大厂内部都在用这个10行的Skill! 公开不到半天 Hermes 已经开始移植

今天我看到一个很有意思的 Skill。

它没有复杂的 Agent（智能体）架构，没有 MCP（模型上下文协议），不需要额外申请 API Key（接口密钥），甚至连一份“长提示词”都算不上。

整个 SKILL.md，把 YAML 配置、标题和空行全部算进去，一共只有：

10 行

但分享它的人是 Anthropic 的 Thariq Shihipar。Thariq 在 X 上提到，Anthropic 内部最近有不少人在频繁使用这个 Skill：

/eli5 

它叫 ELI5，来自 “Explain Like I’m 5（像给 5 岁孩子一样解释）”。

更有意思的是它的传播速度。

北京时间 8 月 22 日凌晨，这个只有 10 行的 Skill 刚刚进入 Claude Community Marketplace（社区插件市场）；凌晨 3 点多 Thariq 在 X 上公开分享，到了下午 3 点左右，Hermes 仓库里已经出现了移植 /eli5 的 PR（拉取请求）。

从公开到 Hermes 开始跟进，大约只有 11 个半小时。

我把 Claude 原版和 Hermes 正在做的版本都翻了一遍以后，反而觉得最值得讨论的并不是“大厂又多了一个 Skill”。

而是另一个问题：

现在模型越来越强以后，为什么一个只有 10 行、真正核心指令甚至只有一句话的 Skill，反而会成为 Anthropic 内部经常使用的工具？

一、整个 Skill 只有 10 行，真正干活的其实只有一句话

先看 Claude Community 里的原版。

插件名称就叫：

eli5

版本是：

1.0.0

调用几乎没有学习成本：

/eli5 how does DNS work

但真正让我意外的是它的 SKILL.md。

整个文件就是：

---name: eli5description: Explain a topic like I'm a 5 year old. Use when the user types /eli5  or asks for a dead-simple picture explainer of how something works.# eli5Explain like I'm someone who knows nothing about this topic, using a HTML artifact with big pictures and few words.Topic: $ARGUMENTS

一共 10 行。

如果把 Frontmatter（前置元数据）、标题和参数去掉，真正告诉 Claude 应该怎么做的核心 Prompt（提示词），实际上只有一句：

Explain like I'm someone who knows nothing about this topic,using a HTML artifact with big pictures and few words.

翻成大白话就是：

假设我是一个对这个主题完全没有前置知识的人，用一个 HTML（超文本标记语言）页面、大图片和很少的文字给我讲明白。

就这么简单。

这和我们以前动不动给模型塞几百、几千字提示词的思路，几乎是两个方向。

它没有规定背景颜色，没有规定图应该怎么画，也没有列几十条“必须”和“禁止”。它只是确定了一种信息表达方式：

不要继续堆文字假设读者前置知识为 0把最关键的关系重新整理出来尽量用图，而不是继续用文字解释文字

这可能才是这个 Skill 真正厉害的地方。

二、凌晨刚进插件市场，二十多分钟后就公开了

我又顺着提交记录看了一下时间。

Thariq 提交的是：

PR #2372Add eli5 plugin

北京时间 8 月 22 日大约 02:53 创建。

03:09 左右已经合并进 Claude Community Marketplace。

而从 Thariq 的 X 帖截图来看，他公开介绍这个 Skill 的时间大约是：

03:32

整个顺序其实很清楚：

Anthropic 内部开始使用Thariq 把它做成 ELI5 Plugin（插件）进入 Claude Community Marketplace在 X 上公开分享

