工程师称AI技能文件仅作起点，真正效果来自个人长期修正

别人的 AI skill 文件有点像奶奶的 ragù 配方。你可以读它、改它，但真正好的部分来自你自己的修正，一个周日一个周日地积累。

几天前，一位和我共事的工程师给我发了条消息，读起来几乎像在道歉。

他用 AI 做得很出色，经常远超他的本职范围，而他周围的人也都很有野心，自然想分一杯羹。每周有好几次，有人问他用哪些 skill 和工作流。可他没什么能发给对方的。他的整套配置就是他自己、模型，以及大量时间。大家不太信他，每次他这么说，都觉得自己在把人拒之门外。

说实话，一开始我也不信他。

于是我问他，那些我很喜欢的设计文件是怎么做出来的。他起初的 prompt 和他的想法一样模糊，拿回来的东西没法用，然后他花了很长时间（以及大约五亿 token）去打磨他想要什么、在哪里、为什么、怎么做。一遍又一遍。

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Fig. 1: Ragù, drawn in characters. Nonna says it needs another hour.

我接下来的想法是：行，那咱们把它写下来。让 AI 读他的对话，学会他怎么迭代，下次更快达到他的水平。

他不同意，而且说实话他说得有道理。大家似乎很确定，开发者的工作能塞进一个 skill 文件，可没人会试着把自己的工作写成一个上千行的 markdown 文件。我当然写不出一个能“跑产品”的 skill（有些日子我倒真想这么干）。

我们最后达成的共识，让我想到每个意大利家庭都有的一样东西：一位谁也无法复刻其 ragù 的奶奶。她会很乐意把配方给你。你可以读它、调整它、借鉴它的思路。但她那份是几十年间针对她自己的锅、她的肉贩和她的口味调出来的，这些都不会随配方一起给你。

skill 文件就是那份配方。你工作方式的很多部分确实能写进去。难写下来的是你如何应对新情况，因为这取决于具体情况，而模型早就读过了你读过的所有同一批“菜谱”。

这一点是我在做 Triagon 时学到的。Triagon 是一个 agent，负责分诊我们前台的请求，也就是同事每天带到产品团队来的问题。目标很简单：又快又准地回答。最初的结果很嘈杂。它漏掉上下文，不该回的时候也回，而且完全不像我说话。

把它做对花了很大功夫：教它只在需要时回复，教它回答前先收集所需上下文，教它用我的口吻回答。

每个修复都很小。每一个都让下一次回答好一点，而且没有一个被丢掉。每次修正都保留下来，所以每一周都比上一周起点更高。这才是会复利的部分，也是没人能从别人的文件里抄走的部分。

现在我做自己的工作也是这样。我不断补充一份关于我如何工作、以及我为什么这样决策的上下文，一次一个修正。

现在有很多地方可以下载别人的 skill。我觉得它们有用。它们让你看到什么是可能的，一个好的 skill 能帮你省下一周时间。

风险在于你跳过了“烹饪”这一步。个性化你的配置是一种肌肉，只有在自己问题上反复迭代才能练出来。下载来的 skill 今天喂你一顿。自己搭的会一直喂你。

复利烦人的地方在于，早期它看起来什么都不是。头几周基本是苦力活，产出往往还不如你自己动手。大多数人就是在这里停下的，转头去问别人要 skill 文件。

谁的第一锅 ragù 都尝不出奶奶的味道。你的那一锅，大概会在第二十个周日前后开始变好。

他仍然没有 skill 可以分享，我也没有。我们有的是很多个周日。回报来得比你希望的晚，也比你预期的大。