Tw93(@HiTw93)
Something I keep turning over: what is a skill actually for, now that each new model does more of th...
8.5内容质量
TL;DR · AI 摘要
模型能力提升使技能设计趋向精简，工程师应减少技能数量并优化现有技能，以适应AI自主完成更多任务的趋势。
核心要点
- 技能数量应随模型能力增强而减少，但单个技能质量需提升
- 作者实践显示141个技能中仅4个占45%资源消耗
- 技能文件大小两个月内缩减22%（164KB→128KB）
结构提纲
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论证模型能力提升导致技能设计范式转变
提出技能数量减少但质量提升的核心观点
通过141个技能的使用数据证明精简有效性
- ›优化措施
展示技能文件缩减22%的具体实施方法
提出think/check模块的双重验证机制
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
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- 技能与模型能力的关系
- 模型能力增强
- 自主完成更多任务
- 技能设计变革
- 数量减少
- 质量提升
- 优化措施
- 文件精简
- 动态加载
- 验证机制
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
技能数量减少22%的文件大小证明精简有效性
141个技能中仅4个占45%资源消耗
think模块需在风险/回滚/延迟指标上超越暴力方案
#AI工程#技能设计#模型优化#Waza
打开原文Tw93 on X: "我一直在思考的问题：当每个新模型都能独立完成更多工作时，技能（skill）究竟意味着什么。我的结论是：模型越强大，我的技能就应该越少、越精简。更少并不等于更弱。我削减的是技能的数量和厚度，而非技能本身能做的事。你写的每个技能，都是在押注模型无法独立完成某件事，而这个押注终将过期。下一个版本已经能自行验证工作、拆分任务，你为上一版本写的补丁现在只会让它搜索更多、绕路更多、消耗更多不必要的token。模型越顺从，旧指令的成本就越高。我的使用数据清晰地证明了这一点。我曾探索过141个技能，10,100次运行中，只有4个技能承担了4,500次任务（占比45%），而这四个都是Waza的技能。我安装的其他所有技能几乎毫无作用。这就是我如何维持Waza的：自四月起只新增了8个技能，之后再未添加。常驻上下文的部分持续缩小：这8个SKILL.md文件在七月中旬是164KB，现在已缩减至128KB，两个月内减少了22%。重复的陷阱已清除，争夺路由的摘要已移除，几乎从未触发的分支也被删除。细节被转移到仅在任务需要时加载的引用中，未使用的部分永远不会产生成本，且每个技能的功能不会比之前更少。我最近两次修改遵循同样的规则：think必须在风险、回滚或延迟上击败单行暴力破解版本，才能添加文件、抽象层或配置参数，因为优雅性不计分。check必须先对方法做出“保留”“调整”或“替换”的判断，才能列出任何补丁。技能的价值在于它让模型能做的事，而非它让模型避免做的事。安装更少，控制更松，将判断权交给模型，把必须固定的逻辑写入代码和测试中。"
3:25 PM · Sep 16, 2026
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