通用Skill 没存在必要了

本文来自微信公众号： 碳基智 ，作者：碳基智，原文标题：《通用 Skill 没存在必要了》

GitHub上最火的awesome-prompts合集，各种万能promtpt模板，各种强无敌skill，加起来的star数估计都得百万级，下载应用的人数更是不可估量。

但你有没有想过一个问题，这些约束模型做事的语料，本质上也是一种训练数据，各大模型在预训练截断早就已经阅读、理解、编码了这些skill的全部内容？

有没有一种可能，那些参数量达到T级万亿规模的模型，推理空间里完全可以重放整个项目的拓扑结构，人类编写的skill对它反而是一种负面约束？

AI大爹：你在教我做事？删掉你装的那些乱七八糟的通用skill，立刻，马上！

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1934年，维果茨基提出了一套绵延数十年，工程界仍还在使用的脚手架理论：

最近发展区Zone of Proximal Development：学习者在独立能做的和有人帮才能做的之间有一个甜点区。脚手架(scaffolding)就是填充这个甜点区的临时支撑。

关键词：临时。

脚手架有六种形态：吸引兴趣、简化任务、维持动机、标注重点、减轻挫败、示范方案。

翻译到AI语境：

• Few-shot示例=示范方案

  
  

• Chain-of-Thought提示=简化任务

  
  

• 角色扮演=吸引兴趣/设定方向

  
  

当学习者将能力内化(internalize)后，脚手架必须撤走。继续保留=制造依赖=阻碍独立发展。

通用skill在这个过程中起到的就是脚手架的作用，当模型能力还不足时，你手把手教它你是怎么推理的，怎么规划的，怎么分步执行的，这一点没问题，而且也是模型得以快速进步的重要原因。

但到了2026年，模型已经把结构化输出、长程推理、工具编排全部内化进了权重。你还给它强行装通用skill约束它的输出，反而像在孩子学会骑车以后你还扶着他的后座，这不是添乱么？

那再进一步思考，模型拿不到的是什么？是你的上下文context。它不知道你是文字工作者，还是代码工作者，所以匹配你个人需求的个性化skill还是必要的，也是值得去做的。

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OpenAI发布了GPT-5.6新版的提示词逻辑，彻底取代了通用skill的设计哲学：

1. 优先明确交付结果：

   
   

   仅在过程影响成品时指定步骤。不要替模型框定完整推理流程——这会限制模型能力。

   
   

2. 只保留能改变结果的背景信息：

   
   

   避免堆砌无效上下文。明确指定资料来源、时效和用途。

   
   

3. 明确任务边界控风险：

   
   

   抓住核心风险设边界，避免过度限制也防越权。比虚设专家身份更实用。

   
   

4. 在提示中明确验收标准：

   
   

   提示词本质是定义交付物和完成标准的小合同。

   
   

翻译成人话就是：碳基生命少教硅基智能怎么做事，你只管说清楚你要什么，剩下的让AI大爹帮你实现。

这跟Harness的发展很相似，Claude Code作者之前在采访时，也说Harness会消失：

随着模型能力增强，产品层的重要性会下降，很多原来由产品层做的事模型会自己完成。他还具体点了名，比如防prompt注入、命令静态校验、权限模式、人工审批，这些都是模型能力不足时的补丁，模型够强就会退出。

但他后面说的，让loop成为一等功能、大规模并行Agent管理、Claude Design、computer use持续进化……

这些还是Harness的功能，无非是模型能力增强以后，更高维的Harness维度罢了。

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从历史发展的角度来看，平台能力的下沉是不可逆规律。

2006年jQuery发布时，浏览器API极度碎片化。document.querySelectorAll不存在，AJAX要写三套兼容代码，动画全靠手搓定时器。jQuery就是那个时代的"通用skill”：它教浏览器做人。

但后来浏览器在持续变强，并吞噬掉jQuery解决过的每一个痛点。软件史上的能力下沉仍在反复上演，每一次上演，都回伴随中间层的消亡。

激进派认为，人类的skills在超级AI面前一文不值。与其折腾方法论，不如坐等Base Model升级。他们甚至非常伤人地提出：因为人类编写的skill强制模型按低维逻辑给出线性思考过程，反而挂起了AI高效关联线索，调动大量参数去拟合低效冗余的文本形式主义：

GPT并没有降智，它只是迎合了你的智商。

工程视角派认为，skill本质是conditional prompt的封装，每次模型/工具升级都要调整prompt是基本工程操作。弃用/保留skill都是正常的成本-收益权衡。

我个人比较站务实派，约束AI行为的skill确实可以删了，你应该去掉所有无用的流程约束类skill，重点关注上下文注入类skill。