本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/21/real-programmers-dont-fix-computers-ai-stars-and-seas

大家好，我是Tony Bai。

最近陪家人看几部青春都市剧，实在忍不住想吐槽。

无论题材如何变，编剧笔下的程序员永远是那副德行：戴着黑框眼镜，背着双肩包，唯唯诺诺。而他们的戏份，似乎永远逃不开那一幕——

男主角或者女神的电脑坏了，喊一声：“喂，那个谁，来修一下。”
然后镜头一转，程序员满头大汗地重启电脑，憨厚一笑。

别演了，真的。

都2025年了，大众对程序员的误解依然停留在“修电脑”和“当备胎”的阶段。

今天，我想撕掉这些标签，聊聊真实的程序员到底在做什么，以及为什么我们这群看似“无趣”的人，实则是未来 30 年人类文明的推手。

“没文化”的工具人？一种中国式的误读

在中国人的传统潜意识里，什么是“有才华”？什么是“有智慧”？

是引经据典，是出口成章，是懂《周易》懂历史，是酒桌上推杯换盏间的人情练达。我们推崇的是“国学”与“人学”。

而程序员呢？

我们脑子里装的是 GMP 调度模型，是 Transformer 架构，是 Raft 共识算法。

这些知识的认知门槛极高，掌握难度远超背诵几首唐诗。但在大众眼里，这叫“技能”，不叫“学问”；这叫“工具”，不叫“智慧”。

这就造成了一个巨大的荒诞：

一个能徒手写出操作系统内核的顶级工程师，可能因为在饭局上接不上关于“职场厚黑学”的梗，或者不懂得先敬领导一杯酒，就被贴上“木讷”、“情商低”、“读书读傻了”的标签。

我们不是学不会那些，我们只是不Care。

程序员的思维通过了严苛的逻辑训练，我们习惯了用 O(1) 的复杂度直达本质。对于那些充满了冗余、虚伪和 O(n^2) 复杂度的繁文缛节，我们的大脑会自动执行 Garbage Collection（垃圾回收）。

这种对他人的“降噪”处理，让我们在影视剧里看起来像个“怪胎”，但在代码的世界里，这正是我们构建万物的基石。

格子衫已死：新物种的诞生

如果我们把目光从影视剧移开，看一眼身边真实的 95 后、00 后程序员，你会发现那个“木讷”的标签早已过期。

程序员这个物种，正在经历一次剧烈的“版本迭代”。

去看看现在的互联网大厂，那个传说中的“格子衫军团”正在消失。取而代之的，是滑板少年、是汉服爱好者、是玩死亡重金属的贝斯手。

• 斜杠青年（Slash）：
  你以为他只是个写 Go 语言的后端？下班后，他可能是 B 站拥有十万粉丝的科普 Up 主，可能是独立游戏的制作人，也可能是用 AI 生成艺术画作的数字艺术家。

• 拒绝被定义：
  如果说上一代程序员的特征是“忍耐”和“沉默”，那么新一代程序员的特征就是“表达”和“重塑”。他们不屑于酒桌文化，因为他们更崇尚“技术平权”和“透明沟通”。

这不再是一群只会修电脑的“工具人”，而是一群试图用技术手段去重构生活方式的“新人类”。

他们在 Github 上构建世界，也在小红书和 Tiktok 上分享生活。他们不是不懂生活，他们是在用代码重新定义什么是“酷”的生活。

左手 AI，右手星辰大海

影视剧还在忙着刻画我们“修电脑”的窘态，却完全没意识到，这群“配角”，此刻正在现实世界中酝酿着怎样的惊涛骇浪。

我们正站在人类历史最疯狂的转折点上。

当你嘲笑程序员不懂“风花雪月”时，他们正在做上帝的工作：

• 左手，赋予机器“灵魂”与“肉体”：
  那些让你惊叹的 ChatGPT、Claude、DeepSeek，背后是程序员用代码搭建的神经网络。宇树G1/H1，特斯拉的 Optimus等人形机器人，正在走进现实。是程序员将逻辑注入钢铁躯体，让机器人学会行走、抓取，甚至学会思考。具身智能的爆发，将彻底重塑物理世界。

• 右手，征服星辰大海：
  SpaceX 的“筷子”夹住星舰的那一刻，全球沸腾。那毫秒级的姿态调整，不是靠吟诗作对实现的，而是靠几十万行严密的控制算法。

谁才是这个时代的“男一号”？

是那些在剧里谈情说爱的主角吗？不。

是那些在屏幕后，用 Go 语言重构微服务，用 Python 训练大模型，用 C++ 控制火箭姿态的所谓“码农”。

流行文化在消费我们，而我们在重塑流行文化赖以生存的世界。

国学典籍是面向过去的接口，它教我们如何维系一个稳定的人情社会；

编程语言是面向未来的接口，它教我们如何与硅基生命对话，如何在此刻定义未来 30 年的规则。

小结：致敬时代的推手

也许在未来的很长一段时间里，影视剧里的程序员依然会是那个戴着眼镜、不懂风情的“路人甲”。

没关系。让我们接受这种“误读”。

因为这种“忽视”，恰恰是一种保护色。它让我们这群人能远离嘈杂的名利场和复杂的人际关系，心无旁骛地坐在屏幕前。

我们不需要修电脑，我们在修补这个世界的 Bug；

我们不需要当偶像剧的主角，我们在编写人类文明的下一个版本。

致敬每一位“不善言辞”，但正在改变世界的程序员。

作为程序员，你曾在哪一刻因为“不懂人情世故”或“不关注大众话题”而被误解过？而在那一刻，你脑子里其实正在思考什么硬核的技术问题？

欢迎在评论区，分享你的“社死”与“高光”时刻。

未来30年，是属于工程师的黄金时代。

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/12/19/anthropic-agent-skills-open-standard-launch

