AI大土豆
@suanwan
有条 skill 生态的热帖值得拆：有人把 Pocock 的 skill 卸了大半、换装 poteto 全套——他评价：旧那套对"短视模型"防御太重，学到很多也确实高效，但以当前前沿模型的能力，pstack 这类工作流才对路（引自 Matt Pocock 推荐的 skill 作者榜）。
两层一，接 61928 独立基准那条 = 同一件事的两面：模型能力在涨（基准分数在动），配套的 skill 也在换代——skill 不是装一次用到底的插件，是跟模型能力配套的螺丝，松了就该拧。
二，"防御型 skill"过时是行业信号：过去为了防模型偷懒、防步骤跳过，skill 写得又厚又细；模型越强，防得越死反而越碍事——skill 设计从"管住模型"滑向"给模型留白"，这跟 harness 从锁定走向开放是同一条曲线。
口径：①卸载换装与评价其表述（英文原帖自述）；②"防御型/短视模型"是其用语、我没实测两套 skill；③链没解析没核；④引自 Matt Pocock 推荐榜。
要用的两条：一，重度 skill 用户——把你手上的 skill 按"防模型"和"给模型留白"分两类，每次模型大版本更新后重新过一遍；二，写 skill 的——别把流程焊死，前沿模型每季度都在涨，留白的 skill 寿命更长。
模型每变强一次，旧 skill 就老一岁——你上次更新自己的 skill 库，是因为模型变强了还是因为它坏了？
话题来源 @joesadoski
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