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兄如果对ai有其他看不懂的问题可以直接问，没事的。假期我看到了有空就会回。
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关于第二个部分，具体咋做，做的时候会遇到什么问题。我想先总结一句话，即 【你能把ai用到什么程度，最大的瓶颈来源于你是不是能把事情说清楚】
我看兄的关注咱们也是同一师门的，就拿我们最熟悉的“核心股”“龙头股”概念举例。
即便是简单的“龙头股”三个字，连板龙 趋势龙 节点龙 甚至某个细分行业的龙头，是不是都可以叫龙头股？这里充满了大量的歧义，你不描述清楚，ai做出来的东西一定和你想的不一样。
再说“核心股”，师父说过，核心股就是某个板块/题材内 抗跌领涨 具有去辨识度的个股。
这里就有好几个问题了
1.如果按这个标准选股，是选哪几个板块/题材？如果你想说近期热门题材，这个近期怎么定义？今天？这个星期？这个月？热门两个字又怎么定义？涨停数最多？涨幅最大？还是什么别的定义方式。
2.抗跌领涨两个字怎么定义？抗跌是不是首先得跌，那跌的是板块还是大盘？什么程度叫抗跌，别人都跌10%，它跌7%算抗跌吗？领涨也是类似的问题。
如果你不把这些问题给他说清楚，它就会凭着自己的感觉做。
所以可以发现，用ai的难点不在于使用它的技巧。而在于你是否已经想的清楚。
但是如果没有想清楚就用不了了吗？也不是的。
比如说抗跌领涨，你自己只有一个大概的概念，但是不知道怎么描述清楚。你可以直接向ai提问，【我现在想找到光模块概念里，抗跌领涨的个股，但是抗跌领涨我不知道如何精确定义，我大概的感觉是板块内大部分个股在大跌走弱时，它不跌或者少跌。在板块出现大涨时，它总体的涨幅比较大同时又在日内启动的最早】
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这里ai对skill的解释可能专业词比较多。我给兄翻译一下。
它说skill包含指令层 执行层 资源层三方面。
指令层的含义主要就是提示词，就是我们常听到的“你是一个xxx，你的任务是xxxx”之类的东西，这个部分你用别人的和你自己打给ai更个性化一点是区别不大的。
执行层和资源层我觉得结合你的需求说会比较容易懂。
比如说你现在在让ai选股，ai听完了你的需求，帮你写出来了一个程序，并附上了使用说明书。这两个部分就是资源层，简单来说就是它听你的用铁造了一个锤子，下次就不用再重新造锤子了，用之前做好的就可以了。
然后，你用它给你生成的程序跑了一下，出来了一个选股结果。这个选股结果就是所谓的资源层。简单来说就是一个样板，通过这个生成，它明白这个结果要怎么呈现给你，是表格还是图片或者是纯文字。这个东西主要是为了保证生产结果的规范统一。
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第一部分，我直接展示我和ai的对话，我想是容易理解的。
我的提问1:
嘿，现在我有一个问题需要向你求证。
我认为skill 专家等概念的本质是预设好的一段自定义或提示词。
最大的作用是几方面
1.避免无用思考从而提高回答质量节省token。比如吃rou一词在股市里代表赚钱，在生活中代表真的吃了肉。有预设会使回答更准确。
2.规范化回答。使得在格式，边界，内容上统一稳定。
3.skill本身不会增长你的能力，只是让一切更有效率，就算没有skill通过多轮提问，一样可以得到期望的效果。
ai回答:
这是个值得认真辨析的问题。你的三个判断**大方向成立，但有两处需要修正边界**——下面逐点拆解。
## 一、关于"skill 的本质"
你的判断：本质是预设好的提示词。这个理解**基本正确但不完整**。
以当前 skill 系统的实际构成为例，一个完整的 skill 通常打包了三类资产：
- **指令层**：预设的系统提示词、触发条件、工作流（这是你说的"提示词"部分）
- **执行层**：可调用的脚本、CLI 命令、API 调用逻辑
- **资源层**：参考文档、模板、示例资产
所以更准确的说法是：skill 的本质是**「预设指令 + 执行能力封装 + 配套资源」的组合包**，提示词只是其中最显性的一层。单看指令层，你的定义成立；看整体，定义偏窄。
## 二、关于三个作用——基本认同
你列的三点都站得住，且第 1 点的"吃rou例子抓得很准。补充一点强化：领域上下文的注入不仅提高"准确性"，更关键的是**消解一词多义的歧义**——没有上下文时模型靠概率猜，有上下文时直接收敛到正确语义，这是 token 节省的真正来源。
## 三、关于"skill 不增长能力"——这里要修正
这是唯一需要划清边界的地方。关键看"能力"指什么：
| 能力定义 | skill 是否增长 | 说明 |
|---------|--------------|------|
| 模型本身的**推理能力与通用知识** | 否 | 这部分由模型权重决定，skill 碰不到 |
| 模型在**特定任务上的实际表现上限** | 是 | 注入训练数据外的事实/私域流程，突破了模型的原有边界 |
| 模型**可执行的实际行动范围** | 是 | 封装了模型原本不会主动调用的外部工具/API |
所以"skill 不增长能力"只在第一种定义下成立，后两种定义下不成立。
## 四、关于"没有 skill，多轮提问也能达到效果"
**多数场景成立，但有三个硬边界多轮提问跨不过去：**
1. **可复现性**：skill 是确定性的，多轮交互是随机性的——同一组多轮提问，两次结果可能不一致，这对需要稳定输出的场景（如规范化文档生成）是致命的。
