为什么本该是应用商店承载的Skill分发体系，被内容平台接管了？

微信公众号和小红书承接Skill流量的原因

个性化需求与内容展示优势

传统App商店按工具类型分类，难以满足Skills基于“具体问题”的个性化需求。Skills的真实入口模糊，不易被分类搜索。而在内容平台，创作者展示Skills工作结果后引导使用，如一键生成爆款标题等，使内容平台成为天然分发渠道。

用户追求结果导向

用户对Skills的UI界面关注度低，更关心输出结果。内容平台能先展示结果再引导使用，符合用户需求。比如一篇介绍AI工具提高工作效率的公众号文章，展示结果后吸引用户尝试相应Skill。

信任背书的转移

Skills工作机制不透明，类似“黑箱”，用户难以提前识别安全隐患。相比AppStore时代依赖的平台机制，用户如今更信任KOL推荐、创作者体验等个体。公众号和小红书承担起“信任分发网络”角色，使Skills更易传播。

Skills评估体系面临的挑战

输出不可标准化

Skills属于“黑箱能力”，结果高度主观，难以直接对比。如文案有无“感觉”、分析有无“洞见”等，不像App功能那样具有确定性。

依赖上下文且运行经济性难量化

Skills输出结果受场景影响大，在不同场景表现不同。且其运行成本，如调用模型和消耗token数量，目前难以量化，导致传统评分机制难以评判优劣。

低质量泛滥与优质技能难曝光

缺乏评估体系导致Skills市场低质量泛滥，功能重复、标题党命名多。优质技能因缺乏曝光难以被发现，开发者也缺乏改进参考标准。

Skills评估体系的可能维度

能力图谱维度

Skills的评估更应关注在不同任务上的表现，形成类似“能力图谱”的评判方式，而非简单打分。

引入成本维度

考虑完成任务的成本，如消耗的tokens数量。未来评估体系需综合考量成功率、成本和延迟，类似云计算考核标准。

可解释性与安全审计维度

随着Skills接入更多真实世界能力，风险放大。需引入“第三方评测、审计机构”，评估数据使用方式和安全风险，出具包含多指标的“能力报告”。

端侧模型的可能性

创业者认为Skills可能是“中间态”，未来个人数据可训练进专属端侧模型，提升模型多方面能力。但这也引发对Skills评估体系的新思考，如何评估Skills及通向未来生产力重构仍是开放式问题。

相关问答

为什么Skills的分发更像内容消费？

因为Skills的真实入口是“具体问题”，不易分类搜索，用户追求结果导向，且信任从平台转移到个体，内容平台更适合展示和传播Skills。

Skills市场缺乏质量标准的原因是什么？

Skills输出不可标准化、结果依赖上下文、运行经济性难量化，导致传统应用商店评分机制难以评判，市场反馈机制缺失。

如何通过能力图谱评估Skills？

关注Skills在不同任务上的表现，形成类似“能力图谱”的评判方式，而非简单看好坏，更注重其在特定任务中的优劣。

为什么要引入成本维度评估Skills？

在AI时代，成本是重要变量。完成相同任务，不同Skills消耗的tokens数量不同，大规模使用时成本差异大，所以评估需考虑成本。

端侧模型对Skills评估有何影响？

创业者认为Skills可能是“中间态”，未来端侧模型可内化记忆和技能，提升多方面能力，这会使Skills评估体系面临新挑战与思考。