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本文回顾了AI技能的演进过程，从最初只能进行简单对话的聊天机器人，到如今能够理解行业规范、执行复杂任务的智能体。文章详细介绍了AI技能发展的五个阶段：初级聊天机器人、通过函数调用实现工具交互、通用接口MCP规范、智能体引擎赋予环境感知能力，以及最终的技能化专家系统。其中，技能化专家系统通过渐进式披露技术，将人类专家经验转化为AI可读取、可执行的标准格式，使AI能够真正走进垂直行业并替代专业工作。文章还通过生动的比喻，解释了技能化如何解决大模型上下文窗口有限的问题，并提供了相关学习资源。

今天大家都在谈论 Skills（技能），但如果直接去看它的定义，很容易一头雾水。 其实，Skills 并不是一个凭空出现的概念，它是 AI 能力演进到一定阶段的必然产物。要理解它，我们需要把时间轴拉回原点，看看 AI 是如何一步步从“陪聊机器人”进化到今天的“智能打工人”的。

您可以把这个过程想象成一个实习生的成长史。

核心词：Chat (对话), DeepSeek/ChatGPT

最初的大模型（如早期的 ChatGPT 或 DeepSeek），就像一个被关在空房间里的超级天才。

• 能力：它博古通彬，逻辑超强，你问什么它答什么。
• 局限：它不仅“失忆”（记不住太长的对话），而且“与世隔绝”。它不知道今天几号，也不知道外面发生了什么（比如它不知道今天的股价，因为它无法上网）。
• 痛点：你需要时刻守在屏幕前，像挤牙膏一样，问一句，它答一句。

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核心词：Function Call (函数调用), Tools (工具)

为了解决“与世隔绝”的问题，工程师们决定给这个天才装上“手”和“眼睛”。这就是 Function Call。

• 变化：现在的 AI 可以“联网搜索”了，可以“查询天气”了。原理是：你告诉它“帮我查下今天的天气”，它会判断出需要使用“搜索工具”，然后去调用搜索接口，再把结果告诉你。
• 局限：这些“手”是工程师硬写进代码里的。作为一个普通用户，你没法让它突然学会“操作我的冰箱”，除非工程师提前写好了代码。而且，你还是得盯着它，告诉它什么时候该用哪只手。从开发者角度，还存在各家大模型对于 FunctionCall 调用工具调用语法不同，做兼容模式困难等情况，那么就引出了下面一个阶段。

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核心词：MCP (Model Context Protocol)

Function Call 虽好，但每接一个新工具（比如连 Google Docs、连 Figma），工程师都要重新写一遍连接代码（当然这不是最搞人心态的），A➗（Anthropic）统一了 MCP 规范，当然调用模式上各家模型一开始也没完全跟进，但是依旧是 A➗ 站出来进行发布规范。

• 比喻：MCP 就像是 AI 界的 USB 接口在电脑上行你可以用 usb 插键盘，插 U 盘，插鼠标，插摄像头，插各种设备。
• 变化：只要大家都遵守这个标准，无论你是想让 AI 连你的本地文档，还是连你的公司数据库，插上就能用。这让 AI 能控制的外部资源瞬间爆发式增长。
• 局限：虽然工具多了，但 AI 还是那个听话的“执行者”。你得指挥它：“先打开文件，再提取数据，最后发邮件”。人，依然是那个操心的工头，并且工具如果很多很多，调用说明和示例会极大的压缩上下文 token。

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【不好分阶段，或许也不配进该阶段】

核心词：Agent SDK (智能体引擎 | 不是 Anthropic 生态其实看看 Langchain | Langgraph 会更好一些)

不管是 Function Call 还是 MCP，AI 都是在“裸奔”——它不了解你当下的工作环境。 到了这一步，我们引入了 Agent SDK（智能体引擎）。这相当于给 AI 分配了一个工位，让它能看到你的电脑屏幕，读取你的项目代码。

• 质变：AI 开始有了环境感知和规划能力。

• 以前：你想加个功能，得把代码一段段复制给它，还要解释半天背景。
• 现在：你只需要说“帮我给这个 App 加个搜索功能”。Agent 引擎会自动读取你整个项目的代码（Context），结合你的需求，自己规划出：“第一步改后端接口，第二步写前端页面，第三步加数据库字段”，然后自己去调用工具完成。

