Việc Anthropic giới thiệu Claude Skills đã châm ngòi cho một cuộc thảo luận sôi nổi trong giới phát triển về hệ sinh thái công cụ AI ngày càng trở nên phức tạp. Khi bối cảnh AI phát triển với tốc độ chóng mặt, cộng đồng đang vật lộn với những khái niệm chồng chéo, lo ngại về sự phụ thuộc vào nhà cung cấp và những câu hỏi về việc liệu các khả năng mới này có thực sự là đổi mới hay chỉ là sự đóng gói lại các chức năng hiện có cho mục đích tiếp thị.
Tòa Tháp Của Thuật Ngữ AI
Cộng đồng công nghệ đang trải qua điều mà một bình luận viên mô tả là sự xáo trộn khái niệm có thể sánh ngang với lĩnh vực phát triển frontend. Trên khắp các nền tảng AI khác nhau, các nhà phát triển giờ đây phải định hướng giữa một rừng công cụ, hàm, kỹ năng, tác nhân, tác nhân phụ, lệnh, ứng dụng, MCP và plugin. Sự gia tăng nhanh chóng của thuật ngữ này khiến nhiều người cảm thấy choáng ngợp và hoài nghi về việc liệu mỗi khái niệm mới có đại diện cho một bước tiến có ý nghĩa hay chỉ đơn thuần là sự xây dựng lại thương hiệu.
Trên ChatGPT và Claude, giờ đây chúng ta có tools, functions, skills, agents, subagents, commands, và apps, và có cả một tập hợp phức tạp các framework cảm tính đang phát triển dựa trên mớ hỗn độn này.
Nhiều nhà phát triển bày tỏ sự bối rối về việc Skills khác biệt như thế nào so với các khái niệm hiện có như lời nhắc MCP (Model Context Protocol), subagents, hoặc đơn giản là các tệp markdown trong dự án. Sự đồng thuận cho thấy Skills đại diện cho một cách tiếp cận thân thiện hơn với người dùng trong việc đóng gói hướng dẫn và mã thực thi, nhưng cơ chế cơ bản vẫn tương tự như những gì các nhà phát triển đã có thể đạt được với kỹ thuật lời nhắc phù hợp.
Skills So Với Các Công Cụ Hiện Có
Claude Skills dường như hoạt động như các thư mục chứa hướng dẫn, tập lệnh và tài nguyên mà Claude có thể tải theo ngữ cảnh khi cần. Cách tiếp cận này nhằm giải quyết vấn đề về sự ô nhiễm cửa sổ ngữ cảnh bằng cách chỉ tải thông tin liên quan thay vì đưa mọi thứ vào mọi tương tác. Tuy nhiên, các nhà phát triển đặt câu hỏi liệu điều này có đại diện cho một cải tiến đáng kể so với các phương pháp hiện có hay không.
Một bình luận viên kỹ thuật đã phân tích khái niệm này về mặt cốt lõi: Skills về cơ bản chỉ là một tập hợp các tệp chứa hướng dẫn cho LLM. Tìm kiếm các 'skills' có sẵn khi khởi động, đặt mô tả vào ngữ cảnh, và sử dụng các công cụ bash để thực thi chúng khi cần. Sự đơn giản hóa này đã được nhiều người đồng tình, những người xem mô hình cơ bản là về cơ bản không thay đổi so với các vòng lặp tác nhân cơ bản mà họ có thể tự triển khai bằng mã tối thiểu.
Yếu tố khác biệt then chốt dường như là việc bao gồm mã có thể thực thi bên trong Skills, cho phép thực hiện các thao tác xác định nơi lập trình truyền thống tỏ ra đáng tin cậy hơn là việc tạo token. Khả năng này, mặc dù mạnh mẽ, nhưng cũng mang đến những cân nhắc bảo mật mới khiến các nhà phát triển thận trọng về việc tin tưởng vào các Skills của bên thứ ba.
