对于零基础的人来讲，除非你搞人工智能的开发，当 AI 工程师，才需要去深入学习 AI 的底层知识。对于小白来讲，AI 现在叫大语言模型，之所以叫大语言，就是因为现在的 AI 可以跟人用自然语言交流，你直接说就行了，AI 就能听懂，就会去执行。

所以，你只需要学习如何让 AI 能够按照你的需求去执行就行。也就是要学会搭建工作流，所谓的工作流，现在最火的就是 Skill。你只需要在 Skill 里把你的需求、你的流程、你的标准用大白话写清楚，AI 就会按照你定好的规矩来干活。

这里我要多说两句关于 Skill 的事情，因为我发现很多人对 Skill 有一个很大的误解。

大家一听到 Skill，第一反应就是上网去找别人做好的、现成的 Skill 来用。网上确实有很多，各种推荐、各种排行榜，看着一个比一个厉害。但你装上之后用几次就会发现，好像也没那么好用，甚至用着用着就不用了。

为什么？因为那是别人的 Skill，封装的是别人的工作经验、别人的业务流程、别人的风格偏好。每个人的工作方式和情境以及要求都不一样，你把别人的流程直接拿过来套在自己身上，肯定不是最顺手的，也不是最合适的。

我去年 Skill 刚出来的时候就分享过一个观点：通用 Skill 价值不大。Skill 真正的价值在于个性化定制，在于你能把自己的工作经验、工作流程 SOP 化，打造成一个完全贴合你自己业务需求的工具。这才是 Skill 能够发挥最大价值的地方。

说直白一点，Skill 这个东西被发明出来，初衷就是让你把自己的经验和流程沉淀下来，让 AI 每次都能按照你的标准去执行。它封装的应该是你自己的工作经验、技能和流程，用别人的，肯定达不到最佳效果。

所以我建议大家好好去学习一下如何创建 Skill，授人以鱼不如授人以渔。学会了之后，你就可以将自己的工作流程、经验和技能封装成 Skill。当你真正用上自己做的 Skill 时，才会发现它确实有很大的价值。

市面上那些第三方 Skill 不是说不好，它们可以拿来参考、拿来学习思路，但最适合你的，一定是从你自己的日常工作里长出来的。

再往深了说一层。不管是去年 Skill 的诞生，还是今年 Agent 的进化，包括现在很火的 Harness 工程，目的其实都是一个：如何让 AI 更好地按照你的要求来干活。这里面涉及到的就是上下文的控制、记忆的处理以及流程的控制。

上下文的控制、记忆的处理，对于普通用户来讲，是做不到的，这需要你有人工智能的开发经验，门槛太高了，都涉及到大模型的开发。普通用户能够掌控的，只有自己的流程和经验，而承载这些东西的容器，就是 Skill。

所以绕了一圈，结论很简单：零基础学 AI，你不需要去啃什么深度学习、神经网络、Transformer，那些东西留给 AI 工程师就好。你要做的就一件事，学会创建自己的 Skill，把你最擅长的业务流程、工作经验、做事标准，用自然语言梳理清楚，交给 AI 去执行。

你越懂自己的业务，你做出来的 Skill 就越好用，AI 帮你放大的效率就越高。

这件事，真的没有想象中那么难。你能把一件事跟同事讲明白，你就能做出一个好用的 Skill。