Skillry 有一部分 Skill 是免费的。我一直在想：免费给出去的东西，怎么让人愿意掏钱？ 所以我去 BizPeel 翻了几个免费起家的： · Postiz：代码全开源，自己部署不要钱，现在有 8,587 个订阅在付费 · Web3Forms：联系表单免费用，MRR 4.4 万美元 · Comp AI：开源的合规工具，近 30 天收款 88.9 万 · Hypit：开源的视频工作流，积分付费 共同点：免费的是「自己动手」，收钱的是「省事」，增加托管、积分额度、团队协作、不用自己维护。 推荐着Postiz 这份报告，把「开源还能收钱」讲得很清楚 👉

Skill 生态现在就是作者干活，Agent 平台收割心智。用户用 Skill 做出好结果，只会觉得平台厉害；如果平台不能让作者赚到钱，所谓 Skill 商城最终只是一个“免费劳动力市场”。 #AI# #AIAgents# #AISkills# #Plugin# #开发者生态# #易论AI# #李继刚# #歸藏#

SKILL.state：让Agent处理长任务时更聪明、更省钱 现在的Agent在干活时，会把每一步的操作、思考过程和看到的反馈全都记在聊天记录里。任务一旦变长，这个对话历史就会像滚雪球一样越来越长。不仅让AI每次思考都要读一大堆旧内容、算力成本飙升，还很容易让AI被之前的陈旧信息干扰，导致后续步骤出错。 谷歌设计了一套叫 SKILL.state 的新运行架构，这个架构给Agent准备了一个结构化的“状态笔记本”。每次AI要行动时，只要看三样东西：最初的任务目标、笔记本上记录的当前最新状态、刚刚发生的新情况。AI想清楚下一步要干什么、更新完笔记本的状态之后，刚才推导用的草稿纸就可以直接扔掉，不用一直塞在对话框里。 这样一来，不管整个任务进行了几百步，AI每次需要看的提示词长度都保持固定。整体消耗的Token数量直接从指数级暴增变成了平稳的线性增长，长任务下能省下大半成本。环境里偶尔冒出一些无关的杂音或者日志，AI在更新状态时会自动过滤掉，不会被旧干扰项带偏。 不过我觉得这种方法肯定会损失信息，还是更喜欢Codex压缩上下文的方式，因为命中缓存价格低，保持长上下文性能更好。 论文：

SkillsGate，又一个可视化的 Skill 管理工具，搜一下想要的，选好装到哪些 Agent 里，一键搞定。 支持 20 多种 AI Agent，包括 Claude Code、Cursor、Codex、Windsurf、Goose 等主流工具。 GitHub： 提供桌面应用也有终端 UI，还能连远程机器同步 Skill，团队协作也方便。 经常给不同 AI Agent 折腾 Skill 的朋友，这个能省不少功夫。

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