所以这并不是网友看完一张截图以后仿制出来的东西，Claude Community 里的插件作者就是 Thariq 本人。

现在使用 Claude Code 的朋友，已经可以按照社区插件市场的正常方式安装。

先添加插件市场：

claude plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community

然后安装：

claude plugin install eli5@claude-community

以后遇到完全不熟悉的东西，直接输入：

/eli5 什么是 MCP

或者：

/eli5 这个项目到底是怎么工作的

它的目标不是再生成一篇长篇解释，而是把这件事重新组织成一个以视觉内容为主的 HTML Artifact（HTML 交付页面）。

三、别被 ELI5 这个名字骗了，它不是把成年人当成小孩

这里有一个很容易产生的误解。

ELI5 直译就是“像给 5 岁孩子一样解释”。

于是很多模型一看到 ELI5，就开始疯狂打比方：

API 是一辆汽车，Database（数据库）是朋友家的房子，Token 是糖果，Server（服务器）是快递员……

本来几个技术名词能够说明白的东西，硬套上一层儿童故事以后，反而变得更绕。

Thariq 的帖子下面就有人专门提到了这个问题。

有人说，自己更喜欢这样的要求：

explain this to me as simply as possiblewithout losing technical precision

意思是：

在不损失技术准确性的前提下，尽可能简单地解释。

这个质疑其实非常有道理。

但 Thariq 后面的回复又点出了 ELI5 原版 Prompt 里一个很容易被忽略的细节。

它真正写的并不是：

把我当成一个真正的 5 岁孩子

而是：

someone who knows nothing about this topic

也就是：

一个对这个主题完全没有前置知识的人。

这两者差别非常大。

前者是在降低读者的理解能力，后者是在取消对读者背景知识的假设。

真正好的 ELI5，不应该把成年人儿童化，而应该把解释过程中那些：

“这个你应该已经知道。”

全部拿掉。

比如解释 MCP，不要第一句话就把 Server、Transport、Tool Schema、STDIO 一股脑丢出来，而是先告诉完全不了解的人：谁在提出需求，谁提供能力，中间怎么连接，调用以后结果怎么回来。

关系先看懂，再告诉他这些东西分别叫什么。

四、Thariq 展示的 Discord Bot，就是一个很典型的例子

Thariq 展示的 Demo（演示）是在解释：

How does the Discord bot work?

如果按照正常技术文档来讲，很容易第一屏就出现 Discord、Website（网站）、Firestore、API、Channel（频道）、Event（事件）、Bot 等一串名词。

对于开发者来说没什么。

但对于完全不了解的人，一句话里突然出现五六个陌生概念，本身就是理解障碍。

ELI5 生成出来的页面没有急着解释这些技术名词，而是先给出了一个极其简单的结构：

One robot.Two ears.One notebook.

一个机器人、两只耳朵、一个笔记本。

然后直接把关系画出来：

WebsiteBotNotebook  Discord

先让人知道有哪些角色、谁和谁发生关系，再逐渐把 Notebook 对应到真正的数据库，把网站发生事件、Bot 查询信息、确定 Discord Channel、发送 Card（卡片）的过程一步一步展开。

复杂度其实没有消失。

只是没有要求读者在第一分钟就把所有复杂度一起吞下去。

这就是 Visual-first Explanation（视觉优先解释）和普通长文解释最大的区别。

以前是：

文字解释又出现几个陌生名词继续用更多文字解释这些名词

现在则变成：

先看关系再理解角色再理解流程最后补上专业名称

对于完全陌生的知识，这两条学习路径差别非常大。

五、更快的是：公开不到半天，Hermes 已经开始移植

如果事情到这里结束，它已经算一个挺有意思的 Claude Code 技巧了。

结果上午过去没多久，Hermes 就跟上来了。

北京时间 8 月 22 日大约 15:01，Hermes 仓库出现：

PR #92107feat(skills): add eli5 visual-explainer skill

这个 PR 的说明写得很明确：Hermes 这套 /eli5 Workflow（工作流），就是受到 Thariq 那条分享，以及 Claude Community ELI5 Plugin 的启发。

时间放在一起看很直观：

03:32  X 上公开15:01  Hermes PR 出现

大约 11 个半小时。

但比移植速度更有意思的是，Hermes 没有简单把 Claude 那 10 行文件复制过来。

Claude 原版选择给模型非常大的自由，让它根据一句核心要求自己设计解释页面。

Hermes 社区则走向了另一个方向：

把这个极简想法，扩成一套能够反复执行、检查结果、控制质量的完整流程。

需要注意，目前 Hermes 的 #92107 仍然处于 PR 阶段，还没有正式进入稳定版本。

所以现在的状态是：Claude Code 已经可以安装原版 ELI5，Hermes 则已经开始移植，后面还要继续看这个 PR 能不能最终合并。

六、Claude 是 10 行，Hermes 直接扩成了 87 行

把两边的 SKILL.md 放在一起看，反差非常明显。

Claude 原版基本可以概括成：

零前置知识HTML大图片少文字

Hermes 的版本则已经扩展到大约 87 行。

第一步甚至不是做网页，而是：

Ground the facts

也就是先核实事实。

如果用户给了项目、代码、文件或者资料，Hermes 要先使用自己已有的 Tool（工具）：

read_filesearch_filesweb_extract

把真实内容读出来。

不能因为要把页面画得简单、漂亮，就自己补一个“看起来应该是这样”的系统架构。

接下来还要先规划 3～7 个章节，而且每个章节只讲一个核心概念。

最终生成的文件必须满足：

一个独立 HTMLinline CSS（内联样式）inline SVG（内联矢量图）无 CDN（内容分发网络）无远程字体不依赖 JavaScript可以完全离线打开