Các Tính Năng Chính của Claude Skills:
- Có khả năng kết hợp: Các Skills có thể xếp chồng lên nhau và được phối hợp tự động
- Tính di động cao: Cùng một định dạng hoạt động trên các ứng dụng Claude, Claude Code và API
- Hiệu quả: Chỉ tải các thành phần cần thiết khi cần
- Mạnh mẽ: Có thể bao gồm mã thực thi cho các hoạt động xác định
Cuộc Tranh Luận Giữa Ràng Buộc Nhà Cung Cấp Và Đổi Mới
Một phần đáng kể của cuộc thảo luận tập trung vào việc liệu các tính năng như Skills có đại diện cho sự đổi mới thực sự hay chỉ là các chiến lược ràng buộc nhà cung cấp. Một số nhà phát triển xem các bản phát hành tính năng nhanh chóng là sự tiến hóa cần thiết, trong khi những người khác xem chúng như những nỗ lực phân biệt các mô hình AI hàng hóa thông qua các công cụ độc quyền.
Một số nhà phát triển nhận thấy sự khác biệt trong định vị chiến lược giữa các công ty AI. OpenAI phát hành các tiện ích mở rộng cho ChatGPT, tập trung nhiều hơn vào trải nghiệm người dùng cuối, một nhà phát triển nhận xét. Anthropic phát hành các tiện ích mở rộng cho những người xây dựng vào Claude Code - nó có cảm giác tập trung vào trải nghiệm nhà phát triển hơn. Sự phân biệt này làm nổi bật cách các công ty đang tạo ra các vị thế thị trường khác nhau mặc dù cung cấp các khả năng cốt lõi tương tự.
Mối lo ngại về sự ràng buộc nhà cung cấp đặc biệt mạnh mẽ trong số các nhà phát triển từng bị ảnh hưởng bởi các khoản đầu tư cụ thể theo nền tảng trước đây. Nhiều người ủng hộ việc tập trung vào các công cụ không phụ thuộc mô hình và sử dụng API trực tiếp thay vì đầu tư mạnh vào các hệ sinh thái độc quyền có thể trở nên lỗi thời.
Các Câu Hỏi Về Triển Khai Thực Tế
Ngoài các cuộc tranh luận triết học, các nhà phát triển đã đặt ra những câu hỏi thực tế về việc triển khai Skills. Claude có thể xác định hiệu quả như thế nào khi nào nên sử dụng Skill nào? Điều gì sẽ xảy ra khi bạn có hàng trăm Skills cạnh tranh để được chú ý? Làm thế nào để điều này có thể mở rộng mà không làm quá tải cửa sổ ngữ cảnh?
Cộng đồng cũng đặt câu hỏi về mối quan hệ giữa Skills và các tính năng khác của Claude như subagents. Một bình luận viên đã làm rõ: Subagents có ngữ cảnh riêng của chúng. Skills thì không. Sự phân biệt này giúp các nhà phát triển hiểu khi nào nên sử dụng từng phương pháp - Skills cho các thao tác chia sẻ ngữ cảnh và subagents cho xử lý song song, biệt lập.
Một số nhà phát triển đã chia sẻ các thử nghiệm ban đầu của họ với Skills, với những kết quả khác nhau. Một người báo cáo đã thử nghiệm một Skill thiết kế canvas cho kết quả khá tệ bất chấp việc sử dụng token rộng rãi, trong khi những người khác thấy Skills hữu ích cho các tác vụ cụ thể như xử lý PDF và các cuộc gọi REST API.
So sánh với các Khái niệm Tương tự:
| Khái niệm | Chức năng Chính | Xử lý Ngữ cảnh |
|---|---|---|
| Skills | Hướng dẫn + scripts + tài nguyên | Ngữ cảnh được chia sẻ, tải khi cần thiết |
| Subagents | Các phiên bản AI song song | Ngữ cảnh bị cô lập |
| MCP | Tích hợp công cụ client-server | Nhiều cách triển khai khác nhau |
| Claude.md | Hướng dẫn dành riêng cho dự án | Luôn được tải trong ngữ cảnh |
Hướng Tới Tương Lai: Chuẩn Hóa Hay Hỗn Loạn?
