我发现了一种新的"编程语言"，人人都能写，AI 也能读

我一直信奉一个理念：能自动化的事情，就不要用人力去重复。

以前的自动化是写程序、写脚本，告诉电脑”如果 A 就执行 B，如果 C 就执行 D”。逻辑必须严丝合缝，每一个分支都要提前想到。写过 Excel 函数的人都有体会——一个 IF 嵌套三层就已经让人头疼了，更别说判断”这个单元格里写的是不是中文”这种事，以前几乎无从下手。

但现在不一样了。

AI 改变了”判断”这件事的底层逻辑。

以前你要写一串规则来判断用户输入是正面还是负面，现在只需要告诉 AI：“如果用户的内容是负面情绪，你应该怎么回应。“AI 自己就能理解什么是”负面”。以前判断一个单元格是不是中文，你得去网上搜各种攻略、写正则表达式；现在你说”如果这个单元格是中文”，AI 就懂了。

这不是简单的工具升级，而是一个范式转变——逻辑判断从”写规则”变成了”说需求”。

01 从机器码到 Skills：编程语言的又一次进化

回顾计算机的历史，编程语言经历了好几次跃迁：最早是机器码，后来是汇编语言，再后来有了 C、Python 这些高级语言。每一次进化的方向都一样——让人更容易跟机器沟通。

我觉得 Skills 正是这条路上的下一步。

什么是 Skills？简单说，它就是一份用自然语言写成的”工作说明书”。这份说明书人能看懂，AI 也能看懂，而且 AI 能按照上面的要求去执行任务。

拿我自己的例子来说。我有一个”文章优化”的 Skill（技能），里面写的东西大概是这样的：

第一步，把我的录音逐字稿——就是那种逻辑混乱、片言只语的原始文字——整理成一篇逻辑通顺的文章，但要保留我的原意。第二步，文章里如果有需要核实的事实，AI 会自己去查证。第三步，取一个有吸引力的标题，要有悬念感，让读者愿意点进来。第四步，文章中出现的英文，如果是概念就标注中文解释，如果是像 ChatGPT 这样的产品名称就保持原样。第五步，生成配图提示词。第六步，排版成公众号、小红书、X 等不同平台的格式。

你看，这些全部是用大白话写的，任何人都能读懂。但它就是一个”程序”——只不过这个程序不是用 Python 写的，而是用中文写的。

02 为什么 Skills 比传统编程更适合这个时代？

第一，它更符合直觉。

你想想，如果要用 Python 写一个”把录音稿优化成文章”的程序，那得多复杂？光是自然语言处理就够喝一壶的了，更别说还要做事实核查、标题生成、多平台适配。这在以前几乎不可能。现在你只要像分配任务给助手一样把要求写清楚，AI 就能执行。

第二，每次输出都不一样。

传统程序的特点是确定性——同样的输入，永远得到同样的输出。但文章优化、数据分析报告、PPT 生成这些任务，你恰恰不希望每次都一模一样。大模型的特质在于，每次都能生成一个你满意但不完全相同的结果。

第三，Skills 可以组合。

你自己写的 Skill 负责你的业务逻辑——比如”拿到 100 个 Excel 文件，第一步做数据清洗，第二步做交叉验证，第三步生成汇总报告”。但 PPT 怎么做才好看、Excel 格式怎么规范，这些已经有别人写好的 Skills 了。你的 Skill 和别人的 Skill 像积木一样拼在一起，各司其职。

”

这让我想到 Tesla FSD 的进化路径。早期的 FSD 版本有超过 30 万行 C++ 代码，工程师要针对每种路况写规则。后来 Tesla 转向了端到端神经网络——把数百万段真实驾驶视频喂给 AI，让它自己学会在各种路况下该怎么开。规则编程变成了数据驱动，“写逻辑”变成了”教行为”。

Skills 的逻辑其实异曲同工。你不再去写每一条 if-else，而是把你的经验、你的判断标准、你的工作流程，用自然语言告诉 AI。AI 负责执行，你负责把关。

03 怎么开始用 Skills？

目前主流的 AI 工具都在支持或者即将支持 Skills 这种形态。据我所知，Claude 是最早明确提出 Skills 这个概念的，你可以在 Claude 的对话中跟它聊你的需求，最后让它帮你整理成一份 Skill 文档。如果你用 Claude Code，可以把 Skill 文件放到项目目录里。其他 IDE（集成开发环境）比如 Cursor、Windsurf 、VSCode 等也有类似的机制可以加载 Skills。

如果你想找现成的 Skills，可以在网上搜索，或者去一些 Skills 的社区和 npm 这样的包管理平台下载别人写好的。分享起来也很简单——Skill 本质就是一个文件夹，打包发给别人就行。

说到 Claude Code，它的更新速度确实让人印象深刻。昨晚桌面版又做了一次大更新，把终端、文件预览、项目结构这些原本属于 IDE 的功能都集成了进来。我之前就在想 Claude Code 为什么不直接做成 IDE——现在果然朝着这个方向走了。头部 AI 公司的迭代速度，真的是以周为单位。

04 写在最后

我之前跟一些朋友聊天时了解到，Anthropic 这家公司的组织架构和文化也很特别，更偏向一种扁平化的、有些 DAO（去中心化自治组织）的影子，而不是传统的公司治理模式。这或许也解释了他们为什么能跑这么快。

我自己会持续跟踪这些 AI 领域的变化，分享更多一手的实践经验和资讯，帮你找到 AI 时代的竞争力。后续也会考虑做一些实操类的内容——可能会用录屏和视频的方式来呈现，这些都需要我安排好时间，慢慢来。

Skills 是一种新的人机沟通方式：人能读，AI 能懂，每个人都能写。

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