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这两天到处都在讲claude skills
看到很多人都想学什么是skill，怎么写skill
其实完全没必要
用skill的关键是：
你要知道你想干嘛，其它都交给AI
具体分享两个“邪修”技巧吧
1、不用看任何skill说明，就能写任何skill
把claude skills官方文档链接发给cursor/claude 让它根据文档写一份创建skill的规约md格式，然后直接告诉ai，我想xxxx，根据前面创建的那份规约创建一个skill
2、不用看任何skill，就能实现任何结果
我创建常用的20几个skill，这些skill里到底写了什么都没怎么仔细看过，因为都是ai写的，我只管用，没达成预期就告诉AI哪里不对，让它改，一直改到结果符合我预期为止。至于这个skill里面现在什么样完全不关心
AI时代，我们可能正在见证一个学习范式的根本性转变。
传统学习：先学原理 → 理解机制 → 实践应用
AI时代学习：明确目标 → 直接实践 → 迭代优化
但这种"结果导向"的学习方式其实更符合人类天然的认知模式。
看到很多人都想学什么是skill，怎么写skill
其实完全没必要
用skill的关键是：
你要知道你想干嘛，其它都交给AI
具体分享两个“邪修”技巧吧
1、不用看任何skill说明，就能写任何skill
把claude skills官方文档链接发给cursor/claude 让它根据文档写一份创建skill的规约md格式，然后直接告诉ai，我想xxxx，根据前面创建的那份规约创建一个skill
2、不用看任何skill，就能实现任何结果
我创建常用的20几个skill，这些skill里到底写了什么都没怎么仔细看过，因为都是ai写的，我只管用，没达成预期就告诉AI哪里不对，让它改，一直改到结果符合我预期为止。至于这个skill里面现在什么样完全不关心
AI时代，我们可能正在见证一个学习范式的根本性转变。
传统学习：先学原理 → 理解机制 → 实践应用
AI时代学习：明确目标 → 直接实践 → 迭代优化
但这种"结果导向"的学习方式其实更符合人类天然的认知模式。
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大公司的组织惰性，总习惯用旧管理逻辑去衡量新投入产出比。
实际不同业务阶段需要完全不同的组织架构和资源配置方式。
很多时候市场窗口期，错过了就是错过了，后面再怎么用力都是在追赶。
曾经再成功的公司，如果没趋势敏感度和快速调整能力也会在关键节点掉队。
尤其在这个日新月异的AI时代。
对我们这种小公司来说，反而是个提醒：
保持组织的灵活性，可能比规模优势更重要。
实际不同业务阶段需要完全不同的组织架构和资源配置方式。
很多时候市场窗口期，错过了就是错过了，后面再怎么用力都是在追赶。
曾经再成功的公司，如果没趋势敏感度和快速调整能力也会在关键节点掉队。
尤其在这个日新月异的AI时代。
对我们这种小公司来说，反而是个提醒：
保持组织的灵活性，可能比规模优势更重要。
阑夕ོ: 腾讯今天透过一财放了点姚顺雨的料「腾讯混元3年变形始末」，开始对外传递大模型的组织变化了，这是一个很明确也很有看头的信号，就像我前几天发的数据，腾讯去年在AI上投了很多钱，但取得的成效我猜内部是不太满意的，所以要在场外做点找补。 而且自从张小龙之后腾讯也不太喜欢以人为主体来建立叙事，满打满算十年来就游戏线的马晓轶和香港帮的汤道生会出镜比较多，这次开始给一个刚入职的新人包装造势，可以说是排面拉满了，也符合AI行业小登为王的趋势。 还是给这篇文章里一些有价值的信息划划重点： - 姚顺雨27岁，是国内大模型团队里最年轻的「一号位」，他在OpenAI只工作了一年，说不上特别核心，但负责的推理模型技术，让他很适合承接从ChatBot到Agent的业务升级，腾讯重金挖他过来，也是急于让他来主导下一个Agent模型的训练； - 腾讯对大模型的反应在国内属于相对落后的那一批，所以人才储备非常薄弱，之前负责大模型业务的两个Leader都没有自然语言处理的背景，团队构成非常「不对口」，去年开始开出薪酬翻倍的条件到处挖人，字节的2-2跳来腾讯就给T12或者T13，相当于直接上涨1-2个职级，再往上T14就差不多是首席科学家了； - 人才流动主要还是在「BAT」三家里内循环，2024年是字节在从阿里撬人，2025年是腾讯开挖自己的墙脚，而年底我们又看到了字节大幅涨薪的通知，内部信里明确表示要保持待遇领先于头部水平，最新的消息是，「腾讯只看来自DeepSeek、月之暗面、字节和阿里这4家基座模型团队的候选人，其他公司是不看的」； - 马化腾对大模型存有误判，他曾打比方说。