。我觉得这个是这个 skill 核心能帮到我的一个事情，大家可以去试试看。如果有什么不一样的一个看法，可以在评论区留言，我们一起讨论一下。

同样是小龙虾，别的龙虾勤奋在线，你的龙虾昙花一现，别的龙虾干活利落，你的龙虾总是报错，别的龙虾审美拔尖，你的龙虾审美跑偏， 这中间大概率就差一个东西， skill。 我 拉大家上期呢，教大家怎么零门槛安装小龙虾，但想让它真正的替你干活，还得给它配上好用的 skill。 那 接这期呢，我用五分钟带你从头到尾搞懂什么是 skill， 哪些是必装的 skill 及它的安装教程，记得点赞关注收藏，我们正式开始！ skill 就是 小龙虾能调用的一项能力，简单来说，它俩的关系就像是哆啦 a 梦和口袋道具的关系， 你想要缩小就打开缩小灯，你想要飞起来就带上竹蜻蜓。你想要瞬间移动就打开传送门。口袋里有什么道具，哆啦 a 梦就能做什么事儿。你装上什么 skill， 小 龙虾就拥有什么能力。 从查天气、写表格、追热点到自动化操作，这些都需要 skill。 有 了专门的 skill， 小 龙虾才能从一个会聊天的 baby 虾变成一个会干活的效率虾。而 skill 能做的也远不止单个功能， 还可以把多个功能聚合到一起。比如说我之前做的 ai 升视频的工作流，涉及到升脚本、升分镜、升图，也可以直接做成一个全链路的 skill。 那 这样的话，我就可以很从容的只发一个产品卖点和产品图过去，小龙虾就知道一二三，每一步该怎么做，直接跑完全程非常的省心， 那你的经验就变成了他的能力，这样一个 skill 还可以高效的赋用到团队的其他人用。 想要养出效率虾，这四个 skill 必须第一时间安排。第一个 skill waiter 技能审查就是你的电子保安，你要安装新 skill 的 时候就会触发 skill waiter， 他 就会给出一份风险评估。如果说啊，他弹出说这个是高风险的，咱呢还是别撞了。第二个 tively search 搜索技能 是给小龙虾联网冲浪用的 skill， 那 opencloud 自己呢，是没有办法直接联网的，有了 tively search， 他 才能找到最新的资讯。 第三个 agent browser 浏览器的操作技能，比如说呢，帮你打开浏览器啊，抓取网页信息，填写表单，全程都不用你动手， 这样呢，一个自动抓取的表格就给你做好了。第四个是 self improving agent 自我改进技能，遇到了问题，它会复盘，会改进，会自动迭代，所以这是一个越用越强的养成系 skill， 也是 graphhoop 上面最热门的 skill。 以上就是养龙虾必备的四个 skill， 那 国产龙虾一般都会默认安装好这几个 skill， 大家可以查漏补缺看看。 完成了 skill 的 基建，我再跟大家分享，非常好用好看，能快速提升工作质量的 skill。 那 第一个呢，叫做 front and design， 是 一个审美极好的 skill， 我 让它生成了一个拉拉面包店的网站，可以看到呢，它的配图非常的有质感，整体都是淡黄色的配色和色系，排版也非常的清晰和高级。 我还用它生成了一个拉拉服装店的一个面向二十到三十岁欧美女性的独立站，网页整体是非常有活力的，多巴胺的渐变风格，最戳我的是这个鼠标的设计细节，你看它是一直会跟着这个鼠标，有五个彩色的圆点，你鼠标移动起来，这个圆点一起移动，看起来非常的有交互感。 front and design 呢，是 anthropomorphic 推出的 skill， 大家可以相信 xfopy 的 审美出来的效果都非常的有独特的质感。第二个 remote skill， 一个用来升高级视频的 skill， 那 比如说啊，我想要做一个介绍 openclaw 和 skill 的 科普视频， 它呢就能很快地给我做出一条视频，二十秒的时间，里面的图文格式化动效都非常的丝滑高级，也非常适合做数据的格式化，像这种让周报图表动起来的效果是不是也蛮不错的？或者呢是做一个产品介绍的视频，可以看这条 看整体是不是非常的有质感，感觉是那种直接能用的视频。那 remotion 呢，是以图形元素为主体的视觉风格，非常适合去做一些比较冷静的或是高级的一些视频内容。 最后呢，我们就要讲一讲 skill， 它的安装方式大致分为三类，第一种的话就是手动安装，因为 skill 本质是一个文件夹，所以呢，你可以直接从 github 或者是 clonehub 上面下载这个 skill 的 安装包，解压之后直接就拖到小龙虾的文件夹下面重启一下就可以直接使用了。 那第二种是半自动的安装，你只要找到了这个 skill 的 在线链接啊，直接丢给小龙虾，让它自己去安装就更省事一些。 第三种是全自动安装，你甚至都不需要知道这个 skill 叫什么或它的链接是什么，你只要提前的安装一个 find skill 的 skill， 就是 让它自己找 skill 的 这个 skill。 那 比如说现在呢，我需要你做我的投资顾问，你呢？先去搜索一下需要具备哪些 skill 才能做好这件事儿。 好的，就可以看到它自己会去技能库里巴拉巴拉巴拉的一通搜索，然后找到最匹配的几个 skill， 最后我们确认一下想选哪一个，一般呢选个星比较高的那几个 skill 啊，直接就下载安装就可以直接用起来了。 好的，以上呢就是 skill 的 全部实操介绍， skill 的 本质呢，其实就是让你的小龙虾叠各种 buff 啊，技能叠齐了，只要你敢想，它就能帮你搞定。 今天这期视频呢就到这里啦，欢迎在评论区里分享你用过的神奇的 skill。 下期我们再聊一聊怎么手搓一个你自己的 skill。 那 如果这期视频帮助到你的话呢，记得点赞收藏关注。

