人机协作的未来，Skills 一叶知秋

让 AI/agent 自主发挥的空间小一点，工具化和固化的流程多一点，人类被替代的命运就会离现实更远一点。

CoSkill，人机协作的未来

一点微妙分歧

Anthropic 提出的 Skills，核心是增强模型与 agent 的能力：让模型可以按需加载操作说明、调用工具。

这固然重要，但对人类使用者来说，更在乎的是，任务是否按预期、稳定地完成。

一个经常性任务，人们更希望它稳定/按部就班的完成交付，并不想模型/Agent 每次都搞出新东西。

所以，除非是探索、研究型任务，否则 Skills 才是更核心的。

这是 agent 日常使用者和大模型公司一点微妙的心理分歧。

Skills 不该只是 AI 的外挂，也该是人类的底座

有人为 codex / claude code 挂载上百个 Skills，但并不了解模型使用的具体细节。

Skills 往往是操作具体对象，如改动一个代码项目，或调用某个接口进行支付下单。

今天，很少听说，人类可以越过 agent 直接自己来操作或编排 Skills.

我们的很多能力，本来就是工具赋予的。

人类没有猛兽强壮，却借助工具改变了世界。

如果面向人类的工具不落后于面向 AI 的，我们也未必会落后于 AI。

我们不能参与改进大模型，但可以参与改进 Skills

我们很难修改大模型，至于商用模型，可能连议价权都没有。

Skills 不同，这是 claude 文档里的示例Skill：

pdf-skill/
├── SKILL.md (main instructions)
├── FORMS.md (form-filling guide)
├── REFERENCE.md (detailed API reference)
└── scripts/
    └── fill_form.py (utility script)

其中 .md 文件中的都是文本，scripts 中是代码程序，几乎人人都可以改。

对Skills 的使用，是一种有价值的经验

随着数字世界/agent 生态繁荣，达成一个目标的路径，会变得往往不止一条。

有的鸟类用芦苇织窝，有的兽类挂着睡觉，苏美尔人把记录写在泥板上，中国人用陶瓷做水缸……

大模型/agent公司，很容易收集用户使用了什么Skills、如何被使用，然后改进自家模型的能力。

如果对Skills 或 agent 做一点点规范：

1 记录Skills 中各个能力的使用频率、顺序路径
2 记录各个能力被使用后的效果，成功、还是失败

完全可以形成我们自己的数字世界的经验资产，而不必与某家特定的 大模型/agent 绑定。

我提出 CoSkill 概念

一种人类和 agent 都能使用的能力单元。

它大概包含：

  1. Agent 可读取的执行说明与接口(Skills)；
  2. 人类可理解的操作界面与状态视图(App)；
  3. 两者共通的日志、权限、审批层。

在具体执行上，也可以把每一次可执行操作称为 CoAction。

一个 CoAction 既可以由 agent 发起，也可以由人类发起；既可以自动运行，也可以被人类审查、审批或接管。

这也在提醒 agent：你的操作不是隐秘发生,而是会被记录。

所以 Coskill 不只是工具方案，也是一种人机协作的设计理念。

Skills WorldTree，Coskill 的后续

Coskill 变多，将可以考虑：

  1. 统一ui 协议，使得可以用一个类‘浏览器’的工具展示所有Coskill 的ui
  2. 海量coskill 可以被聚合，统一分类/索引与编排，这个界面可以是以人类的操作为中心，agent 为辅助（如弥合Skills 之间的‘间隙’）。

一叶知秋

未来已至。Skills 的存在方式，已经可以视为人机协作纪元的风向标。

如果我们只为 AI 构建越来越强的工具，却不给人类留下同等强大、可介入的界面，那么所谓协作很快就会滑向替代。

问题不是 AI 要不要变强。

问题是，当 AI 变强时，人类是否仍然能站在同一个行动面上。

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