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AI专家谈AI对孩童技能影响
随着AI工具无处不在，人们越来越担心在成长阶段使用此类工具可能对儿童产生影响。你认为会有什么影响？年轻人需要哪些技能来应对这个AI世界？ 关于最初的问题，我们几年来一直在思考AI对技能和知识意味着什么。对此我确实感到担忧。十年前人们大张旗鼓地不信任维基百科。孩子们被告知不能引用或信任维基百科。 但有一项我们通常不教的东西，我认为在AI时代变得更加重要。那就是教人们如何协同工作来完成事情。这是我看着我女儿在大学里施展的技能。她碰巧在我任教的大学读书，所以我得以亲眼目睹。 所以更明确地将这视为一项技能，我认为将非常有价值，不仅仅因为它显然是一项非常重要的技能，还因为我们在与聊天机器人打交道的方式中，也有一种组织这个奇怪的、分散的群体一起完成某件事的感觉。 作为学者，我们本应非常擅长的批判性思维技能，我们需要确保应用这些技能并得出有意义的结论。
9800编辑于 2026-06-09- 来自专栏ATYUN订阅号
DeepMind AI新技能——“睡觉”！
当谷歌的AI–AlphaGo击败了人类顶尖棋手的时候，举国皆知，可以说是震惊了全世界。 现在，又让AI具备了一项更加人性化的技能——“眯一会儿”、“打盹”，并且在最近发表的一边文章中谈到了DeepMind的“休息”能力。 目前无论是AI、神经网络还是机器学习等算法，研究者们要做的就是让它们有自行解决问题的能力。 自动驾驶技术需要对交通状况中做出决策，而AI需要的就是要具有人的思维能力。
88280发布于 2018-03-02 - 来自专栏大龄程序员的人工智能之路
2023，AI 技能学起来
注意：这里并不是说要掌握 AI 相关技术，而是掌握如何应用人工智能的技能。 想像一下如下场景： 文字工作者（包括作家、自媒体作者），使用 AI 生成相当一部分的作品，然后在此基础上进行润色。 营销人员，使用 AI 生成令人印象深刻的文案，或利用模型的丰富知识进行创意头脑风暴，然后根据自己公司的情况进行加工 程序员，使用 AI 搭建出程序框架，然后实现一些定制化的需求。 这个时候，如何你能掌握使用 AI 的技能，就会拥有相对于其他人的极其宝贵的竞争优势。 什么是使用 AI 的技能？就是你和 AI 之间的沟通能力，让 AI 理解你意图的能力。 所以，你与 AI 的交流方式很重要。 在我刚工作那会，掌握英语会形成求职的一个重大优势，以后，掌握 “Prompting” 技能会不会成为亮点？ 但这些机会不会默认开花结果。你必须去追他们。 因此，在 2023 年，开始学习这一项关键技能吧。 在发生巨大变化的时代，那些先于其他人发现趋势的人会效益最大化。现在开始学习如何提示，很快，你就会在 99% 的社会中拥有明显的优势。
51050编辑于 2023-02-27 《AI时代，什么技能能保命》
结论前置：AI替代"执行层"，不替代"决策层"。 最危险的三类人：技能单一、可替代性强只懂"怎么干"，不懂"为什么干"拒绝理解AI，用鸵鸟心态应对变化真正保命的四项技能：1️⃣ 判断力AI能给你100个方案，但用哪个、适不适合你——需要判断力。 AI放大你的决策质量。你决策质量高，AI帮你飞；决策质量差，AI帮你快速搞砸。2️⃣ 跨领域整合能力懂技术的产品经理、懂商业的设计师、懂数据的运营——这类跨界人才最稀缺。 很多人不会和AI说话，给的prompt比给下属的指令还模糊，然后抱怨AI不好用。4️⃣ 快速学习能力未来没有"铁饭碗技能"，只有"学得快的技能"。 立即可以做的：每天用AI替代一件之前要手动做的事审视工作流，找出纯重复执行的环节，重点强化判断决策类能力找一个自己领域之外的技能学（程序员学产品思维，运营学数据分析）没有"学了这个就稳了"的技能。
12700编辑于 2026-04-22- 来自专栏大数据文摘
是的，你的AI技能正在“贬值”