现在的 skill 越来越多，但只有三个，我管他们叫原 skill， 这三个之外的所有 skill 其实都是他们的延伸。我把他们的原码都读了一遍，今天分享一下。 先说第一个， g stock， 这是 yc 总裁 gary 公开分享的工作流套件，里面其实是二十三个子 skill 的 合集，它直接能把 cloud code 变成一个工程团队，包括 ceo、 设计师、工程经理、 qa、 安全官、发布工程师，每个角色都有专门的 skill。 mary 自称用了这套工作流之后，代码产出速度是二零一三年的八百一十倍，同时他还在全职运营 y c。 举几个例子， office owners 用于帮你判断一个产品想法值不值得做。这个 skill 的 数据来源是 y c 投过的所有公司案例 从中提炼而出。 investigate 是 修复项目 bug 用的 skill， ship 是 发布项目用的 skill。 装一个 g stack， 等于一次性装了一套别人验证过的工程团队。有了工作流套件还不够，因为你的需求会越来越多。这就要用到第二个 find skills， 找其他 skill 的 skill， 你告诉他我想实现什么功能，他就会自动去 skills 排行榜查热门的 skill。 源码里还有一条质量筛选规则，安装量一千以上的优先，低于一百的，他才会提示你谨慎选择，搜到合适的还会直接给你安装命令。 如果你找不到现成的 skill， 可以 自己做。这就是第三个 skill。 creator， 做 skill 的 skill。 这个 skill 里面有很多关于怎么写 skill 的 优化，最让我意外的是它的 description 优化器，很多人写完 skill 之后发现触发不准， ai 该用的时候不用，不该用的时候乱用，这个优化器把触发准确率直接拉满了。这个细节官方文档都不写， 只有读野马才知道。为什么这三个我管它叫原 skill g stack 给了你一个起点，装一个就有一整套的工程团队。 founder skills 给了你扩展 skill， creator 则给你定制起点，扩展定制你后面所有的 skill 需求都可以从这三个原 skill 长出来。

每一个刚开始学 scale 的 人，都应该先安装这两个 scale， find scale 和 scale creator， 有 了这两个技能，可以让你少走很多弯路，我给大家详细拆解一下原理。 第一个， find scale， 这是一个找 scale 的 scale。 你 想想， scale 这个生态已经有了上百万个 scale 了，全世界有大量人为 各种各样的工作场景做好了四个样，视频制作、股票研究、文案生成等等，各个行业的人都在贡献。在你自己动手之前，第一步应该是先搜一搜你想做的事情，有没有人已经做好了。 the scale 就是 帮你做这件事的，告诉他你的使用场景，他帮你在社区里搜出已有的相关 scale， 让你直接拿来用，或者说在别人的基础上改一改，不要重复造轮子，别人已经造好了，先拿来用。 第二个， scale creator， 这是一个造 scale 的 scale。 当你用 find scale 搜过了，发现没有完全适合你的，这个时候就需要自己做一个 skill creator 的 核心逻辑是，把你想要 ai 执行的工作流程像教新人一样描述清楚，第一步做什么，第二步做什么，遇到什么情况该怎么判断，输出什么格式。它会引导你把这些内容整理成一个标准的 skill 文件。之后你每次需要用，喊一声就行， 他还会帮你做测试。你教完之后，让 ai 模拟执行一遍，看哪里有漏洞，哪里说的不清楚，反复打磨，直到稳定可靠。说了这么多， sky 能给普通人带来什么？三个层次， 第一层省时间，以前重重复三十分钟的事，现在一分钟搞定一个 sky 花一个小时学会用三次就回本。第二层质量稳定，不会因为你今天累了烦了，输出就变差。 ai 按照你教的标准来，每次都一样。第三层也是最重要的一层，你第一次拥有了造工具的能力。 以前把一套工作流程变成自动化工具，你需要找程序员，需要找开发、排气，甚至需要花钱。你有再好的经验和方法论，也只能锁在自己的脑子里，一遍一遍手动执行。现在不用了， 你自己就能把经验变成工具。你干了十年攒下来的判断力、流程标准， 以前只能靠你自己一遍一遍重复，现在它可以脱离你独立运行，甚至可以分享给别人用，可以二十四小时不间断工作，你的经验终于不只是属于你的脑子了。

我把市面上最火的 ppt、 skill 啊都玩了一遍，发现这三个最有用。第一个， ppt master， 这个 app 上面快一点六万新了，目前这个赛道里热度最高的 skill 之一。那它最接地气的地方是啊，它是可编辑的 ai ppt 里面的每个文字框，每个图形，在 powerpoint 里面啊，都能够直接来编辑。 那市面上有很多 html 的 类工具，看起来很炫啊，但你发给别人看之后，对方根本没有办法改。而且它还有一个我很喜欢的点啊， 生成过程中会实时开预览页面。那你看到某页不满意，直接点着改，不用回命令，重新描述需求，那这个交互体验啊，确实比很多 sketch 要舒服多了。第二个，归藏 ppt。 说实话，这几个里面，我个人觉得审美最能打的就是归藏。而且它有一个很明显的特点啊， ai 味很轻。 那现在很多 ai ppt 都有一种特别重的模板味，男子渐变啊，大标题啊，科技线条啊，一眼 ai。 但归藏不是啊，它的颜色非常的克制， 字体留白，曾经关系都很舒服。那我甚至觉得啊，他是目前少数还有人味儿的 a p p t。 那 如果你是在 codex 里面跑啊，他还会主动帮你补配图，那整体的视觉会统一很多。那后来我发现啊，他之所以审美这么稳，是因为规章老师在 skill 里面做了很多人工的微调， 所以啊，即使模型没有那么强，最后出来的效果依然很好。那如果你对设计感要求特别高，我会更推荐硅藻。那第三个， fountain sneads。 那 这个由 ai 博主张早拉开原的 skill， 现在已经在 ai 圈基本已经刷屏了， 那他最聪明的一点啊，是默认用户，不会提设计需求。那你以前跟 ai 说，科技感一点，高级一点，最后经常翻车，但 front and snes 不 一样，他会先给你看风格，你觉得哪个顺眼直接选，那这个体验特别像设计师，先给你的风格参考，再继续往下做。