把 LLM 当编译器，把 Skill 当程序

可能因为历史原因，一种说法一旦形成，就会一传十，十传百，传播的人不假思索，使得听到的人先入为主，愈发难以独立思考这中间的逻辑。

对于 Skill 是什么，绝大多数文章的说法，说 Skill 增强了大语言模型的能力，提供了更多的工具给大语言模型，给大模型装上了手和脚。

这么说虽然不算错，但是换一个角度，反过来说，更加容易理解：

Skill 是代码，大语言模型是编译器

• 或 -

Skill 是 App，大语言模型是操作系统

• 或 -

Skill 是美团，大语言模型是 iOS

这些 Skill 可以直接被用户运行（用 /skill-name 方式），或者被系统呼起。所以未来除了大模型公司要关心这个巨大的解释器或者叫平台以外，大多数的人应该关心如何使用 Skill，就如同开发和使用 App 一样。

这样把 LLM 看作如同操作系统（或者编译器）一样的稳定的，不轻易变化的平台，而把 Skill 看作上面跑的小的，定制的，灵活的小东西，比较容易理解。

现在反过来，把大模型当做那个巨大无比的 App，而把 Skill 当做那些提高 App 能力的插件，总觉得比例有点不太对。

调用关系，可以按照实际的情况，用户告诉大模型，大模型选择加载 Skill，这是事实，但如果从概念上反过来，是用户选择了 Skill，Skill 在 LLM 上运行，是不是顺了很多？

就如同我们原来一个程序员一定要把服务器叫做客户端，把客户端叫做服务器，虽然也不能说有啥错，但是理解成本大了很多。