Prompt 工程真的过时了吗?
Anthropic 用一套看似只是 Markdown 的 Agent Skills,把「怎么用模型」推成了新的行业共识。
MCP 还没消化完,Skills 就已经被默认成工程标准——
这是一次真实的工程进化,还是一场被集体接受的抽象迁移?
本期《硬地骇客》,我们从工程、产品和真实实践出发,拆解 Agent Skills / MCP / Tool Calling 的层级关系,聊聊它们到底解决了什么问题,又没解决什么问题。
本期你将听到:
为什么 Anthropic 能把 Skills 推成行业默认标准
Agent Skills、MCP 和 Tool Calling 的层级关系与作用
Skills 如何改变工程化流程,提升模型复用与管理效率
Podwise 的实践案例:哪些场景适合用 Skills
Skills 会不会成为大模型厂商的“开源阳谋”
本shownotes由 castwise.ai 制作
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硬地笔记
Part 1|概念解析与本质探讨
00:04 Anthropic Agent Skills:工程进化还是概念迁移?
01:31 Anthropic Agent Skills:通过增加抽象层解决问题
04:31 Agent Skills:从领域知识中抽离业务知识
Part 2|技术架构与标准定义
06:45 Agent Skills、MCP 和 Function Calling 的关系
10:06 MCP 是 Skill 的一个可选部分
12:59 Skills:描述模型能做的事情
17:31 Anthropic 团队擅长定义标准
19:59 Skills:一种新的低代码开发方式
Part 3|实践应用与案例分析
22:03 Podwise 如何应用 Skills
25:06 Skills:自动化日常工作
28:24 Skills 的力度:内化了的技能
32:06 Skills 的力度:个人工作流倾向于做大
Part 4|稳定性、准确率与运行逻辑
34:44 Agent Skills 不解决确定性问题
37:07 Agent SDK 提高准确率和命中率
40:08 Agent 的无规则运行带来更高上限
Part 5|行业影响与未来展望
42:50 Agent Skills 是大模型厂商的阳谋?
45:09 Skills 像 APP,提供领域知识
47:55 大模型公司用用户数据训练模型
50:28 Skills 加速行业工程化进程
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