• 现状：AI 终于从“聊天”变成了“干活”。但问题来了——它会写代码，但它懂你的行业规范吗？

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核心词：Skills (技能), Progressive Disclosure (渐进式披露)

这就是我们今天的主角——Skills。 虽然 Agent 引擎能干活，但它未必懂行。比如，你是做金融的，写研报有严格的格式要求；或者你是做软件架构的，公司内部有一套特殊的代码规范。普通的大模型是不知道这些“行规”的。

Skills 就是行业专家写给 AI 的“SOP（标准作业程序）”。

1. 什么是 Skill？

它不是一段简单的提示词，而是一个包含了专家经验的文件夹。里面有：

• 元数据（Metadata）：告诉 AI 这个技能是干嘛的（比如“写合规研报”）。
• 操作手册（SOP）：第一步查什么数据，第二步怎么分析，第三步怎么排版。
• 专用脚本（Scripts）：比如专门用来把数据生成图表的 Python 脚本。

2. 为什么要搞这么复杂？（渐进式披露）

你可能会问：“直接把几万字的操作手册扔给 AI 不行吗？” 不行！因为大模型的“上下文窗口”（Context Window）是有限且昂贵的。如果把公司几百个流程手册一次性全塞进去，AI 瞬间就“死机”了。

所以，Skills 采用了 “渐进式披露” (Progressive Disclosure) 的策略：

1. 只看目录：平时，AI 脑子里只装着技能的“目录”（Metadata），非常轻量。
2. 按需翻书：当你问“帮我写份研报”时，AI 发现这个任务匹配到了“研报技能”，它才会瞬间把这个技能的详细手册加载到脑子里。
3. 用完即走：任务做完，它就合上书，不占内存。

所以，Skills 本质上是把人类专家的隐性知识（比如怎么写好代码、怎么写好文章），变成了一种 AI 可读取、可执行、且不占脑子 的标准格式。这才是让 AI 真正走进垂直行业、替代专业工作的关键一步。

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你面前坐着一个小学生（AI），他手里拿了一本厚厚的《新华字典》。

1. 过去的困境：逼着人背字典

在没有 Skills（渐进式披露）技术之前，大模型的工作方式非常笨。 相当于老师（开发者）要求这个小学生：

“在你回答问题之前，必须先把这本 700 页的《新华字典》全文背诵下来，一个字都不许漏，记在脑子里，然后才能开始跟我对话。”

• 结果：小学生的脑子（内存/Context）瞬间被撑爆了。他晕头转向，不仅背不下来，连你问他“1+1等于几”他都反应不过来。

2. 现在的 Skills：学会了“部首检字法”

现在，我们有了 Skills。我们不再要求他背字典，而是教他 “怎么查字典”。 整个过程分三步，这就是 “渐进式披露” 的全过程：

第一步：平时只看“部首目录” (Metadata)

在这个小学生没事干的时候，或者在和你闲聊时，他的脑子里没有任何字的具体解释。 他脑子里只有一张轻飘飘的表格——部首目录。 这张表非常短，不占脑子，长这样：

• 注意：这时候如果你问他“‘江’字是什么意思？”，他不知道。他只知道“江”字在第 230 页。

第二步：你提问了 (Trigger)

你问他：“请告诉我 ‘江’ 这个字怎么解释？” 小学生立刻扫描脑子里的那张目录表： “收到！关键词是‘江’，锁定目标——第 230 页。”

第三步：渐进式披露 —— 翻到那一页 (Loading Context)

这就是魔法发生的时刻。 小学生并没有去翻第 150 页的“灯”，也没有翻第 380 页的“树”。 他精准地翻开了第 230 页，并且只把这一页的内容读进了脑子里。 此时，他的脑海里加载出了具体的 Skills 内容（正文详解）：

【江】 (jiāng)

1. 大河的通称：～山。～河。
2. 特指中国长江：～水。
3. 姓。

• 重点：这一刻，他是个“江字专家”，但他对“灯”和“树”依然一无所知。这就是 “渐进式（按需）披露”——用到了才翻开，不用绝对不看。

第四步：合上书 (Reset)

他把“江”字的解释读给你听完之后，立刻合上了字典，把第 230 页的内容从脑子里忘掉。 他又变回了那个轻松的状态，手里只捏着那张薄薄的目录表，等待你的下一个问题。

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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