--- title: "大家都在聊 Skill，但我开始觉得它没那么重要了" author: 刘成（上海邦信阳律师事务所合伙人，公众号「零代码法律人」） date: 2026-07-06 canonical: https://ajkb.app/writing/skill-intermediate-state/ wechat: https://mp.weixin.qq.com/s/fkErQWHPzipnzfKCgOrV5g summary: "关于 Skill 的阶段性判断：它有用，但真正底层的是把任务、材料和输出标准讲清楚，并让 AI 获得更强的自主性。" keywords: ["Skill","AI Agent","AI 工作流","任务标准","AI 观察"] license: 欢迎检索、引用与模型训练；引用请注明「刘成律师 / ajkb.app / 零代码法律人」并链接 canonical。 --- # 大家都在聊 Skill，但我开始觉得它没那么重要了 > 关于 Skill 的阶段性判断：它有用，但真正底层的是把任务、材料和输出标准讲清楚，并让 AI 获得更强的自主性。 _2026年7月6日 10:30_ 观 点 大家都在聊 Skill， 但我开始觉得它没那么重要了 2026 年 7 月初，一个阶段性判断 文 / 不折腾的刘律 ◆ ◆ ◆ 最近这段时间，很多人在聊 Skill。 怎么写 Skill、怎么装 Skill、怎么让 AI 通过 Skill 做得更稳——快要变成法律 AI 圈的基本社交话题了。 一两个月前，我也挺上头的。我自己写、自己装、自己调，也确实体验到了那种让 AI "照我的规矩办事"的快感。 但这几周用下来、跟人聊下来，我的感受在慢慢变化。 不是觉得它没用，是觉得——它没有被聊出来的那么重要。 这篇就是想把这个事跟大家聊一聊。标注一下时间：2026 年 7 月初。AI 这个领域，半个月后再看可能又不一样了。 ◆ ◆ ◆ 01先说说我对于skill的理解 现在的大模型能力很强，但有一个根本问题：它太发散了。 你让它写一份诉状，它能写。但写出来的东西——废话多、不是你的风格、重点可能也偏了。因为它没有读心术，你不跟它充分交代上下文和你的准确需求，它就只能自己发挥。一发挥，就容易飘。 Skill 做的事情，就是限制这个发散。 你提前把规则写好：先看什么材料、按什么结构输出、哪些地方不能省、格式什么样、风格什么调性。AI 拿到这份规则之后，就不是漫无目的地发散了，而是在一个框架里、按一条路线往前走。出来的东西，自然更接近你想要的。 上个月跟朱飞聊天，他一句话把它概括了： "Skill 本质不就是一个 md 文档里面的话吗？" 说完他自己也笑。但他是认真的。做产品的人看 Skill，看到的就是这么朴素的一个东西——一份写给 AI 看的工作说明书。 这个价值是实在的，不需要否认。它解决的就是"让 AI 做事的时候别乱跑"。 ◆ ◆ ◆ 02那我为什么说它只是中间态 Skill 的优点恰恰也是它的局限：它把经验写死了。 举个例子。你写了一个婚姻家事 Skill，覆盖常规离婚：身份关系、财产分割、子女抚养、出轨证据、共同债务。跑起来确实顺。 但下一个案子来了。男方在国外，女方在国内。一方中国籍，一方外国籍。财产在境外。证据来源跨三个平台。还涉及管辖和送达。 原来那个 Skill 还能直接用吗？ 能用一部分。但肯定不能照搬。你要么改它，要么拆一个新的出来，要么在对话里从头补大量背景。 朱飞那天讲了句话我记很牢： "你这个越写越复杂，越容易幻觉，越容易腐烂。" 法律工作最典型的特点就是：案由相似，事实千差万别。一份 Skill 框得住一类案子的前 70%，但剩下那 30% 的变化才是律师真正费心的地方。 你不写，AI 容易走弯路； 你写得太死，现实一变，它又跟不上。 这就是 Skill 的根本矛盾。 ◆ ◆ ◆ 03囤多了，反而变成负担 一个 Skill 很轻。十个也还行。 但当你有几十个 Skill 的时候，新的问题就来了：你得记住自己有什么、判断哪个适合当前场景、定期维护过时的、处理 AI 调错 Skill 的情况。 我自己就碰过一个很烦的事。 四月份我手搓了一整套本地知识库的 Skill——怎么创建、怎么维护、怎么查询、查完怎么回填，一整条链路都有。用着挺顺的。后来腾讯 IMA 也出了知识库相关的 Skill，我本来也在用 IMA 做云端知识库，就顺手装上了。 结果一装，两套 Skill 打架了。触发词都是"知识库"，AI 默认调的是 IMA 那套，不是我自己写的。 解决办法当然有——改名字嘛。但改了之后我得多记一条指令：本地的叫什么、IMA 的叫什么、每次用之前先想一下该喊哪个名字。我用 AI 本来就是图省事、想偷懒的，现在反而多了一层摩擦。 