大家好，我是Tony Bai。

就在刚刚（美国时间2025年12月18日），Anthropic 正式宣布将 Agent Skills 发布为开放标准。

这是继2024年末推出 MCP (Model Context Protocol)标准 之后，Anthropic 在构建 AI 开放生态上的又一记重拳，彻底补齐了 AI 原生应用的“能力层”拼图。

如果说 MCP 是 AI 时代的 “USB 接口”，解决了大模型连接外部工具与数据（如 GitHub, Google Drive）的标准化问题；

那么 Agent Skills 就是 AI 时代的 “通用驱动程序”，它定义了 AI 该如何使用这些工具来完成复杂的业务流程。

OpenCode, Cursor, Letta 等头部开发工具已率先宣布支持。这意味着，开发者编写一套 Skill，就可以在所有支持该标准的 AI 平台（Claude, Cursor 等）上无缝运行。

AI 开发终于告别了“手搓 Prompt”的草莽时代，进入了“标准化封装”的工业时代。

什么是 Agent Skill？

简单来说，Skill 就是一个可移植的“能力包”。

在物理形态上，它就是一个文件夹，里面包含了让 AI 完成特定任务所需的指令（SKILL.md）、脚本（Scripts）和资源（Resources）。

你可以把它想象成给 AI 安装的一个“APP”或“岗位 SOP”。

根据 agentskills.io 的官方规范，Skill 拥有一个极具工程价值的特性：渐进式披露 (Progressive Disclosure)。

• Metadata First： 系统只需加载约 100 tokens 的元数据，让 AI 知道“我学会了/拥有什么技能”。
• On-Demand Loading： 只有当 AI 真正决定使用该技能时，才会加载完整的指令（<5k tokens）和相关脚本。

这意味着你可以给一个 Agent 装备 1000 个技能（从写 SQL 到 查财报），但平时只占用极少的上下文（Context），只有在干活时才调用相关记忆。这完美解决了长期以来困扰开发者的Token 浪费和上下文干扰问题。

开发者最关心的 3 个问题

在研究了 Anthropic 的技术文档后，我整理了开发者最容易混淆的几个概念：

Q1: Skill 和 Prompt 有什么区别？

• Prompt (提示词)： 是反应式的、一次性的。比如“帮我润色这段代码”。它通常不跨会话持久化。
• Skill (技能)： 是主动式的、持久化的。比如“公司 Java 编码规范与 CR 指南”。一旦安装，AI 在任何对话中都知道应当遵守这套规范。

Q2: Skill 和 MCP 到底怎么分工？（关键）

这是一个经典的“硬件 vs 软件”的关系。

• MCP (连接层)： 它是管道。它让 Claude等大模型 能“连上”你的 PostgreSQL 数据库等。它解决的是“能不能访问”的问题。
• Skill (能力层)： 它是逻辑。它教 Claude等大模型 “在查询这个数据库时，必须先检查权限，且不能使用 SELECT *”。它解决的是“做得对不对”的问题。
• 最佳实践： 用 MCP 建立连接，用 Skill 定义流程。

Q3: 我该如何开始？

Skill 的格式非常简单且开放。你只需要创建一个包含 SKILL.md 的目录。

---
name: code-review
description: Analyze code based on OWASP top 10 standards.
---
# Instructions
1. Check for SQL injection...

这种“以文档定义能力”的轻量级模式，正是 SDD (Spec-Driven Development) 理念的极致体现。

意义：生态闭环已成

随着 Agent Skills 的发布，AI 原生应用的架构分层终于清晰了。我们可以用一张图来看懂这个全新的生态栈：

对于开发者而言，“Prompt Engineering”正在消亡，而“Skill Engineering”正在兴起。

未来的高价值开发者，不再是那些会写漂亮提示词的人，而是那些能将企业隐性知识（Tacit Knowledge），封装成标准化的、可移植的 Agent Skills 的人。

如何集成？

Anthropic 提供了三种极简的集成路径：

1. Claude Apps 用户： 直接在 Settings > Capabilities > Skills 中浏览目录并启用（类似安装 Chrome 插件）。
2. Claude Code 用户： 将 Skill 文件夹放入项目目录，或从插件市场安装。
3. API 开发者： 通过 /v1/skills 端点动态挂载技能。

深度实战：编写你的第一个 Agent Skill

标准已经发布，工具已经就绪。现在的问题是：你如何编写出让 AI 精准执行、不产生幻觉的 Skill 文档？

在我的极客时间专栏《AI 原生开发工作流实战》中，我已第一时间更新关于 Agent Skills 的实战内容。

我们将深入剖析 agentskills.io 的官方规范，并带你进行硬核实战：

• 深度拆解官方 Skill： 分析标准 Skill 的目录结构与元数据设计技巧。
• Go 代码 Review Skill 实战： 手把手编写一个专用于 Go 语言项目的 Code Review Skill，定义从 Lint 检查到逻辑验证的完整 SOP，并将其部署到开发环境中。

让你亲身体验从“指挥 AI（Prompting）”到“配置 AI（Configuring）”的质变。

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