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这篇文章揭示了为什么在AI开发中"技能"比"全能代理"更重要,通过一个真实案例生动说明了这一点。核心内容:1. 作者在Golang项目中遇到的proto文件获取难题2. 同事分享的巧妙解决方案带来的启示3. 技能(Skill)与代理(Agent)的本质区别与实际价值
这句话最近老火了,来自油管 Anthropic 两个工程师的视频。正好我最近遇到的一个需求还挺符合这个描述的。
我司 golang 项目提供接口都需要在一个内部平台先编写 protobuf 文件,然后平台会将这个文件生成 pb 的 go 接口代码,我们引用这个代码实现就行。
但是作为一个 ai coder,我怎么让 ide 获取到这个 proto 文件呢?老困扰了。
我研究过是不是那个 pb 平台有提供 MCP?是不是可以用 chrome mcp 来打开页面。结果都失败了。
直到公司内部一个技术分享,有个同学分享了下它先使用 go mod tidy 把这个 proto 的 go 文件夹下载到本地,然后用 go mod cache 找到本地缓存地址,然后在这个地址目录中,其实除了生成的 go桩文件,还包含了这个 proto 文件。
我很激动的马上企微私聊这个同学,说,终于从你这里学到了这个技能(skill)了。
这个应该就是我第一次了解到技能这个词的意思了。我有强大的模型,我有很多的 mcp,我有读写代码的 Agent,但是独独在这个小技巧上面翻了车。
技巧这个翻译非常准确,和视频中说的一样,你要的不是智商 300 的天才,让他学习各种法律知识,而是需要一个法律经验丰富的律师,解决你的法律问题。
我也是,我宁愿要一个会找 pb 的 skill,不要啥都会的 agent。
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