GitHub 最新火爆仓库：OpenSquilla。
继龙虾、爱马仕后又一个运转速即攀升的 Agent，当今照旧 2000 多 star 了。
快速看了下，最大卖点是其内置了一个「智能模子路由」，这样一来，相似的任务，Token 资本能比龙虾省 60-80%。
跑任务的时候长这花样，跟个「老虎机」一样。
很爽，任务作念完会弹出一个动画，露出帮你唐突了若干 Token，还能溯源各要津 Token 铺张量。
频繁怒省 90% 多，嗅觉钱包霎时饱读了起来。
的确太夸张了，顶级「鄙吝鬼」（bushi）。
但今天想聊的不是这个。
他们刚发布了个新功能，叫 Meta Skill。
不是阿谁 Meta，即是直译——元 Skill，Skill 的 Skill。
一个 Meta Skill 内嵌多个 Skill，拼接到一块即是一册超等白皮书，能端到端买通一整套长程 Workflow。
△图为 AI 生成 Meta Skill 实测
亦然很巧，上上周我在把我们 AIGC 产业峰会后台责任作念自动化时，其实就有过这个想法。
民众可能不知谈，办这样一场大会其实很繁琐，责任链条相当碎屑化。
之前梳理过 SOP，我负责的部分大致长这样。
看着很明显，但其实要自动化的话，就意味着图中每一个蓝色方块，都需要在对话框单独调用 Skill。
像癞蛤蟆一样戳一下动一下，全程 Human in the loop，光翻个 Skill 列表就够忙碌半天，相当烦东谈主。
是以责任流固化后，我给这堆高下文真金不怕火葬成了个超等 Skill，端到端了。
拿到高下文后，它会自动判断当今是处于哪个阶段，然后再调用对应的子 Skill 委派服从。
再加上心跳机制定时检察气象文档，就不错绝对自动化推动。
但说真话，想创建这样一大包 Skill，果真很勤苦，而且临了服从其实也蛮鄙俚的。
这如故开采在我自己对推行行业有 Know-How 的前提下，要是波及到需要跨行业行家陶冶整合的任务，照这样枚举组合 Skill，那真得是横祸了。
是以我一直在豪恣寻觅，有莫得像 Claude 自带 Skill 那种，提前封装好的。
（伸手党 ing）
没预料，前天一看，GitHub 上还真有这样个仓库！
9 个封装好的 Meta Skill，内嵌在 Agent 里那种。
咱挑个实测下吧，就选这个叫 meta-kid-project-planner 的。
一个给儿童神气狡计用的 Meta Skill，当孩子需要作念科学展神气、意思意思手工、创意小发明啥的，它能匡助孩子从零运转制定一个可实施的神气筹划。
主要最近不正巧是六一吗，嗅觉还挺合适的。为了偷懒 ，场景就遐想成让小一又友自学 Meta Skill，帮我给民众讲讲这 9 个 SKill 分裂都是干嘛的。
Prompt 长这样：
孩子 9 岁，想作念一册 Meta Skill 魔法书，先网页呈现再作念纸质小书，每页先容一个咒语。
不必写很详备，厚爱开工前，它会凭证 Skill 指示，条目你提供更多信息。
然后，就参加「澈底豪恣」时候了。
太离谱了，嗖的一下吐出来这样多实施轨迹，把需求拆分红了一长串子任务。
全程无需东谈主介入，我方跑了 20 多分钟，最终委派了一份竣工的 7 天使气狡计包。
确乎挺熟谙正经的，以致磋议到是小一又友，还极度作念了一轮安全审查。
以致给各式预案都作念好了。
咋作念到的？
我翻了一下这个 Meta Skill 的 SKILL.md 源文献，大致进程是这样：
1、立项：磋议用户偏好，年事、周期、预算、家长参与度。
2、可行性分类：判断安全不安全、需不需要大东谈主赞理、要不要极度买东西。
3、实施：分步筹划→材料清单→安全教导→家长学习办法→最终拼装委派。
要是波及到户外活动，以致会调用 web search 查天气……
△图为 AI 生成
整套责任流，由 5 个不同的原子 Skill 拼接而成。
临了的委派服从即是上头阿谁神气狡计包 md，3000 字操纵。
但为了肤浅看，我又让它用 Claude Opus 4.7，基于这些高下文搓了个 HTML。
交互逻辑跟实体书一样，每次翻页都有动画。
一共 9 个 Meta Skill，都是撤职我「哈利波特作风」的指示培育的。