页面顶部先放 TL;DR（太长不看版摘要），下面每一节都要有一个 Visual（视觉图），可以使用流程箭头、关系图、时间线、对比框或者 SVG Diagram（SVG 图示）。

如果某个说法没有足够证据，还不能装作确定，而是要求明确标记：

[unverified]

也就是“未经验证”。

反过来，代码、命令、URL（网址）、文件路径和 Error Message（错误信息），又必须严格保留原样，不能为了“大白话”擅自改写。

所以两边实际上是两种不同的 Skill 思路：

Claude 原版

Hermes 移植版

10 行

约 87 行

极简 Prompt

完整工作流

大量空间留给模型

明确交付标准

大图 + 少字

3～7 个视觉章节

HTML Artifact

完全离线单文件 HTML

重点是“讲简单”

还强调“不要讲错”

高自由度

高可重复性

我倒不觉得哪一种一定更先进。

Claude 原版恰恰说明，模型能力足够强以后，一个 Skill 未必还要把每一步规定得死死的。

Hermes 做的，则更像把一个好点子继续产品化：既保留“用图讲明白”的核心，又把事实核验、输出格式和结果检查固定下来。

七、Hermes 还多做了一步：解释完以后，直接把网页交给你

Hermes 这套实现还有一个很实用的地方。

它没有为了 /eli5 新增模型工具，也不要求额外安装 MCP Server（MCP 服务器），更不需要再申请专门的接口密钥。

它使用的还是 Hermes 已经拥有的几个工具：

read_filesearch_filesweb_extractwrite_file

最后生成一个类似：

/opt/data/eli5/dns-explainer.html

这样的真实文件。

Hermes 的 Gateway Deliverable Mode（网关交付模式）可以识别这个 HTML 文件，并把它作为真正的 Deliverable（交付物）发送出去。

PR 作者已经实际测试过：

/eli5 what is a Hermes cron job...

最后生成了一个大约 8.6KB 的独立 HTML，有 5 个章节，还有时钟类比、流程箭头、对比框和 Memory Hook Diagram（记忆钩子图），整个页面不依赖任何远程资源。

这个地方我觉得很重要。

AI 越来越像真正的 Agent 以后，“回答问题”和“交付结果”其实应该是两回事。

普通聊天机器人会告诉你：

Cron 是什么，我给你解释一下。

而这种 Skill 最后交给你的是：

hermes-cron-job.html

你可以打开，可以保存，可以转发，以后还可以重新拿出来看。

它已经从一次性的聊天回答，变成了一份真正的小教材。

八、10 行 Skill 火起来，可能比“又一个新功能”更值得琢磨

看完整件事以后，我反而觉得最值得研究的不是 /eli5 这个命令本身。

而是为什么一个只有 10 行的 Skill，会在 Anthropic 内部被频繁使用，又会在公开不到半天以后迅速被 Hermes 社区跟进。

原因可能很简单。

现在 AI 真正缺的，很多时候已经不是“再多知道一点”，而是：

怎么把已经知道的东西，用人真正容易理解的方式重新组织出来。

我们平时让 AI 解释 Agent，它可能马上给你 MCP、Tool Calling（工具调用）、Context（上下文）、Memory（记忆）、Workflow。

让它解释 API，它又开始 Endpoint（接口端点）、Request（请求）、Response（响应）、Authentication（身份认证）。

对已经入门的人来说，这叫专业。

对第一次接触的人来说，这只是从一个陌生概念变成了五个陌生概念。

ELI5 做的事情其实非常朴素：

默认前置知识为 0找出真正重要的几个关系先把关系画出来控制文字数量最后再补专业名词

以后遇到完全看不懂的东西，我觉得都可以试试这种思路。

比如：

/eli5 什么是 MCP

/eli5 Hermes Bot Mode 到底怎么工作

/eli5 API Key 是什么

/eli5 为什么 Agent 会消耗 Token

甚至可以直接把一个几十个文件的开源项目交给它：

/eli5 帮我看懂这个项目到底是怎么工作的

如果它最后能够把一堆代码关系重新整理成几张简单的图，可能真的比继续生成 3000 字技术解释更实用。

而这次最有意思的反差还是：

Claude 原版只有 10 行。

Hermes 已经准备把它扩展成 87 行的完整 Skill。

一个把更多空间留给模型，一个把优秀经验继续固化成流程。

但它们最终指向的是同一件事：

当 AI 已经足够聪明以后，好的 Skill 未必是教它知道更多，而是告诉它：换一种人更容易理解的方式，把你已经知道的东西讲出来。