企业官网建设流程全解析

网站开发项目工期流程,精准引流怎么推广,wordpress前台注册登入,网站登陆口提交网站Skills 或许不会掀起一场革命。但它正在悄悄成为所有严肃 Agent 系统的默认形态。但可以确信一点#xff0c;单纯卷 benchmark 的时代彻底终结了。 还在争论Skills是不是prompt#xff1f;已经可以停下火了。 因为#xff0c;刚刚得到的消息消息#xff0c;OpenAI已经悄悄…Skills 或许不会掀起一场革命。但它正在悄悄成为所有严肃 Agent 系统的默认形态。但可以确信一点单纯卷 benchmark 的时代彻底终结了。还在争论Skills是不是prompt已经可以停下火了。因为刚刚得到的消息消息OpenAI已经悄悄地用上了Skills了。今天知名博主、Django Web 框架联合创始人Simon Willson爆料OpenAI 正在悄然采纳一些Skills而且现在已在 ChatGPT 和 Codex CLI 中提供。早在 10 月 Anthropic 推出新的 Skills 机制时最让我兴奋的一点是它看起来非常容易被其他平台实现。一个 skill 本质上只是一个文件夹里面包含一个 Markdown 文件以及一些可选的额外资源和脚本。因此任何具备在文件系统中导航和读取能力的 LLM 工具理论上都能使用它们。事实证明OpenAI 正在做的正是这件事——Skills 支持已经悄然出现在他们的 Codex CLI 工具中现在也进入了 ChatGPT 本身。这一下让hackernews的评论区炸锅了。证据1ChatGPT 里Skills 已经“躺”在那里了大神 Willson 透露道很多人还没意识到一个ChatGPT的隐藏路径ChatGPT 的 Code Interpreter也就是现在的高级数据分析环境里已经悄悄多了一个目录/home/oai/skills你甚至不需要任何特殊权限只要一句话Create a zip file of /home/oai/skillsChatGPT 就会把整个 skills 目录打包给你。拆开一看里面已经内置了多套官方 Skills覆盖spreadsheetsdocxPDFs尤其是 PDF 这一套工程味非常重。它跟平时大模型简单地“读文本”不一样而是明确要求先把 PDF 每一页渲染成 PNG再交给支持视觉的 GPT 模型去理解全程强调版式、字体、图表、可读性这也就是说OpenAI已经开始将Skills当成一项工程化必备品了——OpenAI 已经默认把「版式感知」当成Skills的一部分而不是模型的附加能力。证据2一次真实测试模型会先“读Skills说明”更有意思的是你能清楚看到 Skills 在工作。一次Willson 给了 ChatGPT 这样一个提示Create a PDF with a summary of the rimu tree situation right now and what it means for kakapo breeding seasonGPT-5.2 Thinking 的第一步竟然不是写内容而是Reading skill.md for PDF creation guidelines然后才是Searching rimu mast and Kākāpō 2025 breeding status它严格按照 Skill 里的流程反复渲染、检查、修正。甚至在中途发现Helvetica 字体不支持 kākāpō 里的长音符页面出现黑块于是主动更换字体、重建 PDF。这已经不是“帮你生成一份文件”而是在执行一套被编码进上下文里的专业流程。证据3Codex CLISkills 直接变成“本地插件系统”如果说 ChatGPT 还只是让人“感觉到” Skills 的存在那 Codex CLI 就是赤裸裸的工程实现。OpenAI 两周前刚合并了一个 PRexperimental support for skills.md规则非常简单~/.codex/skills/这个目录下的每一个文件夹都是一个 Skill。你只需要在启动 Codex 时加上codex --enable skills然后就可以直接对模型说list skills接着用自然语言触发它们。我实测让 Codex使用一个自定义 Skill在当前目录生成 Datasette 插件调用 PyPI 上的 cowsay一次成功没有幻觉没有反复拉扯。这一刻你会非常清楚Skills 已经不是 prompt 技巧而是 Agent 的模块系统。Skills不够新这件事已经不重要回头看之前社区的争论其实可以画一个分界线。表面上大家都还在争论Skills 新不新算不算创新和Prompt、MCP 有什么区别甚至有网友说它本质上就是一个函数工具调用返回值就是个字符串。虽然听起来都有道理但不容忽视的事实是OpenAI 和 Anthropic 在Skills同一条路线上快速收敛了。两家公司都默认了需要“把复杂任务拆成推理 确定性流程然后用 Skills 做“惰性加载的上下文”这条路径。OpenAI 这波“悄悄上线”本质上是在用行动回答问题Skills 确实值得内化进产品而不是只停留在概念层。一个更大的信号竞争焦点正在转移回想一下Anthropic 推出 Skills 机制不过才过去不到两个月很多人的第一反应是这不就是 prompt 工程吗换了个名字而已。但当时也有一个被忽略的关键点它实现得极其轻量。一个 Skill本质上只是一个文件夹一个 Markdown 文件外加一些可选的脚本和资源这意味着任何能访问文件系统、能跑代码的 LLM 工具都可以无缝抄作业。好了现在我们看到OpenAI 也跟进这么做了。当 OpenAI 开始复制 Claude 的 Skills 思路真正的变化其实是这一点大模型的竞争正在从“谁更聪明”转向“谁更会把活干完”。而在2026年大模型圈大概率会纷纷在这些方面卷起来工程流程、上下文管理、成本控制、长时程任务的完成度以及可组合性等。Skills 或许不会掀起一场革命。但它正在悄悄成为所有严肃 Agent 系统的默认形态。但可以确信一点单纯卷 benchmark 的时代彻底终结了。如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量