说真的,上个月我还在跟我那个做HR的朋友小A吐槽,说现在AI工具动不动就要懂点代码,门槛太高了。结果这周她就跑来跟我炫耀,说她自己搞了个“简历初筛小助手”,专门帮她从一堆简历里快速挑出符合基本要求的候选人。
我当时就惊了,她可是连Python和JavaScript都分不清的人。一问才知道,她用的根本不是什么复杂的开发平台,就是最近火起来的Agent Skills。用她的话说,“跟写个详细点的Word文档说明书差不多”。
我以前也觉得“创建Agent”是工程师的活儿,离我们普通人十万八千里。但现在我发现,对于非技术人员来说,所谓的“创建Agent”,本质上就是:把你最擅长、最重复的那套工作方法,清晰有条理地写下来,然后交给一个聪明的“实习生”去执行。
这个“实习生”就是通用AI,而你那套“工作方法说明书”,就是Skill。比如小A的“简历初筛说明书”里,就写了这些东西:
她甚至还在“说明书”里附上了公司岗位的JD模板和一份优秀的简历范例作为参考。就这么个简单的文档包,加载到Claude Code这类工具里,一个专属于她的初筛Agent就诞生了。她只需要把一堆PDF简历文件夹拖进去,说一句“帮我初筛一下”,剩下的AI自己就搞定了。
所以你看,非技术背景根本不是障碍,反而是优势。因为你能创建的Agent,恰恰扎根在你最熟悉的领域里。我琢磨了一下,身边朋友们能搞的Agent简直五花八门:
这些Agent的核心,都不是什么高深的算法,而是领域知识、工作流和判断标准——这些,不正是我们非技术人员每天都在积累和运用的东西吗?
我以前用AI写东西,经常陷入“车轱辘话”循环:“不对,这里要更口语化一点”、“哎,这个案例不太贴切,换一个我们行业的”……一遍遍解释,直到上下文塞满,AI开始失忆。
现在思路变了。当我发现某类任务需要反复向AI灌输同样的规则时,我就知道,是时候给它做个“专项培训包”(也就是Skill)了。
比如,我最近就给自己弄了个“文章金句打磨Agent”。因为我发现我总要求AI把句子改得更有“网感”和“记忆点”。于是,我在Skill里干了这几件事:
现在,写完一段平淡的文字,我就丢给这个Agent,让它帮我“加点料”。它给出的修改建议,命中率比以前漫无目的地聊天高多了。这种感觉,就像终于给AI做了个岗前培训,它终于懂我的“口味”了。
你可能担心,这种“说明书”式的Agent,会不会很死板?遇到点意外情况就卡壳?
其实不然。这正是基于通用AI的Skill和传统自动化脚本最大的区别。AI是有理解力和推理能力的。比如我的“金句打磨Agent”,有一次我给它一段非常技术性的代码说明文字,它居然回复我:“主人,这段文字性质偏技术文档,强行改为网感金句风格可能不太合适,是否需要我主要做清晰化梳理,或在开头加一句吸引人的场景引入?”
你看,它没有机械地执行“改写”命令,而是理解了内容属性,给出了更合理的建议。这种“机灵劲”,是写死的程序很难拥有的。
所以,别再觉得Agent创作是技术大佬的专利了。你的工作流里,那些重复的、需要特定知识的、总在跟AI复述的环节,或许就是你的第一个Agent的起点。找一款支持Skills的工具,试着把你最熟练的那套“手艺”写成文档。说不定,下个周末,你就能拥有一个专属的、能干的AI小助手了。
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这玩意儿真不难上手,我这种文盲都能搞个日报汇总bot
求问,要是公司没给AI权限,个人能做吗?
前几天刚试了类似的功能,结果AI把简历里的Java工程师看成了会煮咖啡的...hhh