Ritmo X Zhihu Hong Kong: Reclutamiento de Skills para Evento, Inscríbete Ahora y Oportunidad de Demostrar en Vivo

marsbitPublicado a 2026-04-03Actualizado a 2026-04-03

Resumen

Hace seis meses, "cómo escribir buenos prompts" era el tema más popular. Ahora, esa pregunta está obsoleta. Lo que la ha reemplazado son las Skills. El punto de inflexión fue la llegada de OpenClaw, que popularizó el concepto de agentes de IA. Estos no solo responden preguntas, sino que planifican, recuerdan y ejecutan tareas completas de principio a fin, como un colaborador real. Las Skills son cruciales porque dotan a estos agentes de habilidades especializadas. Un agente sin ellas es como un empleado inteligente pero sin experiencia: lento y propenso a errores. Con Skills, el agente domina flujos de trabajo específicos de áreas como automatización, legal, medicina, finanzas o comercio. Por ejemplo, un agente con la Skill adecuada puede monitorizar Polymarket en busca de oportunidades de arbitraje o ejecutar estrategias de trading cuantitativo, democratizando el acceso a actividades antes reservadas para expertos. Este cambio no se trata de pereza, sino de expandir capacidades. La gente ahora ve al agente como un colaborador a largo plazo. Lo más revolucionario es la barrera de entrada casi eliminada para crear Skills. Con métodos como "vibe coding", una idea puede convertirse en una Skill funcional en un fin de semana, sin necesidad de saber programar, crear una app o mantener servidores. El mercado y el canal de distribución (el agente) ya están ahí; solo hace falta construir la idea.

Hace seis meses, "cómo escribir buenos prompts" era el tema más candente en los grupos. Ahora, esa pregunta claramente ha quedado obsoleta. Lo que ha reemplazado a los prompts son las Skills.

El punto de inflexión más evidente, por supuesto, fue la aparición de OpenClaw.

Incluso si se puede decir que es una copia, que no es original del concepto de agente, fue lo que realmente llevó este concepto a la vista del público general, acercándose más a ese tipo de IA que has visto en las películas: con personalidad, capaz de recordar, de planificar, de realmente terminar tareas por ti, no solo de responder tus preguntas.

Antes, usar IA era esencialmente usar un motor de búsqueda muy inteligente: tú preguntas, ella responde, y en la siguiente ronda se reinicia. El agente alarga esta línea. Avanza activamente en la tarea, esquiva obstáculos, y después de completar un paso, pasa al siguiente. La primera vez que lo ves manejar algo completo, surge una sensación extraña: esta cosa realmente está trabajando para mí.

Entonces la gente empezó a pensar: cómo hacerlo más capaz.

Esta es la verdadera razón por la que las Skills se han vuelto populares. No porque las Skills en sí sean novedosas, sino porque el agente hizo que la gente pensara seriamente en este problema por primera vez. Lo que hacen las Skills es dotar al agente de capacidades especializadas.

¿Por qué son tan importantes las Skills ahora?

Un agente sin Skills es como una persona inteligente pero novata que no ha aprendido nada. Si le pides un análisis financiero, pensará, pero será lento, propenso a errores, y necesitará que lo guíes paso a paso. Las Skills equivalen a que haya aprendido de antemano el flujo completo de ese campo: puede empezar de inmediato, sin que tengas que corregirlo constantemente.

Las Skills más difundidas en la comunidad se concentran en varias direcciones: automatización de flujos de trabajo, uniendo operaciones que antes saltaban entre múltiples herramientas en una cadena que el agente puede ejecutar por sí solo; inyección de reglas en campos profesionales, para que el agente no improvise en tareas que requieren alta precisión como derecho, medicina o finanzas; adaptación personalizada, ajustando el agente a tu forma de trabajar más cómoda, recordando tus preferencias, estilo lingüístico, criterios de juicio; y, por supuesto, otro tipo de Skills son las relacionadas con el dinero, como las transacciones.

Las oportunidades de arbitraje en Polymarket, donde la gente común no entiende las posiciones del mercado ni tiene tiempo para observar las tendencias y calcular diferenciales de precios. Pero un agente con Skills especializadas puede: monitorear en tiempo real, identificar desviaciones, decidir si entrar al mercado, todo el proceso sin que necesites conocimientos previos para predecir el mercado.

