Agent Skill

让你的 AI Agent
读懂 2050。

不用你动手装任何东西。告诉你的 AI Agent 这个 Skill 在哪,它自己去读、自己去取数据、自己回答你。

一、这个 Skill 是什么给 AI 读的说明书

2050 聚合 Skill 是 一份 Markdown 说明书——不是程序、不是脚本,就是一段告诉 AI 数据在哪、怎么用的自然语言文字。

说明书地址:https://2050.ai-opc.studio/SKILL.md

说明书里告诉 AI:

  • 数据就在 https://2050.ai-opc.studio/,一个 bundle.tar.gz 包含全部 289 场活动
  • 建议把数据下到当前工作目录的 2050大会/ 子目录里
  • 用户问活动时去读 data/activities.json,问具体某场细节去读 md/agenda/*.md
  • 用户想填说明书 / 上传录音 / 发社交邀请,打开对应的飞书表单链接

二、怎么用两种方式

方式 A · 临时用一次

直接把下面这段话发给你的 AI Agent(Claude Code / OpenClaw / Hermes / ChatGPT 任何有 shell 能力的 Agent):

请帮我使用 2050 大会聚合 Skill。说明书在 https://2050.ai-opc.studio/SKILL.md —— 你按它说的去做就行:先读说明书,再把数据下到当前目录的 2050大会/ 里,然后告诉我 2050 大会 Day 1 晚上有哪些跟 AI 教育相关的活动。

方式 B · 装到 Skill 目录长期用

如果你用 Claude Code 或 OpenClaw,希望这个 Skill 在任何新对话里都自动生效,可以告诉 AI:

请把 2050 聚合 Skill 装到我的 skills 目录。说明书在 https://2050.ai-opc.studio/SKILL.md,请你把它放到你运行时对应的 skills 路径下(Claude Code 通常是 ~/.claude/skills/2050/SKILL.md,OpenClaw 是 ~/.openclaw/skills/2050/SKILL.md)。装好之后确认一下。

装完后,之后任何新对话里问"2050 大会有哪些活动",你的 AI 会自动识别并回答。

三、装好能做什么几个典型场景

Skill 本质上让你的 AI Agent 对 2050 全知全能。几个真实可用的对话:

📅
今天晚上有哪些跟 AI 教育有关的活动?
AI 读 activities.json,按时间和关键词过滤。含 content 全文搜索——哪怕"AI 教育"只出现在活动详情正文里也能找到。
📍
我在云栖厅,接下来 2 小时附近有什么值得去?
AI 按场地和时间窗口筛选,告诉你就近的 3-5 场,附每场的一句话介绍。
🎯
帮我规划 Day 2 的日程,尽量避免时间冲突,偏好 AI+公益类。
AI 筛选 → 检查时间重叠 → 给你一张日程表 → 保存到 2050大会/my/my-schedule.json。下次新对话也记得。
📖
12308 这场"AI for Good 公益孵化论坛"具体讲什么?
AI 读对应的 md/agenda/12308-*.md,告诉你完整内容:共鸣 / 无碍心声 / 步步有伴三个超脑 AI for Good 项目的路演安排。
🐝
超脑 AI 孵化器这次在 2050 有哪些活动?
AI 按蜂巢标签(ID 602)过滤,列出超脑发起的场次及时间地点。
🔍
有谁在做构音障碍相关的项目?
AI 全文搜所有活动的完整介绍(不只是标题摘要),告诉你相关活动和参与者。

四、Skill 里有什么一览

  • SKILL.md:主说明书,AI 读这一份就够了
  • bundle.tar.gz:打包的数据包——VERSION + 289 个活动 md + activities.json + themes.json(约 430 KB)
  • agenda/*.md:每场活动的完整介绍,含活动内容、召集人、时间地点
  • activities.json:活动索引,每条含 search_text 字段支持全文搜索
  • themes.json:10 个官方分类 + 142 个社群蜂巢(含超脑 AI 孵化器蜂巢)

五、原理为什么这么极简

传统接入模式是:"AI → 适配层 → API"。要为每个数据源写一个 MCP Server 或 API 网关,开发成本高。

我们的做法是:"AI → 文件系统"。数据在本地,用 cat / grep / 读 JSON 就能查。Peter Steinberger 说「Markdown is all you need」——给 AI 一份 markdown 文档和 shell 访问,剩下交给它。

超脑的说法是:「把龙虾从鱼缸放回大海」——把 AI 放回完整的上下文里。