In den letzten Jahren haben sich das Modell der großen Sprache (LLM) und der AI-Agent rasch entwickelt, aber es ist nicht die Modellfähigkeit, die Unternehmen wirklich daran hindert, KI zu implementieren, sondern die KI.Wie man die menschlichen Erfahrungen in die Fähigkeiten der KI umsetzt (Skill)。
Microsoft neueste Open Source. Skill Recorder Es wurde geboren, um dieses Problem zu lösen.
Seine Idee ist sehr einfach:
Es ist nicht erforderlich, Prompt zu schreiben, es ist nicht erforderlich, Workflows zu schreiben, es ist nur eine Demonstration erforderlich, und die KI kann lernen.
Diese Idee bedeutet, dass AI von Prompt Engineering (Prompt Engineering) in Richtung Demonstration Engineering (Demonstration Engineering)。
Was ist ein Skill Recorder?
Skill Recorder ist ein Open-Source - Tool von Microsoft, das den gesamten Prozess der Ausführung von Aufgaben aufzeichnet, einschließlich:
- Bildschirmoperationen
- Die Maus klickt
- Fenster wechseln
- Browser besuchen
- Terminalbefehle
- Clipboard Inhalt
- (Optional) Sprachbegründung
Anschließend ruft es den GitHub Copilot auf, um den gesamten Prozess zu analysieren und automatisch zu extrahieren:
- Das Ziel, das der Nutzer wirklich erreichen möchte (Intent)
- Schlüsselschritte (Workflows)
- Parameter und Variablen
- Wiederverwendbare Skills (SKILL.md)
- Automation, die zeitnah ausgeführt oder automatisch ausgelöst werden kann
Der gesamte Prozess besteht nicht darin, einfach die Maus aufzunehmen, sondern zu versuchen,Warum das tun?。
Arbeitsabläufe von Skill Recorder
Der gesamte Prozess lässt sich in vier Schritte zusammenfassen:
Erster Schritt: Aufzeichnung der Aufgaben
Der Benutzer arbeitet wie gewohnt.
Zum Beispiel,
- Bewältigung des GitHub-Problems
- Bereitstellung von Azure Services
- Einreichung der Tageszeitung
- Aktualisieren von Jira
- Bericht herunterladen
- Antwort auf die Kunden-Mail
Während des gesamten Prozesses ist kein Prompt erforderlich.
Zweiter Schritt: Analyse
Nach Abschluss der Aufnahme analysiert GitHub Copilot den gesamten Prozess.
Es wird nicht nur aufgenommen:
Klicken Sie hier → Eingabe hier → Klicken Sie dort
Sondern versuchen zu verstehen:
Benutzer erstellen ein Problem
Benutzer sind im Genehmigungsverfahren
Der Benutzer veröffentlicht die Version.
Der Benutzer synchronisiert die Daten.
Das heißt, es wird verarbeitet.Absicht (Intent)。
Schritt 3: Erstellen von Skills
Anschließend wird ein standardisiertes SKILL.md。
Skills umfassen in der Regel:
- Aufgaben beschrieben
- Nutzungsbedingungen
- Import von Parametern
- Implementierung Schritte
- Aufmerksamkeit
- Werkzeuge auffordern können
Das bedeutet, dass diese Fähigkeit später von jedem KI-Agenten wiederverwendet werden kann.
Schritt 4: Agent automatische Ausführung
Der Nutzer benötigt nur ein Wort:
Helfen Sie mir mit allen neuen GitHub-Problemen von heute.
Der Agent ruft die soeben erstellte Skill auf, um die Aufgabe automatisch abzuschließen.
Der gesamte Prozess muss nicht erneut demonstriert werden.
Der größte Unterschied zu herkömmlichen RPAs
Viele Leute, die zum ersten Mal den Skill Recorder sehen, denken:
„Ist das nicht die RPA-Version?"
Tatsächlich ist der Unterschied zwischen den beiden sehr groß.
Herkömmliche RPA:
- Koordinaten der Maus aufzeichnen
- Aufzeichnen Sie den Standort
- Die UI ändert sich nicht.
- Sehr abhängig von der Seite
Skill Recorder:
- Verstehen Sie die Absichten der Nutzer
- Priorisierung der API
- Priorität für den CLI
- Vorrang beim Aufrufen des Agent Tools
- UI-Betrieb bei Bedarf durchführen
Zum Beispiel,
Herkömmliche RPA:
点击按钮
等待3秒
点击输入框
Skill Recorder versteht es eher als:
创建 GitHub Issue
填写标题
填写描述
提交
Selbst wenn sich die Seite ändert, kann das Skill weiterhin arbeiten, solange sich die zugrunde liegenden Fähigkeiten nicht ändern.