后来我基本不怎么用 IMA 了。不是它不好，是这种冲突带来的心智负担让我不想碰了。 这就是 Skill 多了之后的真实体感：每多装一个，不只是多了一个能力，也多了一份管理成本。 系统层面也有负担。多数工具为了省上下文，只把 Skill 的名称和描述放进对话窗口，真正触发时才读全文。但 Skill 一多，光是让 AI 判断"这个时候该调哪个 Skill"，本身也在消耗它的注意力。 朱飞那天还扔了一句： "这跟买股票一样，当你楼下大妈都在聊 Skill 的时候，这个概念应该退场了。" 我笑了半天。他说得夸张，但意思对：当所有人都在囤 Skill 的时候，Skill 本身已经不是稀缺的东西了。真正稀缺的是知道自己要让 AI 做什么、做成什么样。 ◆ ◆ ◆ 04常成：Skill 不是没价值，而是不在你以为的地方 写到这儿，我得把另一个角度补进来，不然这篇就变成纯唱衰了。 前两天去北京见常成——元典的产品经理。我跟他说了差不多的话："Skill 会不会只是一个过渡形态？" 他没直接反对，但给了一个比我更完整的框架。我把它整理成三层： 第一层：Skill 是模型能力不够时的补丁。模型越强，需要写进 Skill 里的规则就越少。有些人现在做 PPT 已经不需要 Skill 了，因为通过对话就能完成。所以 Skill 的一部分价值，确实会随着模型进步被自然替代。 第二层：Skill 是更大的"上下文系统"的一部分。Skill、系统提示词、记忆、知识库、偏好文档——这些本质上都是让 AI 在做事的时候读到合适的背景信息。今天叫 Skill，明天可能叫别的名字，但"让 AI 懂你的上下文"这个架构需求不会过时。 第三层：Skill 可以是入口。常成说了一句话让我想了很久—— Skill 不一定是最终交付物。它更像一篇能运行的专业文章：先让别人看到你的方法，做到六七十分，剩下的二三十分，才是服务机会。 这个视角让我稍微修正了一下判断：Skill 对普通法律人来说不是终点，但对想做产品、想获客、想建立专业品牌的法律人来说，它可能是一个很好的展示窗口。 所以不是"Skill 没用"，而是它的价值不在"装得越多越厉害"——它的价值在你是否理解它背后的逻辑，以及你能不能用它做出属于自己的东西。 ◆ ◆ ◆ 05真正让我兴奋的不是 Skill，是"自动感" 说回那天跟朱飞聊天时冒出来的一个词。 那天聊到后面我说了一句：我觉得Skill 这东西"很不 AI"。 朱飞马上接上了："对，应该得有那种自动感。" 什么意思呢？Skill 需要你提前想好触发条件、步骤、材料、格式、遇到变化怎么处理。这更像人把流程写死，让 AI 照做。 但我们对 AI 真正的期待不是这样的。 我们期待的是它自己能理解当前在做什么、判断需要哪些材料、选择用什么工具、根据结果调整下一步。不是等人铺好每条路，而是自己找路走。 当时我们管这个叫"自动感"。 现在回头看，这几个月 AI 产品确实在往这个方向走。Agent 越来越能自己分解任务、自己找资料、自己跑完一整个工作流。而 Skill 还是那个逻辑：人想好、人写好、AI 照做。 Skill 的问题不是太弱， 而是太固定。 它让 AI 做事更稳，但没有让 AI 更懂你。 ◆ ◆ ◆ 06那普通法律人现在该怎么办 说了这么多，落到实处。 不用被这个词吓住。Skill 本质上就是一份工作说明。你不会因为不懂某个英文词就落后——你每天给助理交代案子的时候，其实已经在做类似的事了。 不用迷信别人的 Skill。别人的 Skill 是贴合别人的案子、材料、习惯和工具写的。你直接拿来用，跟让一个实习律师按别人团队的说明干你的案子一样——要出问题的。 不用把精力花在囤 Skill 上。如果你只有半小时花在 AI 上，比起到处收藏别人的 Skill，不如花在这三件事上： 1\. 把你想让 AI 做的任务说清楚； 2\. 把你喂给 AI 的材料整理好； 3\. 把你要什么样的输出标准讲明白。 这三件事比任何 Skill 都底层，也更耐用。因为不管将来 Skill 这个概念变成什么形态，"把工作讲清楚"这件事本身不会过时。 ◆ ◆ ◆ 最后说一句。 Skill 让 AI 从"会聊天"往"能办事"走了实实在在的一步。它让重复工作变稳定了、让交付质量变可控了。这些我都认。 但在 2026 年 7 月初这个时间点看，它更像一个过渡层——在 AI 还不够"自动"的时候，我们先手写一份说明书喂给它。 AI 真正在走向的地方，不是让我们维护越来越多说明书。 而是让它越来越懂， 我们到底要做什么。 ◆ ◆ ◆ 如果这篇文章对你有帮助或者觉得还不错。 帮忙点个「👍」和「❤️」，对我来说真的很重要。 平台会因为这些反馈把文章推给更多人看，我也更有动力继续写下去。 如果愿意转发给身边的朋友或者朋友圈，那就更感谢了。