Ask HN: Wie verwaltet ihr Skills-Dateien?

Eine Modellfähigkeit wird niemals eine unbekannte Lücke füllen, die ein benutzerdefinierter Skill (oder was auch immer dein Paradigma unterstützt) füllen kann. Ein Modell mag die Cleverness haben, whoami auszuführen und im .ssh-Ordner nach Schlüsseln und Beweisen für vergangene Verbindungen zu suchen, wenn es gebeten wird, sich mit Bob zu verbinden, aber eine Skills-Datei kann einfach sagen: 'Wir verbinden uns mit Bob mit Schlüssel Z und Benutzer X.' So wird die Operation ohne all diesen unnötigen Aufwand erledigt, so lange die Informationen gültig sind. Eine prägnante, informationsdichte Fähigkeit wird immer bei den verbrannten Tokens für jede Aufgabe dominieren, die Insiderwissen erfordert. Sie eliminiert einfach die gesamte investigative Phase der Arbeit.

Ich stimme hier zu. Meine Philosophie ist, dass der 'Allzweck'-Codierungsagent immer besser wird, was Skills weniger und weniger nützlich macht. Und er wird sich wahrscheinlich mit einer Geschwindigkeit verbessern, die weit größer ist als die Anpassungsgeschwindigkeit, die Menschen über Skills erreichen können. Das gilt natürlich aus meiner eigenen Erfahrung beim Schreiben von Code, wo Agenten bereits gut in Softwareentwicklungs-Konventionen sind. Das gilt wahrscheinlich nicht so gut für andere Aufgaben, wie das Schreiben von Marketingtexten mit einer einzigartigen Stimme. Im Moment halte ich Skills sehr minimal – Ein-Satz-Prompts, die ich ständig sende, wie 'Entferne die ganze Slam-Poetry aus den Doks in diesem Repo.' Ich teile sie auch oft. Alle Skills gehen in ein Repo, auf das mein Team zugreifen kann. Kein Druck, benutze sie, improvisiere, füge eigene hinzu – Teilen und Austausch darüber, wie wir die Arbeit machen, ist wichtiger, als alle die Arbeit auf die gleiche Weise machen zu lassen.

Ich habe ein docs/-Verzeichnis, das alle Skills/Dokumente enthält, die meine spezielle Anwendung benötigt. Ich behandle sie wie ADRs, da sie der KI helfen, die Teile des Systems zu verstehen, an denen sie arbeitet.