AI Skill不是提示词，而是可复用的任务方法包
假如我交给AI一批EBSD数据。我期望它首先核对文件，随后依据统一参数绘制图像并生成统计表格，最终将异常数据单独标注。为了避免它随意发挥，我还需要附加一连串约束：不得擅自修改晶粒重构参数，不得将质量差异的数据直接对比，更不能仅凭一张伪彩图就擅自总结出一套变形机制。这一次，它理解了。但下次换一个新对话、换一组数据，我很可能还要将这些要求重新描述一遍。这种感觉，就像课题组每接收一位新成员，我都得从文件命名规范开始，再讲一遍后处理流程。能否将这套反复使用的流程固化保存，让AI碰到类似任务时直接调用执行？这正是A
AI工作流正在从概念走向落地
当前AI领域最值得关注的核心趋势，并非某个模型的性能评分，而是"AI技术逐步融入实际业务流程"。Codex正尝试将演示操作转化为可重复使用的工作流，Google AMIE从单次诊断向慢性病管理延伸，Kimi K2.7 Code持续聚焦长周期编程代理。与此同时，Cursor将编程代理推入长期自动化循环，indium供应链也向我们揭示：AI一旦进入生产环境，工作流程、运营成本和基础设施将成为企业竞争的关键要素。OpenAI在6月18日的Codex更新日志中发布了Codex app 26.616版本，新增mac