我用一套新的 Skills 训练方法把标题点击率从 8% 做到了 13%。这个方法我叫它Skills 自进化。它有点像大模型的强化学习。区别是我没有训练模型参数我训练的是 Skill 的执行方式。以前我调一个 Skill经常要花几个小时。现在给它一个目标十几分钟就能跑出一版接近可用的结果。那次高点击标题只是第一次验证。更大的变化是Skill 开始记住怎么靠近好结果。Skill 写完不等于跑准Skill 写完不代表它每次都能跑出我想要的结果。尤其是标题、开头、大纲、正文这种任务我给它一份素材它会给我一个结果。但这个结果经常差一点。关键词可能偏了表达可能太平方向也可能被它偷偷换掉。所以 Skill 需要被调。以前的调法很像手动改稿。我给素材它跑结果结果不满意我再补一句它再跑一版。这个循环看起来也在训练但它有两个地方很慢。第一它是单线的。我问一句它答一句。一轮只试一条路这条路不对就要等我重新判断。第二它会停。结果不对它会停方向不清它也会停。中间任何一步断了都要我接手。模型生成本身不慢慢的是这种调试方式。它一直被卡在“我问一句它答一句”里面。我想一次Agent 试十次一开始我想的是我怎么把这个 Skill 改好后来我换成了另一个问题能不能我想一次让 Agent 自己试十次这个问题一换方法就变了。我不再一轮一轮推它而是给它一个目标让它围着这个目标自己跑。我先给它一个靶子。靶子就是已经被结果验证过的好答案比如一个点击率更高的标题它给 Agent 一个接近标准。然后用 Goal 把任务挂住。结果没接近就继续跑不要跑一版就停下来等我。这里先把 Agent Team 说清楚。它不是一群 Agent 各写各的你可以先理解成主 Agent 一次叫多个小 Agent 去试不同改法。主 Agent 就是当前负责 Goal 的那个 Agent。它负责看结果像不像靶子也负责决定下一轮要试哪里这些“下一轮要试哪里”就是我说的训练线索。再让 Agent Team 在同一轮里试多条路。有的路改关键词有的路改表达有的路对照高点击标题有的路专门找差距。多跑不够线索要准准确率不是来自多跑几版。Agent Team 如果只是多跑几版结果只会更热闹不一定更准。以前也可以由人来给线索比如我判断关键词偏了表达结构不对或者靶子里某个东西必须保留。人给线索可能很准但问题是太慢我每次只能想出几条再一条条交给 Agent 测。现在这一层交给主 Agent。它会先给出一组训练线索关键词可能偏在哪里表达结构差在哪里靶子里哪些东西必须被保留哪些规则可能把结果带偏。Agent Team 拿着这些线索去试发散才不会散掉。这里的变化不是“人不给线索了”而是“线索生产也交给 Agent 跑起来”。人给线索可能更准。Agent 给线索效率更高能试得更多。测试路径一多命中好结果的概率也会变高。主 Agent 只做两件事有没有接近靶子差距到底在哪里不像就继续试。接近了就停下来总结方法。8% 到 13%先拿标题验证我第一次拿来测的是标题 Skill。我给它文章素材也给它一个已经验证过的高点击标题当靶子但我没有把答案告诉它。我只给它一个目标把这个标题 Skill 调到能稳定跑出接近靶子的标题。接下来就不是我一句一句推了。主 Agent 会自己规划怎么测它会先拆出一组训练线索再让 Agent Team 从不同路径去试试完一轮主 Agent 再把结果拿回来对照靶子。关键词没抓住就把关键词线索拆得更细表达不够像就让 Agent Team 继续从结构、语气、点击动机这些方向去试结果接近了就停下来总结。这个过程最像训练。它一轮一轮试一轮一轮看一轮一轮靠近答案只是最后浮出来的东西。最后跑出来的标题不一定每个词都一样但关键词接近表达结构接近点击结果也接近。这就够了。我要训练的是 Skill 靠近好标题的方式某个标题只是验证结果。写回 Skill 的不是答案是方法这里最容易搞错。那个高点击标题不会被塞回 Skill下一篇文章不可能还用同一个标题。要写回去的是方法。写回 Skill 的是跑出这类答案的方法。跑对的路径留下跑偏的规则删除或降级。下一次再跑它就不是从零开始它从上一次判断过的地方接着跑。这就是 Skills 自进化。Goal 让任务不要半路停如果在 Codex 里可以直接用/goal开头。Codex 的问题是入口不明显你输入/goal不会弹出表单也不会提醒你下一步该填什么。Claude Code 里更自然。Goal 默认开启你给它一个明确目标它就会围绕目标持续推进。我现在常用的输入格式是/goal目标用当前素材把某个 Skill 调到能稳定产出接近靶子的结果。主 Agent 评判每轮只判断两件事是否达标差距在哪里。Agent Team 批量测试由模型自己决定怎么拆分路径、调用多个 Agent 测试并把结果交给主 Agent 对照。循环规则没达标就继续测试达标后停止。最终输出可写回 Skill 的方法论 应该删除或降级的规则。这段输入的作用是把目标、判断、测试、循环和写回一次说清楚让主 Agent 不要跑散。人不需要提前规定每个 Agent 的职位人只要给目标、给靶子、看结果。Agent 负责多路试错主 Agent 负责收敛判断人负责最后审核哪些方法值得写回哪些规则应该删掉。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