在工业革命时期，早一个月还是晚一个月把灯泡拿出来，其实没有那么重要，而腾讯错过了很多实验先机，包括浑元大模型如今有些过于路边——在大多数基准测试里，浑元连一个对比项都当不上——所以去年开始着急，很大程度上是在补落下的课； - ChatGPT出来的那一轮周期，正好叠加了腾讯在搞降本增效，对各种「不必要」的花费卡得非常死，AI Lab的员工想去参加学术会议，公司不给钱，继续想办法蹭高校的预算，而AI部门为了完成创收指标，也需要去服务游戏和广告业务，由此结算经济价值，留在基础研究上的人力很少； - 在把姚顺雨放到「一号位」之前，腾讯在大模型上的态度更接近于「调门大、行动少」，既缺少资源，也没有领头人，公司在危机意识层面依然被抖音牵制，以致于总办最关注的业务始终是视频号，而腾讯擅长的赛马机智，在大模型这种「集中力量办大事」的行业不管用了，微信也训练过自己的模型，然后也放弃了； - 直到去年，腾讯终于开始效仿字节Seed，重新组建符合大模型研发标准的组织架构，设立更符合前沿科学原理的岗位，再去为一个个的坑找萝卜，并逐步淘汰掉旧技术线的人力，当姚顺雨空降落地之后，管理上的障碍基本上也都已经打扫干净了； - 今年会是姚顺雨的大考，他需要为腾讯训练出一个足以回到牌桌上的领先模型，只有高分答卷，才能让他坐稳在腾讯这家大厂AI一把手位置，好在前人的肩膀够多，相比GPT-4和o1时代大家都不知道怎么实现的盲目，现在的大模型行业已经少了很多「秘方」，头部模型的能力更是高度对齐，留给腾讯的时间，不多但也不少。
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工作台用cursor。cc的用法是不用cc，因为可以嵌入到所有工具里。 //@空格_: 在 cc 定制吗
空格_: 现在AI 工具越来越多，有一点混乱了，claude code、 cursor 、V0、Gemini、Manus/Genspark/Anygen 、lovart 这几类产品对应的是 AI-CLI、AI-IDE、web-IDE、chatbot、Web-Agent（也包含 deepsearch 能力的产品）、design-Agent 建议每个类型都有一个自己常用的应用。 不知道该用哪个，可以参考我定的这个规则 1. claude code类的 CLI：代码编写，文章创作，需要有交付物的新内容 2. cursor 类的 IDE：维护旧产品，github 仓库代码维护， 3. Gemini 类的chatbo：和“我有关的”短对话，如灵感、选题讨论、图像创作、语音对话 4. Manus 类Web-Agent：用于研究某一行业信息，搜集源头信息 5. lovart 类的设计Agent：用于设计原型 6. v0 类的开发 agent：用于构建一些有想法 要落地的 demo 还有哪些？你怎么用请补充
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每个人本身就是独一无二的，没有一片完全同样的叶子，为什么要用完全一样的AI工具呢？ //@Million_Y: 世界是靠共识前进的，每个人都个性化就会造成沟通上的巨大鸿沟。
另外很多人没有那么强烈的表达和创作欲望。
更大的可能性：有强烈表达和创作欲望的人创造 AI 工具，经过传播后形成局部共识。和现状相似，但更碎片化。
另外很多人没有那么强烈的表达和创作欲望。
更大的可能性：有强烈表达和创作欲望的人创造 AI 工具，经过传播后形成局部共识。和现状相似，但更碎片化。
JS瞎讲讲: 如果AI进化到能开发任意软件 世界会是什么样？ 我觉得软件工具会变得像笔记一样 每个人都有自己独一无二的“工具箱” 每个人的AI工具都会像笔记那样个性化 以app，saas，exe为核心的软件生态 将发生巨大变化
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笔记也能分享，工具也能分享，原创难，但可以fork //@Keith柯俊宇: 但绝大多数人貌似不知道自己想要什么
JS瞎讲讲: 如果AI进化到能开发任意软件 世界会是什么样？ 我觉得软件工具会变得像笔记一样 每个人都有自己独一无二的“工具箱” 每个人的AI工具都会像笔记那样个性化 以app，saas，exe为核心的软件生态 将发生巨大变化
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如果AI进化到能开发任意软件
世界会是什么样？
我觉得软件工具会变得像笔记一样
每个人都有自己独一无二的“工具箱”
每个人的AI工具都会像笔记那样个性化
以app，saas，exe为核心的软件生态
将发生巨大变化
世界会是什么样？
我觉得软件工具会变得像笔记一样
每个人都有自己独一无二的“工具箱”
每个人的AI工具都会像笔记那样个性化
以app，saas，exe为核心的软件生态
将发生巨大变化
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作为1024+shipany用户，个人还是希望逗比总2026能进一步发力agent，想象空间更大。另外，对于Agent来说，Manus的虚拟服务器方案去年虽然很惊艳，但却不一定是最好的方案。
艾逗笔: 新的一年，少一些宏大叙事，多一些落地执行。❤️
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