Anthropic ရဲ့ Agent Skills: Enterprise မှာ AI Agent တွေအတွက် Open Standard အသစ်

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းသုံး ဉာဏ်ရည်တု လုပ်ငန်းသည် လှုပ်ရှားမှုနှင့်အတူ အသေးစား ငလျင်လှုပ်ခတ်မှုကို ကြုံတွေ့နေရသည် Anthropic နှင့် ၎င်း၏ အေးဂျင့်ကျွမ်းကျင်မှု အဆိုပြုချက်နောက်ထပ် ပိတ်ထားတဲ့ feature တစ်ခုကို ထုတ်ပြန်မယ့်အစား၊ ကုမ္ပဏီက open specification တစ်ခုကို ထုတ်ပြန်ဖို့ ရွေးချယ်ခဲ့ပါတယ် ၎င်းသည် မည်သည့်အဖွဲ့အစည်းကိုမဆို AI စွမ်းရည်များကို စံသတ်မှတ်ထားသောနည်းလမ်းဖြင့် သတ်မှတ်၊ မျှဝေ နှင့် အုပ်ချုပ်နိုင်စေပါသည်။၎င်းသည် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းရှိသောပတ်ဝန်းကျင်များတွင် လည်ပတ်နေသော ဥရောပကုမ္ပဏီများအတွက် အထူးသဖြင့် သက်ဆိုင်ပါသည်။

လက်တွေ့တွင်၊ ဆိုလိုသည်မှာ AI လက်ထောက်များသည် လက်ငင်းညွှန်ကြားချက်များကို မှီခိုအားထားခြင်းကို ရပ်တန့်ပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော၊ ဗားရှင်းပြောင်းနိုင်သော နှင့် စာရင်းစစ်ဆေးနိုင်သော ကျွမ်းကျင်မှုစာကြည့်တိုက်များ၎င်းကို အဖွဲ့များစွာ၊ အပလီကေးရှင်းများနှင့် ရောင်းချသူများတွင် ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်သည်။ စပိန်နှင့် ဥရောပကျန်ဒေသများရှိ ကုမ္ပဏီများအတွက် ဥပဒေ၊ ဘဏ္ဍာရေး သို့မဟုတ် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုတွင် AI အေးဂျင့်များကို စမ်းသပ်နေပြီးဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုထိန်းချုပ်နိုင်လာမည်၊ "မှော်အတတ်" နည်းပါးလာမည်နှင့် ၎င်း၏ အတွင်းပိုင်းစနစ်များနှင့် ပိုမိုစနစ်တကျ ပေါင်းစပ်နိုင်မည်ဟု ကတိပြုထားသည်။.

Agent Skills ဆိုတာဘာလဲ၊ ဘာကြောင့် Enterprise AI မှာ အလှည့်အပြောင်းတစ်ခု ဖြစ်စေတာလဲ။

Agent Skills ဆိုတာ အနှစ်ချုပ်အားဖြင့် AI အေးဂျင့်များအား အလွန်တိကျသော အလုပ်တာဝန်များကို သင်ကြားပေးရန်အတွက် ဘုံမူဘောင်အသိပညာကို သီးခြားမော်ဂျူးများအဖြစ် ထုပ်ပိုးထားသည်။ ကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခုစီသည် Claude ကဲ့သို့သော မော်ဒယ်များအား ပေးထားသော ပရော်ဖက်ရှင်နယ်အခြေအနေတွင် မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ပြောပြသည့် အဆင့်ဆင့်ညွှန်ကြားချက်များ၊ script များ၊ အသုံးပြုမှုဥပမာများနှင့် သီးခြားအရင်းအမြစ်များပါရှိသော ဖိုင်တွဲ သို့မဟုတ် အထုပ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး စည်းမျဉ်းများနှင့်အညီ ဘဏ္ဍာရေးအစီရင်ခံစာတစ်ခု ထုတ်ပေးခြင်း၊ အမှတ်တံဆိပ်လမ်းညွှန်ချက်များပါသည့် တင်ဆက်မှုတစ်ခု ပြင်ဆင်ခြင်း သို့မဟုတ် ကုမ္ပဏီ၏မူဝါဒအရ ပြန်လည်ပေးချေမှုကို လုပ်ဆောင်ခြင်း။

