skills,真的重要嘛?大家来讨论下吧。

6 月 28 日
 mfsw

对于 codex 5.5 来说,个人开发网站应用,下面的这些 skill ,哪些是比较推荐的?谢谢大佬指教。 superpowers

Brainstorming

grill me

Frontend Design

claude-design

UI UX Pro Max

claude-mem

Gstack

harness

Matt 的前端 Skill

ponytail

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所在节点    OpenAI
67 条回复
junwind
6 月 28 日
skill ,mcp 等等东西,对于大模型,我个人觉得都是阶段性的产物,就像电车现在续航不够的,就出现了混合,增程。我相信未来就是朝着言出法随演进。
ndxxx
6 月 28 日
skill 就是「言出法随」里的「言」,大部分人的语言表达能力和对特定知识领域的总结,都不如具体的 skill 。

但凡看一眼 SKILL.md 也不会问这种问题😅
yidinghe
6 月 28 日
什么是 skill:
skill 用于具体的、有结果有输出的操作,而不是一堆模糊的原则性的指导。例如从指定的位置收集指定的信息然后生成指定格式的报告。

什么时候创建 skill:
你有重复性的工作要做,又不想为此劳心劳神开发一个应用,那就用 skill 描述一个,很快捷。

skill 做不到的:
首先 skill 是上下文的一部分,所以它不能帮你管理上下文。其次 skill 是按需加载的,所以 grill-me 和 karpathy 指南这类,更适合直接写入 SOUL 而非写入 skill 。
YanSeven
6 月 28 日
你就算是上帝来了,复杂一点的需求,定制化的流程,你也不可能一句话表述清楚吧。
轻量的简单的 skill 作为一种可复用的流程化的东西,本身就是很普通的一枚螺丝钉,没有什么重不重要的。

那种重型的想搞成框架性的 skill 到是迟早会被扫进垃圾堆。
evan9527
6 月 28 日
我的理解:
一个项目你输入 A 想要得到 B 的结果,中间可能需要大量沟通和试错成本,
skill 就是一套可以复现、可调试,稳定的输出流程,可以节省中间环节的成本。
laminux29
6 月 28 日
楼上没有一人讲到本质。

skill 、mcp 的本质是通过接口调用的方式,帮你减少提示词,原因是目前大模型的输入窗口太小。
unusualcat
6 月 28 日
看对于什么人群来说的。如果都是程序员,用同样的 ai ,那基本上不重要。因为同样的任务,让同行来做,都能得到达标的结果。区别可能在于花费的 token 以及完成任务的整体时间上。
如果是程序员和岳云鹏开发同一个项目做对比的话,那 skills 就显得比较重要了。
HeStudy
6 月 28 日
我理解的 skill 其实就是面对大模型的 sop ,现实的业务流程是复杂的,严格来说不存在所谓的完全通用的 skill ,但是你可以把很多个小型 skill 进行组合、魔改,最终变成适合你的 skill ,拿 superpowers 来说,其实我只需要它的头脑风暴和 tdd ,而它的并行子代理开发我并不需要,因为我觉得这玩意很慢而且很耗 token ,那就结合自身的需要去按需使用或者 fork 仓库,造一个你自己觉得好用的。

总之就是,目前这些所谓的工程 skill ,你最好亲自去挨个尝试一下,看看哪些你觉得顺手或者可以自己改造为适配你自己的,我目前的流程基本就是头脑风暴用来疯狂追问,澄清需求,然后制定 plan ,再丢给 tdd 开发,最后使用 agent-browser 或者 computer use 进行验证调试。
jaskell
6 月 28 日
有用,包括 MCP ,大模型不可能解决一切问题,分场景有不同的落地方案,skills 和 MCP 都是,我实际使用下来的感受是这样的。skills 解决引导大模型如何做事的问题,避免同样问题反复和大模型沟通交互,MCP 解决有些场景比如操控各种硬件设备的能力问题,发现都是工程问题的解决方案,和大模型无关
GeruzoniAnsasu
6 月 28 日
skills 就是个渐进式披露的文档树,并且独立于你的项目之外。理解这点之后你就不会问这种问题,就好比


> homebrew 大伙用得多吗,都装了哪些工具,来讨论下吧
Krman
6 月 28 日
用哪些,用多少 skill/mcp ,取决于你的工作内容。每次 session 启动时一次性加载过多且不相关的 skill/mcp 对 context 是有不同程度的污染。建议对于工作内容差异过大的项目,在不同项目目录分别设置不同 skill ,不要所有 skill 把塞进根目录。
wxyz
6 月 28 日
我是后端开发,我现在只用 openspec+superpower 这两套 skill ,梳理核对需求、拆分开发任务都很好用啊。
MCP 主要是联网搜索+数据库相关 MCP ,自动做集成测试用的。
现阶段 AI 还是需要一套规范流程的,人的需求没办法完美的同步给大模型,需要反复核对需求和设计方案的。
flionay
6 月 28 日
@laminux29 笑,意思接口调用的方式就不占用模型窗口大小了吗
refear99
6 月 28 日
通用开发完全不需要,特别是在用 codex 的情况下,codex 的 agent 自带的提示词和工作流优于任何目前的通用 skill

