Skill 被模型吸收后，Prompt 的价值会回归吗
作者聊了个有意思的角度：Skill 工作流被模型吸收后，Prompt 反而可能重新吃香，还附了 4 个生成知识动画视频的现成提示词，直接拿去试。
作者提出一个观察：Skill 本质上把大家沉淀的长程复杂任务工作流吸收进大模型训练。当专业 Skill 被模型内化，用 Prompt 调起原本多个 Skill 的能力可能重新变得关键。
文中也指出顶级 Skill 依然依赖人的审美，并举了最近热门的 antonamy skill 作为例子。文末附上 4 个代码生成视频的提示词模板，包括地铁线路图式知识动画、漫画分镜式动画、积木搭建式动画和白板知识动画，并附白板动画播客的示例 Prompt。
感觉 Skill 是一种阳谋，把大家的长程复杂任务吸收进去训练大模型。 如果 Skill 被吸收了，Prompt 是不是又变得重要了？ 用 Prompt 换起曾经一个或多个专业 Skill 干活儿。 不过，顶级的 Skill 依然靠人的审美，最近火热的 antonamy skill 就是例子。 如果对代码生成视频感兴趣，试试这些提示词： 把我提供的内容变成： ① 地铁线路图式知识动画视频，一个话题一条线。 ② 漫画分镜式动画，对话用气泡呈现。 ③ 积木搭建式动画，每个重点一块积木。 ④ 白板知识动画，让用户看了觉得有趣有收获。 示例Prompt：白板动画播客
This report is categorized under AITOP's "How-to" desk, focusing on China's AI industry and domestic foundation model ecosystem. Within our cross-regional analytical framework, it directly maps to AI developer toolchains, coding agents, and engineering workflows. Key entities and technical topics under continuous tracking include Claude Skills, 提示词工程, 视频生成, 工作流.
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