Рекрутинг навыков для мероприятия Rhythm X Zhihu в Гонконге: зарегистрируйтесь сейчас, чтобы получить шанс продемонстрировать свои навыки на месте

marsbitОпубликовано 2026-04-03Обновлено 2026-04-03

Введение

Шесть месяцев назад все обсуждали, как правильно писать промты. Сейчас эта тема устарела — её заменили Skills. Переломным моментом стал выход OpenClaw, который популяризирова концепцию агентов — ИИ, которые не просто отвечают на вопросы, а выполняют задачи целиком: планируют, запоминают, действуют самостоятельно. Skills — это специализированные навыки для агентов, превращающие их из "умных новичков" в экспертов в конкретных областях. Они ускоряют работу, повышают точность и позволяют автоматизировать сложные процессы. Популярные направления включают автоматизацию рабочих процессов, профессиональные сферы (право, медицина, финансы), персонализацию и финансовые операции. Например, агент со Skills может мониторить Polymarket для выявления арбитражных возможностей или выполнять количественные торговые стратегии без глубоких знаний в программировании или финансах. Это расширяет возможности пользователей, делая сложные задачи доступными. Теперь любой может быстро создать свой Skill с помощью vibe coding, без программирования, команд разработчиков или инфраструктуры. Идеи можно реализовать за выходные, так как Skills работают на уже существующих агентах, не требуя отдельного привлечения аудитории.

Полгода назад тема «как правильно писать промпты» была самой горячей в чатах. Сейчас этот вопрос явно устарел. На смену промптам пришли Skills.

Очевидной точкой перелома, конечно же, стало появление OpenClaw.

Даже если можно обвинить его в плагиате, и он не является оригинальной идеей агента, он действительно вывел концепцию агента в поле зрения широкой публики, приблизив её к тому AI, которого вы видели в фильмах: с индивидуальностью, способностью запоминать, планировать и действительно выполнять задачи за вас, а не просто отвечать на вопросы.

Раньше, используя AI, люди по сути пользовались очень умной поисковой системой — вы спрашиваете, она отвечает, следующий раунд начинается заново. Agent удлинил эту линию. Он активно продвигает задачу, обходит препятствия, после выполнения одного шага переходит к следующему. Когда вы впервые видите, как он действительно выполняет целое дело, возникает странное чувство: эта штука действительно работает на меня.

Затем люди начали думать: как сделать его более способным.

Это настоящая причина популярности Skills. Не потому, что Skills сами по себе так уж свежи, а потому, что agent впервые заставил серьезно задуматься над этим вопросом. То, что делают Skills, — это снабжение агента специализированными способностями.

Почему Skills сейчас так важны?

Agent без Skills похож на умного, но ничему не обученного новичка. Вы поручаете ему финансовый анализ, он будет думать, но действовать медленно,容易 ошибаться, на многих шагах ему потребуется ваша помощь. Skills эквивалентны тому, что он заранее изучил полный процесс в этой области — может приступить к работе сразу, без ваших постоянных исправлений.

Самые распространенные Skills в сообществе сейчас сосредоточены в нескольких направлениях: автоматизация рабочих процессов, связывание операций, которые раньше требовали переключения между множеством инструментов, в цепочку, которую agent может пройти самостоятельно; внедрение правил для профессиональных областей, чтобы agent при выполнении задач, требующих высокой точности (таких как право, медицина, финансы), не импровизировал; персонализированная адаптация, настройка agent под ваш наиболее удобный стиль работы, запоминание ваших предпочтений, языкового стиля, критериев оценки; и, конечно, есть категория Skills, связанных с деньгами, например, трейдинг.

Арбитражные возможности на Polymarket: обычные люди не понимают котировки, и у них нет времени следить за графиками и рассчитывать спреды. Но agent со специальными Skills может: мониторить в реальном времени, идентифицировать отклонения, принимать решение о входе —全套流程 проходит без необходимости наличия у вас каких-либо знаний для прогнозирования рынка.

