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为什么 Claude Skills 的爆发点在 2026 年 1 月？ 问：Claude Skills 是去年 10 月中就推出的，为什么现在才突然火起来？ 这是个很好的问题。Claude Skills 确实在 2025 年 10 月中旬就发布了，但直到 2026 年 1 月才真正爆火。这背后有表面原因，也有更深层的逻辑。核心原因就是这东西如果只能在技术圈自嗨，它是火不起来的。去年 10 月份 Skills 编程领域其实很快就开始用起来了，而现在火，只是因为它出圈了，在技术之外的领域火起来了，非技术人员也用起来了。 Skills 真正的价值其实是在非编程领域。去年 Coding Agent（比如 Claude Code、OpenCode）开始在非编程领域开花，而 Skills 的设计特点让它能很快找到 Agent 在非编程领域上的场景落地。 1. 有 bash 和脚本能力，可以自动化本机操作 Skills 让 Claude 能借助代码脚本操作你的本机系统，把很多琐碎的电脑操作变成自动化操作。 Claude Code 的创建者 Boris Cherny 在 X 上分享过一个有趣的观察：自从 Claude Code 发布以来，他发现用户们在用它做各种非编码的工作——做度假研究、做 PPT、清理邮件、取消订阅、从硬盘恢复婚礼照片、监控植物生长，甚至控制烤箱。 > Since we launched Claude Code, we saw people using it for all sorts of non-coding work: doing vacation research, building slide decks, cleaning up your email, cancelling subscriptions, recovering wedding photos from a hard drive, monitoring plant growth, controlling your oven. > > https://t.co/vDTIR9c3xQ 这些场景和写代码完全不沾边，但 Skills + bash 能力的组合让这一切成为可能。比如我自己就做了一些工作流，帮我采集信息、写作、写 PPT、画漫画、发布，极大提升效率。像发文章到公众号、X Article 这些，以前需要手动重复的操作，现在一个 Skill 就搞定了。 2. Skills 可以相互调用，用自然语言编排工作流 如果是单一的 skill，作用其实有限。但当你有多个 skills，并且 skills 还可以相互调用，那意味着你可以编排工作流。 Skills 让 AI 可以像《黑客帝国》主角 Neo 那样瞬间学会新技能：“I know kung fu”。Claude 会根据任务自动加载需要的 Skill，完成后再卸载，整个过程无需用户干预。 而最神奇的地方在于，你只需要用自然语言去编排工作流。这中间会有 Agent/大模型去解读你的自然语言，按照工作流执行，有问题还会帮你修复。这极大地解决了非专业用户需要程序员协助编排工作流的问题。 3. Skills 本身易于分发，几乎成了每个 agent 的标配 一个 skill 只要有一个 https://t.co/05rGqABuRg markdown 文件和辅助的脚本或者文档，打个 zip 包就能发布。这种轻量级的设计让分发变得极其简单。 有个时间点很重要，2025 年 12 月 18 日，Anthropic 宣布将 Agent Skills 规范开放为跨平台标准。很快，微软在 VS Code 和 GitHub Copilot 中集成了对 Agent Skills 的支持，OpenAI 也在 ChatGPT 的代码解释器和 Codex CLI 中采用了几乎相同的技能目录结构。 Skills 在 10 月发布时，主要还是被定位为开发者工具。但随着生态成熟、开放标准确立、以及 Cowork 这样面向普通用户的产品推出，Skills 在非编程领域的价值才真正被释放出来。 回顾这个过程： 10 月：Skills 发布，开发者圈小范围关注 11-12 月：技能规范开放、生态扩展、用户积累经验 1 月：产品更新 + 非编程场景落地 + 病毒式传播 = 爆发 Skills 的爆发是现在它找到了真正的价值定位，让非程序员也能通过自然语言编排复杂的自动化工作流。这才是 Skills 真正火起来的原因，随着更多场景被发掘出来，还会持续的火上一段时间。

笑死我了 https://t.co/OBSrkCsLVD

买了飞书和 Anker 出的这个录音豆，以后只要我醒着，全年全天录音，定期让 claude 整理成 markdown，沉淀一些数据资产 日常随时想起的一些东西，会给 claude 提供非常重要的上下文 https://t.co/qa6RCiUpkr

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这个 Skills 好！可以帮你消除 AI 写文章的 AI 味 我也根据原始的英文内容搞了中文版本。 建议所有用 AI 生成的文档都走一遍这个，彻底干掉“不是 XX，而是 XX”或者频繁使用破折号这类型 AI 味很重的描述。 https://t.co/RTEWo2bjnl

藏师傅的动态 PPT 生成 Skills 更新 主要使用 Anthropic 的代码精简插件 code-simplifier 完成了主要代码的精简和优化 https://t.co/PoeNXWvzQH

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什么是信息差套利？ 我今天查到了一个数据库 专门统计生物医药方面 专利情况，临床实验的 个人会员16800一年 高级会员60w一年 我认识的比较senior的临床研究者 几乎人手一个。