Lo mismo con el trading algorítmico. Antes esto era cosa de bancos de inversión y fondos de cobertura, requería escribir código de estrategias, conectar APIs, observar datos de backtesting. Ahora hay gente que ha empaquetado todo el flujo en Skills, el agente las instala y puede empezar a ejecutar estrategias en los exchanges. El listón de entrada pasó de "saber programar, entender finanzas" a "saber instalar Skills".

Este cambio no está haciendo a la gente más perezosa, está empujando los límites de la capacidad.

Detrás de estas necesidades hay una lógica común: la gente está empezando a tomarse en serio al agente como un colaborador a largo plazo, no como una herramienta que se apaga después de usar.

Entonces, ¿tienes alguna idea novedosa que quieras convertir en una skill para tu agente?

Antes tenías una idea, descubrías un vacío en el mercado, pero no podías materializarla. No sabías escribir código, no tenías tiempo para aprender, contratar externos era caro y lento, y al final esa idea se pudría en el bloc de notas. Ahora es diferente. Usando vibe coding, puedes directamente moldear tu idea en una Skill: sin necesidad de hacer una web, una app, un servidor, un equipo de mantenimiento.

La lógica subyacente de esto es: el agente será una necesidad, uno por persona. Las Skills que hagas no necesitan conseguir clientes por sí mismas, funcionan naturalmente en el agente que todos ya usan. El mercado está ahí, el canal está ahí, solo necesitas hacer eso que otros aún no han hecho.

Antes, entre "tengo una buena idea" y "tengo un producto funcional" había un equipo técnico de por medio. Ahora esa distancia se ha comprimido a un fin de semana.

Preguntas relacionadas

Q¿Qué ha reemplazado a la escritura de prompts como el tema más candente en el uso de IA, según el artículo?

ASegún el artículo, los Skills han reemplazado a la escritura de prompts como el tema más candente en el uso de IA.

Q¿Qué concepto llevó los agentes de IA a la vista del público en general, actuando como punto de inflexión?

AEl concepto que llevó los agentes de IA a la vista del público en general fue OpenClaw, que aunque se le pueda acusar de ser una copia, popularizó la idea de un agente que puede planificar y completar tareas.

Q¿Cuál es la función principal de los Skills para un agente de IA?

ALa función principal de los Skills es dotar al agente de IA de habilidades especializadas, permitiéndole realizar flujos de trabajo completos en un área específica sin necesidad de mucha supervisión, como un empleado nuevo que ya viene entrenado.

QMenciona dos áreas específicas donde los Skills son particularmente útiles para los agentes de IA.

ADos áreas donde los Skills son particularmente útiles son: 1) La automatización de flujos de trabajo, uniendo operaciones entre múltiples herramientas, y 2) La inyección de reglas para dominios profesionales de alta precisión como derecho, medicina y finanzas.

Q¿Cómo ha cambiado el proceso de llevar una idea de producto a la realidad con la llegada de los Skills y el 'vibe coding'?

AEl proceso se ha simplificado enormemente. Antes, llevar una idea a un producto requería un equipo técnico, saber programar, o contratar servicios costosos. Ahora, con el 'vibe coding', se puede convertir una idea en un Skill funcional en un fin de semana, sin necesidad de crear una aplicación web, un servidor o un equipo de mantenimiento.

Lecturas Relacionadas

El Trilema de la Escalabilidad es un Falso Problema

Autor: Billy Gao Traducción: Jiahuan, ChainCatcher El sistema criptográfico más potente de la historia no puede proteger la privacidad de tus fondos. Cada transacción y cada posición se emiten públicamente en la cadena de bloques. La cadena de bloques es esencialmente una computadora compartida, lenta, costosa y sin propietario. Su principal ventaja es que nadie puede evitar que la uses ni engañarte sobre los resultados. La "trilema" tradicional —descentralización, escalabilidad, seguridad— ha sido en gran medida superada, pero no es el principal obstáculo. El problema real son dos defectos de diseño: la legitimidad y la falta de privacidad. La transparencia total en las cadenas públicas no es una característica positiva, es un impuesto que se paga en forma de MEV, front-running y exposición financiera. Los fondos (como las monedas estables) son el caso de uso ideal para la cadena, ya que el registro en el libro mayor es el activo en sí mismo. Sin embargo, el capital institucional y los grandes patrimonios no participan porque no exponen públicamente sus balances. La legitimidad está mejorando con marcos regulatorios, pero la privacidad sigue siendo la gran barrera. La privacidad con cumplimiento normativo demostrable, basada en pruebas criptográficas de conocimiento cero, es la solución. Permite verificar hechos (solvencia, KYC) sin revelar datos subyacentes, combinando privacidad y transparencia necesaria. Esto representa una mejora pura respecto al modelo actual y es el puente para atraer billones en capital hacia la cadena.