То же самое с количественным трейдингом. Раньше это было делом инвестиционных банков и хедж-фондов, требовало написания стратегий, подключения API, отслеживания бэктестинга. Сейчас люди упаковывают весь этот процесс в Skills, agent, установив их, может начать исполнение стратегий на бирже. Порог входа снизился с «умения программировать и понимать финансы» до «умения установить Skills».

Это изменение не делает людей ленивее, оно расширяет границы возможного.

За всеми этими потребностями лежит общая логика: люди начинают серьезно воспринимать agent как долгосрочного партнера, а не как инструмент, который用完 выключают.

Итак, есть ли у вас какие-нибудь新奇ные идеи, которые вы хотите превратить в skill для своего agent?

Раньше у вас была идея, вы обнаружили рыночную нишу, но не могли её реализовать. Не умели писать код, не было времени учиться, на аутсорсинге дорого и медленно, в итоге идея гнила в备忘录. Сейчас всё иначе. Используя vibe coding, вы можете напрямую воплотить идею в Skills — без создания веб-страниц, без разработки приложений, без серверов, без команды поддержки.

Базовая логика этого такова: agent станет необходимостью у каждого. Вашим Skills не нужно самостоятельно привлекать пользователей, они по умолчанию работают на agent, которым уже пользуется каждый. Рынок есть, каналы есть, вам нужно только сделать то, что еще никто не сделал.

Раньше между «у меня есть хорошая идея» и «у меня есть работающий продукт» стояла техническая команда. Сейчас это расстояние сократилось до выходных.

Связанные с этим вопросы

QЧто такое Skills в контексте AI-агентов и почему они стали так важны?

ASkills — это специализированные способности, которые «устанавливаются» на AI-агента, чтобы повысить его эффективность в конкретных задачах. Они стали важны, потому что современные агенты (как OpenClaw) превратились из простых инструментов ответа на вопросы в активных помощников, способных выполнять многошаговые задачи. Skills позволяют агенту работать быстрее, точнее и автономнее в таких областях, как автоматизация рабочих процессов, финансы, право и медицина.

QКакой сдвиг в восприятии AI произошел с появлением агентов типа OpenClaw?

AРаньше AI воспринимался как «умная поисковая система»: пользователь задавал вопрос, получал ответ, и сессия заканчивалась. С появлением агентов (как OpenClaw) AI стал рассматриваться как активный исполнитель: он может планировать, запоминать контекст, обходить препятствия и выполнять задачи от начала до конца, что делает его更像 настоящего помощника, а не просто инструмент.

QВ каких областях чаще всего используются Skills для AI-агентов?

AНаиболее популярные направления для Skills включают: автоматизацию рабочих процессов (интеграция между инструментами), профессиональные области с высокими требованиями к точности (право, медицина, финансы), персонализацию (адаптация под предпочтения пользователя) и финансовые операции (трейдинг, арбитраж на рынках, как Polymarket).

QКак Skills меняют доступ к сложным задачам, например, в трейдинге?

ASkills democratiziruyut доступ к сложным задачам. Например, в трейдинге: раньше для арбитража или количественной торговли требовались знания программирования, финансов и постоянное отслеживание рынка. Теперь достаточно установить соответствующий Skill на агента — он будет самостоятельно мониторить рынок, анализировать данные и выполнять сделки без глубоких знаний пользователя.

QКак процесс создания собственного Skills упростился с появлением vibe coding?

AVibe coding позволяет превратить идею в работающий Skills без необходимости писать код, создавать веб-интерфейс, настраивать серверы или нанимать команду разработчиков. Это сокращает путь от «идеи» до «продукта» до нескольких дней, а иногда и до выходных, делая innovation доступнее для людей без технического бэкграунда.

