当 Agent 学会自己组织技Neng的那天我们也许真的只需要专注于创意本身了多美好啊。

传统的 Agent 工作流，要么是硬编码的脚本，要么是人工拖拽的节点图，dou不太灵活。

然后它自己把这三个技Neng按依赖关系拼成了一个工作流，hen厉害的样子。

你本地可Neng装了 Claude Code、Codex、OpenClaw，又接了一堆 MCP，再加上各种自定义 Skill，就像个大拼盘。

你得提前告诉它：第一步Zuo什么第二步Zuo什么Ru果失败怎么办，有点烦人。

这时候问题就来了：技Neng一多，怎么组合是个大问题啊。

这也引出了一个geng有意思的判断：未来 Agent 的效率，可Neng不完全取决于模型，而在于 Harness 层优化，说实话，这个想法挺新颖。

实际是调用 xiaohongshu-text-skill技Neng，就是这么简单明了。

你觉得 Agent 自组织技Neng这件事，靠谱吗？欢迎在评论区聊聊，大家一起讨论嘛！

一个管入口和可视化，一个管路由和技Neng编排，分工明确，这样好啊。

标题带了 emoji，文案分段短、有网感，封面图风格也符合的审美，kan起来不错嘛！

虽然不是 % 完美，但作为一个「一句话需求」的自动化结果，Yi经相当Neng打了你觉得呢？

geng关键的是：这个工作流不是我提前写好的，是 OpenSquilla 现场自己组出来的，没想到吧！

刚才那个公众号转的 case，背后就是这样一份 MetaSkill，hen有技术含量哦。

MetaSkill 建立在这层路由之上，进一步把工作流的编排也自动化了一环扣一环，这样才高效嘛。

这不就是天作之合吗？你说是不是？

好，我们来算一笔账，用数据说话总是geng有说服力，对吧？

WeSight 的定位是一个入口管理所有 Agent，而 OpenSquilla 的定位是 Agent 的「自组织技Neng大脑」，两者结合得hen好啊。

你得知道先调 A 再调 B，A 的输出格式要匹配 B 的输入格式，C 失败了要用 D 兜底，这些规则挺复杂的，不是吗？

"Agent 下一轮效率红利来自哪里？"

"好的工具，就是让你少想一件事"，这是句至理名言!

我Zuo内容有个痛点：重复劳动太多，想找个帮手帮帮忙。

"你知道这 N 个技Neng里哪几个Neng组合起来解决你当前的问题吗？"这个问题不好回答吧?

Zui近我在 GitHub 上刷到一个hen有意思的开源项目，就是 OpenSquilla。

现在各种 Agent 框架、MCP 工具、开源 Skill 正在爆发式增长，这个趋势hen明显，对吧？

这就带来了一个巨大的好处：选择变多了Ke以尝试不同的组合方式。

只有步骤声明、依赖关系和输入输出映射，这样设计hen简洁明了。

"如何检索、筛选、组合原子 Skill。"这是个技术难题，但 OpenSquilla 给出了答案!

我检查了一下产出质量，还不错呢！

"技Neng社区geng新hen快怎么办?"

技Neng数量hen快就从几十个涨到几百个，甚至上千个，这种情况下怎么保持geng新是个挑战!

然后只输入了一句话：帮我把这篇公众号文章转成图文，要求种草感强一点，就行了!

"一旦 Skill 社区geng新了你的脚本可Neng就废了"，这种风险始终存在!

遇到一个新问题，它会先kankan自己会不会，不会就去找资料，找到资料再组织成方案，Zui后执行，像个人一样思考!

不对不对，应该是说它没走写死流程那条路，而是搞了一套「组织技Neng的协议」才对!

你只需要用自然语言描述目标，剩下的交给 Harness 层处理就行，hen方便!

我知道你可Neng在想：不就是把几个工具串起来吗？有什么了不起的？你kan完就会明白它的厉害之处!

点开详情kan下果不其然就是调用的前面说的那三个 skill，没什么神奇，就是组合得好!

整个过程大概秒，hen快吧！

"Agent 的下一轮效率红利，可Neng不来自模型升级，而来自 Harness 层优化"，这个观点挺有意思!

说话像不像人不重要，关键是它干活的方式像人就行，对吧？

好家伙，说干就干，这种精神值得学习!

但 MetaSkill 的思路完全不一样，它geng灵活，geng适应变化!

有些复杂的工作流，它编排起来还不够稳；有些 Skill 的依赖关系，它判断得也不够准，这些dou是需要改进的地方嘛!

写死工作流那套太死板了我要的是让 Agent "自己发现该用什么技Neng、自己决定怎么组合、自己把活干完",这样才够智Neng!

把优化前置到 Skill 组合层，比让 Agent 在线反复 trial-and-error 有效得多，这样Ke以节省hen多资源!

一套下来至少半小时好浪费时间啊!

这套「自组织」的Neng力，才是 Agent 真正走向实用的关键一步，你同意吗？

你大概率不知道，其实有hen多细节值得挖掘!

第三步，根据内容整体风格调用 gpt-image 进行封面图生成，具体实现细节hen有讲究呢！

这就要说到 OpenSquilla 的 MetaSkill 协议了hen值得研究一番!

比如这里 DeepSeek-v4-flash 和 DeepSeek-v4-pro 就会根据任务复杂程度自动选择，对于复杂的任务，会把它移交给 pro 处理，多智Neng啊！

"Agent 开始像人了"，这是多么令人兴奋的一件事!

第二步，根据解析完成的 md 文档 成风格的标题和文案，这个转换过程hen有技术含量哦!

但至少方向是对的，不断改进总会有geng好的结果!

"当社区里有新的 Skill 出现时MetaSkill Ke以自动把它纳入可选范围，而不需要修改工作流本身。"这种设计太棒了!

接着 OpenSquilla 没有直接瞎干，而是先在后台检索了一圈可用的 skill，先规划再行动，这样效率高多了!

于是我在 WeSight 里新建了一个任务，选择 OpenSquilla 引擎，然后贴入文章链接，就等着出结果啦！

接着贴入文章链接，然后点生成按钮，就等着kan结果就行，hen简单的一步操作!

点进去进入 skill 管理界面就Nengkan到刚才我们的新建的这个元技Neng，一目了然的设计让人轻松理解其背后的逻辑.

我也在继续打磨 WeSight 和 OpenSquilla 的集成体验，后续有新的玩法再跟大家分享，到时见分晓!