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APP 是功能的软件化，Skill 是经验的软件化
文章指出移动互联网时代人类把需求装进 APP，Agent 时代则把经验装进 Skill。当前多数人未充分使用 AI，微信接入 Openclaw推动大众拥抱 AI。Skill 是新旧世界耦合点，还具备进化能力，可形成复利。
搞不懂Skills？看看Claude Code内部工程师们是怎么玩的
文章来自Anthropic的Claude Code团队工程师，介绍了Claude Code中Skills功能。阐述Skills定义、类型，给出制作技巧，如避免陈述显而易见内容、构建陷阱部分等，还提及分发、管理、组合及衡量效果的方法。
腾讯重磅开源：端到端文档转换VLM，中英文错误率双料最佳！
腾讯开源端到端文档转换视觉模型POINTS - Reader，可将文档图片转结构化文本。它基于POINTS1.5架构，支持中英文。在OmniDocBench基准上，中英文错误率暂列最佳，具零后处理简单等亮点。
深度拆解 Claude 的 Agent 架构：MCP + PTC、Skills 与 Subagents 的三维协同
Anthropic 在 Agent 工程领域不断创新，除了 MCP 外还推出 Skills 与 PTC 并在 Claude 平台落地。本文深度拆解 MCP + PTC、Skills 与 Subagents 的定位、联系与应用，助你拓展构建 Agent 系统的思维。
阿里重磅开源：端到端VLM文档解析模型，图片直出结构化HTML！
在AI文字识别类应用中，文档解析常不尽人意。阿里开源端到端文档解析模型Logics - Parsing，基于VLM，能图片直出结构化HTML，有统一、智能、精细等亮点，还给出使用步骤。
小模型用不好Skill？新范式让模型学会Skill的底层逻辑，3B模型推理token省5倍，性能反超
浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出SKILL0，提出技能内化思路。它在训练中引入关键机制，让小模型把技能内化到参数里。实验显示，其效果出色，token效率高，为小模型成领域专家提供新方向。
企业级 AI Agent：彻底说清 MCP、CLI、Skills，如何定位、该怎么选、最佳实践。
文章解读了 MCP、CLI、Skills 三者定位、组成与工作层次，介绍工具选择方法，强调组合应用以发挥企业 Agent 最大效能，还指出 MCP、CLI、Skills 使用误区及 PTC 应用模式等。
Anthropic万字Skills教程，把Agent工程的核心武功秘籍说明白了
Anthropic官方发布33页Skills构建指南，详细介绍构建高效Skill的方法，涵盖基础概念、规划设计、测试迭代、分发共享等内容。还提及openai用codex agent做项目的经验，指出人类审查成瓶颈，引出渐进式披露的核心秘籍。
IBM推出轻量多模态文档神器！OCR与QA超GPT-4o，识别率高达98%！
日常文档处理麻烦，现有工具或体积大、算力消耗高，或识别精度不够。IBM 开源轻量多模态文档处理模型 Granite - Docling，仅258M参数，性能超 GPT - 4o，适用于多场景。
你写的Skill，正在拖慢模型？策略式Gene才是正确答案
EvoMap团队与清华围绕‘Skill拖慢模型’问题研究，提出‘Gene’概念。经实验，Gene在控制模型表现上优于Skill，还定义了GEP协议。其成果在CritPt基准测试表现出色，为Agent经验复用提供新方向。