链捕手Hace 6 hora(s)

El Trilema de la Escalabilidad es un Falso Problema

链捕手Hace 6 hora(s)

Las stablecoins finalmente encuentran rendimientos reales: Un análisis detallado del reaseguro en cadena Re | Diálogo con el fundador de Re, Karan Saroya

Establemente las monedas finalmente encuentran rendimientos reales: Re, una plataforma de reaseguro en cadena, absorbe monedas estables de DeFi y las utiliza como garantía para respaldar a aseguradoras estadounidenses, devolviendo las primas obtenidas a los depositantes en cadena. Actualmente respalda a 35 aseguradoras, con un negocio suscrito de 5 mil millones de dólares, y planea superar los 10 mil millones en siete meses. **Puntos clave:** 1. **Fuente de rendimiento real:** Ofrece a los tenedores de monedas estables un rendimiento anual del 12%-14% o más, proveniente del mercado de reaseguro (un billón de dólares), no correlacionado con los mercados tradicionales. 2. **Eficiencia operativa:** Los contratos inteligentes reemplazan los costosos procesos tradicionales de captación de capital, permitiendo a un equipo pequeño competir con gigantes del sector. 3. **Apalancamiento regulatorio:** Por cada 1 dólar de garantía, se pueden respaldar 5-7 dólares en primas, multiplicando los rendimientos. 4. **Integración con DeFi:** Los depositantes reciben un token que puede reutilizarse en protocolos como Morpho para aumentar aún más el rendimiento. 5. **Token de gobernanza RE:** Inspirado en Lloyd's of London, permite a los poseedores gobernar la dirección del capital y los parámetros del sistema. Re representa un punto de inflexión, conectando el capital en cadena con la economía real y proporcionando la demanda necesaria para la infraestructura DeFi existente. Su arquitectura combina un frente regulado con un backend descentralizado eficiente.

链捕手Hace 10 hora(s)

Las stablecoins finalmente encuentran rendimientos reales: Un análisis detallado del reaseguro en cadena Re | Diálogo con el fundador de Re, Karan Saroya

链捕手Hace 10 hora(s)

¿1996 o 1999? La primera prueba de Walsh es 'cómo ver la IA'

El nuevo presidente de la Reserva Federal, Wash, enfrenta su primera gran prueba: determinar si el auge actual de la IA se asemeja más al escenario económico de 1996 o al de 1999. Esta decisión definirá la política monetaria y su legado. Por un lado, está la visión optimista, que asemeja a 1996, donde un crecimiento impulsado por ganancias de productividad permitiría a la Fed mantenerse paciente mientras la inflación retrocede. Wash ha mostrado simpatía por esta narrativa, advirtiendo contra el error de sofocar prematuramente un boom de productividad. Por otro lado, la visión cautelosa, similar a 1999, sostiene que la demanda ya se está calentando y esperar datos concluyentes de productividad podría forzar subidas de tasas más agresivas después. Chicago Fed's Goolsbee argumenta que, al ser un boom ampliamente anticipado, la IA podría inflar la demanda antes de materializar la oferta, presionando la inflación. Wash opera en un contexto más difícil que el de Greenspan en los 90, con presión arancelaria, alto déficit fiscal y menos ventajas globales. Un dilema adicional es su deseo de eliminar la "guía anticipada" de la Fed, un mecanismo creado precisamente en 1999 para gestionar expectativas. Si la economía se recalienta, podría verse forzado a usarlo o arriesgar volatilidad en los mercados. La respuesta a la pregunta central —¿1996 o 1999?— resolverá este y otros dilemas.

marsbitHace 11 hora(s)

¿1996 o 1999? La primera prueba de Walsh es 'cómo ver la IA'

marsbitHace 11 hora(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片