我认为SKILL的制作很大程度上还是要来自对于使用场景的挖掘。必须要识别出那种模式化的使用场景大量被调用的场景在这些场景之下特化的SKILL才能真正提升工作效率。在制作个人化的SKILL时虽然可以深度挖掘把所谓的需求细化到某个程度。但是要考虑到面对更多的使用者时他们倒未必这么细致地了解自己的需求。人们在提出需求时往往是模糊的不可执行的。但是AI工具则不然他们需要具体的可执行的指令。如果希望SKILL在面对这种情况时依旧能够顺利高效的发挥作用场景的选择就是十分必要的了。我们当然可以引导式的发掘需求但是那就偏离了SKILL的本来功能所以归根结底我们还是要在应用场景上动脑筋——模式化的、大量调用的场景。当然SKILL的制作方式可以利用多种AI工具达成。制作SKILL-给出任务-获得skill.zip文件但是足够深度的发掘似乎才是SKILL制作的命门所在把一个高频场景的核心安全、稳定的重现。