Похожее

Треугольник невозможного — это вообще псевдопроблема

Автор Билли Гао утверждает, что основное ограничение для массового внедрения блокчейн-технологий не в классической «трилемме» (масштабируемость, децентрализация, безопасность), а в двух фундаментальных недостатках: отсутствии легитимности и конфиденциальности. Несмотря на создание мощнейшей криптографической системы, все транзакции и балансы по умолчанию прозрачны для всех, что аналогично постоянному налогу из-за MEV (максимально извлекаемой стоимости) и препятствует входу институционального капитала. Блокчейн — это медленный, дорогой, но беспристрастный компьютер общего пользования, идеально подходящий для учета активов, которыми и является сам этот учет (например, деньги). Однако его реальное использование ограничивается узкой прослойкой пользователей, тогда как крупные фонды и обычные люди не могут его применять из-за юридических рисков и полной публичности финансовой деятельности. Первый недостаток — легитимность — начинает решаться через регулирование (например, закон GENIUS). Второй и главный — «прозрачность как налог» — требует внедрения конфиденциальности по умолчанию с помощью современных криптографических инструментов, таких как доказательства с нулевым разглашением. Это позволит доказывать соответствие правилам (например, платежеспособность или KYC), не раскрывая самих данных. Таким образом, добавление проверяемой конфиденциальности к децентрализованному консенсусу — это чистое улучшение, которое откроет блокчейн для триллионов долларов институциональных и частных капиталов, для которых он изначально и был предназначен.

marsbit6 ч. назад

Треугольник невозможного — это вообще псевдопроблема

marsbit6 ч. назад

Трилемма невозможности — это искусственная проблема

**Резюме: "Невозможный треугольник" — это псевдопроблема** Криптоиндустрия построила мощнейшую криптографическую систему, но она не обеспечивает приватности финансовых операций по умолчанию. Все транзакции и балансы публичны. Основная причина, по которой триллионы долларов не переходят на блокчейн — не в масштабируемости (старая "трилемма" решена), а в двух других, более фундаментальных недостатках: **легитимности и конфиденциальности**. **Легитимность**: Безграничный доступ (permissionless) создаёт правовую неопределённость для крупного капитала. Однако с появлением регуляторных рамок (например, закона GENIUS) этот барьер начинает снижаться. **Конфиденциальность (Приватность)**: Прозрачность блокчейна — это не преимущество, а **налог**. Публичность каждой позиции и транзакции приводит к потерям от MEV, фронтраннинга и слежки, что неприемлемо для институциональных инвесторов, фондов и обычных пользователей. Парадокс в том, что система, построенная на криптографии, не шифрует основную деятельность пользователей — их финансы. Однако современные криптографические примитивы (например, доказательства с нулевым разглашением — zk-SNARKs) позволяют решить эту проблему, не жертвуя проверяемостью (аудитом) или соблюдением норм (compliance). Можно доказать платёжеспособность, пройденный KYC или соответствие лимитам, не раскрывая самих данных. **Вывод**: Добавление **доказуемой приватности с возможностью контролируемого раскрытия информации** — это чистое улучшение текущей модели. Оно закрывает главные барьеры для институционального капитала, превращая блокчейн из "публичной таблицы" в конфиденциальный и легитимный расчётный слой, для которого он, по сути, и был предназначен. Только тогда наступит переход к массовому использованию.

