AI

Microsoft Skill Recorder: позвольте ИИ учить вашу работу, а не заставить вас учиться Prompt

В последние годы большие языковые модели (LLM) и агенты ИИ быстро развивались, но действительно препятствующие компании внедрить ИИ, это не способность моделировать, а [...]

3 Август, 2026113 прочтение7 минут чтения.
Статьи

В последние годы большие языковые модели (LLM) и агенты ИИ быстро развивались, но действительно препятствующие компании внедрить ИИ не способность моделировать, а способность.Как превратить человеческий опыт в навыки, которые ИИ может осуществить?。

Последний открытый исходный код Microsoft. Рекомендующий навыки Именно для решения этой проблемы он родился.

Его идея очень проста:

Нет необходимости писать Prompt, нет необходимости писать рабочий процесс, нужно только продемонстрировать один раз, и ИИ может научиться.

И это означает, что ИИ идет от Prompt Engineering (Прогнозная инженерия) Движение к Демонстрационная инженерия (Demonstration Engineering)。

Что такое Skill Recorder?

Skill Recorder - это инструмент Microsoft с открытым исходным кодом, который записывает все процессы выполнения пользователем задач, включая:

  • Операции с экраном
  • Клик мыши
  • Переключение окна
  • Доступ в браузере
  • Команды терминала
  • Содержимое буфер обмена
  • (Необязательно) Голосовые пояснения

Затем он вызывает GitHub Copilot, чтобы проанализировать весь процесс и автоматически выделить:

  • Цель, которую пользователь действительно хочет достичь (Intent).
  • Ключевые бизнес-этапные процессы (Workflow)
  • параметры и переменные
  • Повторно используемые навыки (SKILL.md)
  • Автоматизация, выполняемая по времени или автоматически запускаемая

Весь процесс заключается не в простой записи мыши, а в попытке понятьПочему это делается?。

Рабочий процесс Skill Recorder

Весь процесс может быть резюмирован в четыре этапа:

Шаг 1: Запись заданий

Пользователи выполняют свою работу, как обычно.

Например:

  • Рекомендация GitHub Issue
  • Развертывание сервисов Azure
  • Представление ежедневных газет
  • Обновление Jira
  • Загрузка отчета
  • Ответить на сообщения клиентов

На протяжении всего процесса никаких запросов не требуется.

Шаг 2: анализ AI

После записи GitHub Copilot анализирует весь процесс.

Он не просто записывает:

Нажмите здесь → Введите здесь → Нажмите там

Попробуйте понять:

Пользователь создает проблему.

Пользователь находится в процессе утверждения

Пользователь выпускает версию.

Пользователь синхронизирует данные.

То есть, он перерабатываетНамерение задачи (Intent)。

Шаг 3: Создание навыков

Затем создается стандартизированный SKILL.md。

Навыки обычно включают в себя:

  • Описание задач
  • Условия использования
  • Параметры ввода
  • Шаги выполнения
  • Предупреждение
  • Инструменты, которые могут быть вызваны

Это означает, что эта способность может быть повторно использована любым агентом ИИ в дальнейшем.

Шаг 4: Автоматическое исполнение агента

После этого пользователю нужно всего одно слово:

Помогите мне сегодня с всеми новыми вопросами GitHub.

Агент вызывает только что созданный навык для автоматического завершения работы.

Весь процесс не требует повторного демонстрации.

Основные отличия от традиционной RPA

Многие из тех, кто впервые видит Skill Recorder, думают:

«Разве это не экрановая версия RPA? »

На самом деле, разница между ними очень велика.

Традиционный RPA:

  • Запись координат мыши
  • Записывать местоположение кликов
  • Изменение UI не работает.
  • Сильная зависимость от макета страниц

Skill Recorder:

  • Понимание намерений пользователей
  • Приоритетный вызов API
  • Приоритетный вызов CLI
  • Приоритетный вызов агента Tool
  • Используйте интерфейс пользователя только при необходимости.

