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OpenClaw总烧TOKEN?先搞懂skill是什么~ 疯狂烧 TOKEN 还没结果,#本地部署了大模型根本用不了,忙活半天效率贼低😮‍💨 其实核心问题就是没搞懂skill到底是什么! 今天把 OpenClaw 的底层架构、skill 的本质和价值全讲透,搞懂它才算真正会用 OpenClaw~ 这套架构其实很好理解,咱们日常用 QQ / 微信发指令,本质是通过channel(即时通讯入口) 和 OpenClaw 交互,再由gateway(网关) 接收指令,最后靠智能体调用 AI 大脑拆解任务,而skill(scale 技能) 就是整个系统的专业化核心! 其实 OpenClaw 的完整 AI 系统就三大核心模块,各司其职缺一不可👇 ✅大模型:是思考模块,相当于智能体的 “大脑”,得足够聪明才能驱动整个体系,也是长任务链管理的关键 ✅agent:是架构和运转逻辑,负责告诉大模型有哪些工具可以调用、该怎么执行任务 ✅skill:是专业化核心,也是咱们普通人能动手操作的部分,划重点! 这里必须避个大坑❌ 很多人想省 TOKEN,就自己本地部署大模型,结果发现只能聊聊天,根本没法用! 因为本地模型根本做不了长任务链管理—— 长任务需要反复调工具、对比结果、持续思考优化,对模型智能性要求超高;就算硬连欧拉玛 / VLLM,硬件投入会直接拉满,得不偿失! 而skill就是解决所有痛点的关键! 为啥你的 OpenClaw 总烧 TOKEN 还没结果?因为 agent 自主思考时会反复尝试,光耗 TOKEN 没成效~ 但给龙虾装上skill后,相当于给智能体一个明确的执行指引,不用再盲目思考,直接减少 TOKEN 消耗,任务执行效率直接拉满! 而且不只是 OpenClaw,任何智能体和 skill 结合后,都会有清晰的执行方向,直接变身超强大的个人助手🤖 普通人也能动手配置 skill,不用搞复杂的大模型和 agent 架构,轻松把 OpenClaw 用出最大价值! 搞懂 skill 的本质,才算真正解锁 OpenClaw~ 收藏慢慢看,再也不用在 OpenClaw 上瞎忙活踩坑啦!#openclaw #智能体 #办公技巧
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Anthropic发布 skill-creator 重磅优化 Anthropic skill-creator 重磅更新:让 Agent Skills 可测试、可衡量、可迭代 背景 Skills 创建后普遍面临三个痛点:新模型版本上是否仍有效?是否只在应触发时才触发?修改后效果是否真的改善了?本次更新将软件开发中的测试与迭代实践引入 Skills 创作,无需用户写代码。 Skills 的两种本质类型 · 能力提升型:弥补模型本身的不稳定输出,如 PDF 处理。测试重点在于持续评估基线模型是否已无需该 Skills 独立完成任务——一旦如此,Skills 即可"退休"。 · 偏好编码型:模型各步均可执行,但需严格遵循特定流程顺序,如按公司模板生成周报、审查 NDA。测试重点在于验证 Skills 是否忠实还原真实工作流。 四项核心新功能 1. Evals(Skills 的单元测试) 用户只需提供测试提示词与期望输出描述,skill-creator 自动运行并评估是否达标。可及早发现质量回归,也可判断能力提升型 Skills 是否已过时。 2. Benchmark 模式 批量运行同组 evals,输出通过率、执行时间、Token 消耗等指标。结果可本地存储或接入 CI/CD,实现 Skills 的持续集成。 3. 多智能体并行 + 比较智能体 每个 eval 在独立上下文中并行运行,避免上下文污染。比较智能体采用盲测模式,客观评分"Skills A vs B"或"有 Skills vs 无 Skills",消除主观偏差。 4. 触发描述智能调优 分析现有描述与历史样本提示,建议优化措辞,降低误触发(假阳性)与漏触发(假阴性)。在 Anthropic 自有的 6 个公开 Skills 上测试,5 个触发准确率显著提升。 意义 evals 框架本质上是在描述"should happen"——这正是从"告诉模型怎么做"迈向"只描述目标、模型自行推导实现"的关键一步。 #ai #人工智能
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