阿黄

本来在想除非吃zf饭的，不然有什么做agent的必要，这块其实还是大模型公司更好发挥。突然意识到我还是敷浅了。 一者还是不缺乏不了解AI的人，二者可以收集数据啊。想不到除了私有数据外还有什么更珍惜的东西了。

感觉大半年了，端出来让人眼前一亮的AI产品还是很少。大部分都是重复造轮子，不知道是不是把产品作为内容。 另一个不能理解的事情是，为什么要在工作中用AI去优化工作，如果不是自上而下，公开或者钻研这个事情，对自己有什么帮助？

本月不知不觉就跑了这么多token了。7月，GPT疯狂额度月！

Fable 5、GPT 5.6 Sol之后，我们需要什么样的工作流？ 在此之前，skills的原则其实非常冗长，你需要告诉AI，做什么不做什么等等。这个是skills的提示词设计，而流程设计更是需要复杂和繁琐的确认和循环。我觉得本质上是通过制造一个SOP系统，通过制造系统摩擦来提高质量。 然而随着模型通用能力的提升，这些都开始变得冗余。反而限制了AI的能力。于是我用肥波和sol彻底的重构了我的工作流。分享给大家。 核心逻辑是，元技能设计，通过合理的技能分桶和入口，加上hooks的设计，最大化节约token的同时，提高代码的质量。