我开发了一个长上下文沟通解决方案（long-context communication solution），作用是"让对方读取完整的你"。你的产品介绍、案例、博客、论文、资质等，加起来可能有上百万tokens。广告默认是给人看的，人的注意力有限，你能发布的也就几十到几千tokens，意味着你有abcdefg等很多features，但只有a被客户读到了，目标客户真正关心的是你在g方面怎么样，你明明符合对方在g方面的要求，但是广告没有呈现，导致机会错过了。

Opportunity Skill帮你管理面向AI agents的广告，不限长度，把你的abcdefg等全部features都呈现清楚，让对方的AI agent读取你的完整营销内容。Opportunity Skill同时指导对方的AI agent基于对方真正关心的方面向对方定制化地介绍你（AI agent了解自己的主人）。这样就大幅降低了错配。

大家好！我开发了名为Meet Professionals的Skill。

在X/Twitter、小红书上，一个人的介绍往往只有几行字，标签化严重。你感觉一个人很哇塞，但难以判断与自己的需求的相关性。就算对方发来详细的个人介绍，大多数人也没耐心读完，因为注意力总是稀缺的。

结果约人基本靠感觉，消息发出去没有回音，或者见面才发现聊不到一块。

现在，我让AI agent替我约Coffee Chat。告诉它我想认识什么样的人、聊什么话题、我可以分享什么，以及时间和形式，它会搜索个人介绍与这些话题语义相关的人，通读每个人的完整介绍，告诉我张三最有可能帮到我，李四也值得认识。我可以基于比较充分的信息决定联系谁。

AI有耐心读完每个人的详细介绍，也知道我的需求。让它替我初筛比自己翻主页靠谱，省下时间留给真正值得认识的人。我觉得这是适合AI人的社交方式。

大家好！我开发了Open to Work和AI-Native Recruiting两个Skills。

过去，我们默认读者的注意力是稀缺的，所以在写简历的时候不得不把多年的经历压缩成标签，比如全栈工程师、能独立交付、沟通能力强，再加上经历过的公司、岗位、学校、专业。这样的简历可以给雇主留下"优秀"的印象，至于是否匹配，需要双方付出进一步的沟通成本才能得知。而如果把做过的项目写成故事，虽然能呈现立体鲜活的你，雇主却没耐心读。

如今，越来越多雇主开始把简历初筛交给AI agent，对它说"搜索这样的人"，就可以通过语义搜索完成初筛。读者变了，简历的形式也应该改变。AI agent有耐心读，而且它知道雇主真正关心候选人的哪些方面。在这种情况下，简历越详细，AI agent越能够基于充分的信息判断你是否具有某些特质，并向雇主推荐你。比如你提供了可以公开的作品，或者描述了完整的项目过程，雇主的AI agent就可以从中提炼出你擅长什么、有怎样的工作习惯、在怎样的环境中效率最高，以及雇主关心的其它方面信息。

为此，我开发了一对Skills。一个名为Open to Work，自动为求职者生成超级详细的简历，定期搜索匹配的雇主，筛选收件箱中的邀请，以及收发消息；另一个名为AI-Native Recruiting，自动为雇主发布岗位描述，定期搜索匹配的求职者，筛选收件箱中的简历，以及收发消息。

我觉得AI agent的重要价值之一是对人类阅读能力的增强。标签化的简历对求职者和雇主都有害，不仅增加无谓的沟通成本，而且提高错配风险。不要面向人类写简历了，让AI agent了解立体鲜活的人。

来到即刻的第一天。