Skill边界约束设计思路与Harness模块化相似

基于昨天大家对Skill的一些质疑，我刚刚也很认真地重新梳理和了解了一遍：哪些内容可以作为灵感参考，涉及原作者的具体创作表达，以及在什么情况下应该明确标注 reference和attribution。 之前对Pinterest等平台上的图片作为灵感参考时，涉及的版权和署名边界确实理解得不够准确。对于此前处理得不够严谨规范的地方，我已经重新检查，并补充完善了。 同时也想补充说明一下，这个Skill本身并不是简单整理或复刻参考图片。在制作过程中，我也做了大量关于视觉语言，排版规则，色彩体系，Design System 和不同应用场景的研究与测试，并把这些内容进一步整理成了可复用的设计规则，这也是为了能保证稳定出图，很开心你们喜欢。 但这和reference是否应该被正确标注是两件事。自己的研究和创作过程，并不能替代对灵感来源和原作者的尊重。 这次也算是给自己上了一课：以后只要有明确的灵感和参考来源，都会把credits 标注清楚，尊重每一位创作者的劳动和表达。 也谢谢大家指出问题。 这个思路很有意思。我们平时用各种 Skill，感觉它们各有各的用处，但本质上都是在做同一件事：给 AI 划定一个明确的工作范围，让它在这个范围内发挥最大效能。 就像 Harness 一样，它不是限制 AI 的能力，而是引导 AI 的能力。一个好的 Skill 会告诉你：这个任务该怎么做、不该怎么做、边界在哪里、输出格式是什么。 这种边界约束的设计思路，其实和软件工程里的模块化设计很像。每个模块都有明确的输入输出接口，内部实现可以灵活变化，但对外的契约是固定的。 对于想要提升AI开发效率的开发者来说，这个设计思路值得关注。即使你现在用的是其他AI方案，也可以通过这个思路来对比一下效果。在AI开发这个领域，多了解一种方案总是好的。