Skills 本質上是一個用「定義產品」取代「定義程式碼」的過渡品。
當需求清楚了，就不如開發程式（可以是 vibe coding），沒有幻覺、快、又省錢。
現在多數的 skills 是人類在探索自己的能力邊界，就像當年 IFTTT 或 zapier，最後會發現真實需求沒有那麼多。
今天看到同事把 cursor 串上 MCP 跟 skills，在上面搜尋 slack/notion 、調查、更新 JIRA，一個平台做完工作。
大量焦慮進來無可避免，因此如何使用這些工具讓自己更輕鬆、而不是更內卷，是第一個層次。
第二層次我覺得更重要的，是去切分哪些是自己的核心價值，哪些應該放手，不要被工具奴役。
從檢查搜尋引擎結果到與幻覺共存
搜尋引擎高 precision 低 recall，而 LLM 反過來。
我們過去都活在前者的世界觀，對於「檢查來源」這件事情習以為常、甚至過度「以人廢言」。
未來則要習慣檢查自己的價值觀，不只是 LLM 的回答，包含被潛移默化的自己都應該被「檢查」。
當 LLM 給我三個原因，我堅信第一個是錯的，剩下可能是對的。
我有一部分價值觀不允許改變、而其他則持開放態度，有意識地維持這個界線並不容易。
人類的幻覺一直存在，我常看到有人說「某某立場的言論都是垃圾」，只是 LLM 強化了回饋，讓幻覺更容易累積。
以前我們可以說：我從某某報導看到，錯了是他的問題，甚至只願意看某些自己認為「正確」的來源。
現在內容全部混在一起，要逐一檢查幾乎不可能。
這也是為什麼 LLM 回答讓人感到不安，因為隨時對自己提出批判思考、而不是歸咎於外部來源很困難。