临了还有一个「魔镜魔镜」功能，肤浅小一又友凭证需求选拔 Skill。
网页照旧部署了，一语气在文末，民众要是不想看 MD 的话，不错通过这种面容了解这 9 个 Meta Skill。
对了，还有个挺进军的事。
实测下来，嗅觉这个 Squilla 路由确乎能省蛮多钱，不会啥都让 Claude 来处理。
比如像这种弱智问题，就只花了我三分钱。
（ps：DS 降价后果真很香啊！！）
看了下这个 Token 资本 Benchmark，如故挺有冲击力的。
虽然，你也不错我方选拔要不要绽放，或者径直 Prompt 条目锁定到某个模子。
临了说下咋装置。
说真话，其实还挺约略的，只须你装过龙虾，就支援一键迁徙数据钞票、API Keys。
比拟烦的是，Mac 得走末端装置，目下只须 Windows 支援压缩包。
尊龙凯时中国官方入口但也不首要，Mac/Linux 径直在末端按礼貌复制粘贴这串代码就行，之后遭受啥问题都交给 codex。
#Install uv：curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh. "$HOME/.local/bin/env"#Install OpenSquilla：uv tool install --python 3.12 "opensquilla [ recommended ] @ https://github.com/opensquilla/opensquilla/releases/download/v0.3.0/opensquilla-0.3.0-py3-none-any.whl"#Configure and run：opensquilla onboardopensquilla gateway run
露出这个界面，即是装置得胜了。
进口方面，支援各式主流 IM，飞书、Discord、QQ ……民众选最风气的就行。
但我如故推选使用他们的 Web 版，也没啥绝顶原因，只不外「智能路由老虎机」「Token 唐突动画」只须网页端能露出。。。
要是用末端或 IM 的话，尊龙凯时官方网站会少蛮多风景的。
诀窍是什么？
说到这，可能有东谈主热闹：刚才阿谁跑了整整 20 分钟的神气狡计包，过程中又是调搜索引擎、又是查天气、又是翻哀痛、又是作念安全审查……这些活，谁在安排？
之前的 Agent，一个 Skill 干一件事，搜索归搜索，文档归文档，天气升天气。你我方手动串进程，脑子里得一直装着下一步该使唤哪个 Skill。
而如今，Meta Skill 收受了这个「转变员」扮装。
你不错把它判辨成一份「神气司理的操作手册」——哪些措施并行那些措施串行、哪个措施的产出要喂给下一个措施……全写在内部。
但光有神气司理还不够。
一个只会排活的 PM，要是每一步都叫最贵的外包来干，那公司要不了多久就得倒闭了。
这即是为什么，我一直在 cue 智能路由。它果真肃静承担了太多。
你前边看到的阿谁「老虎机」，即是帮这位 PM 作念预算束缚。每一个子措施经过的时候，路由会帮你死死夹紧钱包。
比如刚才阿谁 kid-project-planner，索求孩子年事和偏好这种活，DS 就够了；只须生成安全审查有筹划和 14 天狡计这种措施，才需要分派给参数更大的模子。
临了，神气司理有了，预算束缚也有了。但还有个问题——
PM 的操作手册，谁来写？
Meta Skill 是好，但毛病是，果真很复杂啊！！
据个东谈主陶冶，刚才阿谁 kid-project-planner，400 多行 SKILL.md，即便跟 AI 迭代也要大致 30 分钟，这如故开采在你脑海中照旧有明显的 SOP 的前提下。
是以说，一个创建 Meta Skill 的 Meta Skill（好绕好绕），亦然很有必要的。
叫作念 meta-skill-creator，这亦然我以为 OpenSquilla 此次发布的 9 个 Skill 中，最进军的一个 Skill。
推选民众去仓库读下这个 md，能看懂这个，基本就能搞明白统统这个词 Meta skill 的责任旨趣了。
但要是没时候，也不错径直看这个 AI 生成的培育图。
△图为 AI 生成
到这一步，统统 Meta Skill 门槛都已措置。
但团队还预料了件更远的事情——
