《Skill能不能代替经验》
HN 上有个帖子我反复看了三遍，看完后背发凉。
一个开发者用 24/7 运行的 Agent 撑起了一家年营收几十亿的元器件贸易公司。核心资产不是库存，是一堆不停扫全球几百个分销商网页和 PDF 的抓取脚本——当别人还在等原厂发邮件说缺货，他的 AI 已经从论坛里的"抱怨声"预测到了某颗芯片的供应危机。
这模式有个名字，我愿意叫它代理人套利。
讨论里最扎心的一句是："2026 年最强的护城河，不是你的代码，是把行业脏活转化为 AI Skill 的能力。"
先说清楚"脏活"到底是什么。 它不是搬运，不是体力活，是那些"只有老采购、老工程师才懂，但写不进代码"的模糊决策。比如一个供应商 datasheet 第一页写 10A 输出，你翻到曲线图发现只能撑 1ns——这种虚标惯例，老采购一眼就懂，AI 以前只当普通数据读。再比如供应商说"产能调整"，老采购一听就知道要涨价了。
这类东西值钱，恰恰因为它同时满足两个条件：信息不对称（外人不知道），非标准化（没法用一条规则写死）。越是这两条都占的地方，越是被经验护住的地方。
怎么把这种直觉变成 AI 能用的 Skill？ 不是写 Python，是写一份 .md 格式的 SOP：先录下你看到型号时脑子里闪过的三个判断标准，再给 AI 设一个刻薄的角色（"华强北摸爬二十年的质量官"），最后用大白话写决策指引——"报价低于市场价 30%，必须调历史批次验证有无客诉"。
一句话：Skill 就是你把脑子里的潜规则，写成一份给 AI 看的员工手册——本质上是把人的经验，封装成一个 AI 能直接调用的接口。
"接口"这两个字是关键。经验原本锁在人的脑子里，调用一次就得耗那个人一次的时间；写成 Skill 之后，它变成了一个可以被无限次调用、边际成本几乎为零的东西。这才是真正的杠杆所在：不是 AI 变聪明了，是你的经验第一次有了可复制的载体。
我得拆一下自己：我一开始觉得"这不就是写 SOP 吗，有什么稀奇"，后来真去写自己的采购判断，发现我那些"直觉"连 SOP 都写不干净，全是"大概、应该、看情况"。经验里能被编码的那部分，比我以为的少得多。
后来我把经验粗粗分了三层：能写清楚的（规则明确，直接编码）、写一半的（要加条件和例外，靠角色和案例去逼近）、根本写不出的（涉及现场感、人情、时机，只能人扛）。Skill 能拿下的主要是前两层。
所以 Skill 代替的不是经验本身，是经验的"可复制部分"。有人坚持"经验无法编码"——对，但能编码的那部分，已经够把不写下来的人甩开十条街。因为竞争比的从来不是谁的经验更深，是谁的经验能被调用得更多次。
华强北老师傅看一个料号带不带 -TR 后缀，就知道只是编带包装、不影响电气属性。这种东西我现在还得问人。哪天我能把它写成 Skill 交出去，老师傅那层壁垒就不在了——不在了，但我也腾出了手去干他干不了的事。
所以 Skill 抢的不是老师傅的饭碗，是那些不肯把直觉写下来的人的。