မော်ဒယ်မှ ရှည်လျားသော ညွှန်ကြားချက်များဖြင့် "အရာများကို မေးမြန်းခြင်း" ၏ ဂန္ထဝင်ချဉ်းကပ်မှုအစား၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ စစ်မှန်သော လုပ်ငန်းစဉ်များကို ထင်ဟပ်စေသော ကျွမ်းကျင်မှုများ၏ အတွင်းပိုင်း စုစည်းမှုများဤစာကြည့်တိုက်များကို အဖွဲ့များအကြား မျှဝေထားပြီး၊ ၎င်းတို့ကို ကုဒ်များကဲ့သို့ ပြန်လည်သုံးသပ်ကာ နေ့စဉ်အသုံးပြုနေသော ကိရိယာများထဲသို့ ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဥရောပကုမ္ပဏီများစွာအတွက် ဤချဉ်းကပ်မှုသည် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းလိုက်နာမှု၊ အချက်အလက်အုပ်ချုပ်မှုနှင့် ခြေရာခံနိုင်မှုတို့အတွက် ၎င်းတို့၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် ပိုမိုကိုက်ညီပါသည်။

အရေးကြီးသော ပြောင်းလဲမှုတစ်ခုမှာ Anthropic သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ဂေဟစနစ်အတွင်း Agent Skills များကို အသုံးပြုရန်သာ ကန့်သတ်မထားပါ။ သတ်မှတ်ချက်ကို ပွင့်လင်းသောစံနှုန်းအဖြစ် ထုတ်ပြန်ထားသည်။၎င်းသည် ကုမ္ပဏီက ၎င်း၏ Model Context Protocol (MCP) ဖြင့် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည့်အရာနှင့် ဆင်တူပြီး ယခုအခါ အေးဂျင့်များကို ပြင်ပဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ချိတ်ဆက်ရန်အတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ cloud ကုမ္ပဏီကြီး သို့မဟုတ် EU ရှိ စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ဆော့ဖ်ဝဲကုမ္ပဏီဖြစ်စေ မည်သည့်ပံ့ပိုးပေးသူမဆို ရောင်းချသူတစ်ဦးတည်းနှင့် ချည်နှောင်ခြင်းမရှိဘဲ စံနှုန်းကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီး တိုးချဲ့နိုင်သည်။

OpenAI၊ Google၊ Anthropic နှင့် အခြားကစားသမားများမှ မော်ဒယ်များ တစ်ပြိုင်နက်တည်းတည်ရှိနေသော ဈေးကွက်တွင်၊ အေးဂျင့်များ၏ စွမ်းရည်များကို ဖော်ပြရန် အသုံးများသော ဘာသာစကား ၎င်းသည် ပိုင်ဆိုင်မှုပလက်ဖောင်းများအပေါ် မှီခိုမှုကို လျှော့ချရန်နှင့် ရွှေ့ပြောင်းမှုများ သို့မဟုတ် ရောနှောဖြန့်ကျက်မှုများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ရည်ရွယ်ပြီး ဥရောပဘဏ်များ၊ အာမခံကုမ္ပဏီများ သို့မဟုတ် အစိုးရအုပ်ချုပ်ရေးများမှ ပိုမိုတန်ဖိုးထားလာသည့်အရာဖြစ်သည်။

ဆက်စပ်ဆောင်းပါး-

Nemotron 3: NVIDIA ရဲ့ multi-agent AI အတွက် အကြီးမားဆုံး ပွင့်လင်းတဲ့ အလောင်းအစား