供需匹配问题。
当 Creator 赓续产出新的 Meta Skill，社区也在赓续孝顺新的，Skill 延伸的问题奈何措置？
当今仓库里只须 9 个，但要是将来有上百个 Meta Skill，你奈何知谈哪个最符合你的场景？
OpenSquilla 给出的措置有筹划是：「个东谈主 × 社区」的索引合同。
你凡俗常用哪些 Skill、偏好什么组合礼貌、哪个试过不好使……这些会手脚信号，被 Agent 拿去匹配社区里别东谈主作念好的 Skill，然后凭证你的责任流缝合出个新的。
约略来说即是个自动的 Skill 推选引擎。
Skill 2.0 时期，来了
临了，我们再来细细扒下这个仓库的版块历史，这个视角挺兴趣的，不错像抽丝剥茧一样，冉冉揭开他们的产物想考——
5 月初是靴子初次落地，发布了智能路由，最运转以为仅仅单纯作念 Token 优化的。
如今，跟着 Meta Skill 的出炉，这个鞋印终于运转明显了起来，何况指向了一条反直观标的。
它同期踩在了三条线的交点上——
1、模子。
复杂多措施指示的判辨智力这两年速即拉升，Agent token 数据飞轮照旧运转转了。
模子照旧「听得懂」复杂的编排指示了，这是一切的前提。
2、生态。
社区创建的 Skill 在爆发式增长。
从用户手写，到基于数据自动生成，再到社区网罗共享……当可选的 Skill 有多如牛毛个的时候，需要一个更高的笼统层即 Meta Skill，去简化掉 Skill 筛选资本。
3、资本。
大鸿沟跑大模子依然贵。你每次让 Agent 在线上 trial-and-error，反复摸索最优旅途，Token 烧掉一大堆。
通过 Meta Skill，能径直固化这层复杂度，将优化问题前置到 Skill 层。
而这三个痛点，同期指向了又一次正在被倒逼出来的范式迭代。
Skill 2.0。
单个 Skill 照旧不够用了，自动化想要进一步深刻，必须要学会对多个子 Skill 枚举组合。
Agent 下一步要措置的问题，照旧从「会不会调用器具」，形成了「会不会组织器具」。
但从另一个角度来看，其实也蛮令东谈主茂盛——
当多个 Skill 碰撞在一皆，会创造出怎么的联想空间？
毕竟，最近这段时候，不少模子都推出了我方的 Agent 团队，腾讯有 Marvis、MiniMax 有 Mavis、Kimi 有 Agent 集群……
但 Skill 层，似乎还停留在刚被 Claude 带火时的阿谁阶段，社区基本都还在为单个模子写 SKill.md。
是以我以为，多 Agent 的潜能，其实一直没能被绝对开释。
而此次 Meta Skill 的出现，让我看到了一种可能性——专为 Agent 团队遐想的白皮书，赋予模子更宏不雅的全局高下文。
Agent 和东谈主类在靠近的好多中枢问题上，其实同归殊涂。
当职工（Agent）变多，业务（Skill）变多，势必会遭受指数级放大的杂音。
此时，如何善用架构和束缚去作念熵减，就相当有必要了。
宽饶绽放 Meta Skill。
这是用来指点 Agent 三省六部的白皮书。
OMT
对了！等等，先别点出去。
我在调研时发现个奇怪的事——
明明这样火的神气，只须 X 上有官方账号，而且第一个版块就被 AK 大神转发，却一直不知谈团队是谁，绝顶奥妙。
一探问说是个中国团队，是以更好奇。
AI 挖掘半天无果，临了如故选拔发动古法，四处找东谈主探问了下，没成想王云鹤的最新创业动态就这样被曝光：
OpenSquila，来自他创立的名为「基元律动」的公司，团队正浪漫招兵买马。
正本仅仅团队刚刚运转，但愿专注打磨产物。
让枪弹再飞一会儿，我们静瞻念其变。
GitHub：https://github.com/opensquilla/opensquilla
Skill 魔法书：https://imtangyujing.github.io/opensquilla-meta-skill-grimoire/
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— 完 —
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