Recentemente, muitas pessoas têm promovido Skills na plataforma.

Na verdade, desde o início, abordei a experiência e o aprendizado com uma certa dose de ceticismo. Existem várias opiniões, dizendo que ele simplesmente faz o AI trabalhar de forma autônoma, que consegue decompor tarefas, que atua como um especialista, automatizando processos.

Mas, na prática, após usar, percebo que não é tão mágico assim.

﹝Porque Skill não altera a capacidade intrínseca do modelo﹞

Os métodos de geração que você conhece ainda estão lá, as mudanças acontecem mais na camada de interação do que na camada de resultados.

Antes, ao interagir com LLMs, costumávamos falar em “treinar” o AI, ou seja, definir quem ele é, como deve fazer as coisas, quais pontos prestar atenção, e se errar, levar bronca. Em outro cenário, esses ajustes precisariam ser refeitos.

﹝Skill desloca essa questão para fora do diálogo﹞

É como se você pré-escrevesse um conjunto de processos padronizados, que pode usar a qualquer momento, sem precisar limitar o fluxo de trabalho do AI por meio de conversas. Na verdade, é uma forma de salvar prompts de forma engenheirada; você poderia usar prompts para realizar essa tarefa desde o início, só que antes precisava reescrever várias vezes, agora basta escrever uma vez.

Skill transforma essas restrições em um estado padrão, e você só precisa dizer o que fazer nesta etapa.

Sob essa perspectiva, o Skill realmente proporciona uma experiência de interação muito boa, você consegue perceber uma estabilidade clara, mas não espere que o AI fique mais inteligente de repente por causa dele.

Por exemplo, atualmente estou viciado em vibe coding; na verdade, estou construindo meu próprio sistema pessoal, onde salvo meu modo de escrita mais confortável, meu formato de layout, usando Skill. Recentemente, também estou desenvolvendo um sistema financeiro para minha mãe.

Mais ou menos assim, é útil, sim, o Claude continua sendo o mesmo Claude. Mas, ao usar Skills de outras pessoas, eu me sinto 👇