🔧 阿川の電商水電行
引言
「生成AI讓開發變得更輕鬆」、「使用生產編碼大幅提升了生產力」
每當聽到這樣的話時，你是否曾經想過：
「不，沒有那麼輕鬆吧？<del>反而更忙了</del>」
實際上，雖然生成AI減少了編碼作業，但卻帶來了其他成本的增加。
例如，像這些問題：
- 評估成本：持續判斷輸出的好壞（審核地獄正是如此）
- 前提共享成本：每次都需要解釋背景、限制條件、文脈
- 對話運營成本：隨著溝通回合的增加，文脈膨脹且疲憊（也包括重複相同的解釋）
- 整合作業成本：將部分良好的輸出整理與連接為最終成果物是麻煩的
- 責任成本：最後仍需人類負責，因此「確認」是無法省略的
簡而言之，生成AI在削減“動手操作”的同時，將判斷與整理的負擔轉移到了我們這一邊。
這正是「確實變快了，但並沒有想像中那麼輕鬆」的本質。
我在業務中深入使用了Claude Code，確實感覺到變得輕鬆了，但同時這種違和感也加強了。
“擅長使用與無法使用的人之間的差距，變得比以往更明顯。”
造成這一差距的因素有幾個，但特別麻煩的是「對話運營成本」。
只要基於對話運行AI，步驟和判斷就會每次不一，結果就會導致個人化操作。
這時，Claude的Skills系統就十分有效。
Skills不是基於巧妙的提示或口才，而是能將判斷標準和步驟“作為設計物固定並可再利用”。
本文將整理以下兩個問題：
- 為何在生成AI時代工程師依然很辛苦？
- 為何Skills能結構性地解決這部分問題？
順便提一下，這次介紹的Claude Skills，閱讀最近由Anthropic公司正式公開的 Claude Skills構建完全指南 可以更快掌握全貌。
教訓1：「只有能夠語言化的人才能受益」是事實
生成AI是，
擴增那些能夠用語言來界定世界的人思考的裝置。
這導致了能力差異。
- 有一定的直覺但無法解釋的人
- 有判斷標準但無法用言語表達的人
這些人會發現，在AI時代反而越來越辛苦。
教訓2：生成AI不會“告訴你判斷的軸”
生成AI很聰明。
然而，它不會直接告訴你判斷的軸。
- 什麼是問題
- 什麼被視為正確
- 到什麼程度才算足夠
這些決定始終是人類做出的。
當提示越長，疲憊感也隨之增加，
其實不是因為「解釋很麻煩」，
而是因為在沒有整理判斷標準的情況下就把問題拋出去。
當你不斷添加「更漂亮」、「更簡潔」、「更一般化」的語句時，
其實往往意味著你在內心中沒有明確的合格標準。
生成AI能察覺到這種模糊，但卻會每次往不同的方向優化。
教訓3：Skills不依賴於“個人技能”
Claude Skills的本質優勢在於，它並不以“擅長撰寫提示的人”或“擅長對話的人”為前提。
在普通的生成AI應用中，
- 如何請求才能傳達意圖
- 需要解釋到什麼程度才不會引起誤會
- 當輸出偏差時，如何進行調整
等對話能力是隱性要求。
相對而言，Skills所需的並不是
“在當下所有信息都能精準傳達”。
所需的是，
一次性決定判斷標準，並將其固定為步驟。
對我而言，
- 代碼審核時的觀點
- 設計方針的優先順序
- 日報的格式
等在Skills中進行定義後，溝通的回合次數大幅減少，感覺工作變得輕鬆到倍增。
Skills就是將人類的判斷從“一時的對話”轉化為“可重用的設計物”的機制。
順便提一下，獨立的技能可以通過Claude Code輕鬆構建！
只需克隆 anthropics/skills 並啟動Claude Code，給予指令即可。
教訓4：工作不要依賴“對話”。要依賴“系統”。
提示的運營失敗原因非常明顯。
那是因為工作是試圖依賴「對話」來進行的。
在基於對話的運營中，
- 步驟每次都會改變
- 判斷隨意不定
- 結果無法重現
Skills透過以下方法解決這一問題：
- 定義YAML何時使用
- 固定Markdown步驟
- 透過scripts消除模糊性
這是關於如何設計工作的技術，而非工作本身。
額外討論（僅供感興趣的人閱讀）
<details><summary><b>漸進式披露（Progressive Disclosure）</b></summary>
個人最欣賞的Skills設計理念，是漸進式披露（Progressive Disclosure）的概念。
在技能定義文件（SKILL.md）的開頭，僅放置稱為YAML前置資料的輕量級元資料，Claude首先只認知「這個技能的存在」。然後再根據需要去讀取技能的實際內容。
流程
Lv. 1: 首先用YAML前置資料（SKILL.md的開頭部分）僅告知存在
Lv. 2: 只有在真正需要時才讀取詳細內容（SKILL.md的正文）
Lv. 3: 重的資料或複雜的步驟在進一步需要時再參考
這一結構同時使令牌效率與專業性得以成立。
</details>
結語
即使生成AI普及，工程師的工作依然沒有變得輕鬆。
這可能是因為寫代碼或查詢的工作減少，但
判斷和思考的工作卻愈加顯著。
然而，使用Skills後，這些工作的比重應該會略有減少。
- 不斷重複相同的解釋
- 依人而異的結果
- 對個人化感到疲憊
當你有這樣的感受時，
要繼續與AI對話，還是轉向Skills？
不妨試試Skills吧！
原文出處：https://qiita.com/KYoshiyama/items/14554853372f33c3374b
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