之前我提过，一个简单的小改动，codex容易过度思考和过度测试，细化来讲，其实不是codex的问题，应该是superpowers这个软件工作流skill的问题，卸载这个skill也好几天了，这几天用下来，非常的顺畅，给出的东西也是差不多与构思相同，至少不会大不相同了。
基于此，skill这种外接的说明书，或者往大了发散，是不是harness这套缰绳在短暂的未来，反而成了大模型的负担，而dsh那种可插拔式的架构，反而会更适合大模型的快速发展
我个人也觉得 dpsk 的方向应该是下一步。从 prompt 到 mcp 和 skill，下一步再工程化应该就是插件的形式了
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参考vscode，全球使用量top1的工具，也是一套插件机制。在前端手里，它就装前端插件成了前端开发工具，在后端手里，他就装后端插件成了后端开发工具，感觉dsh也是这套理念，在未来必然有一片市场的，牢梁总给人一种不一样创新感，期待DSH的发展~ 虽然它现在很多不足
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或许 deepseek harness 才是面向未来的架构
也没必要因为superpowers被模型内化就否定skills，毕竟skills也不只有superpowers。
这只是一种约束的表现形式，也许未来的表现形式不是skills，变成插件也好或者其他东西也好，但思想不会消失。无论是法律还是公司规章制度、生活习惯都是在与时俱进，不断迭代。
skill是自然语言描述的工作流，能够快速传播分享，起说明书和胶水的作用。
只要现在的AI都还是基于LLM的，那只可能换个形式，但传递说明书的需求不会消失。
现在很少人讨论prompt工程了？ 那是因为skill接管了这类说明书性质的需求。
我觉得这不是取代，只是同一类事情的不同阶段。
至于superpowers这类堆砌提示词的屎山，单纯只是跟不上LLM的发展了。
以前模型推理能力不够，需要详细的约束，现在已经被模型内化了，于是就变得无用了
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过渡产物，机械流程会形成管道减少模型认知负担提高效率，随着模型能力越来越强提示词类的都会被内化，老司机不需要操作手册
Everything is a plugin，现在有了 AI 之后真是人人都能做专属的 plugin
我觉得 skill 在大模型能力差的时候，起『引导』作用。
给一套标准，提升大模型的工程能力；或者在某些『小众领域』（就是训练数据不到位）时补充一些信息
现在大模型能力强了，我觉得 skill 更多起『约束』作用。假如我让大模型分析公司数据，指标有很多，分析方法也很多（统计方法、机器学习、因果推断等），它自己发散的思考，可能效率不如我给一套约束能更快找到问题。
而且小模型能力也越来越强，我是外行，打个不恰当的比例。可能小模型学习能力很强，但是知识有限，而 skill 提供一套快速入门该领域的方法论。让这个小模型在极短的时间内，知道要解决用户面临的问题，需要自己寻找哪些知识，塞入上下文中，达到『掌握』这个领域知识的 近似效果。
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名字和皮肤会换，给模型递说明书这事儿不会消失。
plugin 可能是未来，ai slop plugin 绝对不是，应该是合规的 sdk 开发发布的 cli 或者接口加上 skill 也就是 plugin 才是大趋势
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按照deepseek的逻辑，以后都是plugin，没有skill或者tool之分。
我赞同这个搞法，心智负担少点
skill就是一个指导手册，我现在有这样一种理解，经验大于智力，有些任务你给个指导肯定能少走很多弯路，skill就是指导手册的作用