技能skill
技能是AI智能体在执行特定任务时加载并遵循的一组指令、流程和参考资料。
技能是把重复性任务的目标、步骤、规则和示例打包提供给AI智能体的单元。Anthropic于2025年以Agent Skills的名称为Claude推出了这一格式：每个技能是一个文件夹，其中包含写有名称、描述和指令的SKILL.md文件，以及所需的脚本和参考文件。
智能体平时只参考各技能的名称和描述，在任务相关时才加载完整内容。与每次对话中输入的提示词不同，技能写好一次即可在多项任务和多人之间复用，多个技能也可以打包在插件中分发。在一般语境中，该词指人的能力或专长。
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同样的道理也适用于你自己的环境：旧规则、用不到的技能，以及从其他文件夹混进来的指令文件，每次会话都会被一并加载。
过去，搭建内部安全中心需要具备全栈技能的工程师；现在，只要有清晰的想法，从业者就能自己动手。
他认为，为养家而工作、上学读书、掌握艰难的技能，才赋予生活意义；一个对人别无所求的休闲社会，反而可能让人过得更糟。
罗素承认，模仿学习在狭窄的技能上可能行得通，例如手术机器人通过观察外科医生学习缝合动脉。
填补这一空白的是“Build macOS Apps”插件，它集成了11项技能，涵盖AppKit互操作、构建与调试、Liquid Glass样式以及签名和公证等内容。
这时就用到了技能（skill）。
因此，Stripe不得不按照科里森所说的"AI工效学"而非人类开发者的工效学来设计，并重新思考内部看重哪些技能。
修改满意后，告诉Claude“保存到技能里”，让这次修正成为成文规则。
Sottiaux说，他在评估求职者时发现，打字快这类操作层面的技能几乎已失去价值。
脚与坚硬地面的接触可以预测，因此仿真能够准确建模，在仿真中学到的技能也能顺利迁移到真实硬件上。
走完这条路径的智能体，会让你掌握构建第一个合格AI员工所需的核心技能。
默认工具包括bash代码执行、文件系统访问、网络搜索、URL上下文和智能体技能。
如今的前沿模型，也就是能力最强的AI系统，在广泛的事实记忆和某些浅层推理上已经超过普通人，但在人们习以为常的基本技能上仍有欠缺。
当智能体交出出色的成果时，立即把当时的提示词、结构和标准保存为模板、技能或检查清单。
长期岗位被描述为年薪六位数美元的高技能技术职位，且不一定需要四年制大学学位。
想沿用自己习惯配置的开发者，可以用 把允许列表中的文件复制进沙箱，例如MCP（Model Context Protocol，连接AI工具与外部数据和服务的标准）服务器配置和技能。
Gmail的设置方法是在仪表盘聊天中请求配置邮箱，再按照内置邮件技能的说明操作。
尽管如此，与其认定自动化越多越好，不如检验新增的技能或mod是否真的改善了结果。
修改一份报告只能改善这一份报告；更新已保存的技能，则能让下一次运行获得同样的指令。
Claude Code借助专门的前端技能来指导界面开发。
Claude Code借助预先配置的技能（一组面向特定任务的操作），把创意直接写入应用的数据库。
Webcmd 以技能的形式用于 OpenAI Codex、Claude Code、Hermes、OpenCode 等智能体工具。
Jev还负责从一个文件夹中选择预先编写好的智能体流程，即所谓的技能（skill）。
Computer History会记录应用活动、总结工作会话，并推荐可复用的AI技能。
技能（skill）与智能体不同。
AI技能是一组可供AI工具反复使用的指令。
系统采用Claude Agent SDK，以及两项主要的命令行技能——智能体可用来控制机器和POS的指令与工具集。
这一发现给临床团队提出了一个实际问题：AI应当支持哪些技能，哪些技能又必须由临床医生继续独立练习？
要快速检查，开发者可以让 Claude Code 找到本地会话记录目录，并使用专门的扫描技能，从文件中提取统计数据和反复出现的问题。
一种技能路由配置会将置信度低于60%的决策交给 Claude。
由于技能可能运行命令，安装前应检查其代码。
Anthropic精简了部分默认系统提示词，并发布了一套插件评估套件，用于测试自定义工具和技能究竟是帮助了模型，还是限制了模型。