Cuộc thảo luận cho thấy một cộng đồng đang ở ngã ba đường. Một số nhà phát triển ủng hộ việc chờ đợi cho đến khi hệ sinh thái ổn định, lập luận rằng các công cụ hiện tại chỉ đại diện cho các giải pháp tạm thời cho những hạn chế của mô hình. Những người khác nhìn thấy cơ hội trong sự hỗn loạn, lưu ý rằng sự phức tạp tạo ra cơ hội kinh doanh cho những ai có thể định hướng được nó một cách hiệu quả.
Tốc độ đổi mới nhanh chóng tạo ra một thách thức cho việc ghi chép và học hỏi. Như một bình luận viên đã lưu ý, ngay cả việc hỏi các công cụ AI về các tính năng của chính chúng cũng thường thất bại vì chúng dựa vào tài liệu công khai vốn tụt hậu so với các bản phát hành tính năng. Điều này tạo ra một tình huống nghịch lý khi các công cụ AI tiên tiến nhất lại phải vật lộn để giải thích khả năng của chính chúng.
Nhiều người trong cộng đồng hy vọng vào sự hợp nhất và tiêu chuẩn hóa, tương tự như những gì đã xảy ra trong các dịch vụ đám mây sau sự phân mảnh ban đầu. Tuy nhiên, những người khác tin rằng giai đoạn thử nghiệm hiện tại là cần thiết để khám phá những cách tiếp cận nào mang lại giá trị thực sự trước khi các tiêu chuẩn có thể xuất hiện.
Tính khả dụng theo Gói:
- Pro, Max, Team, Enterprise: Truy cập đầy đủ Skills
- Team/Enterprise: Yêu cầu quản trị viên kích hoạt trên toàn tổ chức
- API: Yêu cầu Code Execution Tool beta
- Claude Code: Cài đặt thủ công qua ~/.claude/skills hoặc marketplace
Kết Luận
Việc ra mắt Claude Skills đại diện cho nhiều hơn là một bản phát hành tính năng khác - nó là một ví dụ thu nhỏ về những thách thức rộng lớn hơn mà việc áp dụng AI đang phải đối mặt. Các nhà phát triển đang cân bằng giữa sự hào hứng về các khả năng mới với những lo ngại về sự phức tạp, sự ràng buộc và liệu mỗi đổi mới có đại diện cho sự tiến bộ có ý nghĩa hay chỉ là một lớp trừu tượng khác.
Tâm lý cộng đồng cho thấy rằng mặc dù Skills mang lại lợi ích thực tế cho các trường hợp sử dụng cụ thể, các mô hình cơ bản vẫn quen thuộc với những ai hiểu các vòng lặp tác nhân cơ bản. Khi bối cảnh AI tiếp tục phát triển với tốc độ chóng mặt, các nhà phát triển đang xây dựng các chiến lược để định hướng trong sự hỗn loạn trong khi tập trung vào những gì thực sự mang lại giá trị cho dự án của họ.
Cuộc thảo luận xung quanh Claude Skills cuối cùng phản ánh những câu hỏi lớn hơn về cách các công cụ AI sẽ trưởng thành và liệu giai đoạn đổi mới nhanh chóng hiện tại sẽ dẫn đến các cách tiếp cận tiêu chuẩn hóa hay sự phân mảnh tiếp tục. Hiện tại, các nhà phát triển đang áp dụng một cách tiếp cận thực tế - thử nghiệm các tính năng mới trong khi vẫn duy trì thái độ hoài nghi về việc liệu mỗi tính năng có đại diện cho một bước tiến cơ bản hay chỉ là một cái tên khác cho các khái niệm quen thuộc.
Tham khảo: Introducing Claude Skills