但是公司内部流程是需要的,比如下面是一个平安保险 pdf 的查询 skill

```
---
name: pingan-health-pdf
description: Look up Ping An Health Insurance public disclosure PDF material URLs by product name and return JSON data. Use when a user asks for 平安健康险 / 平安健康保险 product PDFs such as 产品条款, 费率表, 产品说明书, 特定清单, 现金价值表, 合同条款, or public disclosure materials by product name.
---

# Ping An Health PDF Lookup

## Goal

Given a Ping An Health Insurance product name, find public disclosure material URLs from each matched product's `contentReference` JSON. Search both product pools by default:

- 在售保险产品: `12105675798371923550`
- 停售保险产品: `14411518807585587486`

Known material keys:

- `productTerm`: 产品条款
- `rate`: 产品费率表
- `instructions`: 产品说明书
- `specialList`: 产品特定清单
- `cashValue`: 产品现金价值表

Return JSON only. Do not summarize as prose unless the user explicitly asks for explanation.

## Workflow

1. Query both tags using the product name.
2. For each matched product, read `contentView.contentReference`.
3. Fetch the `contentReference` URL; it returns JSON containing PDF/material entries.
4. Normalize every non-empty material entry into `materials[]`.
5. Return exactly one JSON object with a top-level `data` field.
6. If no exact result is found, retry with a shorter title fragment. If still none, return `{"data":[]}`.

## Product Query

Endpoint:

```text
POST https://mcore.health.pingan.com/bff/content/info/queryHistoryVersionList
```

Headers:

```text
content-type: application/json
origin: https://health.pingan.com
referer: https://health.pingan.com/
```

Body template:

```json
{
"pageSize": 10,
"pageNo": 1,
"tagId": "<TAG_ID>",
"type": 7,
"leaf": true,
"title": "<PRODUCT_NAME>"
}
```

Important response fields:

- `data.data[].productCode`
- `data.data[].onSaleAt`
- `data.data[].offSaleAt`
- `data.data[].productLevelCode`
- `data.data[].contentView.title`
- `data.data[].contentView.publishedAt`
- `data.data[].contentView.contentReference`
- `data.data[].contentView.contentContentTags[].tag.name`

## Output Format

Return exactly one valid JSON object:

```json
{
"data": [
{
"title": "产品名称",
"product_code": "产品代码",
"product_level_code": "产品分级",
"on_sale_at": "开售时间",
"off_sale_at": "停售时间",
"published_at": "发布时间",
"status": ["在售保险产品"],
"content_reference": "contentReference URL",
"materials": [
{
"key": "productTerm",
"label": "产品条款",
"filename": "文件名",
"url": "PDF URL",
"raw": {}
}
]
}
]
}
```

Output rules:

- Output JSON only.
- Do not wrap the JSON in Markdown fences.
- Do not add explanatory prose before or after the JSON.
- `data` is always an array.
- `materials` is always an array.
- Include every non-empty material key and every file entry.
- Use the Chinese label for known material keys; preserve unknown keys with `label` equal to the key.
- For object entries, set `filename` from `filename`, `name`, or the label. Set `url` from `url` or `link`, or empty string.
- For non-object entries, set `filename` to the label, `url` to the string value, and `raw` to the original value.

## Python Option

Use this when Python 3 is available. It only uses the Python standard library and prints the required JSON shape.

```bash
PRODUCT_NAME='平安互联网全家福住院医疗保险' python3 - <<'PY'
import json
import os
import urllib.request

```
zuopenn
6 月 28 日
skill 本质不就是上下文提示词吧,只不过称之为 skill
luckyc
6 月 28 日
skill 让 llm 快速了解内部的一些平台, 操作内部平台啊, 我感觉是必备技能.
S0lution
6 月 28 日
你是总监,模型是你的员工,SKILL 是你们部门的产出规范,没有规范除非你对你员工的要求细致到原子需求层面,否则你十个员工会出来十个不同版本
随着你员工技术越来越厉害 工作越来越规范,逐渐你不需要给他们下规范他们的产出也会趋于同化,也会更符合你的要求
starlion
6 月 28 日
skills 就是让 ai coding agent ( LLM )怎么更好工作的一系列指令
别人探索出的一系列流程指令指挥 LLM 更好干活,然后总结出来,就是它使用 AI 最佳实践总结
我们可以借鉴、学习、使用
starlion
6 月 28 日
别人总结的领域专业知识,然后串成工作流程,喂给(指挥) AI 干活
dobelee
6 月 28 日
Skills ,你可以粗暴地理解为索引。
那你觉得 MySQL 索引重要吗?

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