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前段时间我把自己的 skill 给整理了一下，删掉了非常多的 skill 。
我观察了一下自己使用的高频的 skill ，其实不到10个，越来越少了。
前段时间我在小红书里刷到一个帖子，人家就是说用 GPT5.6要删除这个 Superpowers 的插件，我自己体感也是如此。
这个插件，它在过去 AI 大模型的能力不太完善的时候，可以帮你制定头脑风暴的方案，分派智能体执行计划，完成开发任务，最后做代码审查。
但随着大模型的能力越来越强，我们已经不再需要它了，模型自己写完代码就会主动测试，在训练的时候，已经把各种的 skill 的能力给吞噬进去了。
这就像去年很多 AI 做 PPT 的产品很火，但今年就消失匿迹了。
对应到 skill 也是一样的，随着模型的能力越强，我们所需要的Skill越来越少。
最明显的一个变化，其实就是在提示词方面。
对比于24年年初的时候，那个时候 AI 的模型能力还不够强，你必须把提示词写清楚，包括任务的边界、详细的步骤，还引申出来了特别多的提示词方法，比如说所谓的CRISP提示词框架等等。但是从去年下半年开始，这些提示词框架都不管用了，没有必要搞了，因为模型变聪明了。
我们可以看到 OpenAI 在自己官方的提示词指南里面（https://learn.chatgpt.com/docs/prompting），也提到了，我把里面的几个点给摘录出来）
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大家可以看到第一个点，它是以结果为中心去教大家怎么去写提示词。
比如说让结果可以直接可使用，你要告诉 GPT 这个结果，你打算怎么去使用，给它更完整的context，也就是背景信息。
这个时候模型它就会自己去判断了，你不需要告诉他什么特别详细的步骤。
你还要设定一个防止实际问题的边界，比如说，你让它去帮你收集一些资料的时候，你要告诉它，当遇到缺失的时候，你要自己标注出来，而非自行猜测，因为模型它会有的时候会脑补嘛。这个算是一个常识。
你还需要在这个里面添加有用的上下文。就比如说，你要让它去帮你做一个报表，你肯定要把这个报表的电子表格给上传给它。
你可以发现，OpenAI的官方指南并不是告诉你怎么去撰写一个提示词的框架，也不是告诉你怎么去设定一个具体的提示词的规则，而是告诉你怎么让AI更好的完成任务，围绕任务的上下文的背景、结果等，越来越像我们和一个AI数字实习生在配合干活了，所以这个时候提示词的规则，它不再重要了，重要的是你的背景，你的目标是什么。
反而你告诉他更详细的执行的步骤，模型完成的质量会变差。原因就在于我们让模型去完成任务，很多任务，其实我们是不知道中间应该用什么的方法，AI比我们更清楚。
比如说，你让模型去做html的网页，解释什么叫skill，如果我们作为一个小白，没写过HTML，然后把具体步骤写死，模型出来的效果肯定会很差。不如直接告诉它任务的背景，比如这个面向的对象是小白还是专家，中间怎么去完成，让它自己去设计就好，因为我们并不懂，模型比我们更懂，我们要相信大模型的一个能力。
所以，我觉得这也是未来在skill会发生的一个演变，我们需要的skill是越来越少，而不是越来越多。
当然有一种skill是必不可少的，就是对于某些模型训练它无法获知的知识，比如你是企业的HR，那么企业内部自己的人事规章制度AI肯定是不知道的，我们就得把它封装成Skill去完成日常的高频任务。
我建议大家也去梳理下自己的skill，一方面是模型不再需要依赖部分skill，另一方面有些Skill，比如superpowers会耗费你很多token，性价比现在很低了。
模型吞噬的边界尚未清晰，所以未来的变化依然很大。
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