Например:

Традиционный RPA:

点击按钮
等待3秒
点击输入框

Skill Recorder предпочитает понимать:

创建 GitHub Issue
填写标题
填写描述
提交

Таким образом, даже если страница изменится, Skill будет работать до тех пор, пока базовые возможности не будут изменены.

Почему это важно?

В прошлом самая большая проблема в развертывании ИИ для предприятий была не модель, а знания.

Реальность, как правило, такова:

  • Соп не смотрел никто.
  • Опыт работы существует только в голове старых сотрудников.
  • Прогнозируйте 8
  • У каждого есть свой шаблон.
  • ИИ не может реально использовать опыт.

Skill Recorder изменил эту модель:

Не нужно писать prompt.

Не нужно писать процесс.

Прямая демонстрация.

Это также позволяет бизнес-специалистам легко создавать возможности ИИ, не требуя того, чтобы они были инженерами.

Типичные сценарии применения на предприятии

Skill Recorder особенно подходит для повторяющихся повседневных задач, которые зависят от опыта, таких как:

Эксплуатационное обслуживание

  • Публикация сервисов
  • Просмотр журнала
  • Перезагрузка ресурсов
  • Проверка аномалий

Развитие

  • Обзор кодов
  • Классификация вопросов
  • Исправление bugs
  • Release Публикация

Финансовые услуги

  • Загрузка отчета
  • Обобщение данных
  • Выверка счета
  • Создание ежемесячного отчета

Кадровые ресурсы

  • Фильтр резюме
  • Организация собеседования
  • Процесс приема на работу
  • Оценка предложений

Клиентская служба

  • Ответить на заказ
  • Запрос заказов
  • Обновление CRM
  • Обновление сложностей

Эти процессы, которые ранее опирались на личный опыт, могут быть преобразованы в совместные и многократно используемые навыки ИИ.

Значение Skill Recorder

С точки зрения бизнеса он дает несколько очевидных преимуществ:

  • Преобразование скрытого опыта в стандартизированный актив
  • Уменьшение порога использования ИИ
  • Ускорение развертывания агента
  • Повышение последовательности процессов
  • Удобство управления версиями и совместного использования команд
  • Сокращение расходов на разработку и обслуживание Prompt

По мере накопления навыков, компании могут постепенно формировать свой собственный резерв компетенций ИИ, а не оставлять знания в руках отдельных лиц.

Отношения с экологией агентов AI Microsoft

Skill Recorder - это не изолированный инструмент, а неотъемлемая часть экосистемы агентов AI Microsoft.

В последние годы Microsoft продолжает развиваться. Навыки Основная система навыков агентов, используя такие инструменты, как GitHub Copilot, Microsoft Foundry, MCP (Model Context Protocol), инкапсулирует знания в области в файлы навыков, которые можно многократно использовать (SKILL.md), чтобы помочь агентам AI быстро приобрести профессиональные навыки в различных проектах и сценариях. Skill Recorder еще больше снижает порог для создания навыков - от «навыков рукописи» к «навыкам создания презентаций», что позволяет бизнес-специалистам участвовать в наращивании навыков ИИ.

Резюме

Skill Recorder - это не просто новый инструмент для записи экрана, это изменение в методе работы.

В прошлом мы должны были постоянно рассказывать ИИ, что делать; в будущем мы должны сделать это один раз, чтобы ИИ мог понять, рафинировать и повторить.

Это означает, что происходит также изменение способа накопления знаний в бизнесе: от документации, SOP и подсказок к реализуемым, совместно используемым и устойчивым навыкам ИИ.

Как можно ожидать, по мере того, как технология агентов развивается,«Одна демонстрация, ИИ учится использовать на всю жизнь» Это станет новой парадигмой, когда все большее число компаний создают интеллектуальные рабочие процессы, и Skill Recorder является важной отправной точкой для этой тенденции.