北京
“One thing Microsoft is not good at is naming things, and sadly it's happened again.”如果你跟作者一样对微软的命名感到困惑，那你并不孤单。他把这个老问题又拎了出来，只不过这回的对象是Copilot Studio里那些“技能”。其实真正的技能（Skills）并不是微软自创的，而是Anthropic为Claude设计的模块化提示方案——用一份带YAML元数据的skill.md文件，就能让大模型按需调用特定上下文或提示。
简单说，技能像一组可以随时插入的指令片段，既减少无用上下文对模型预测的干扰，也让成本更可控。作者举了个直观的原理：大模型的工作就是根据输入token预测下一个token，引入的无关上下文越多，预测就越容易跑偏。正因为这种精简，技能变得极易转移——他本人就把同样一份skill用在GitHub Copilot和Copilot Studio里。至于用途，从补充专业知识、引导回复风格，到做主题隔离、工作流串联，几乎无所不包。
但微软在Copilot Studio里用的“技能”却让人挠头。作者吐槽，Azure Bot Framework时代的Copilot Studio技能就不是真正的技能，而新版的Copilot Studio虽然也叫Skills，本质上却是插件（Plug-ins）。插件可以包含skill.md，还能挂载Python脚本、MCP服务器等工具。所以微软是把插件叫作技能，把真正的技能埋在插件里。好在这并未削弱功能，反而带来了额外惊喜。
因为Copilot Studio内置了Python编译器，这让“技能”插件可以直接调用Python脚本。想象一下，一份Excel扔进去，不用强求大模型靠自然语言给出稳定分析，直接写一段Python就能得到确定性的计算结果，再套上大模型灵动的解释。作者用“game changer”形容这个发现，他最喜欢的实现也正是把脚本与LLM的即兴能力结合在一起，让输出既可靠又有灵魂。
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