Agent Skills ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲ၊ ဘယ်လိုပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးလဲ

အေးဂျင့်ကျွမ်းကျင်မှုများကို အောက်ပါအတိုင်း တင်ပြထားပါသည်။ ဘာသာစကားပုံစံနှင့် အတွင်းပိုင်းစနစ်များကြားတွင် နေထိုင်သော အဖုံးအကာပါ မော်ဂျူးများမော်ဒယ်ဟာ နားလည်၊ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ပြီး ဆွေးနွေးတဲ့ မော်ဒယ်တစ်ခု ဖြစ်နေဆဲပါပဲ၊ ဒါပေမဲ့ ခိုင်မာတဲ့ အရာတွေကို "လုပ်ဆောင်" ရတဲ့အခါ - လက်ကျန်ငွေကို စစ်ဆေးတာ၊ Jira မှာ လက်မှတ်ဖွင့်တာ၊ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာ ထုတ်တာ - ဘယ်လိုဆက်လုပ်ရမလဲဆိုတာ တိကျစွာ သတ်မှတ်ပေးတဲ့ သင့်လျော်တဲ့ ကျွမ်းကျင်မှုကို အသုံးပြုပါတယ်။

ကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခုစီတွင် ယေဘုယျအားဖြင့် အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ဖိုင်တစ်ခု ပါဝင်လေ့ရှိသည် (လူသိများသော SKILL.mdဤအပိုင်းတွင် YAML နှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော စာသား ရောနှောထားသော ဖော်မတ်ဖြင့် ကျွမ်းကျင်မှုအမည်၊ လိုက်နာရမည့် အဆင့်များ၊ ခွင့်ပြုထားသော ကန့်သတ်ချက်များ၊ အသုံးပြုမှု ဥပမာများနှင့် ဆင့်ခေါ်နိုင်သော ကိရိယာများ သို့မဟုတ် API များကို ဖော်ပြထားသည်။ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သော အဆင့်များကို ကံအားလျော်စွာ ချန်ထားခြင်း မရှိပါ။ ၎င်းတို့ကို စီးပွားရေးဝန်ဆောင်မှုများကို ခေါ်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သည့် ကုဒ်အဖြစ် အကောင်အထည်ဖော်သည်မော်ဒယ်သည် စကားပြောဆိုမှုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှု ရှုထောင့်များကို အာရုံစိုက်သည်။

ထိရောက်မှုတိုးတက်စေရန်အတွက် Anthropic သည် ဒီဇိုင်းတစ်ခုကို ထည့်သွင်းထားသည်။ "တဖြည်းဖြည်း ထုတ်ဖော်ခြင်း"လက်ထောက်သည် ကျွမ်းကျင်မှုတိုင်း၏ အသေးစိတ်အချက်အလက်အားလုံးကို အကြောင်းအရာအလိုက် မတင်ပါ။ အမှန်တကယ်လိုအပ်သည့်အခါတွင်သာ အချက်အလက်အပြည့်အစုံကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုသည်။ ဤနည်းအားဖြင့် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုသည် မော်ဒယ်၏မှတ်ဉာဏ်ကို အလွန်အကျွံမတင်ဘဲ အလွန်ကြီးမားသောစာကြည့်တိုက်ကို ထိန်းသိမ်းနိုင်ပြီး ဘဏ်များ၊ ဆက်သွယ်ရေးလုပ်ငန်းများ သို့မဟုတ် ဥရောပလက်လီရောင်းချသူများကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသောပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အထူးသဖြင့် အသုံးဝင်ပါသည်။