AI的普及成为推动社会生产力标志，必将改变我们的生活。 但是，本文作者前谷歌工程师、Inovo.vc的CTO Ric Szopa认为，AI从业者的技能正在贬值。 他从一个选择题入手告诉我们，AI工具、数据集、资金投入以及行业+AI的优势正在一步步弱化单一的AI基础技术优势。 先来做一道选择题。 在这种情况下我们应该如何看待AI？有很多公司试图将AI作为他们的直接产品（用于图像识别的API等），对一个AI专家，这可能很有吸引力。 然而，这常并不是一个好的选择。 同样令人兴奋的是，因为AI属于辅助后端，仍然可以利用非AI业务来保持公司的竞争优势。 结论 AI是一项真正的变革性技术。但是，以此为基础创业是一件棘手的事情。 你不应该完全依赖于AI技能，因为市场趋势就是技术会贬值。 构建AI模型可能非常有趣，但真正重要的是拥有比竞争对手更好的数据。
67410发布于 2019-05-14 Claude code AI 技能神器：Anthropic Skills！
你是不是也遇到过这种情况：每天和 AI 聊天、搞项目，本来想让它帮你完成专业任务，却要重复写一大堆 Prompt，结果 AI 输出跑偏、效率低到想哭？ 偶然刷 GitHub，看到 anthropics/skills 仓库，惊呆了：原来有个“技能包”，可以把复杂任务一次性打包成 AI 能直接理解的“外挂”。那一刻，我差点直接发朋友圈——这是效率革命！ 亮点揭秘 像外挂一样秒懂流程以前让 AI 整理 Excel、生成报告，你得从头提示一大堆流程——半小时没出效果很常见。Skills 出现后，只要交给 Claude 一个技能包，它立刻按流程自动操作。 比喻：就像你把繁琐流程装进一个“技能卡盒”，AI 拿出卡片就能直接用。⚡ 即插即用 + 团队共享神器技能包是文件夹格式（README + SKILL.md + 脚本），下载就能用，还能分享给团队。 比喻：以前你得教每个人怎么操作，现在只要发一个技能包，全队都能秒上手。 AI 变专家，提示不再乱Skills 用“渐进披露”机制：模型先只看到技能名和简介，任务相关时才加载完整技能。
2.9K10编辑于 2025-10-24- 来自专栏AI人工智能与大数据
AI从业者生存技能：化繁为简
提炼关键信息，就是小学时大家学的概括中心思想。一篇文章的观点可能只有一个，但为了辅证这个观点，会有很多材料，从各个角度来阐述。在向上层汇报时，一定要把关键信息提取出来。当然也要了解上层最关心的问题，是精度提升？还是时延提升？还是其他KPI？这个KPI提升了多少？现在到什么水平？关键信息之外的其他信息，像如何达到这个KPI的，调了哪些超参，和哪些兄弟讨论了，参考了哪几篇论文，都不应该喧宾夺主，而是提前准备好，要哪个就立马提供哪个。
39120发布于 2020-04-26 - 来自专栏小巫技术博客
第09期·AI Skills 技能体系
每日AI知识点 · 第09期 ️ AI Skills 技能体系 给AI装上专业技能包 ️ 什么是 AI Skills？ Skills = 预封装的专业能力包，让 AI 秒变领域专家。 直接问 AI 每次都要解释背景输出不稳定，无法调用工具 使用 Skills 无需重复说明背景稳定输出，工具一键调用 Skills 包含什么？ 1 指令（Instructions） 告诉 AI 在该场景下如何思考和行动，例如「生成测试用例时必须包含边界条件」 2 工具（Tools） 该技能可以调用的 MCP 工具， 例如 TAPD 技能包含查需求、写用例、更新状态等工具 3 资源（Resources） 参考文件、模板、示例代码，例如测试规范文档、历史用例模板 4 上下文（Context） xhs-note-creator 小红书笔记创作：自动撰写标题+正文，生成图片卡片，一键发布 tapd 需求管理：查询需求/缺陷，自动生成测试用例，更新任务状态 ai-image-generator
28510编辑于 2026-04-13 超绝openclaw技能skill，让AI更懂你。
