关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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我是如何实现跨工具，跨电脑来管理 skill 的？
今天在家办公，发现现在离开了Skill，根本没有办法工作，为了让自己在家里电脑也能用工作电脑的 skill，我把 100 多个 skill 做了一个同步和分类。
可以实现跨工具、跨电脑、跨网络来使用和分享 skill。
主要用到的方法就是用.claude/skills 来做全局 skill，其他工具如 codex 的skill 根目录做软链接同步.claude/skill。
再对全局 skill 按类型拆分文件夹，并在 github 建仓同步，这就实现了跨网络/电脑/工具同步了，最后，再建立一个 skill-mannage 来定时自动推送 git。
对于 git 的处理，强烈建议 GitHub CLI，可以实现让 Agent 无碍障增删改查 git。
既然做了分类，就给大家分享一下我的四大类 skill，分类清晰更便于各位使用。
共 100 多个 Skill 分了写作类、画图类、信息获取类、产品经理类，建了四个仓库
1 写作类，write-skill，21 个 Skill，覆盖内容创作全流程：
地址：https://github.com/zephyrwang6/write-skill
2 画图类draw-skill，13 个 Skill，解决"AI 配图"全场景：
地址：https://github.com/zephyrwang6/draw-skill
3 信息获取类：info-skill，14 个 Skill，把散落各处的信息收回来。
地址：https://github.com/zephyrwang6/info-skill
4 产品经理类：protodesign，13 个 Skill，产品经理的工具箱：
地址：https://github.com/zephyrwang6/protodesign
所有 skill: https://github.com/zephyrwang6/myskill
对于skill工作 的创造和管理，我已经在社群里分享过很多，如果大家感兴趣，可以点赞支持一下，后面再发长文分享制作技巧和管理方法，让你的 Agent 更有用
今天在家办公，发现现在离开了Skill，根本没有办法工作，为了让自己在家里电脑也能用工作电脑的 skill，我把 100 多个 skill 做了一个同步和分类。
可以实现跨工具、跨电脑、跨网络来使用和分享 skill。
主要用到的方法就是用.claude/skills 来做全局 skill，其他工具如 codex 的skill 根目录做软链接同步.claude/skill。
再对全局 skill 按类型拆分文件夹，并在 github 建仓同步，这就实现了跨网络/电脑/工具同步了，最后，再建立一个 skill-mannage 来定时自动推送 git。
对于 git 的处理，强烈建议 GitHub CLI，可以实现让 Agent 无碍障增删改查 git。
既然做了分类，就给大家分享一下我的四大类 skill，分类清晰更便于各位使用。
共 100 多个 Skill 分了写作类、画图类、信息获取类、产品经理类，建了四个仓库
1 写作类，write-skill，21 个 Skill，覆盖内容创作全流程：
地址：https://github.com/zephyrwang6/write-skill
2 画图类draw-skill，13 个 Skill，解决"AI 配图"全场景：
地址：https://github.com/zephyrwang6/draw-skill
3 信息获取类：info-skill，14 个 Skill，把散落各处的信息收回来。
地址：https://github.com/zephyrwang6/info-skill
4 产品经理类：protodesign，13 个 Skill，产品经理的工具箱：
地址：https://github.com/zephyrwang6/protodesign
所有 skill: https://github.com/zephyrwang6/myskill
对于skill工作 的创造和管理，我已经在社群里分享过很多，如果大家感兴趣，可以点赞支持一下，后面再发长文分享制作技巧和管理方法，让你的 Agent 更有用
行情不好，出来放松放松！听说现在很多公司都在用 AI 看图片、看视频，比如监控、安全系统、工厂检测这些场景。以前这些系统更多只是做分析，比如识别一下物体、统计一下数据。但现在情况不一样了，很多时候 AI 的判断会直接触发行动。
比如系统判断有异常，就会触发报警；判断设备有问，就会停机器；有些系统甚至会根据模型结果直接做交易或者发出指令。问也就来了：如果 AI 判断错了怎么办？更重要的是，我们怎么证明它当时到底是怎么判断的。
现在很多系统只会留下日志，比如时间、结果、模型版本这些信息。但日志只能说明系统记录了什么，并不能真正证明那次计算过程。
在做的是 AI 推理验证。简单说就是当 AI 每一次做出判断的时候，不只是给出结果，还能生成一个可以验证的证明，证明这次结果确实是按照那个模型、那个输入算出来的。
当 AI 开始影响资金、机器运行、甚至市场决策的时候，很多人关注的是模型准不准，但还有一件事也越来越重要：这个结果能不能被验证。
像 做的这种可验证 AI，其实就是在给 AI 系统增加一层可以检查的机制。以后如果有人质疑某个结果，不只是看系统记录，而是可以直接验证那次计算过程。
随着 AI 进入越来越多现实场景，很多系统可能都要面对同一个问：不仅要能算，还要能被证明。
AI探索指南 OpenClaw小龙虾🦞
比如系统判断有异常，就会触发报警；判断设备有问，就会停机器；有些系统甚至会根据模型结果直接做交易或者发出指令。问也就来了：如果 AI 判断错了怎么办？更重要的是，我们怎么证明它当时到底是怎么判断的。
现在很多系统只会留下日志，比如时间、结果、模型版本这些信息。但日志只能说明系统记录了什么，并不能真正证明那次计算过程。
在做的是 AI 推理验证。简单说就是当 AI 每一次做出判断的时候，不只是给出结果，还能生成一个可以验证的证明，证明这次结果确实是按照那个模型、那个输入算出来的。
当 AI 开始影响资金、机器运行、甚至市场决策的时候，很多人关注的是模型准不准，但还有一件事也越来越重要：这个结果能不能被验证。
像 做的这种可验证 AI，其实就是在给 AI 系统增加一层可以检查的机制。以后如果有人质疑某个结果，不只是看系统记录，而是可以直接验证那次计算过程。
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