နောက်ထပ်အသုံးများတဲ့ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုကတော့ ဒါလို့ခေါ်ပါတယ် စီစဉ်ညှိနှိုင်းရေး ကိုယ်စားလှယ်, အဲဒါ ကြီးကြပ်ရေးမှူးအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်- အသုံးပြုသူ၏ တောင်းဆိုမှုကို လက်ခံရရှိသည်၊ ရည်ရွယ်ချက်ကို ထောက်လှမ်းသည်၊ မည်သည့်ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် ကိရိယာများ ပေါင်းစပ်မှု လိုအပ်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ပြီး ၎င်းတို့ကို အစီအစဉ်တကျ လုပ်ဆောင်သည်။ရိုးရှင်းသော ငွေတောင်းခံလွှာမေးမြန်းချက်တစ်ခုသည် ရည်ရွယ်ချက်ရှင်းလင်းချက်ကျွမ်းကျင်မှု၊ "ကျွန်ုပ်၏ငွေတောင်းခံလွှာကို ရှင်းပြပါ" ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အောက်ဘက်တွင် အသုံးပြုသူသည် ထိုရှုပ်ထွေးမှုကို နားလည်ရန်မလိုဘဲ ငွေတောင်းခံလွှာစနစ်များကို မေးမြန်းသည့်ကိရိယာတစ်ခုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

ဤချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ ကျွမ်းကျင်မှုများသည် အေးဂျင့်များ၏ အကောင်အထည်ဖော်မှုဖွဲ့စည်းပုံလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို သတ်မှတ်ထားပြီး ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်ကာ အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုအောက်တွင် ရှိနေသော်လည်း စကားပြောဆိုမှုအဆင့်သည် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပထမဆုံး AI-based bot များနှင့် assistant များ၏ အဓိက ချို့ယွင်းချက်တစ်ခုကို ပြင်ဆင်ပေးပြီး၊ ၎င်းတို့၏ အပြုအမူကို audit လုပ်ရန် ခက်ခဲပါသည်။ ညွှန်ကြားချက်များကို ပြုပြင်လိုက်သောအခါ ၎င်းသည် မမျှော်လင့်ဘဲ ပြောင်းလဲသွားခဲ့သည်။

ဂေဟစနစ်ကို ပွင့်လင်းမြင်သာမှု၊ စံနှုန်းနှင့် စောစီးစွာ လက်ခံကျင့်သုံးခြင်း

Anthropic ရဲ့ အထင်ရှားဆုံး လုပ်ဆောင်ချက်ကတော့ ထုတ်ဝေဖို့ပါပဲ Agent Skills နည်းပညာဆိုင်ရာ သတ်မှတ်ချက်နှင့် ၎င်း၏ SDK ကို ပွင့်လင်းသောစံနှုန်းအဖြစ် agentskills.io မှတစ်ဆင့် အသိုင်းအဝိုင်းနှင့် အခြားပံ့ပိုးပေးသူများကို ၎င်းကို လက်ခံကျင့်သုံးပြီး တိုးတက်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် ဖိတ်ခေါ်ပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် မကြာသေးမီက စီမံခန့်ခွဲမှုအောက်သို့ ရောက်ရှိခဲ့သော MCP ကို ​​လိုက်နာဆောင်ရွက်ပါသည်။ Linux Foundation အတွင်းမှာ Agent AI ဖောင်ဒေးရှင်းAWS၊ Google၊ Microsoft သို့မဟုတ် Block ကဲ့သို့သော သရုပ်ဆောင်များ ပါဝင်သည့်။

အေးဂျင့်ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်ပတ်သက်ပြီး နည်းပညာကုမ္ပဏီကြီးများမှ အစောပိုင်းတွင် လက်ခံကျင့်သုံးခြင်းMicrosoft VS Code၊ GitHub နှင့် Cursor နှင့် OpenCode ကဲ့သို့သော coding agent များသည် development workflow များကို သတ်မှတ်ရန်အတွက် skill architecture ကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ OpenAI ကိုယ်တိုင်က ChatGPT နှင့် ၎င်း၏ developer CLI တွင် အလွန်ဆင်တူသော structure များကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး Anthropic ၏ ချဉ်းကပ်မှုနှင့် ဆင်တူသော skill directory များဖြင့် ဤ modularity အမျိုးအစားဆီသို့ လုပ်ငန်းအတွင်း တစ်စုံတစ်ရာ ပေါင်းစည်းမှုကို အကြံပြုထားသည်။

တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ဦးဆောင် Enterprise Software ကုမ္ပဏီများ —Atlassian၊ Figma၊ Stripe၊ Canva၊ Notion၊ Cloudflare၊ Zapier သို့မဟုတ် Ramp[ကုမ္ပဏီအမည်] ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ထုတ်ကုန်များကို AI အေးဂျင့်များနှင့် ချိတ်ဆက်ရန် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ကျွမ်းကျင်မှုများကို ထုတ်ဝေနေကြသည်။ ဤကျွမ်းကျင်မှုများသည် အသုံးပြုသူများအား ဥပမာအားဖြင့် Jira သို့မဟုတ် Trello တွင် အတွင်းပိုင်းကွန်ဗင်းရှင်းများကို လိုက်နာ၍ လုပ်ငန်းတာဝန်များကို ဖန်တီးခြင်း၊ Figma ဒီဇိုင်းများတွင် အမှတ်တံဆိပ်စတိုင်များကို အသုံးချခြင်း သို့မဟုတ် ဖောက်သည်တစ်ဦးချင်းစီအတွက် ad hoc ပေါင်းစပ်မှုများ မလိုအပ်ဘဲ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူအသိုင်းအဝိုင်းလည်း ပါဝင်လာပါပြီ- Anthropic ရဲ့ skills repository ဟာ GitHub မှာ ကြယ်ပေါင်း သောင်းနဲ့ချီပြီး စုဆောင်းထားပြီးဖြစ်ပါတယ်။ လူအများသိအောင် မျှဝေထားတဲ့ ကျွမ်းကျင်မှု ထောင်ပေါင်းများစွာ ရှိနှင့်ပြီးဖြစ်ပါတယ်။PDF များကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အသုံးဝင်သော ပရိုဂရမ်များမှသည် အင်ဂျင်နီယာ သို့မဟုတ် ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့များအတွက် သီးခြား အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းအထိ အမျိုးမျိုးရှိသည်။

ဤဂေဟစနစ်သည် Atlassian၊ Microsoft 365 သို့မဟုတ် Figma ကဲ့သို့သောကိရိယာများကို အပြင်းအထန်အသုံးပြုပြီး GDPR ကဲ့သို့သော ပြည်တွင်းမူဝါဒများ၊ ကဏ္ဍစည်းမျဉ်းများနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလိုအပ်ချက်များကို လေးစားလိုက်နာရင်း ၎င်းတို့၏ AI အေးဂျင့်များကို ၎င်းတို့နှင့်အလုပ်လုပ်စေလိုသော ဥရောပကုမ္ပဏီများအတွက် အထူးစိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းပါသည်။ တစ်ခုတည်းသော ဝန်ဆောင်မှုပေးသူထံမှ မရှင်းလင်းသော extension များကို မှီခိုစရာမလိုဘဲ.

ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူကိရိယာမှ enterprise အခြေခံအဆောက်အအုံအထိ

အောက်တိုဘာလတွင် Anthropic သည် ဤစွမ်းရည်များကို မိတ်ဆက်ခဲ့သောအခါ၊ စွမ်းရည်များကို အများအားဖြင့် developer များနှင့် code ဝါသနာရှင်များအတွက် utility တစ်ခုClaude ရှိ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်သော “skill-creator” မှတစ်ဆင့် အသုံးပြုသူများသည် အဓိက အင်ဂျင်နီယာ တပ်ဆင်မှုများ မလိုအပ်ဘဲ သီးခြား workflow များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သော folder structure နှင့် SKILL.md ကို ဖန်တီးနိုင်သည်။