这一篇不错，基本上把 Claude Code 背后的 Agent、SubA、上下文等等内容都讲清楚了，值得收藏细看

“一切不以自己意志和世界观的发帖和评论都是在生产赛博垃圾“

哈哈哈，自用的视频生成 Skill 终于做好了。 以后生产视频方便多了，只需要一句话！ 公开技术方案： 1. Listenhub API实现声音克隆，合成，字幕时间轴控制 2. Seedream 4.5 生成背景封面 3. Manim库实现文本动画 4. FFmpeg合成视频。 同时支持16:9 和9:16 视频，抖音、小红书我来了！

Introducing slide-deck skill 🎨 Turn any article or content into professional slide decks with AI-generated images. 15 styles to choose from: • blueprint - technical diagrams • sketch-notes - hand-drawn feel • corporate - investor-ready • pixel-art - retro gaming vibes • watercolor - artistic warmth ...and 10 more Just run /baoyu-slide-deck https://t.co/Mr6DFuOZiM or pdf and get: ✓ Auto-generated outline ✓ Individual slide images ✓ Merged PPTX ready to share Install: npx add-skill jimliu/baoyu-skills https://t.co/pRDqxdiSrH

Dan Koe 的故事是很有启发的。 最核心的两个点： 1. 产品最核心的是分发渠道 2. 专注的力量

DeepSeek 最近发的三篇论文，全部都是带梁文锋署名的，论文讲的内容也很有意思。 尤其是那篇讲 Engram 的，DeepSeek 相当于给模型带了一本“字典”进考场，把死记硬背的脑容量腾出来，专门用来做难题。 但他们发现，如果模型全是记忆（Engram），那就是个死记硬背的书呆子，完全没法思考。 但如果全是推理（MOE），又要浪费大量算力去推导像“中国首都是哪”这种固定知识。 那要带多少记忆去考试呢？ DeepSeek 研究出了一个模型“记忆”和“思考”的黄金比例。 最后测出来的最佳配比是：75% 给思考，25% 给记忆。 这个结论可能不仅适合于模型，也值得人类深思。 当一个人记住所有细节，就约等于没有空间思考。 逻辑思维，适当抽象，是人类进步的源泉。 当一个人完全没有知识，只会浪费脑力去思考最基本的东西，脑力空转。 DeepSeek 实测，加了字典减少思考后，模型多出了相当于 7 层网络的思考深度。 没想到，知识的广度以这种方式增加了思考的深度。 很有启发。

人类工业文明的顶峰，NASA。 https://t.co/iegvu68zGd

Z-image A face-focused snapshot of a 20-year-old young woman who looks extremely cute and baby-faced, with cute, innocent downturned eyes and slightly droopy lower lids. She has deep chestnut-brown forest-core hair, cascading naturally with a soft glossy sheen. Porcelain-white skin. Wearing a random Lolita outfit, sweet and innocent, with minimalist jewelry. She shows a slight pout, a cute and playful, coy micro-expression that feels delicate and vulnerable. High exposure, low saturation, dark-toned quiet room atmosphere with a lazy, tranquil vibe. Plain, unremarkable composition, like a casual candid phone photo. Bright silver large hoop earrings and a necklace, shiny silver rings, a bracelet, and glossy jet-black nail polish.

React 的主要贡献者之一 Dan Abramov 开源了个新工具 RSC Explorer，能让你在浏览器中逐步探索 React 服务器组件协议，展示服务器和客户端功能如何交互。 👉 https://t.co/xlUHmEL3Nx https://t.co/6aIrTeV6Yo

gitlab这个玩意现在用的还多么？ 我记得我当年大一的时候，班里有人为了方便写项目有人弄了个gitlab。 刚看了一眼，这么多年了，PE还是负数，PS是6.23，57亿的市值，真的还有人在用这个东西么，github被微软收购之后，gitlab感觉已经逐渐淡出视野了，刚看主页也是拥抱AI了

天天在推上，等老马两周发一次低保，这不还是工资思维吗？ 跟上班有什么区别？

很多人和我探讨过，为什么某某账号看似不错，怎么突然就断更了 我始终坚持：这属于哲学上的不可知论，我们需要承认我们无法知晓答案 就算原作者告诉你他断更的原因，这也不是真相 因为作者自己也不知道真正的原因 他可能会说「太忙了」「没灵感了」「生活变故」，但这些都只是他能意识到的表层理由，是他的理性系统事后给出的「合理化解释」 真实的原因可能是：童年某个被忽视的经历导致的完美主义焦虑、多巴胺奖励机制的阈值变化、某个他自己都没察觉到的人际关系张力、荷尔蒙水平的微妙波动、大脑神经连接模式在某个时刻的重组，以及其他成千上万个相互作用的因素 更深层的问题是：当你问「为什么断更」时，你预设了存在一个单一的、可被言说的「原因」。但人的行为不是这样运作的。断更不是一个「决定」，而是无数微小的、无意识的倾向累积到某个临界点后的涌现现象