423 个神级 Skills 一键下载：Agent 能力开始被「工程化」了！

老登软件公司的AI路怎么走？

Skill0：AI进入模块治理时代。Claude推出Code Skill后，技能模块化成了AI圈的热门话题。大家都在写技能，但另一个更基础的问题开始浮现：当技能数量持续增长，我们究竟该如何组织、调用与管理这些技能 这两天看到特赞科技这家公司发布的Skill0(alpha)它并不是一个新增能力的产品，而是一个专门为技能本身设计的系统平台。产品背后的动因来自他们过去在做多智能体用户研究时积累的大量内部工具，而这些工具，在形态上已经具备了被抽象为技能模块的条件。skill0的思路是基于他们在atypica.AI这个产品上的长期探索 atypica.AI是一个专注于AI商业研究与消费者洞察的智能体。特赞基于长期真实业务实践中，拆出了越来越多具备能力单元特征的模块，总结偏好、生成问题、提取动因、构建访谈、判断矛盾…这些原本分散在不同任务链路中的模块，逐渐显露出可独立存在、可复用的特征，也为进一步抽象为技能提供了现实基础 Skill0做的是把这些技能提取出来，作为标准化资产进行统一管理，而不是继续以脚本或临时逻辑的方式存在。背后是Universal Agent+Skills Library的架构思想：一个通用的执行智能体，配合一个可动态加载的技能库，由推理层来判断在何时、调用何种技能 我认为这不是一个简单的marketplace的逻辑，它和Claude的Code Skill最大的区别是：前者激发技能生态，后者建设技能治理系统 技能的可加载已不是问题，真正的瓶颈是技能的组织方式。团队内部如何共享资产？如何避免重复造轮子？如何测试技能质量？如何判断技能组合的鲁棒性？这些看起来偏工程的问题，其实决定了Agent产品的可持续性。Skill0就是从工程底层出发，为技能构建一个能运行、能维护、能生长的基础设施 这事为什么重要？因为随着AI agent越来越多，技能也将指数级增长。而没有标准的技能平台，只会导致更多封闭的脚本和碎片化能力，Agent的通用性最终沦为假命题 Skill0 的出现至少说明一件事：行业开始意识到技能治理本身，已成为一个系统级问题。虽然它还只是一个起点，但方向是清晰的 #skill0 #atypicaAI #多智能体系统 #特赞 #tezign