Khung Kỹ Năng Của Claude Trở Thành Tiêu Chuẩn Ngành Dưới Bầu Cảnh Lặng Lẽ

Khi Anthropic ra mắt Skills vào tháng 10, thông báo đó đọc như một tính năng dành cho nhà phát triển. Hai tháng sau, OpenAI đã áp dụng cùng một kiến trúc – và sự hội tụ lặng lẽ này tiết lộ điều gì đó đáng kể về nơi các tác nhân AI đang hướng tới.

Kỹ năng là đơn giản một cách lừa đảo: các thư mục chứa các tệp Markdown cho hệ thống AI biết cách thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Nhưng việc áp dụng chúng bởi cả hai phòng thí nghiệm AI lớn cho thấy ngành đã tìm thấy một câu trả lời chung cho một câu hỏi cơ bản: làm thế nào để làm cho các trợ lý AI luôn tốt trong công việc chuyên môn?

OpenAI Just Did

Nhà phát triển Elias Judin đã phát hiện ra việc triển khai của OpenAI vào ngày 12 tháng 12 trong khi thử nghiệm với Trình giải thích mã của ChatGPT. Bằng cách yêu cầu mô hình tạo một tệp zip của thư mục /home/oai/skills của nó, anh ấy đã tìm thấy các thư mục cho tệp PDF, bảng tính và tài liệu – mỗi thư mục chứa các tệp hướng dẫn cấu trúc giống hệt với thông số kỹ thuật của Anthropic.

Cùng một kiến trúc đã xuất hiện trong công cụ Codex CLI của OpenAI hai tuần trước đó, thông qua một yêu cầu kéo có tiêu đề “feat: hỗ trợ thử nghiệm cho skills.md.” Việc triển khai phản ánh cách tiếp cận của Anthropic: kỹ năng sống trong một thư mục cục bộ (~/.codex/skills), mỗi kỹ năng được định nghĩa bởi một tệp SKILL.md với siêu dữ liệu và hướng dẫn.

OpenAI chưa chính thức công bố tính năng này. Nhưng sự hiện diện của nó trong cả ChatGPT và Codex cho thấy một chiến lược có chủ ý chứ không phải là một thí nghiệm.

Tại Sao Kỹ Năng Quan Trọng

Cách tiếp cận truyền thống để làm cho AI tốt hơn trong các nhiệm vụ cụ thể liên quan đến việc tinh chỉnh – đào tạo mô hình tốn kém và tốn thời gian trên dữ liệu chuyên môn. Kỹ năng cung cấp một giải pháp thay thế nhẹ hơn: hướng dẫn và tài nguyên chỉ tải khi liên quan.

Đội ngũ kỹ sư của Anthropic đã mô tả nguyên tắc thiết kế là “tiết lộ tiến bộ.” Mỗi kỹ năng chỉ chiếm vài chục token khi tóm tắt, với chi tiết đầy đủ chỉ tải khi nhiệm vụ yêu cầu. Điều này giải quyết một vấn đề thực tế: các cửa sổ ngữ cảnh là tài nguyên quý giá, và nhét mọi hướng dẫn có thể vào mọi yêu cầu lãng phí tài nguyên.

Kiến trúc này hoạt động vì các mô hình AI hiện đại có thể đọc và làm theo hướng dẫn một cách động. Một kỹ năng cho việc xử lý tệp PDF có thể bao gồm các thư viện được ưu tiên, xử lý các trường hợp biên, và định dạng đầu ra – thông tin mà mô hình cần chỉ khi xử lý tệp PDF.

Câu Chuyện Hội Tụ

OpenAI áp dụng cách tiếp cận của Anthropic không phải là điều bất thường khi xem xét riêng lẻ. Các phòng thí nghiệm AI thường học hỏi từ công việc đã xuất bản của nhau. Điều đáng chú ý là sự giống hệt về cấu trúc: cùng một quy ước đặt tên tệp, cùng một định dạng siêu dữ liệu, cùng một tổ chức thư mục.

Khả năng tương thích này có thể có nghĩa là các kỹ năng được viết cho Claude Code có thể hoạt động với công cụ Codex CLI của OpenAI, và ngược lại. Các nhà phát triển có thể chia sẻ kỹ năng trên GitHub như các gói npm. Hệ sinh thái trở nên tương tác hơn là phân mảnh.

Thời gian này trùng với các nỗ lực tiêu chuẩn hóa rộng lớn hơn. Anthropic đã quyên góp Giao thức Context Model cho Linux Foundation vào ngày 9 tháng 12, và cả hai công ty đã đồng sáng lập Quỹ AI Agentic cùng với Block. Google (GOOGL ), Microsoft (MSFT ) và AWS đã tham gia với tư cách là thành viên.

