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DeepSeek研究员陈德里，在个人博客更新一篇研究综述论文。用的是他自己的技能DeliAutoResearch，DeepSeek-V4-Pro研究和写作，GPT-Image2画图。论文共迭代6次（V1：4 次，V2：1 次，V3：1 次），总耗时6天，进行了约108轮Agent调用，消耗64.8万token，写了2234行LaTeX代码。
Skill水平参差不齐，龙虾之父Peter看不下去了。
我们公司之前一直有件让我头疼的事，就是怎么让Skills在团队里流通起来。直到昨天，发现，阿里的Accio Work，居然把这个功能给做了。。。 关于Accio Work，我上个月写了一篇用他复刻多Agent协同的文章
灰度一个月，这个数字让我们有点坐不住——它说明大家对"让AI用我的知识替我干活"这件事，等不及了。好消息是，从今天起，所有人打开 ima，都可以直接使用copilot。同时，ima知识号也开始能发布 Skill 了，知识广场从“内容平台”延伸为“能力平台”。
近日，小红书开始灰度开放Skill上传入口，提出了一个值得认真对待的问题：在 Skill生态中，内容平台究竟扮演什么角色？和大厂推出的Agent平台之间，是竞争关系，还是正在形成某种协作分工？
前言 现在还有相当一部分小伙伴，用着最先进的 AI 工具，却做着最原始的“缝合”工作。 日常写文章要打开一个网页，搜资料得去另一个平台，配图和做视频还要再切换几款不同的软件。工具之间存在明显的断层，依
上个月我做了 M5 Paper Buddy，把一块墨水屏接到 Claude Code 上，监控 AI 在干什么、需要审批什么。当时挺兴奋的，物理按键审批操作那个仪式感很好。但用了几周之后我发现，它放在桌上的时间，远比我看它的时间长。
腾讯科技、 SkillHub与腾讯玄武实验室联合发布 TRACE 严选框架，为快速增长但缺乏统一标准的 AI Skill 市场建立一套可参照的评测体系。它是一个包含安全扫描、no-skill对照实验、证据包审计、触发率测试、资源代价评估的系统性严选框架，也是国内首个面向Skill真实使用场景的严选评测体系。
在会聊天的AI和会办事的AI之间，隔着的是一整套企业业务系统的调用能力。补上这一层，才相当于抓住了当下企业AI落地真正的“最后一公里”。一场关于企业IT架构的静水流深变革，已经由一个叫SkillsUI的新物种拉开了序幕，来自深圳兔展智能。
光有强大的模型本身还不够，从脏数据到分析报告到汇报PPT，中间那条自动化链路谁来跑？GitHub上刚开源的SenseNova-Skills给出了一个答案，我们实测了四个真实场景，效果有点超出预期。