那他现在已经上 i n g 平台了，不用遮灯，环境往 业直接生成，还能在线改。但缺点也有啊，生成的速度有点慢，所以我觉得啊，他特别适合那些不太想研究太多技术，但又希望最终效果比较高级的人。如果是纯小白啊，我岂会更推荐从这个开始？那最后啊，再推荐一下我自己做的 ppt skill。 那 我测完这些 skill 之后，我自己一直觉得还缺一个东西。那 那就是真正把演讲考虑进去的 ppt skill。 那 很多工具只考虑生成，但没人认真考虑你上台到底怎么讲。所以啊，我后来自己也做了一个 ppt skill， 那 它最核心的功能啊，就是演讲模式，那左边是观众看到的 ppt， 那 右边是自动生成的你的演讲稿，那 等于你在讲的时候啊，旁边已经有一个 ai 帮你实时替词了。那这个对于直播线上分享公开演讲，其实特别的实用，那如果你们需要的话，这个 skill 我 也会免费分享给大家。那关于这些 skill 的 安装啊，我也会整理发给大家。那点赞收藏不迷路，我们下期见！

我建议所有人立刻去安装微信读书官方出的这个 skill， 简单说下这个 skill 能干啥？它能够提取到你在微信读书里所有的记录， 还有你的书架，包括说你的画线，以及说热门画线，还有你没有读过的书，它都能够提取到，搜索到， 而且你可以随时的去调用你的阅读记录，以及说根据你已经读过的书，让你的 ai 进呢，去给你个性化的推荐你想要读的书。 这也是我为什么这么兴奋的原因，因为这个 skill 一 旦微信读书的官方团队放出来之后，就意味着说我们以前在微信读书里的那些书和笔记全都活了过来。安装步骤也非常简单，接下来我带你一步步安装。首先我们把微信读书这个 app 更新到最新的版本， 在设置里面找到微信读书 skill， 打开之后，这边有一个复制口令，我们直接把这个指令发送给你的龙虾或者爱马仕 cloud code 或者说 codex， 只要是 ai 智能体 agent 都可以发送给他，之后他会自己去下载个安装包去安装， 安装成功之后我们再去获取自己的一个 api key， 把这个 api key 再发给这个 agent， 他 去完成一个配置。 安装完成之后呢，我们来测试一下，可以问他，比如说帮我去查一下我最近一周的一些化纤内容，或者说你让他帮你查一下您最近一年的时间阅读哪一类书最多，我把他其他能力都贴出来，你可以一个个的去问，一个个的去查。 我还在网上找到这个非常好的提示词，能够帮助我们破除信息简房，你就大概问他说根据我读过的书，你看一看我的局限性在哪， 指出我未来可以阅读哪些书，帮我去走出这个信息简房，对于那些已经在微信读书里有很多读书记录的人非常有用，直接是让你的微信读书又重新活了过来，所以我强烈建议你们没有用的赶紧去安装。

ovpn 装完先别急着用，技能商店有上万个 skill， 但真正的底座就这六个，排行榜安装量最高一条命令全部装完。 第一个， agent brother， 浏览器自动化，让 ai 自己去操控浏览器，点按钮、填表单、截图、下载文件，连动态渲染的页面它都能读，相当于给 ai 装了一双手。第二个， heli search， ai， 专属联网搜索，返回结果没广告结构化输出，直接给 ai 消费网页正文，自动提炼关键信息，你的 ai 终于不用靠过期知识回答问题了。 第三个， self improving agent， 自我净化，记住你的代码风格和习惯，从每次出错中学习，自动修复错误，保持记忆，越用时越懂你，效率越来越高。 第四个， find skills 技能，发现神器，像逛应用商店一样搜索 skill， 自然语言描述需求就能匹配排行榜推荐加批量管理，升级回退，一站搞定。 第五个 skill vendor 安全审查官，装任何 skill 之前，先让他扫一遍，检测恶意代码拦截权限越界，阻止隐私泄露，出具安全评分报告，相当于给工具链装了一个门禁。第六个， email management 邮件管理， ai 帮你读邮件，写回复，自动分类整理常规邮件，直接代发 gmail， alt lock， 一 六三 qq 全都支持。

了解 ai 的 朋友一定经常听见 skill 这个词，但你有没有想过， skill 到底是个啥？是插件？是技能？还是什么黑科技？今天一句给你讲清楚。说穿了，普通 ai 就 像一个刚毕业的大学生，知识全面，但不会用专业工具。 你让他处理一个 pdf， 他 说请用 adobe acrobat， 你 让他写篇文章，写出来跟八股文似的。而 skill 就是 给 ai 装上职业资格证，加工具，包 装上之后， ai 瞬间就能处理 pdf， 做 ppt， 写代码审查，甚至帮你把 ai 为十足的文字改得像真人写的一句话。 skill 让 ai 为十足的文字改得像真人写的一句话。 skill 让 ai 从纸上谈兵变成持证上岗。 第一个 pdf 全能助手，你肯定遇到过，手上一堆扫描版的合同论文，要合并，要拆分，要转 word， 还要在里面找一句话， 普通 ai 告诉你请用 adobe acrobat， 然后就没然后了。装了 pdf skill 之后，你直接说把这三个 pdf 合并， 第五页转成图片，几秒钟搞定。 ai 从一个聊天机器人直接变成你的私人文档助手。第二个，去 ai 位写作， ai 写的文章，你一眼就能认出来，首先，其次，再者，综上所述，满篇套路跟写申论似的。 这个 skill 做了一件很酷的事，你把 ai 出稿扔进去，它扫一遍，把那些套路句式全改掉，换成口语化，带情绪的表达，处理完之后读起来像朋友在跟你聊天，不是机器在给你汇报一句话，它让 ai 学会了说人话。 第三个，前端设计，你说帮我设计一个赛博朋克风格的登录页面，普通 ai 只能给你写一段 html 代码，黑底白字，啥也不是。装上设计 skill， 同一句话进去，渐变背景、玻璃、钛面板、霓虹灯、边框全出来了，甚至带交互动效。 ai 从一个代码生成器直接变成你的专属 ui 设计师，那 skill 本身到底是个啥？其实就是一个文件，里面写三件事，什么时候触发，怎么操作，有哪些坑 ai 看到了照着做就行，不用理解为什么能出活就是好 ai 巨像一个老师傅给新人写的操作笔记， 你不用精通，按步骤来活就能干。所以记住一句话，普通 ai 给你的是一纸文凭， skill 给你的是一身本事。 没有 skill， ai 知识啥都懂但啥都做不了的大学生。装上 skill 指征，上岗，指哪打哪，点赞收藏，每天 get 一 些 ai 知识，关注我，下期见！