它的核心使命是：让 AI 从专业心理学角度理解用户，越用越懂你核心特点 专业心理学模型 - 基于 OCEAN + HEXACO 人格模型 多维度分析 - 人格、情绪、灵活性、应对模式 持续学习 - 每次对话都在积累理解 主动关怀 - 自动追踪情绪事件，适时关心 置信度加权 - 不瞎猜，用数据说话 隐私安全 - 所有数据本地存储适用场景想要 AI 助手更懂自己的用户需要情感陪伴的对话场景个性化 AI 体验的开发者心理学相关的应用开发安装前置要求 进入 OpenClaw 技能目录 cd ~/.openclaw/workspace/skills/ # 2. # 测试技能是否可用 { ocean: { openness: { score: 0.8, confidence: 0.7, evidence: "用户说'我想试试那个新出的AI
76310编辑于 2026-03-16- 来自专栏AI技术体系搭建过程
AI时代如何沉淀和复用团队技能
而 AI IDE 时代，这个问题被放大了十倍——AI 不读 Wiki，AI 只看它能访问的上下文。 你不给 AI 规范，AI 就按"互联网平均水平"生成代码。 企业软件系统三大痛点，AI 时代一条都没解决，反而加速了： 痛点 AI 时代的放大效应 Controller 变垃圾桶 AI 默认把所有逻辑堆在最上层，一次生成，全员复制 入参出参边界模糊 AI 不知道 洞见二：金字塔双层是 AI 时代的"可读代码"最低标准 以前代码只给人读，靠注释凑合。现在代码也给 AI 读，AI 要理解上下文才能生成正确的后续代码。 三层以上的嵌套，AI 无法判断下一步方法属于哪层，生成结果随机落层。金字塔双层是人类可读性和 AI 可理解性的最大公约数。 AI 时代最大的职业分化，不是会不会用 AI，而是能不能把自己的隐性经验显性化，装进 AI 的大脑。 Lv.1 的人用 AI，每次 prompt 不同，结果随机。
32410编辑于 2026-04-14 Alexa技能发明家推动AI教育发展
Alexa技能发明家推动AI教育发展Alexa技能发明家项目专注于科学、技术、工程和数学（STEM）教育，通过Alexa帮助学生了解人工智能。 这些技能使用积木代码构建，使任何人都能轻松学习语音AI基础知识及其编程方法。”积木编码将基于文本的代码转换为可视化的“积木”，可以通过拖放方式创建计算机程序。 AI日标志着Alexa技能发明家项目的正式启动。据Alexa首席技术推广专家介绍，该项目的重大发展在于其易于访问性。“美国14岁及以上的学生可以报名，教师可以随时将其纳入课程。” 长期影响与包容性目标为深化技能发明家项目的影响，某中心未来工程师计划重点支持像AI日这样的STEM活动，并资助将项目带给服务不足和历史代表性不足社区的学生。 MIT RAISE的AI日编程帮助向全球数千名教师和数万名学生介绍了Alexa技能发明家。某中心的贡献还包括向波士顿公立学校捐赠25,000美元，以支持和鼓励学生AI教育计划。
26610编辑于 2025-09-28程序员必备技能——AI画技术图
最近学了一些使用 AI 大幅提升画技术流程图、架构图、各种图的技巧，像这样： 这些图全是用 AI 不到 3 分钟画的，而且最重要的一点是，这些都基于文本绘图，也就是说，所有的图都可以手动二次编辑、调整， ✍️作图 既然是 AI 画图，那我们先确定用的工具、哪家的 AI 。 有一个小技巧，可以使用截图工具先截图，然后直接粘贴到 Cursor 输入框，AI 即可读取图片内容。甚至还可以将某些地方用框圈起来，让 AI 更有目的性的修改和完善。 比如上述架构图的技术栈区域下方有点空，我会通过 AI 这样调整： 这样 AI 就又加了一些内容，如果对文案不满意，我们可以通过编辑对应的文件手动调整，这也是我用 AI 画图很重要的一个原则——必须要能够手动调整图片内容 还是以最初的登录流程为例，让 AI 绘制流程图： 将 AI 的输出内容复制一下： 粘贴到 draw.io： 这样这个图就基本画完了，不满意的地方在 draw.io 里继续调整即可！
