他们不让AI自由发挥，只准调三年前的老脚本

有人在终端敲了句“use the invoice-generation skill”，系统立马跑了个三年前写的Python脚本，生成PDF、发邮件，一气呵成。全程没大模型瞎猜，没记忆管理，连Agent状态机的影子都没见着。

这其实是Barry Zyj和Mahesh Murag去年11月就喊出的主张：“别造Agent，造Skill。”他们说的Skill，就是那种能独立测试、输入输出清清楚楚、还能被一句人话直接唤醒的确定性功能块。大模型最爱自由发挥那套？在这儿被压得只剩一条缝。

CLI早就有了，但一旦披上“Skill”马甲，立马能听懂人话。比如那个财务校验脚本，三年没动过，现在只要说“检查这笔付款合不合规”，它就自己蹦出来干活。还有人刚把ERP里的库存查询包成Skill，文档还没写，销售已经在Slack里问：“下周哪三个SKU最可能断货？”

以前搞Spec-driven development，写一堆YAML契约，现在反而成了绊脚石——因为接口不再是冷冰冰的API文档，而是一句“帮我查下库存”。工程师也不先写定义了，而是先让真实业务跑起来，再回头划清这个Skill到底能干啥。

他们建议得很实在：把业务逻辑塞进Skill，再让Skill去调命令行工具或老函数。AI工程这波退潮，终于不再沉迷编排一群飘忽不定的智能体，而是把过去十年攒下的确定性代码，真正变成AI能用的基础设施。

牛皮吹爆了。