Skillscript
靠 Prompt 指令让 Agent 执行固定流程太不可控了。每次运行都要重新推理一遍同样的步骤，不仅浪费 Token，模型还容易在执行路径上“漂移”。对于追求确定性的工程实践来说，这种靠概率驱动的逻辑非常不稳。确定性高：逻辑是声明式的，有明确的变量、条件判断和工具调用（支持 MCP），不再是模糊的自然语言。
安全性：它做了沙箱化处理，禁止了
成本优化：你可以用昂贵的 Frontier Model 写逻辑脚本，然后把脚本丢给本地的小模型（比如 Ollama 跑的）去执行具体步骤，低成本实现自动化。
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我研究了一下 Skillscript 的思路，它本质上是把“执行逻辑”和“推理模型”解耦了。它定义了一种极其精简的声明式语言，用来编写工具编排任务。模型不再是去“理解并尝试”你的指令，而是作为一个 Runtime 来执行你写好的程序。
这种设计的好处在于：
eval、无限制循环和任意导入，这种 bounded language 对后端工程来说非常友好，不用担心 Agent 乱跑。它的语法结构大概是这样的：
step check_tickets {
run tool: mcp_connector_name(query="overnight tickets")
save as: ticket_data
}if ticket_data.has_urgent {
call shell: echo "Urgent ticket detected!"
}
虽然目前它还处于 0.30 版本，文档和语法还在变动，但这种“模型即运行时”的思想，比单纯堆叠 System Prompt 要硬核得多。如果你也在折腾本地 Agent 自动化，不想每次都看它在 Prompt 逻辑里绕圈子，可以关注下这个项目。
https://github.com/sshwarts/skillscript全部回复 （6）
过
过拟合了吧
新手
4小时前
这种前端渲染问题通常是样式冲突导致的，建议反馈给 Brave 的开发者看看是不是 CSS 注入的问题（毕竟 Guard 的拦截逻辑有时候挺粗暴的）。你试过在无痕模式下复现吗？
0
D
加
加
代
还
