27简历求锐评

有以下亮点：1. 多智能体协作，主智能体调度子智能体完成特定领域的任务，比如报告生成（如p4 p5 都是报告生成的结果） 数据分析2.丰富的工具：深度搜索 网页爬取 图片生成 报告生成 多模态rag检索 代码执行器 等等3. Plan/Execute 和 ReAct 混合执行模式 并结合动态replan机制在工具调用失败时重排任务4.支持将复杂任务拆解为多个可并发子任务，提升复杂场景下的可拆解性、执行效率与协同能力5. 构建 Agent 的 Skill + SOP工作流引导机制，将专家能力与执行流程模块化沉淀为可复用能力6.闭环学习机制，每次任务都能基于当前任务内容检索过去相似的任务计划，实现...

嗯对，转眼间又一个月过去了，我的时间又打水漂了五一这五天，花了648买了塑水宗2.0，狠狠的玩了五天，虽然心疼，但是值得，玩的确实很开心，后面又焦虑五天没有学习又浪费钱，想了想，感觉就想给年少的自己买的游戏机一样。后面节日过后，就开始强度拉满了，先是让我花五天调研一下ai，然后做一个小demo出来，最后产品又说不要了我也是服了。然后五月中回广州也是团员成功转预备了，人生的一个新阶段吧。后面开始基本上天天就是开会开会，每天十一点开会到晚上九点，mt:拉个会跟后端对齐一下，拉个会跟产品对齐一下。产品:拉个会我们讨论一下进度，迭代吧....哈哈哈，哈哈哈，哈哈哈，哈哈，然后后端的字段也是神，左边明明白白写了字段，后面协调发现接口返回的不一样，我又重新改了一下字段。哈哈哈哈哈哈哈，mt也说正常，他人就这样。然后这个月最痛苦的是，我好多次没get到mt的需求，一个星期的代码改了又改，问了又问，每次mt说你还是没get到点啊，每次我就焦虑到想跑路，跟mt问的时候好好的能懂，然后自己做了一下，后面就又把自己困住了，结果产出一堆垃圾出来然后就又被说了哈哈哈，然后后面+1+2就开什么转全栈大会，以后我也是全栈了，累死累活啊哈哈哈，还好工资高，不然真想跑路，现在就是既来之则安之吧，最近也是想看看自媒体，也是不想被世界遗忘吧六月能不能不要水逆了，脑子清晰一点好吗？有没有什么脑子.skills安装到我脑子里，我人已经疯狂了，程序员怎么转行？

在我来鹅之后，接到的第一个完整大需求就是需要编写一个skill，之前的实习也写过一些skill，但是在我的理解中skill就是跟提示词没差，把你需要的目标全写上就好了，所以第一次mr我提交了一个超过1200行的md，被mt打了回去，为了完成这个需求，我又赶紧请教了我身边的大神同学，获取一些写skill的经验，将原先1200行的md进行了对应的references拆封，又通过我朋友教我的验证机制验证这个skill的效果，最后完成了我的第一个需求。正好前两篇文章给大家分享了写好的用来包装简历的skill，那么今天来给大家分享怎么去写一个好的，可以实际用来工作的skill，摆脱只会写提示词的尴尬。构建 Skill 的五个步骤Step 0：先写 EvalsEval（Evaluation，评估）是一套结构化的、可重复运行的测试用例集，用来判断 Skill 的表现是否符合预期。它不是泛指"测试一下"，而是开发 Skill 的前提条件。一个典型的 Skill eval 集至少包含三类用例：- 正例（Positive）：用户说“帮我看一下这个 PR 能不能合”，验证 Skill 应该被加载- 负例（Negative）：用户说“帮我把代码格式化一下”，验证 Skill 不该被加载——路由别跑偏到不该触发的地方- 边界（Edge）：“这个 PR 改了一行日志，要不要审”，验证边界情况下的路由行为正例和负例都要写，而且负例往往比正例更值钱——误触发是 Skill 路由的头号失败模式。Eval 不只是测一次。Perplexity 的 eval 分三个层次：如下图每种都要在 GPT、Claude Opus、Claude Sonnet 不同的 orchestration 模型上分别跑——Sonnet 和 GPT 的 Skill 行为差异很大，只在一种模型上过了不够。没有 evals，你改 description 就是在盲改，一个新 Skill 也可能悄悄搞坏已有的十个 Skill。Step 1：写 Description（最难的一行）description 是路由触发器，不是文档。写好它不需要关心 Skill 的内容，只需要关心能不能在正确的时间加载、有没有意外触发到不应该触发的地方——误触发是头号失败模式，每加一个 Skill 都有可能让其他 Skill 变差。糟糕的 description 描述 Skill 做什么，好的 description 说什么时候加载。举个监控 PR 的例子：不要写这个 Skill 做什么，要写工程师感到焦虑时会说什么——"babysit"、"watch CI"、"make sure this lands"。快速检查清单：- 以"Load when…"开头- 控制在 50 词以内- 描述用户意图，最好来自真实查询- 不总结工作流程Step 2：写 Body跟同事讲工作流程和跟 LLM 讲工作流程完全是两回事。对几乎任何面世超过一年的软件工具，只要提名字，模型已经知道怎么用。所以跳过模型已经懂的部分。不用写出每一步命令。比如不要写 git log → git checkout main → git checkout -b clean-branch → git cherry-pick commit。写 "Cherry-pick the commit onto a clean branch. Resolve conflicts preserving intent. If it can't land cleanly, explain why." 模型在后者上表现好得多，尤其是事情不按预期走的时候。太规定的指令比灵活的指令更脆弱。然后聚焦 gotchas 和反例，它们是最高信噪比的内容。每次 Agent 搞砸了就加一条，gotcha 会自然地累积起来。条件逻辑或内容太重的东西移出 SKILL.md，放到 accessory file 里渐进加载。Step 3：用层级结构- scripts/ —— 确定性逻辑，模型不用每次重新发明- references/ —— 重型文档，条件触发才读（"如果 API 返回非 200，读 api-errors.md"）- assets/ —— 输出模板，模型直接复制填充- config.json —— 首次运行设置，问一次保存下来对于极其复杂的 Skill，进一步考虑是否应该拆成一组 Skill，用 depends: 声明加载关系。Step 4：迭代切分支出来，在无 Skill 的状态下跑 hero query（核心用户场景查询），建 eval 集，反复调。提交 review 时最好一个 changeset 里自带 eval 集。Description 里的小词改动对路由影响很大，甚至会 spillover（溢出）到其他 Skill，所以这些在 Step 5 之前做完。Step 5：发布大家快把这5步实行起来，成为写skill专家吧！