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產(chǎn)品經(jīng)理從0到1,入門Skills

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2025年,10月25日,Claude發(fā)布了SKILLS的能力,通過(guò)在桌面客戶端就可以點(diǎn)擊打開(kāi)。

可以在Claude上訂閱之后,就可以使用這個(gè)功能了。

而目前Claude的SKILLS需要付費(fèi)版本才能夠使用,完成SKILLS的生成與安裝。


在SKILLS上線之后,官方給了基于PPT、WORD以及Excel的SKILLS運(yùn)用說(shuō)明與介紹。

1.我對(duì)SKILLS之前的誤會(huì)

在了解到刷屏的SKILLS之前,我一直以為他是一個(gè)prompt的標(biāo)準(zhǔn)化格式,類似于prompt模板,而在外網(wǎng)持續(xù)刷屏持續(xù)了2個(gè)月,我才最近帶著團(tuán)隊(duì)花時(shí)間去學(xué)習(xí),因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)相比提示詞以及MCP,不僅可以占用更少的tokens,并且更加可以高效。

在這里我通過(guò)系統(tǒng)學(xué)習(xí)官方的Claude的SKILLS說(shuō)明文檔,用不超過(guò)2000字,來(lái)簡(jiǎn)單總結(jié)下作為AI產(chǎn)品經(jīng)理我們一定要學(xué)習(xí)的幾個(gè)核心點(diǎn),我相信這篇文章可以幫你快速?gòu)牟恢赖絊KILLS可以應(yīng)用落地的初學(xué)者。

2.SKILLS=MCP+提示詞模板+RAG

如果你還不知道MCP,那就可以查看下面這篇文章,我分享到了微信支付的MCP能力,就可以快速的發(fā)現(xiàn)MCP是現(xiàn)在第三方平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)輸出在AI的能力協(xié)議,比如開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)微信支付的MCP,在AI模型對(duì)話的時(shí)候完成收費(fèi),這一點(diǎn)在AR與AI眼鏡上運(yùn)用非常多,可以通過(guò)快速的語(yǔ)音會(huì)話完成支付場(chǎng)景 的閉環(huán)。

RAG就是知識(shí)庫(kù),也就是在SKILLS里面是允許開(kāi)發(fā)者存儲(chǔ)系列素材庫(kù)的,這些素材庫(kù)可以當(dāng)做RAG知識(shí)庫(kù)來(lái)理解,可以單模態(tài)的也可以多模態(tài)的。

最后就是提示詞模板,比如生成一個(gè)撰寫PPT的提示詞,就會(huì)有PPT的字體、頁(yè)碼數(shù)量、標(biāo)題格式、以及圖片與文字排版要求等。

以上就可以組成了一個(gè)SKILLS。

3.Claude官方的SKILLS模板

如下是針對(duì)Claude品牌的SKILLS,可以看到SKILLS組成有名稱、總覽、以及對(duì)應(yīng)的顏色字體描述和輸入段落要求。


相比于AI提示詞,SKILLS最大的超出就是減少了tokens的運(yùn)行使用,以及減少了重復(fù)場(chǎng)景的提示詞反復(fù)對(duì)話的問(wèn)題,在Claude官方給出了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),tokens的使用量減少了十倍以上。

通過(guò)對(duì)話完成相同任務(wù)的Excel,再用SKILLS完成Excel的生成與工作,SKILLS的tokens不僅更低,并且速度更快,同時(shí)還能夠并行運(yùn)行其他SKILLS。


一個(gè)SKILLS來(lái)自skill.md文件,而這個(gè)文件有2部分組成,通過(guò)metadada來(lái)完成SKILLS的索引,Claude這類通用大模型會(huì)通過(guò)用戶對(duì)話里去找到自己所擁有的SKILLS,找到最匹配的之后就會(huì)再加載到freeform content。


在Claude推出SKILLS后,后面ChatGPT、cursor、以及其他COZE都在推出SKILLS了,已經(jīng)成為類似MCP的一個(gè)共同標(biāo)準(zhǔn)。