1.1K21编辑于 2026-04-09- 来自专栏腾讯教育黑板报
国家级AI赛事启动，腾讯教育助力AI人才技能培养
近年来随着数字化基础设施建设不断完善，人工智能产业化应用加速，带来更大的AI人才需求。AI比赛成为了吸引、培养和选拔AI人才的重要途径。 近期，2023年第七届一带一路暨金砖国家技能发展与技术创新大赛人工智能生成内容专项赛拉开了帷幕。这项国家级大赛，是推动金砖国家间教育合作、技能开发和人文交流的重要平台。 竞赛队伍需要合理利用腾讯云TI平台，基于其中的TI-ONE训练平台进行数据标注、预处理、模型训练、模型评价、模型管理和发布，从而完成人工智能生成、检测或识别等典型AI任务。 尽管可以覆盖AI生产的全环节，TI-ONE也同时具有差异化算法模型构建，能为零基础人员、初级算法工程师、高级算法工程师等不同使用人群，提供不同使用门槛的建模工具。 未来，腾讯云智能将继续沿着做厚平台、做精应用、做深行业、做广生态的战略方向，助力各行各业拥有大算力、易开发、能落地的云端智能平台，让AI成为产业升级的“贴心”助手。
68440编辑于 2023-05-22 玩转 npx skills：AI 时代的技能管理神器
在 AI 代码助手遍地开花的今天，你是否曾好奇：为什么别人的 AI 助手总能精准地写出符合团队规范的代码？ 它是 AI Agent 技能生态的包管理工具，让 AI 助手获得"专业技能"的方式变得前所未有的简单。 打个比方：如果把 AI 助手比作一个医学院毕业生，那么 Skill 就是各个科室的专业培训资料——有了外科手术指南，AI 就能更好地辅助外科手术。 npx skills 是什么？ >：指定要安装的技能名称（可指定多个） -a, --agent <agents>：指定目标 AI 助手 -g, --global：全局安装（用户级别），默认是项目级别 -l, --list：仅列出可用技能 推荐做法：先从官方技能库中挑选 3-5 个最常用的技能起步。 写在最后 npx skills 的出现，标志着 AI 代码助手从"通用型"向"专业型"的演进。
2.6K20编辑于 2026-04-17- 来自专栏PPV课数据科学社区
入行AI最需要的五大技能
随着机器学习在越来越多的应用程序中寻得了一席之地，越来越多的程序员加入AI领域，那么，入行AI领域需要哪些技能呢？ ? 事实上，具备更多的相关技能是成为一个高效机器学习工程师的关键。 转行到应用AI之前最需要掌握的5个技能 1. 统计学 要深入理解机器学习，必须要有扎实的统计学基础知识，这涉及到几个方面： 度量模型是否成功的各种方法（精确度、召回率、ROC曲线下面积等）。 软件工程 许多的应用机器学习允许你充分发挥自己在软件工程方面的技能，虽然有时也会有一点小改变。这些技能包括： 测试流水线的各个方面（数据的预处理和增强、输入输出的整理、模型推理时间）。 有关一名优秀的机器学习工程师所需掌握的软件技能，请查看我们的专题文章“从学术界转行到应用AI”。 工作中的小窍门 以上那些资源能帮你处理和解决实际的机器学习问题。
1.5K70发布于 2018-04-18 - 来自专栏AI的那些事儿
聊聊什么样的项目能够提升AI技能
目前AI领域是互联网中薪资最高的，也是最赚钱的一个领域了，在AI相关的岗位划分中，我们一般可以将其划分成三大类。 一是业务组 （算法工程师）。 二是AI 应用组 （研究、系统）。这是真正短期要落地到产品的，分自然语言处理，计算机视觉，大规划机器学习平台等方向，硕士、博士居多。 三是AI research组。 他们的薪酬待遇，一般是这样的顺序：AI research组大牛 > AI 应用组大牛 ~ 牛逼业务组大牛 > 知道怎么改模型的小牛 > AI调包侠。想入行AI，大部分人都会从业务组起步。 然而，对于不同的领域，我们需要找到一些相对比较合适的项目进行学习和练手，并从中总结出经验，从而提升自己在项目经验上面的技能。 可应用的场景及企业：美团、饿了么等本地服务产品的订单配送规划；滴滴等出行领域中的交通流量预测；滴滴、上汽大众等自动驾驶产品中的车辆、行人自动识别；AlphaGO等游戏AI的搭建。