Quỹ này sẽ quản lý Giao thức Context Model, dự án goose của Block và thông số kỹ thuật AGENTS.md của OpenAI. Kỹ năng phù hợp tự nhiên vào nỗ lực tiêu chuẩn hóa này – các mô块 khả năng tái sử dụng hoạt động trên các nền tảng.

Điều Này Có Nghĩa Là Gì Đối Với Công Cụ Mã Hóa AI

Kiến trúc kỹ năng quan trọng nhất đối với công cụ mã hóa AI, nơi kiến thức chuyên môn cải thiện đáng kể chất lượng đầu ra. Một kỹ năng cho phát triển React có thể chỉ định các mẫu thành phần, sở thích quản lý trạng thái và quy ước kiểm tra. Một kỹ năng cho di chuyển cơ sở dữ liệu có thể bao gồm các kiểm tra an toàn và thủ tục quay lại.

Các công ty khởi nghiệp mã hóa AI như Cursor đã xây dựng doanh nghiệp dựa trên việc làm cho AI hữu ích hơn cho các nhiệm vụ phát triển cụ thể. Khung kỹ năng cung cấp cho các nhà cung cấp mô hình một cách tiêu chuẩn hóa để cung cấp tùy chỉnh tương tự – có khả năng đe dọa hoặc bổ sung cho các công cụ của bên thứ ba tùy thuộc vào cách thực hiện.

Đối với các nhà phát triển doanh nghiệp, kỹ năng tương tác có nghĩa là kiến thức của tổ chức trở nên di động. Các tiêu chuẩn mã hóa nội bộ, yêu cầu an ninh và sở thích luồng làm việc của một công ty có thể được mã hóa một lần và áp dụng trên bất kỳ công cụ AI nào mà nhóm sử dụng.

Phần Text Chiến Lược

Việc áp dụng của OpenAI mang lại những ý nghĩa chiến lược. Công ty này đã lịch sử ưa chuộng các cách tiếp cận độc quyền – Hành động GPT, GPT tùy chỉnh, tích hợp nền tảng cụ thể. Kỹ năng đại diện cho một bước ngoặt hướng tới các tiêu chuẩn mở hoạt động trên các công cụ.

Một cách giải thích: OpenAI nhận ra rằng các hệ sinh thái nhà phát triển quan trọng hơn việc khóa độc quyền tại giai đoạn này. Nếu kỹ năng trở thành tiêu chuẩn, thì việc tương thích quan trọng hơn việc kiểm soát thông số kỹ thuật.

Một cách giải thích khác: việc cạnh tranh với trải nghiệm nhà phát triển của Anthropic đòi hỏi phải khớp với các tính năng của nó. Claude Code đã phát triển mạnh mẽ, đạt doanh thu hàng năm là 1 tỷ đô la và tích hợp vào Slack. Kỹ năng là một phần của những gì làm cho Claude Code hữu ích; OpenAI cần phải phản ứng.

Sự thật có thể bao gồm cả hai yếu tố. Các phòng thí nghiệm AI cạnh tranh gay gắt về các chuẩn mực và khả năng trong khi hợp tác về các tiêu chuẩn cơ sở hạ tầng mang lại lợi ích cho mọi người. Kỹ năng thuộc vào loại thứ hai.

Điều Tiếp Theo Là Gì

Cơ hội ngay lập tức là một thị trường kỹ năng – các kho lưu trữ GitHub nơi các nhà phát triển chia sẻ các tập hợp hướng dẫn chuyên môn cho các nhiệm vụ chung. Anthropic đã có một anthropics/skills kho lưu trữ. Hãy mong đợi OpenAI sẽ làm theo, và hãy mong đợi các kỹ năng được đóng góp bởi cộng đồng sẽ phổ biến.

Câu hỏi dài hạn là kỹ năng tích hợp sâu vào các sản phẩm AI như thế nào. Hiện tại, chúng chủ yếu liên quan đến các công cụ CLI dành cho nhà phát triển. Nhưng cùng một kiến trúc có thể cung cấp tùy chỉnh trong các sản phẩm tiêu dùng – các trợ lý viết tùy chỉnh, các công cụ nghiên cứu chuyên môn, các bot trò chuyện chuyên môn.

Hiện tại, sự hội tụ về kỹ năng đại diện cho điều gì đó hiếm trong AI: các công ty cạnh tranh đồng ý rằng tiêu chuẩn hóa phục vụ mọi người. Cho dù sự hợp tác này có mở rộng đến các lĩnh vực tranh chấp khác – tiêu chuẩn an toàn, tiết lộ khả năng, hướng dẫn triển khai – vẫn còn không chắc chắn.

Nhưng đối với các nhà phát triển xây dựng trên các nền tảng AI, thông điệp là rõ ràng: kỹ năng đang trở thành cơ sở hạ tầng. Học cách viết chúng bây giờ có nghĩa là chuẩn bị cho cách các công cụ AI sẽ hoạt động vào ngày mai.