3.還更新了SKILLS的排行榜單

在官方現(xiàn)在Claude也分享了系列的SKILLS內(nèi)容,其中有用戶就把現(xiàn)在市面上的SKILLS收集了做了一個(gè)榜單,方便大家找SKILLS


現(xiàn)在排名第一的就是生成代碼與UI設(shè)計(jì)的


4.一個(gè)SKILLS加通用大模型就等于行業(yè)agent

現(xiàn)在SKILLS在COZE上也有了,不過(guò)在使用程度與活躍度上,相比Claude就差了很多,主要是因?yàn)镾KILLS一定要搭配模型能力強(qiáng)的LLM,而現(xiàn)在COZE所使用的豆包在國(guó)內(nèi)就比較尷尬了。

不管是在代碼生成還是邏輯推理和海外的大模型還是有差距,因此要真的提升復(fù)用率與粘性,就還要換成最強(qiáng)的模型。

5.最后中國(guó)的大模型勝利還是海外

現(xiàn)在這個(gè)其實(shí)并不是說(shuō)海外的就一定贏了,因?yàn)樵诩?xì)分行業(yè)里面,仍然是需要業(yè)務(wù)知識(shí)庫(kù)為主,大模型為輔助,所以中國(guó)的路線一定是走行業(yè)應(yīng)用方向,而在底座上可能我認(rèn)為海外模型是優(yōu)先勝利,無(wú)論是算力基礎(chǔ)還是創(chuàng)新力海外更強(qiáng),這也是我們的教育觀念所致,那種強(qiáng)大的刷題與成績(jī)榜單方式教育,就固化了創(chuàng)新力。

而在場(chǎng)景應(yīng)用上更考慮工程的模型集成,這就是中國(guó)的優(yōu)勢(shì)了,除了成本以外還有就是極速的工程化速度與垂直行業(yè)的數(shù)據(jù)量,在數(shù)據(jù)獲取難度、治理與清洗上都會(huì)比海外更強(qiáng),比如在醫(yī)療數(shù)據(jù)上,海外可能會(huì)有層層醫(yī)院內(nèi)、以及社會(huì)上的監(jiān)督,而在國(guó)內(nèi)就相對(duì)更快。

這也導(dǎo)致中國(guó)在行業(yè)場(chǎng)景中有機(jī)會(huì)。

5.AI產(chǎn)品經(jīng)理真的學(xué)不過(guò)來(lái)了,但以用戶價(jià)值導(dǎo)向?yàn)闇?zhǔn)

最后就是現(xiàn)在的AI發(fā)展太快,稍不注意就從模型、再到agent以及項(xiàng)目框架上,各種新能力。

有時(shí)候我一旦沒(méi)有使用最新的模型能力以及外網(wǎng)查閱都會(huì)焦慮,生怕又落后了,要知道現(xiàn)在仍然有70%的產(chǎn)品經(jīng)理都沒(méi)有付費(fèi)使用ChatGPT這些海外模型。

還不說(shuō)SKILLS這些東西了。

但是有一點(diǎn)就是以用戶價(jià)值為導(dǎo)向,你做的產(chǎn)品是解決什么問(wèn)題,定位是什么,服務(wù)于什么人,在這個(gè)過(guò)程中技術(shù)在不斷變化,但是哪一些能力可以幫助你更方便的解決問(wèn)題,讓用戶體驗(yàn)提升,從而提升自己產(chǎn)品價(jià)值與營(yíng)收能力,比如微信支付的MCP就比在微信小程序里加一個(gè)微信二維碼再讓用戶掃碼的體驗(yàn)要好太多了,針對(duì)那種付費(fèi)咨詢的,不僅用戶體驗(yàn)更強(qiáng),而平臺(tái)也能夠拿到更多收益。

以上就是今天的分享。

現(xiàn)在的AI產(chǎn)品經(jīng)理是否應(yīng)該躺平了?

題圖來(lái)自 Unsplash ,基于 CC0 協(xié)議, 如有侵權(quán),請(qǐng)聯(lián)系pmtalk123刪除

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