今天呢，跟大家讲一下这个 skill 和 mcp 到底是什么，我尽可能用短的时间去说清楚。你可能会听说过 ai 能学习新的技能，能连接各种工具，对吧？但 skill 和 mcp 到底是什么？它们有什么区别？是哪些工具能支持它们？我希望这期视频能给大家讲清楚啊。 首先呢，我给大家举个例子， ai 就 像你过了一个新的员工，他刚入职的时候，他只会基本的办公软件，但你需要他学会用公司的这种财务系统，项目管理，包括 crm 的 系统。那你有两个选择，一个呢，是给他写一个操作手册， 就是 skill， 你 遇到了客户数据，你要打开 crm， 然后按照这个流程去操作。第二个是什么？给他配一个专用的工具，就是 mcp， 你直接给它一个能够自动连接 crm 的 插件，你点一下，哎，它就能用。对，核心区别就是， skill 的 本质是在教 ai 怎么做，而 mcp 呢，它其实是给 ai 工具去做，一个是知识，一个是能力。 skill 呢，其实是说 ai 操作手册， skill 是 什么？它就是一个详细的说明书，它的格式是 markdown， 告诉 ai 遇到了这种情况应该怎么去做， 对吧？举个例子是什么？你去麦当劳打工，店长给你一本员工手册，来顾客要点汉堡对吧？你要去后厨拿汉堡 装袋递给客户对吧？客户要退款，查订单，确认问题，然后操作退款。 skill 的 时候，这本手册 ai 读了之后，他他就能知道遇到不同的问题，他应该怎么去办 啊？那 skill 的 特点是什么？就是纯文字的说明，不需要额外的程序，然后教 ai 一 套工作流程，灵活，可以随时修改适合复杂的多步骤的任务。 m c p 是 什么？ m c p 其实是 ai 的 专用工具箱，那 m c p 本质上它其实是一套标准的接口，就能让 ai 呢，就直接调用外部的程序和服务。打个比方是什么？你的手机里面有各种 app 啊，微信啊，支付宝，美团是吧？每个 app 它其实是个独立的工具，有自己的功能。 m c p 呢？就像这个手机应用商店 apple store， 对 吧？让 ai 能够安装和使用这种各种工具。那小红书的 m c p 就是， 哎，直接抓取数据，数据库的 m c p 能直接查询数据库，浏览器的 m c p 能够操作网页。 m c p 的 特点是什么？它是要独立安装的程序， 它能直接执行具体的操作，然后速度要快，数据准确，还有适合单一明确的人物。那 skill 和 m c p 就是 到底有什么区别了？其实就是这两个。我说这么多，其实大家也能理解，就是 skill 呢， 一个是操作手册，一个是专用工具，一个是纯文字说明。一个是独立程序啊，一个是复制文件即可，一个是需要下载配置，一个是适合的这种复杂的流程多步骤任务。一个呢，适合的是单一的功能，能够直接的操作。就是教 ai 如何分析账号数据是 skill 能做的直接去抓取。这个数据是 m c p 能做的，大家能理解吧？ 这个我给大家举个两个案例吧，你比如说我前段时间做的这个 skill， 它这个是做数据分析的，这个就是一个 skill 和 m c p 的 配合使用的完美案例，比如说给他一个任务，分析某个账号近三十天最后的笔记，那 m c p 负责的是什么？就是抓数据， 对吧？它是个独立程序，它能搜账号，返回用户信息，获取用户列表，返回所有笔记，获取详情，返回点赞数，收藏数。它像一个数据的采集器似的， 你要什么数据，它给你拿回来就完事了。然后 skill 负责是什么呢？它是负责去定这个流程的，对吧？先用 mcp 搜索账号，找到 id， 再用 mcp 获取笔记，再对每天笔记用 mcp 去查详情，筛选进三十天的笔记，按照什么什么的排序，去找出多少多少篇，然后生成分析报告。它其实就是一个工程流程图， 知道吧？为什么要配合起来使用呢？你单独用 mcp， 在 之前没有 skill 的 时候，你需要一步一步的调用，很麻烦， 尤其是处理那些高频发，没有需要动脑子的东西的情况下，其实它还是挺麻烦。然后单独用 skill 呢？这上面为什么不行了？是因为 ai 不知道怎么抓数据，它看不到那些东西，它抓不了那些数据，它只能是瞎猜，所以要去把这两个东西配合在一起。 那再给大家举第二个例子，就是一个非常有名的 skill， 就是 planning with skills， 它其实是管理一个复杂项目的一个 skill， 一个技能， 它是纯属给我的，它里面没有 m c p， 它其实就是去教 ai 如何管理项目。它会创建三个 markdown 的 文档，一个是来记录这个任务的清单，一个呢是来记录这个调查发现第三个记录的是进度的更新啊，然后定期更新文件，去保持这个信息的同步， 他就是告诉 ai 怎么组织文件记录信息的。为什么这个不需要 m c p 呢？是因为 ai 本身呢，是有读写文件能力的，不需要额外的工具。那 skill 只需要告诉他你要按什么格式，然后什么流程来管理文件就好。对，这是本质的一个区别。还有一个就是哪些工具支持 skill 和 m c p， 虽然我上面只列出了这些，当然还有 coser 其实也支持 win serve 呢。它是支持 skill， 但是它其实支持自己体系的 skill。 我 我下面也会去提到了，就是像叉 h p， 微信一言通讯千万，这些工具目前是不支持标准化的 skill 和 m c p， 但是它们有自己的叉 r 系统。呃，但是两者是不兼容的。 那大家也不要想着哦，我只能用 cloud， 我 只能用 java 那 些命令行工具开发工具，我才能用这些。