54910发布于 2020-06-03 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
你该掌握的AI技能：强化学习01
不断的重复输入输出这一过程，直至灵活运用学来的知识，转化为技能，这个过程很像强化学习的过程。 今天开始更新一个新系列： 《你该掌握的AI技能》 先看一个游戏：Flappy Bird。 有没有想过AI（人工智能）玩游戏能玩到多少分呢？ 本文暂时不介绍详细的实现过程，有兴趣可以点击阅读原文查看原文。 比如小孩子学走路的过程，家里的宠物狗学习各种动作的过程，还有著名的 Alpha GO如何习得下围棋技能的过程。 强化学习是从动物学习、参数扰动自适应控制等理论发展而来。 以上为强化学习的入门需掌握的基本原理及概念，跟着我们一步步掌握这一技能吧！
68660发布于 2018-04-17 AI重构IT技能：从编程到伦理的新要求
企业注重技能而非学历Sarah Köhl是Hays的技术总监，她阐述了软件开发人员当前最炙手可热的技能，以及哪些技能可以由AI轻松替代：“提示工程、熟练使用开源AI模型，或是AI治理方面的知识，都位列需求清单的前列 而常规编码或手动测试则不那么重要，这些可以由AI完成。”AI技能进入课程表：高等院校积极调整对专业AI专业知识日益增长的需求，也改变了继续教育的供给。 企业优先考虑内部技能提升然而，这些技能首先需要扎实的培训。因此，企业在招聘有前景的大学毕业生的同时，也已在具体思考内部的“AI赋能”。 在此背景下，Hays的“未来技能”报告对近1000名企业决策者进行了调查，发现近半数人支持用AI知识补充现有IT技能。 这些能力并不属于开发人员的常规技能，但对任何基于AI的应用都至关重要。
29710编辑于 2026-03-28- 来自专栏老张的求知思考世界
AI测试工程师，需要具备哪些技能？
那么，该如何具备这些能力，转型为一名AI测试工程师呢？ 首先，在日常工作中落地AI，应该对AI相关的基础理论和技术原理有一定的了解。 只有对AI的基础理论、专业术语和技术工具有一定了解，才能为我们在日常测试工作场景中落地AI扫平障碍。 其次，在刚开始落地AI时，我个人更推荐从一些轻量级的项目或者场景开始。 为什么这个阶段要做企业级AI知识库呢？原因在于，如果想让AI深入融入我们日常的测试工作，势必要做好基础建设，而AI知识库则是团队基础设施建设的必备组件。 从需求管理、项目管理，到测试用例、故障案例库沉淀，AI知识库都是AI深度融入工作场景的必经之路。 最后，则是基于轻量的技术项目和AI知识库，打造属于我们的AI测试平台。 通过已经落地实践的智能测试用例生成和测试数据对比等能力，结合AI知识库，再叠加工作流驱动的AI智能体能力，可以达成AI驱动的全链路测试覆盖，让测试团队具备AI TestOPS能力。
79210编辑于 2025-10-10 什么是 Skills（AI 技能包）？为什么它是 AI 助手的灵魂
摘要： Skills 是 AI 智能体中预置的任务执行模板，相当于给 AI 装上了"职业技能"。 Skills 就是后面这种情况——它是 AI 的"职业技能包"，让 AI 不需要从零规划每个任务，而是直接调用经过验证的最佳执行方案。 Skills 的正式定义 Skills（技能包）是 AI 智能体中预置的、经过验证的任务执行模板。 没有 Skills 的 AI Agent = 有大脑但没经验的新人 大语言模型（LLM）赋予了 AI Agent "理解和思考"的能力，但理解 ≠ 执行。 Skills 让 AI 的能力"可预期" 没有 Skills 时，AI 的行为有一定随机性（因为 LLM 每次推理可能有微小差异）。
77010编辑于 2026-04-22
腾讯云开发者
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