မကြာသေးမီက အပ်ဒိတ်ဖြင့် ကုမ္ပဏီသည် ၎င်း၏ အာရုံစိုက်မှုကို လုပ်ငန်းသို့ ပြောင်းလဲခဲ့သည်- Agent Skills သည် ယခုအခါ ပေါင်းစပ်ထားသည် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာစီမံခန့်ခွဲမှုကိရိယာများIT မန်နေဂျာများနှင့် လုံခြုံရေးအဖွဲ့များအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်ဆောင်ချက်များ၏ ဗဟိုလမ်းညွှန်။ ကျွမ်းကျင်မှုများသည် ပြန့်ကျဲနေသော စမ်းသပ်ချက်များကို ကျော်လွန်၍ Enterprise AI အခြေခံအဆောက်အအုံ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် တည်ငြိမ်သော၊ မှတ်တမ်းတင်ထားသော နှင့် အုပ်ချုပ်ခံရသော ပိုင်ဆိုင်မှုများဖြစ်လာစေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။

Claude's Team နှင့် Enterprise အစီအစဉ်များတွင် စာရင်းသွင်းထားသော အဖွဲ့အစည်းများတွင် ကျွမ်းကျင်မှုများကို အောက်ပါတို့မှ စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည်- ဗဟိုဘုတ်အဖွဲ့ဤနေရာတွင် စီမံခန့်ခွဲသူများသည် အသုံးပြုသူအုပ်စုတစ်ခုစီအတွက် မည်သည့်ကျွမ်းကျင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးမည်၊ မည်သည့်ကျွမ်းကျင်မှုများကို မူရင်းအားဖြင့်ဖွင့်ထားသည်နှင့် မည်သည့်ကျွမ်းကျင်မှုများကို ရွေးချယ်ရန် လိုအပ်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ကြသည်။ ဤထိန်းချုပ်မှုအလွှာသည် အေးဂျင့်အသုံးပြုမှုကို အတွင်းပိုင်းမူဝါဒများနှင့် ချိန်ညှိနိုင်စေပြီး ၎င်းသည် ဥရောပရှိ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ အာမခံနှင့် ဘဏ်လုပ်ငန်းကဲ့သို့သော အလွန်အမင်းထိန်းချုပ်ထားသော ကဏ္ဍများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။

ထို့အပြင် Anthropic သည် ဖွင့်လှစ်ထားသည် စီးပွားရေးလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များ၏ ကျွမ်းကျင်မှုလမ်းညွှန် ၎င်းသည် Atlassian၊ Canva၊ Figma၊ Notion၊ Cloudflare၊ Stripe၊ Zapier နှင့် Sentry ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများမှ ပံ့ပိုးကူညီမှုများဖြင့် အသင့်အသုံးပြုနိုင်သော ကျွမ်းကျင်မှုများစာရင်းအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ ဥရောပ SME အများအပြားနှင့် ကုမ္ပဏီကြီးများအတွက် ဤ repository အမျိုးအစားသည် စမ်းသပ်စီမံကိန်းများကို ချောမွေ့စေသည်- အရာအားလုံးကို သုညမှတည်ဆောက်မည့်အစား ၎င်းတို့သည် ကြိုတင်စမ်းသပ်ထားသော ကျွမ်းကျင်မှုများဖြင့် စတင်ပြီး ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သည်။

ဤအရာအားလုံးက ထုတ်ကုန်အင်္ဂါရပ်တစ်ခုထက်ပို၍ Agent Skills သည် တစ်စတစ်စ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာနေကြောင်း ညွှန်ပြနေသည်။ AI အေးဂျင့်များနှင့် အပလီကေးရှင်းများ တည်ဆောက်ရန် အခြေခံအဆောက်အအုံအလွှာထိုအချိန်က API များ၏ စံသတ်မှတ်ခြင်း၏ ဆိုလိုချက်နှင့်အညီ- မတူညီသောကိရိယာများ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်နိုင်သည့် ဘုံဘာသာစကား။

