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    v1:Token 减少 63%、/ask-matt 与 /writing-great-skills

    Matt Pocock
    Matt Pocock

    技能目录随着 v1 发布迎来重要里程碑。在超过 4.2 百万(420 万)次下载和 135,000 个 GitHub Star 之后,这个版本带来一系列关键变更:大幅降低 Token 消耗,按调用方式重新组织技能,并解锁强大的新能力。

    开始使用最新技能

    安装新技能或更新现有技能非常简单,运行以下命令即可:

    npx skills add mattpocock/skills

    Terminal showing the interactive skill selection dialogue with Matt Pocock Skills and other categories

    无论你是第一次使用这些技能,还是从旧版本升级,现在都是体验这些改进的好时机。

    本次变更

    disable-model-invocation:Token 减少 63%

    v1 最大的结构性变更,是在大量技能中使用 disable-model-invocation: true。为技能设置该标记后,当模型判断应该调用哪个技能时,技能描述将不再被放入供模型审阅的上下文窗口。

    这一项简单改动让技能描述的 Token 成本降低了 63%。对于使用上下文受限模型的人来说,这是一次巨大改进。

    这会如何重新组织你的技能

    过去,/grill-with-docs 等技能包含共享代码,导致相同信息在多个位置重复。现在这些代码已经被抽离:

    /grilling 技能现在包含过去嵌入其他技能中的核心访谈循环:

    Interview me relentlessly about every aspect of this plan
    until we reach a shared understanding.

    由于 /grilling 并未对模型禁用,智能体仍可自行调用它。这意味着其他技能可以自由复用它,而无需让各自描述继续膨胀。

    /grill-with-docs 现在拥有更加精简的 frontmatter 和正文:

    ---
    name: grill-with-docs
    description: A relentless interview to sharpen a plan or design, which also creates docs (ADR's and glossary) as we go.
    disable-model-invocation: true
    ---
    Run a `/grilling` session, using the `/domain-modeling` skill.

    同样的原则也应用到了其他重构技能:

    • /domain-modeling——拆分为独立技能,与 /grill-with-docs 解耦
    • /codebase-design——抽离为独立技能,并加入深模块相关术语
    • /diagnosing-bugs(原 /diagnose)——现在只引用设计原则,不再复制内容

    用户调用技能与模型调用技能

    v1 引入了更清晰的分类:用户调用技能与模型调用技能。

    输入用途何时使用
    User-invoked用于编排工作流;只有在你明确输入时才运行由你明确请求
    模型调用模型可自动选择的聚焦任务由模型选择使用

    这种划分让模型可以在需要时自行选择特定技能——诊断困难缺陷、应用测试驱动开发,或建立领域概念模型——同时避免界面被不必要的选项挤满。

    查看工程技能 README,会发现只有少数技能允许模型调用:

    • /diagnosing-bugs——用于复杂调试场景
    • /tdd——适合采用测试驱动开发时使用
    • /domain-modeling——用于领域建模工作
    • /codebase-design——用于架构指导
    • /grilling——可复用的访谈循环

    用户调用技能仍然是你编排工作的主要方式。

    新技能与重大重写

    深入讲解:如何编写优秀技能

    本次最重要的新技能之一是 /writing-great-skills。Matt 花了六到七个小时打磨它,其中包含一份详尽的 GLOSSARY.md,为每个术语都编写了词条。

    词汇表涵盖以下概念:

    • No-op——不起作用、应该删除的段落
    • Sprawl——不必要的扩张或重复
    • Sediment——长期沉积在技能中的冗余内容
    • Premature completion——尚未充分理解就过早宣告完成
    • Leading words——模型预训练中已经掌握的紧凑概念

    调用 /writing-great-skills 后,它会寻找重构技能和使用 leading words 的机会——也就是效率更高、语言模型已经熟悉的术语。

    仅这个技能就包含足够多的实用模式,之后会有一期专门视频深入讲解。

    /ask-matt:负责导航的路由技能

    随着用户调用技能越来越多,记住全部技能会带来认知负担。新的 /ask-matt 通过充当路由器解决这个问题:它是一个统一入口,会列出所有其他技能,并说明各自何时使用。

    /ask-matt 会说明:

    • 如何使用目录中的其他所有技能
    • 主工作流及其编排方式
    • 交接模式,以及交接期间如何制作原型
    • 如何判断跨会话构建是否需要 PRD
    • 上下文卫生实践
    • 启动工作的不同入口
    • 通过 /improve-codebase-architecture 改善代码库健康状况

    你无需再去 Discord 提问或翻找文档,这个技能本身就会教你如何使用整套技能。这正是大家一直想要的完整指南。

    新增与重命名的技能

    v1 还包含其他几项变更:

    • /writing-great-skills——取代 /write-a-skill,提供更深入的参考
    • /diagnosing-bugs——原名 /diagnose,现在名称更加清晰
    • /resolving-merge-conflicts——新的独立技能,用于处理 git merge 和 rebase 冲突
    • /codebase-design——新的共享技能,包含深模块相关术语
    • /domain-modeling——用于构建项目领域模型的新共享技能
    • 已移除——/caveman/zoom-out 技能已经弃用

    为什么要做这些改动

    这些改进体现了一项核心原则:控制权始终在用户手中,而不是智能体手中。模型是由你编排的工具,而不是反过来编排你。

    没错,这意味着选择技能时,你需要承担更多认知负担。但 /ask-matt 正是为此存在:在不增加摩擦的情况下为你导航。

    通过大幅降低 Token 消耗,并区分用户调用与模型调用技能,你可以解锁更强能力:设计更好的代码库、修复更困难的缺陷、编写更优秀的技能,同时不再把上下文浪费在不必要的描述上。

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