📡 AI 蒸餾技術專題 (Distillation)
研究如何提取人類認知框架、決策邏輯與人格特徵，將其封裝為可再利用的 AI Skill。
Skills 實驗室 (Skills Research)
如果 AI 是大腦，技能就是特技包。在這裡，我們研究如何將 AI 的能力進行「模組化」封裝與解耦。
🧩 多對多 (Many-to-Many) 模組化架構
一個高效的系統不應該讓技能附屬於特定代理人。我們建立通用技能，讓它們能被不同的大腦調用：
Skills -> 多個 Agents(通用 SOP 賦予不同職位)
Agent -> 多個 Skills(單一數位員工具備多重專業)
🔭 兩大陣營技能架構對照 (Skill Frameworks)
Claude / Open-Source
- 核心載體：
SKILL.md文件化資料夾 - 運作機制： 進步揭示 (Progressive Disclosure)
- 優點： 極致模組化、跨 Agent 可攜性高
Google Gemini
- 核心載體： 原生
Tools&Extensions - 運作機制： 函數導引 (Function Calling)
- 優點： 生態系深度整合、高效跨模態執行
AI 時代的能力積木：拆解 Claude 的文件化 Skill 與 Gemini 的生態型 Tools
為什麼同樣叫技能，雙方的實踐卻大不相同？從 Anthropic 的 SKILL.md 規範到 Google 的原生 Tools 生態，深入分析技能封裝的顯學。