Warum ist es wichtig?
In der Vergangenheit war das größte Problem bei der Implementierung von KI nicht das Modell, sondern das Wissen.
Die Realität lautet in der Regel:
- Die Suppe hat niemand gesehen.
- Erfahrungen sind nur im Kopf der alten Mitarbeiter.
- Fünftel-Schnell
- Jeder hat sein eigenes Template.
- Er kann die Erfahrung nicht wirklich wiederverwenden.
Skill Recorder ändert das Muster:
Es ist nicht notwendig, prompt zu schreiben.
Es ist nicht notwendig, Prozesse zu schreiben.
Eine direkte Demonstration.
Dies ermöglicht es auch Business-Experten, KI-Funktionen aufzubauen, ohne dass sie ein Prompt Engineer werden müssen.
Typische Anwendungsszenarien im Unternehmen
Skill Recorder eignet sich besonders für Aufgaben, die täglich wiederholt werden, aber auf Erfahrung angewiesen sind, wie z.B.:
Operationen.
- Veröffentlichen von Dienstleistungen
- Überprüfen Sie das Tagebuch
- Ressourcen neu starten
- Überprüfung ungewöhnlich
Entwicklung
- Code Review
- Thema Klassifizierung
- Bug repariert
- Release veröffentlicht
Finanzen
- Bericht herunterladen
- Zusammenfassung der Daten
- Rechnungen.
- Monatliche Berichte erstellen
Human Resources
- Lebenslauf-Screening
- Interview arrangiert
- Eintritt Prozess
- Angebot genehmigt
Kundenbetreuung
- Zurück zum Auftrag
- Befragung der Bestellung
- CRM-Aktualisierung
- Eskalierung komplexer Probleme
Diese Prozesse, die ursprünglich auf persönliche Erfahrungen beruhten, können in geteilte, wiederverwendbare KI-Fähigkeiten ausgearbeitet werden.
Der Wert von Skill Recorder
Aus Sicht des Unternehmens bringt es einige deutliche Vorteile:
- Implizite Erfahrungen in standardisierte Vermögenswerte umwandeln
- Senkung der Einsatzschwelle
- Beschleunigen Sie die Bereitstellung von Agenten
- Verbesserung der Prozesskonsistenz
- Vereinfachte Versionsverwaltung und Teamspeicherung
- Reduzieren Sie die Kosten für die Erstellung und Wartung von Prompt
Mit dem Aufbau von Fähigkeiten können Unternehmen schrittweise ihre eigenen KI-Kapazitäten bauen, anstatt das Wissen in den Händen von Einzelpersonen zu bleiben.
Beziehung zum Microsoft AI Agent - Ökosystem
Skill Recorder ist kein isoliertes Tool, sondern ein wichtiger Bestandteil des Microsoft AI-Agenten - Ökosystems.
Microsoft hat sich in den letzten Jahren weiterentwickelt Sk ill Das Kern-Agent - Kompetenzen-System, das Domain-Wissen über Tools wie GitHub Copilot, Microsoft Foundry, MCP (Model Context Protocol) in wiederverwendbare Skills-Dateien (SKILL.md) kapselt, hilft AI-Agenten schnell Fachkompetenzen in verschiedenen Projekten und Szenarien zu erwerben. Skill Recorder senkt die Schwelle für die Erstellung von Skills weiter - von „Handschriftfähigkeiten" zu „Demonstrationsfähigkeiten", sodass auch Geschäftsleute an KI-Kapazitäten teilnehmen können.
Zusammenfassung
Die Bedeutung von Skill Recorder ist nicht nur ein neues Bildschirmaufzeichnungswerkzeug, sondern eine Veränderung in der Art und Weise, wie Sie arbeiten.
In der Vergangenheit mussten wir der KI ständig sagen, was sie tun sollte; in Zukunft müssen wir es nur einmal selbst tun, damit die KI verstehen, verfeinern und wiederholen kann.
Das bedeutet, dass sich auch die Art und Weise, wie das Wissen in einem Unternehmen abgeholt wird, verändert: von Dokumenten, SOPs und Tipps zu umsetzbaren, geteilbaren und nachhaltig optimierten KI-Skills.
Es ist zu erwarten, dass die Agent-Technologie immer weiter reift,„Einmal demonstrieren, AI lernt lebenslang zu benutzen" Es wird ein neues Paradigma für immer mehr Unternehmen sein, um intelligente Workflows aufzubauen, und Skill Recorder ist ein wichtiger Ausgangspunkt für diesen Trend.