别再纠结是用 Codex 还是 Claude Code 了。 我发现其实真正决定AI生产力上限的，不是 Agent，而是 Skill。 这期视频我会分享最终筛选出来的8个最核心的skill 1、基础Skill： 把重复工作流封装成专属Skill 、自动搜索各种Skill 2、产品开发Skill： 顶级开发团队级别的AI编程提效 ；不懂设计也能做出好看页面 3、内容创作Skill： 做图、整理资料、排版发布，这两个Skill直接替你干 不管你用 Claude Code 还是 Codex，装上就能用。

同意。Agent 更像“执行器”，Skill 才是把隐性流程产品化。好用的 skill 不只是 prompt，至少要有：触发条件、输入格式、验收标准、失败回退、示例库。否则很快变成一次性魔法。

Skill 这层确实比单纯换工具更耐用。我现在会给每个常用 skill 配两个东西：一个最小验收样例，一个停止条件。比如“改测试”这个 skill，验收样例要说明输入文件、预期 diff、通过标准；停止条件要写清楚连续失败几次交还给人。否则 skill 很容易变成另一种长 prompt。

真正决定AI生产力上限的，不是 Agent，而是 Skill。非常赞同这句话

有没有可能你全都装了，但是你不知道什么时候用哪个呢。反而可能拖累了AI的速度。 @grok

不错不错，可以装下研究下

淺顯易懂的視頻教程

把工作流封装起来这点挺有用，少折腾工具了

阿西开始做视频了,难怪好久没看到你了

一直在推上，推荐算法变了很多人刷不到了，多互动才能看到😆

还真是，刚看了一下你的账户，虽然不是每天更新，但还是一直有在发推。但我收不到你的推文，估计是没互关互动😂

Skill 确实比单个 Agent 更像生产力资产。Agent 会换，模型会换，但沉淀下来的工作流可以一直复用。

totally agree, the real moat is in the workflow layer not the model layer

💖

工具的护城河不是功能多，是用户离开它会难受。

Skill 比换工具狠，同意。并行版我写在这：

我做了一个 Keyport AI 中转站，主要给 Codex / Claude Code / Agent / AI SaaS 开发测试用。支持 GPT-5.5、Claude Opus 4.8 等模型。建议先小额测试，跑通自己的真实任务后再决定是否长期用：

AI 提效的临界点：能不能替代一个具体岗位

其实不想说🤣 您没发现大语言AI模型是线性逻辑搭建的嘛😂 也就是所有方程逻辑构建的模型记载都是纪录😂 而非灵活运用 只有这种规划约束才会引起他的自醒心眼😂 感觉就是😂全世界缺电很严重😂转嫁给用户自己了🤣 撸羊毛鲁到你付钱还要付电费🙂‍↕️