不是啊，你可以因为它本上是一个文件，你可以读完这个文件，把这个文件复制给你用的 ai， 然后让它按照这个文件去执行，那同样它就能建议在这个你用的 ai 体系下 技能大家不要说轻易的放弃啊，好像 skill 只能特定那些软件才能用。不是的啊，什么时候用 skill？ 再说一遍，就是多步骤的，复杂的，需要 ai 去做判断和决策的，就要灵活调整工作方式的。 要用 skill， 什么时候用 m c p？ 就是 单一的高速执行的，精确的数据操作，需要连接到外部的才要用 m c p， 两者之间是可以结合的。 然后我对新手的建议吧，其实我也算是新手啊，当然我就是对没接触过的人的建议，先从简单的 skill 开始啊，比如就是 skill 的 最有名的就是积累 with feels， 熟悉之后再尝试去配置 m c p， 最后去尝试 skill 加 m c p 的 组合使用。对，就是这些。最后有一句话想跟大家讲，就是工具是死的，方法是活的，你不要拘泥于这个工具的本身， 你可以去多用，去了解它的用法，可能它的用法不单单像它一开始的内容描述的那么简单，一定要多用，要根据自己的实际需求去出发。我给大家一个建议，就是你可以每次下载一个你认为不错的 skill， 你 可以先让我问 ai 这个 skill 它能帮助我做哪些内容，它适配哪些情况，那我的要有一个什么样的工作环境，或者我要有一个什么样的需求，它是否能够执行或者是适配？对，我觉得大家应该要先去，可以多问一些 ai 和 ai 之间的多一些交互。今天就到这，我们下期再见。

s k 和 m c p 到底有什么区别？它们看起来都像是给大模型加能力，但本质完全不是一回事儿。一句话先说结论， skill 更像是教模型怎么完成一类任务，而 m c p 更像是给模型接入外部工具和数据的标准接口。 我是小哲，点赞收藏加关注，我们马上开始！想了解更多内容，可以查看橱窗。先说 skill， skill 的 核心不是工具，而是能力封装。你可以把它理解成一份操作说明书或者任务手册。 比如你希望模型会写一份技术文章，那 skill 里可以写清楚文章结构怎么拆，开头怎么吸引人，每一段怎么展开，结尾怎么收束，有哪些格式要求哪些表达不要用模型调用这个 skill 的 时候不一定要访问外部系统，它更多是在按照一套方法论去完成任务。所以 skill 解决的问题是让模型在某类任务上表现更稳定，更像专家。 再说 m c p， m c p 的 全称是 model context protocol， 你 可以把它理解成大模型世界里的 usb c 接口。它不是教模型怎么写文章，怎么分析问题，而是告诉模型你可以通过统一协议去连接外部资源，比如连接数据库文件系统 github 企业微信 notion 浏览器内部业务系统。 以前每接一个工具都要单独写一套适配逻辑。有了 m c p 之后，工具可以按照统一标准暴露出来， agent 就 可以用更标准的方式去发现工具，调用工具捕取结果。所以 m c p 解决的问题是让模型更方便更规范地连接外部世界。 那它们最大的区别是什么？第一，关注点不同， skill 关注的是怎么做任务， m c p 关注的是怎么接工具。 比如你要让 agent 帮你写一篇竞品分析报告， skill 负责告诉他，报告分几部分，先看产品定位，再看功能对比，最后给出结论和建议。 m c p 负责让他能去掉浏览器，读网页、查数据库，访问公司文档，一个负责思路，一个负责连接。 第二，抽象层级不同， skill 更偏业务能力层，它通常跟具体任务强相关，比如写小红书文案的 skill， 生成面试题解析的 skill， 处理客户投诉的 skill， 做代码 review 的 skill。 m c p 更偏基础设施层，它关心的是工具怎么注册，参数怎么传，结果怎么返回，权限怎么控制。 所以你可以理解成 skill 是 agent 的 技能包， m c p 是 agent 的 工具插座。第三，是否一定要调用外部系统？ skill 不 一定需要，比如一个技术口播稿生成 skill， 只要给模型一套写作规则，它就能直接生成内容。但 mcp 通常就是为了外部系统交互，比如查订单状态、读取本地文件，调用搜索工具、访问数据库，操作 get 仓库，这些都更适合通过 mcp 来接入。 那在真实 agent 项目里， skill 和 mcp 是 什么关系？它们不是竞争关系，而是配合关系。一个成熟 agent 通常是这样的， skill 决定任务流程和专家方法。 mcp 提供可调用的外部工具。 举个例子，你做一个自动生成周报 agent， skill 里面定义，先汇总本周任务，再提炼关键成果，再分析风险，最后输出领导爱看的格式。 mcp 负责连接 jara， 非书文档、 github 日历和数据库。最后模型根据 skill 的 流程去调用 mcp 暴露出来的工具，拿到数据再生成周报。 所以面试里如果被问到 skill 和 mcp 有 什么区别，你可以这样回答， skill 是 对任务能力的封装，重点是让模型知道怎么做。 mcp 是 对外部工具和上下文的标准化接入，重点是让模型知道能用什么，怎么用。 skill 提升的是任务执行质量， mcp 提升的是工具集成效率和系统扩展性。一个偏业务能力，一个偏工程协议，一个向操作手册，一个向标准接口。这期视频我们讲到这里，下期再见。拜了个拜。