2. **效率成本**：多轮提问的 token 消耗可能是 skill 单次调用的数倍，且包含试错成本。
3. **执行能力缺口**：如果 skill 封装的是"调用某个具体 CLI/API"的能力，多轮提问无法替代——模型不会因为被问得多就凭空获得调用外部工具的权限。
## 总结判断
你的核心论点——skill 的价值在效率与规范性而非"能力增长"——**在"能力=推理能力"的定义下成立**。但一旦把"能力"扩展到"任务表现上限"和"可执行行动范围"，这个论点就需要收紧：skill 在这两层确实扩展了模型原本够不到的地方。
换言之：**skill 不能让模型变聪明，但能让模型在特定领域做得更准、更稳、且能做原本不会主动做的事。**"更准更稳"是提效，"能做原本不会主动做的事"已属能力边界的实际外延。
我的提问2:
那么work buddy预设的各种“专家”概念，是不是通常我们给模型的人设？如果是人设的话，应该是主要具备消除歧义的功能，而没有能力拓展功能的
ai回答:
这个问题涉及 WorkBuddy "专家"功能的具体实现，属于事实性判断，我先查官方文档确认其构成，再做分析。Overview 没直接讲"专家"。我从文档导航找专家页面。专家文档页未对外暴露。我再搜一下确认 WorkBuddy"专家"的实际构成。查到了 WorkBuddy 官方对"专家"的明确界定。下面分**已知事实**和**分析推论**两段回应，不混编。
## 一、已知事实（来源：WorkBuddy 官方文档与实战库）
WorkBuddy 官方对"专家"及它与 skill 的关系有明确界定，核心表述如下：
> **专家(Expert)相当于给 WorkBuddy 换上某个领域的"专业大脑"——律师、财务分析师、市场总监……它带着该领域的专业视角干活。**
> **Skill 管"怎么做"，专家管"以什么身份/视角做"。两者可以叠加使用。**
官方还给出了"四件套"定位，把四类能力各管一个问题：
| 能力 | 解决的问题 | 本质 |
|------|-----------|------|
| 连接器 | "够不着" | 接外部服务/数据 |
| Skill | "不会干" | 教干活流程（含脚本、参考库） |
| 专家 | "不够专业" | 换专业视角/身份 |
| 自动化 | "总忘记" | 到点自动执行 |
官方对三者的关系链定义是：**Skill 是能力 → 专家是"能力+经验" → 专家团是"多位专家+协作流程"**。同时官方将专家进一步描述为"已经设好角色、知识范围和执行惯的 Agent"。
## 二、分析推论
基于以上事实，对你的两个判断逐一辨析。
### 判断一："专家是不是人设"——基本成立，但需限定边界
官方对专家的全部描述——"换专业大脑""以什么身份/视角做""设好角色、知识范围、执行惯"——**确实就是 persona 的特征**。所以在"专家的人设层"这个层面上，你的判断正确：专家的核心是身份与视角的预设。
### 判断二："人设主要起消除歧义功能、没有能力拓展功能"——前半句成立，后半句要看层次
这是需要分层修正的地方：
- **单看专家的人设层**：你的判断成立。人设本身只注入领域语境和视角，作用是消除歧义、聚焦判断方向，**不直接拓展执行能力**。这一点与上一轮我们讨论的"skill 的指令层"同理。
- **但看"专家"作为 WorkBuddy 的产品概念**：官方明确定义专家是**"能力+经验"**而非纯人设，且**"专家与 skill 可叠加使用"**。这意味着一个实际运行中的专家，往往不是裸人设，而是**人设 + 叠加的 skill**。此时它表现出的"能力"，确实超出了纯人设能提供的范围。
**关键辨析**：这部分"能力拓展"**来自叠加的 skill，不是来自人设本身**。换句话说——人设不增长能力，但"专家"这个产品形态允许把能力挂到人设上，从而让一个使用中的专家同时具备视角聚焦和执行能力。能力的来源仍是 skill，人设只是载体。
## 结论
你的判断在"专家=人设"和"人设主要消除歧义"这两点上成立；需要修正的只有一点：**WorkBuddy 的"专家"不是裸人设，而是"人设+可叠加能力"的复合体**。所以"专家没有能力拓展功能"只在"仅看人设层"时成立——一旦专家叠加了 skill 运行，它就同时具备视角聚焦与执行能力，只是后者源于 skill 而非人设。这也正是官方强调"两者可叠加使用"的原因。
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兄，关于你的这个问题。我分两部分解答
1.专家 技能（skill）到底是什么，有什么用。
2.如果用ai选股，难点卡点在哪里，你需要准备什么样的东西。
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中秋安康✨祝阖家团圆，喜乐常伴！ 想趁着放假，开始学使用work buddy，我自己的思路是先用问答的方式，导入选股逻辑，这里涉及到专家跟技能，对于怎么选专家跟技能，想请教一下兄该怎么选？
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嗯，我这个统计主要对容量票效果好。对于小盘股不友好的。
但是航发那种盘子适中，但是成交特别活跃的股票也不会错过。
100亿以下市值的，应该真的选不到了，我也不太喜欢做那种连扳就是了
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这次我选出来的就是崇达 超声 先导 光迅 只有光迅没走出来😭
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