链捕手6 ч. назад

Трилемма невозможности — это искусственная проблема

链捕手6 ч. назад

Оптические чипы: коллективное расширение производства

Рост спроса на оптические чипы для ИИ-инфраструктуры стимулирует глобальную волну расширения производственных мощностей. В США Coherent получает государственное финансирование для расширения завода по производству 6-дюймовых InP-пластин, а также заключает стратегические сделки с NVIDIA. Nokia наращивает мощности по тестированию и упаковке фотонных чипов. В Японии JX Advanced Metals инвестирует в увеличение производства InP-подложек в 7–10 раз. Европейские компании, такие как Tower Semiconductor и ST, активно расширяют производство кремниевой фотоники, заключая долгосрочные соглашения. Китай демонстрирует агрессивный рост: Soarse расширяет производство чипов и модулей, Sanan Photonics наращивает выпуск InP-чипов, а Yunnan Germanium увеличивает мощности по производству пластин. Основной движущей силой является растущая потребность ИИ-центров обработки данных в пропускной способности, что требует большего количества оптических компонентов независимо от того, будут ли использоваться традиционные съемные модули или перспективные технологии, такие как CPO, NPO или гибридные архитектуры. Гонка за лидерство в эпоху фотоники набирает обороты, поскольку США, Япония, Европа и Китай стремятся укрепить свои позиции в цепочке поставок.

marsbit9 ч. назад

Оптические чипы: коллективное расширение производства

marsbit9 ч. назад

1996 или 1999? Первым испытанием Уолша стало «Как смотреть на ИИ»

Назначенный председателем ФРС Вош столкнулся с ключевой дилеммой: как оценить текущий бум искусственного интеллекта? Экономисты разделились на два лагеря. Одни считают, что рост производительности благодаря ИИ скоро подавит инфляцию, позволяя ФРС бездействовать. Другие предупреждают, что спрос опережает предложение, и промедление с повышением ставок приведёт к необходимости более резких мер в будущем. Вош, судя по заявлениям, склоняется к подходу 1996 года, когда Алан Гринспен не стал повышать ставки во время бума производительности, что оказалось верным решением. Однако нынешняя ситуация отличается: растущие тарифы, большой дефицит бюджета и снижение выгод глобализации создают дополнительное инфляционное давление. Критики, такие как глава Чикагского ФРС Гулсби, утверждают, что ожидаемый всеми рост производительности от ИИ уже сейчас вызывает перегрев экономики, так как люди и компании увеличивают расходы в ожидании будущих выгод. Это требует более жёсткой денежно-кредитной политики. Оппоненты отмечают, что многие домохозяйства не могут брать кредиты под будущий рост доходов, что ослабляет этот эффект. Вош также сталкивается с парадоксом: он хочет отказаться от практики «прогнозирующего руководства» (forward guidance), установленной как раз в 1999 году для предупреждения рынков о ужесточении политики. Если экономика пойдёт по сценарию 1999 года, ему придётся либо использовать эту практику, либо рисковать вызвать рыночные потрясения молчанием. Таким образом, первый серьёзный вызов для Воша — определить, повторяет ли экономика оптимистичный сценарий 1996 года или ведёт к необходимости жёстких мер по образцу 1999 года. От этого выбора зависит не только ближайшая политика ФРС, но и его историческая репутация.

marsbit11 ч. назад

1996 или 1999? Первым испытанием Уолша стало «Как смотреть на ИИ»

marsbit11 ч. назад

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

В первом квартале 2026 года сеть Ethereum продемонстрировала парадоксальную динамику: количество активных пользователей, транзакций и пропускная способность достигли исторических максимумов, в то время как комиссии за транзакции, общая заблокированная стоимость (TVL), объем торгов и рыночная капитализация ETH снизились. Этот феномен объясняется стратегическим переходом к этапу «низких комиссий для роста масштаба» после обновления Fusaka, которое удешевило блок-пространство. Парадокс Джевонса проявляется в том, что снижение стоимости использования высвобождает новый спрос. Ключевой тренд — смещение нарратива от DeFi-платформы к глобальному расчетному слою для институциональных финансов. Ethereum сохраняет доминирующую позицию в сегментах стейблкоинов (61,8% среди топ-5 сетей), токенизированных фондов (73%) и товаров (84%), привлекающих таких гигантов, как BlackRock и JPMorgan. Инвестиции в масштабирование и снижение комиссий нацелены на укрепление сетевых эффектов и долгосрочную ценность ETH как базового актива для расчетов в цифровой экономике.

marsbit13 ч. назад

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

marsbit13 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片