今天我们要探讨一个在 ai 诊领域极具争议也极其核心的话题，为什么有了 skill， 我 们还需要 m c p 呢？随着大模型能力的爆发， 很多人觉得只要给 a 诊写了足够好的技能脚本，也就是 skill， 它就能无所不能。但在实际运用中，你会发现事情其实也没有那么简单。今天我们将深度拆解 a 诊中的能力层与连接层的本质分野。这不仅仅是一个技术选择题的问题，更决定了你的 a 诊是一个只能跑在 demo 里的基础设施的分水岭。 正式展开之前，我们要先给一个贯穿全篇的核心结论， skill 解决的是怎么把事情做对，而 n c p 解决的是怎么把系统连接。 skill 侧重的是任务逻辑和执行能力，它是 a 整的肌肉和手艺。 而 n c p 作为协议层，侧重的则是环境的接入与标准规范，它是 a 整的神经系统和工业标准。在一些清亮的个人 demo 场景中，你确实会发现两者有所交集，好像哪种都能用。但在真实的复杂企业业务中，如果缺少任何一层， 你的 a 诊都会陷入困境，要么因为接口不通调不动，要么因为逻辑混乱跑不稳，这种缺失会导致你的 a 诊永远只是一个无法落地的半成品。 为了彻底讲通这两个概念，我们今天分为五个板块来深入解析。首先，我们会溯源历史，看 n c p 和 skill 是 如何从各自为战走向标准互联的。第二，我们要明确两者的严谨定义， 同时用通俗易懂的比喻来介绍两者的差异。第三个部分，我们要破除一个常见的尼斯，为什么很多的开发者会产生两者可以互相替代的错觉呢？第四，我们会离清两者之间的边界，诊断出他们各自的优劣势和不可替代性。最后，我们会展示现代 a 准的架构，眼镜中这种协同机制在工程实践中到底产生了多大的价值？ 首先，我们来看这两条进化路径， skill 和 m c p 本质并不在同一赛道上。在 skill 的 眼镜中，我们经历了从硬编码脚本到引入方身 coding， 再到现在的完整行为单元。现在的 skill 已经进化到了包含条件分支、多步推理和错误恢复的高级阶段。而 m c p 的 眼镜呢，是为了解决接口泥找的问题。 早期各个框架都在自研适配器，导致同一个数据源要重复开发多套接口，企业部署的成本是极高的。直到二零二五年左右，随着 amphib 等巨头推动， n c p 成为了 ai 基础设施的事实标准，它主张的是协议中立模型无关。简单的来说， skill 在 能力深度上不断的下钻，而 n c p 在 连接广度上则不断拓展。那么到底什么是 skill 呢？在 a 准的架构中，它不是一段简单的代码，而是一个可以被大模型自主发现、调度和执行的模块化单元。一个标准的 skill 一 般由五个核心要素组成， 首先是 skimmer 接口器约决定了输入输出，其核心则是执行逻辑， 它可以是简单的 api 调用，也可以是复杂的工作流编排。其次，它还包含了 contest binding， 即如何注入记忆和用户画像。最后是 policy 策略控制，包含了权限、重试策略和降级方案等。所以 skill 是 有灵性的，它搭载的是领域知识和执行的确定性。那么什么是 ncp 呢？对比来看， n c p 则是一种客户端服务器的开放协议，它规定了 a 整与外部系统如何安全结构化的交换上下文语指令。 a 整的核心主要由三大元语构成，首先是 tools 工具，它是可执行的操作接口，支持同步、异步和内置沙箱，保证了调用的安全性。其次是 resource 数据源，这是数据源的抽象， 支持 u r i 幺寻址和版本控制，能把外部数据源源源不断地注入到 a 整的上下文池中。其三是 point 交互模板，它封装了上下文组装的最佳实践。你可以发现， n c p 是 不关心具体业务逻辑的，它只关心信息和指令是如何在不同系统中流转的，它其实是一个纯粹的管道。如果上面的定义太枯燥， 我们来看这个经典的比喻。 n c p 就 像城市电网中的国际插座与通信协议，它统一了电压接口形状，还自带漏电保护和用电日制， 无论你换到哪个城市，只要有这个插座就能通电。而 skill 就 像是接入了插座的智能家电，再加上它的使用说明书，它知道什么时候制冷，什么时候除湿， 自带了运转逻辑，没有 n c p， 家电自带各种奇葩的插头，你每换一个环境就要重新接线，甚至会短路跳闸。而没有 skill， 你 面前只有满墙的插座，但没有能干活的机器。 a 准面对数据管道只能望洋心态，无法自主运行。 既然两者分工明确，那为什么大家还觉得他们能够互相替代呢？这里有三个经典的错觉场景。场景一，单点简单任务，比如查天气，你确实可以直接调 a p i， 也可以让模型裸调 n c p 看着没什么区别。但一旦任务变得复杂，需要判断是否要带伞并发送提醒的时候，硬编码的 skill 就 得重写。其二，封闭的技术站， 比如使用 long chain 架构内置的拓有机制，把连接和逻辑揉在了一起，让你觉得不需要 n c p。 可一旦你想换个底座、模型或者架构，所有的逻辑都得重推。 三个例子则是快速原型，为了求快，把所有的逻辑都打包成了一个包。但这种战术勤奋，在遇到异常崩溃的时候，由于缺乏 n c p 上下文持久化和 skill 的 降级策略，系统会直接瘫痪。我们要深刻的认识到，互相替代的本质，其实是在用战术上的勤奋掩盖架构上的缺失。 在清亮、封闭、一次性的场景中，两者确实能互相覆盖。但是一旦你的 a 整进入到以下三种环境，第一，多系统协调的复杂链路。 第二，需要跨模型的部署环境，比如将 g p t 迁移到 cloud。 第三，也是最关键的企业级 s l a 要求的严苛环境。在这种时候，早期的偷懒替代必然引发灾难性的技术债务，你可能需要花费数倍的精力去修补权限漏洞和上下文缺失的问题。所以架构的结构从一开始就直观重要。 skill 的 核心优势在于它贴合了 a 整的认知流，支持复杂的逻辑编排，比如循环反思且携带深度的领域知识。但是它的短板是框架绑定墙，附用成本极高。 n c p 的 核心优势则是在于协议标准化，它实现了真正的跨架构或操作，自带了安全沙箱和审计功能。但它的短板是它没有大脑，它不处理规划和推理，也无法独立完成多部的任务流。 简单的总结就是， skill 是 懂业务的老师傅，但他需要工具。 ncp 是 标准化的工具箱，但他需要人来使用，两者的长短刚好互补，这正是分层架构存在的意义。 skill 和 ncp 是 处于不同抽象层的缺失，任何一层 a 整都无法可靠的运行。 skill 解决的是怎么用的问题，他负责意图的拆解、 任务流编排和策略的注入。如果只用 skill， 每个 a 整就要自建连接器库，企业也会面临接口碎片化和全线黑盒的深渊。 ncp 解决的是怎样连的问题？ 他负责接口发现、数据注入和生态互通。如果只用 m c p， a 准就会退化为一个高级 api 客户端，一旦遇到像航班取消后自动改签并通知这样的动态决策分支， a 准就会因为缺乏逻辑控制而卡死。 