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Agent skills它会取代MCP替代Coze n8n? agent skills到底解决的是什么问题? 今天从原理出发,看清它真正的能力边界? skill的本质并非一个程序,而是一份“AI 说明书”。它是一个结构化的提示词包,核心是一个 Markdown 文件,详细记录了如何思考和行动的“菜谱”。强大之处在于其“渐进式披露”机制。当你有100个Skill时,AI不会一次性读取所有内容,它只会先快速扫描每个Skill的简短描述。这是和其他工具最明显的区别之处! 从一键生成报告到全自动设计,免费的 Skill 似乎无所不能。人们开始疑惑:它是否会取代 MCP,甚至让 Coze 或 n8n 这样的自动化工具成为历史? 一旦用户的请求与某个Skill的描述匹配,AI才会去读取那份详细的“说明书”,并根据其中的逻辑,像程序员一样现场编写并运行代码来完成任务。 这就像是给AI一个即时任务。当需要做PPT时,Skill会指导AI调用合适的代码库,根据你的要求动态生成幻灯片。这种灵活性赋予了它无限的扩展可能。 Skill会取代MCP吗?这是个误解。MCP像是AI的“手”,让它能接触到外部工具和数据。而Skill是AI的“大脑”,指导它如何使用这些工具。它们是共生而非替代关系。 那么Coze或n8n呢?传统的自动化工具是“硬连接”,流程固定,结果可预测。而Skill是“软推理”,在对话中动态生成工作流,更灵活但也可能出错。短期内,两者各有优势。未来嘛我更看好随着基模能力增强的skill了~~~#skills #n8n #coze #AI #agent
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Anthropic官方课程:Agent Skills深度指南 Agent Skills 关键特性: · 语义匹配自动激活,无需显式调用 · 按需加载,节省 context · 三级存储:个人、项目、企业 核心机制 1. 基本结构 --- name: skill-name description: 做什么 + 何时触发 --- ... 2. 优先级层级 Enterprise → Personal → Project → Plugins 3. 多文件组织 skill-name/ SKILL.md # 主指令 scripts/ # 可执行代码 references/ # 按需读取的文档 功能对比 · CLAUDE.md:项目级始终生效的规范,每次对话都加载 · Skills:特定任务的专业知识,按需加载 · Subagents:需要隔离执行的委托任务,独立上下文 · Hooks:事件驱动的自动操作,文件保存/工具调用时触发 · MCP Servers:外部工具集成,完全不同的类别 设计原则:组合使用而非互相替代 分发方式 1. 仓库提交:放入 .claude/skills 并提交 Git 2. 插件分发:发布到市场,跨项目使用 3. 企业托管:管理员部署,最高优先级 注意:Subagents 不自动继承 Skills,需在 frontmatter 中显式声明 故障排查 · 不触发:description 语义不匹配,添加用户实际使用的触发短语 · 不加载:路径/文件名错误,确保 SKILL.md 在命名目录内 · 用错了:descriptions 太相似,让 descriptions 更具区分性 · 运行失败:依赖/权限/路径问题,检查依赖安装、chmod +x、使用正斜杠 工具:使用 agent skills verifier 捕获结构性问题 设计思想 1. 单次教学,多次应用:不重复指令 2. 语义匹配而非关键字:理解意图 3. Context 效率:按需加载 4. 层级化组织:满足不同范围需求 5. 组合而非替代:与其他功能互补 最佳实践 1. 从痛点出发:重复指令 → 创建 Skill 2. 保持简洁:SKILL.md ≤ 500 行 3. 明确触发:description 包含实际措辞 4. 合理分发:根据适用范围选择级别 5. 先验证后分发:避免团队遇到问题 #ai #skills#学习
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skills是什么 及实用Claude skills 分享 1. 文档处理与办公自动化 这一类让 Claude 直接读取、修改和生成常见的办公文件 docx / xlsx / pptx / pdf:它们让 Claude 能直接编辑 Word 文档、处理 Excel 数据(公式与图表)、生成 PPT 以及提取 PDF 内容。 Markdown to EPUB Converter:能将对话或 Markdown 笔记直接打包成电子书格式。 2. 编程开发与测试 这是列表中最丰富的一个板块,涵盖了从架构设计、代码编写到测试部署的全流程。 artifacts-builder:它允许 Claude 使用 React 和 Tailwind CSS 构建复杂的交互式前端界面,是快速制作原型的利器。 MCP Builder:战略级工具。它指导你创建 MCP (Model Context Protocol) 服务器,这是连接 LLM 与外部数据的最新标准。 Playwright Browser Automation & Webapp Testing:让 Claude 能够操控浏览器进行端对端的网页测试。 LangSmith Fetch:针对 AI 开发者,用于调试 LangChain 代理的执行痕迹。 Connect:通用型连接器,声称能连接 1000+ 应用。 3. 数据分析与深度研究 赋予 Claude 访问数据库和执行复杂信息检索的能力。 postgres:允许 Claude 安全地连接 PostgreSQL 数据库并执行 SQL 查询,直接从原始数据中获取答案。 CSV Data Summarizer:自动化分析 CSV 文件并生成可视化见解 deep-research:利用 Gemini 进行市场分析或学术调研。 4. 商务营销与内容创作 NotebookLM Integration:让 Claude 能直接利用 上传的文档库作为知识源,保证回答的准确性。 Lead Research Assistant:自动化销售线索挖掘制定策略。 Canvas Design:让 Claude 生成海报设计图。 Video Downloader & youtube-transcript:视频内容处理神器 #skills #skill是什么意思 #AIagent #agent
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抓蛙师3月前
告别重复解释!手把手教你打造专属 AI 编程知识库 Claude Code Skills 简介 Skills 是什么? Skills 是 Claude Code 的预置知识模块,通过触发词按需激活。相比每次对话都要加载的 CLAUDE.md,Skills 只在需要时才加载,实现了"知识分片、按需调用"。 解决什么问题? - 告别重复解释项目架构 - Token 消耗降低 75%+ - 生成的代码一次就对,无需反复修改 - 知识持久化,不会因上下文限制而"失忆" 我的实践数据 知识库规模: ├── CLAUDE.md 248 行(每次加载) ├── 23 个 Skills 10,165 行(按需加载) └── 6 份 Docs 3,821 行(深度参考) 总计 14,234 行,但每次只加载需要的部分 Skills 分类(23个) | 类别 | 数量 | 典型 Skill | |-------|-----|----------------------------------------| | 核心开发 | 5 | crud-development、database-ops | | 前端移动端 | 4 | uniapp-platform、component-library | | 业务集成 | 5 | payment-integration、wechat-integration | | 工程支持 | 9 | bug-detective、performance-doctor | 效果对比 | 场景 | 无 Skills | 有 Skills | |------------|---------------------|-------------------| | 开发 CRUD 模块 | 30分钟 + 15000 tokens | 3分钟 + 3500 tokens | | 代码正确率 | 需多次修改 | 一次生成即可用 | 核心价值 Skills 让 AI 从"什么都懂一点的通用助手"变成"精通你项目的专属专家"。写一次 Skill,团队永久受益。 了解全栈框架更多信息,访问框架官网:https://ruoyi.plus
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