所以他们两个，一个是灵魂，一个是躯干，缺一不可的。基于此，现代的 a 准的标准分层架构为， m c p 为基， skill 为用。最上层是 a 准规划器，也就是大脑，负责理解意图并生成任务图。中间层是 skill 实力化引擎， 这是动能层，负责加载领域技能，绑定业务策略，并配置容错与降级逻辑。最底层则是 n c p 发现与基座层，这是管道负责提供标准的 tools、 resource 和 pump， 并保障安全审计与上下文的持久化。这种三层架构实现了真正的解偶，大脑只要负责想， skill， 负责做， n c p 负责连，这样的系统才具备了真正的鲁棒性和扩展性。我们通过一个真实的叉旅报销案例来看待这套机制的协调运作。首先，规划器接收指令，定下周三去上海的机票拆解任务。 进入 n c p 发现层后，动态地拉取注册好的 n c p 服务器，发现订票 tools 和公司叉旅政策 resource。 第三步，进行 skill 的 实力化，加载叉旅管理 skill 注入策略，比如经济舱优先并配置无票改高铁的容错逻辑。第四步，执行阶段， get 执行器，通过 n c p 协议安全调用外部接口并完成购票。最后一步， n c p 上下文持将所有的执行结果审批状态持久化，并传给 a 准进行反思。 这种架构融合能给企业带来实实在在的四大工程价值。第一，一次接入多端附用，企业只需要开发一套 n c p server， 无论是 vs code 插件还是私有化模型，都能无缝地进行调用。第二，安全可审计。 n c p 提供协议级的权限边界，你不再需要为每个 skill 重复开发复杂的权限系统。其三，技能市场的繁荣，统一标准后，第三方的优质 skill 就 能像乐高积木一样跨平台交易和自由组合。第四是上下文无缝迁移。当你换了更大的底层模型时， n c p 的 resource 和 point 能够自动跟随， 避免了那种换个模型就要重构整个系统的噩梦。展望未来， a 诊的架构终极形态一定是即插即用、自主进化的。 q 和 m c p 不是 二选一的竞争关系，而是分层共赢的协助关系。 m c p 的 价值是让能力连得通、管得住、带得走。 而 skill 的 价值则是让能力想得清、编得顺、跑得稳。当我们不再纠结于谁代替谁的时候，才是真正开始思考如何让他们更好协助的时候，我们才能真正掌握 a 整架构设计的精髓。感谢大家的观看，我们下期再见！

不少人在用 ai 的 时候，会经常遇到两个问题，第一是每次都得重新去教 ai， 它的身份是什么，应该怎么去干活。 第二就是 ai 的 输出结果不稳定，经常要碰运气。但现在已经有一批人在用一种方式让 ai 越用越聪明，一句话就能让 ai 直接自动去干活，这个东西叫做 skill。 今天这条视频跟大家讲清楚四件事情， 第一点， skill 是 什么？第二点， skill 长什么样子。第三点，我们应该怎么把 skill 用起来？第四点，为什么说 skill 是 ai 最关键的能力？首先第一部分， skill 是 什么？一句话总结， skill 是 给 ai 写的一份工作说明书， 它不是提示词，提示词通常是一次性的指令。而 skill 是 把你的能力、流程、经验全部打包成一个可附用的模块。比如说我们写小红书就能固化成一套固定的结构，我们做数据分析就能拆出一套分析流程，做 ppt 也能抽取出一套设计规范， 这些东西全部都可以变成 skill。 而且最关键的一点是，我们不用每次都手动调用 skill， ai 会根据我们说的话自动判断我应该帮用户选哪个 skill 来用。就像一个特别懂我们的 ai 助理，你一开口他就知道这个活应该自动用哪个模块，应该怎么干。 第二部分， skill 到底长什么样子？ skill 实质上是一个文件夹，这个文件夹里面最重要的一个文件叫做 skill。 md， 这个文件关键是干两件事，它的上半部分是告诉 ai 什么时候要调用这个 skill， 比如说用户要写文章，或者用户要做 ppt， 要分析数据，只要触发了关键词，就可以挑起这个 skill 模块。它的下半部分是告诉 ai 具体应该怎么做， 比如说第一步做什么，第二步再执行什么操作，输出的格式是什么，应该用什么样的风格。大家能看到这个文件的实质就是给我们的 ai 助理写一份工作操作手册。第三部分，我们日常应该怎么把 skill 用起来？这里讲三种最实用的方法。第一种是直接用别人做好的 skill， 假如你想把一篇文章变成 ppt， 只要三步，第一步，找一个 ppt 的 skill， 第二步，把它丢给 agent。 第三步，说一句帮我安装这个 skill， 那 以后只要你输入一句话，它就会自动挑起 skill 模块，帮你把文章自动变成 ppt， 然后存储在你的电脑里。 第二种是自己做一个 skill， 这是 ai 时代很关键的一个能力。举个例子，假如你是做自媒体的，那你可以做一个 skill， 从自动找热点到生成选择题，最终再输出内容。 那我们只要说一句，帮我找一下今天的 ai 选择题，这个 skill 就 会自动去抓信息给你选择题，接着最终帮你把内容写完。 它的实质是把你的自媒体工作、 sop 工作流固化下来。第三种是让 ai 帮我们做 skill， 我 们可以直接跟 ai 说，帮我做一个 skill， 它的功能是什么，那 ai 就 会自动帮我们拆解需求， 自动生成 skill 的 结构，最终可以直接使用起来，相当于 ai 成为了我们的 skill 开发工程师。那为什么说 skill 是 拉开使用 ai 的 分水岭？ 它是 ai 的 关键能力，因为我们会发现大部分人现在用 ai 还是这样的，问一次，然后用一次，但是它没有产生积累。而 skill 会做一件特别关键的事情，就是把我们的经验沉淀下来，固化下来。我们只要教 ai 一 次，它未来就能无限次复用。所以实质上 skill 不是 工具， skill 是 我们能力的放大器，它像一个杠杆一样，把你的优质经验沉淀下来，把它放大，把它加速起来。这就是为什么有些人的 ai 会越用越强，越用越聪明。但如果我们只是停留在对话阶段，还是会存在很多重复劳动，差距就在这里 评论区打 skill， 我 会发你一份完整的 skill 使用指南，我们一起把 ai 用到极致。那我们就下一期视频再见！

龙虾的强大就在于它有 scale， scale 呢，就是一个技能，它就相当于你把平时你生活中，工作中一些重复的有流程化的一些东西，把它打包成一个一键就能完成的一个技能包， 也就是你你这个技能包，你你在输入端给它输入你的原材料，然后中间这个技能包它会自动的七乘二十四小时不间断的去操作，操作的过程中最后输出一个你满意的结果， 这个就是技能。那为什么以前的这个呃 ai 它做不到呢？因为以前的 ai 它只是给你生成一个文本，然后它还告诉你你要怎么样把这段代码考到哪个脚本里面，怎么样弄，然后最后生成一个呃，自动化的一个脚本。但是现在呢，龙虾它的权限更高了，这个龙虾 ai 它是可以调用你电脑里面的那些编程的软件，然后让它自动的去完成这些事情的， 他把以前程序员才能干的事情的门槛打下来了，让普通的人通过自然的语言一轮一轮的调教，就可以让 ai 生成一个技能包。以前如果让你去写一个 python 脚本，你得先学 python 这个语言，你学会了 python 语言，并不代表你就会写 python 语言，你就能写好。 你写的过程中有可能你的格式不规范，一个标点符号是中文的，都可能让你这个脚本没法去运行，对不对？但现在不一样了，现在，呃，这个 ai 它本身就是在虚拟世界了，它本身就是在代码的这个世界里面了， 他比人类是更懂代码的，对不对？那他天然就懂代码的情况下，你只需要通过自然语言让他能听懂你的需求，他就可以呃成为一个像程序员一样的去帮你编写一段代码，而且写完了代码，他自动的调用你电脑里面的各种软件，然后让他自动的把这个代码去运行， 所以这就是龙虾强大的地方。但是普通人要怎么去用他呢？你要先去了解他，就是去了解他的原理，就定性的了解啊。那你要去了解他的原理，光听是没有用的，你一定要去操作， 因为只有在你操作的这个过程中，他给了你的反馈，你才能真正的感受他到他的奇妙之处，他的神奇之处，他的能力的上限是有多高？ 读万卷书不如行万里路，对不对？你读了再多的书，那他你只是眼睛会了，但是你的手还不会，所以大家一定要先去尝试用一下龙虾。如果大家对于龙虾的了解还不够的，大家可以去看我前面的其他的视频，因为我这个视频是一个系列，呃，我也会持续去更新这个龙虾，这个系列， 我基本上都是站在一个小白从零到一研究出来，然后去讲一些底层的一些东西，大家能听懂的东西，而不是讲一些比较复杂的程序员才能听懂的一些知识，大家关注我，我持续会分享这些知识给大家。

大家好，我是七帅，今天早上醒来发现微信读书更新了一个非常重要的功能。 q， 先打开看一下微信读书，打开设置设置，这里面有一个微信读书 qq， 点开以后就可以看到这里面有一个 qq 的 安装指令， 把指令复制下来，直接去我们的 ai 工具里面安装上这个 qq， 再连上我们的 api， 我 尝试一下给大家演示。我把微信读书 qq 给安装上以后呢， 可以看到它已经把这个 qq 安装上，包括以下的能力，搜索，还有书籍的信息、书架管理、阅读时长、笔记划线、书评和推荐。 其实对于我个人来讲，我非常关注我的笔记，我在微信读书看书的时候呢，经常会划线，但是这些笔记呢，会存留在微信读书这个 app 这个载体上， 我每划的一条笔记，对于我个人来讲，都是对我非常有帮助的一句话，我之前的时候想尽一切办法看能不能把这个笔记给利用起来，因为我每天的内容的输出都是基于这些笔记发散感想思考而来的， 所以说这个我估计未来对我帮助很大。那接下来呢，他会让输入 k， 输入完这个 k 以后呢，算是真正的去把这个 skill 连接上我的微信读书了。那么呢，我问他第一个问题，帮我看一下二零二六年的我的阅读时长。 我二零二六年的，一共至今为止，看书看了四十九个小时，五十八分钟，其中是百分之七十三是文字阅读，百分之二十七是听书，这是每个月份的读书时长，其中三月份读书读了二十个小时四十三分钟。接下来是我今年读书排行榜 top 五， 第一个是石老师的不慌进退接向前， 还有个持续买入等等。其实这几本书呢，我到目前为止确实印象非常深刻，特别是财富自由第一课这本书，在接下来分析我看书的偏好，我是经济理财十二本，个人成长十本，文学四本， 今年以来看李啸来的书，还有看帅建祥的书，看的是时间比较长的。接下来呢，我让 cloud 导出我在财富自由第一课这本书的读书笔记，他帮我去导出了。导出来以后呢，就有一百零九条划线， 四条想法和点评。后面我让轲佬去分析我的划线，总结出核心思想。总结出来就是说理财的本质呢，是要重新处理赚用、存三者的关系。我在这三个字上的划线最多，几乎是可以贯穿全书的。 我通过划线这本书，我留下了核心思想。下面有个第三点，输出力等于影响力，这是我划线密度第二高的主题，集中在优势赚钱篇，输出是把你的价值放大的唯一途径，输出力就是影响力。 比起做赚钱的事，更重要的是做值钱的事。比起做值钱的事，更重要的是让自己更有价值。别再说赚不了钱是因为学的不够多，原因明明就是输出的不够多。 我对个人商业价值的模型的划线也很精准，需求是基础，热爱是保障，擅长是财富。 我在传播章节华夏被找到，被看见，被记住这点我表达一下我的个人观点，我一直认为只有输出才是输入，这是非慢学习法的核心思想。 所以说我做内容最底层的目的是为了保证我自己的输入。从这本书里面的划线也可以看到我输出的目标和核心思想，最后有个人的阅读画像。从划线和想法来看，这本书打动我的不是具体的理财的技巧， 而是一套关于金钱底层的认知框架。正像我最后在写的书评说，看似在讲财富，其实讲消费观、生活观和价值观。 整本书最关键的启示可能就三句话，做产品、做内容的人就应该有这样的底气和标准，让遇上的每个人对我都有相见恨晚。 只要从开始了，就比不开始要强。有项目要比好项目更重要，敢不敢做比做的好不好影响更大。可以不上班，但是不能不工作。以上就是我今天的分享，希望对大家有帮助。