ဥရောပကုမ္ပဏီများအတွက် ထုတ်လုပ်မှု၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များနှင့် အကျိုးကျေးဇူးများ

Agent Skills ကို လက်ခံကျင့်သုံးခြင်းသည် သီအိုရီသက်သက်မဟုတ်ကြောင်း ပထမဆုံး လက်တွေ့ကမ္ဘာ ဖြန့်ကျက်မှုများက ပြသနေပါသည်။ အင်ဂျင်နီယာအဖွဲ့များက ထုတ်လုပ်မှု ၅၀% အထိ တိုးတက်လာကြောင်း သတင်းပို့ခဲ့ကြသည်။ ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်ရသော အလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ကုဒ်ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း၊ နည်းပညာဆိုင်ရာစာရွက်စာတမ်းများ သို့မဟုတ် စမ်းသပ်မှုထုတ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းစဉ်များကို စံသတ်မှတ်ခြင်းကြောင့် ဖြစ်သည်။

ဘဏ္ဍာရေးနှင့် စာရင်းကိုင်နယ်ပယ်တွင် ကျွမ်းကျင်မှုများသည် ခွင့်ပြုသည် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကို ကုဒ်လုပ်ပါအစီရင်ခံစာထုတ်ပြန်ခြင်းမပြုမီ စစ်ဆေးမှုများမှစ၍ အချို့သောငွေပေးငွေယူများကို အတည်မပြုမီ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်သော လိုက်နာမှုထိန်းချုပ်မှုများအထိ။ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဝန်ဆောင်မှုများအတွက် MiFID II သို့မဟုတ် အာမခံအတွက် Solvency II ကဲ့သို့သော ဥရောပစည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာရသော စပိန်ကုမ္ပဏီများအတွက် ဤစည်းမျဉ်းများကို စာရင်းစစ်နိုင်သော ကျွမ်းကျင်မှုများအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်ခြင်းသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်မထားသော ညွှန်ကြားချက်များထက် အားသာချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုနှင့် back office တွင်၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် ကျွမ်းကျင်မှုစာကြည့်တိုက်များကို အသုံးပြုနေကြသည် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာဗဟုသုတမျှဝေခြင်းယခင်က အတွေ့အကြုံရှိ ဝန်ထမ်းအနည်းငယ်သာ သိရှိခဲ့သည့်အရာကို ယခုအခါ အေးဂျင့်တစ်ဦး သို့မဟုတ် အလုပ်သမားအသစ်တစ်ဦးသည် တစ်ဆင့်ပြီးတစ်ဆင့် လိုက်နာနိုင်သည့် မော်ဂျူးများတွင် ပါဝင်လာပြီး သီးခြားလူများအပေါ် မှီခိုမှုကို လျှော့ချပေးပြီး အတွင်းပိုင်းလေ့ကျင့်မှုကို အရှိန်မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

ပိုမိုကြီးမားသော စမ်းသပ်ချက်များကိုပင် စမ်းသပ်ခဲ့ပြီးဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် Anthropic ၏ အတွင်းပိုင်းစီမံကိန်းတွင် ကုန်ပစ္စည်းစာရင်း၊ ရောင်းချမှုနှင့် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုတို့တွင် ကျွမ်းကျင်မှုရှိသော အေးဂျင့်များပါ၀င်သည့် ကုန်ပစ္စည်းရောင်းချသည့်ဆိုင်ငယ်တစ်ခုကို စီမံခန့်ခွဲရန်ဖြစ်သည်။ အချို့သော အလွန်အမင်းအခြေအနေများတွင် လူသားကြီးကြပ်မှု ဆက်လက်ရှိနေသော်လည်း၊ စမ်းသပ်ချက်များအရ ကောင်းမွန်စွာ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ကျွမ်းကျင်မှုများ တပ်ဆင်ထားသော အေးဂျင့်များသည် အဆုံးမှအဆုံးအထိ လုပ်ငန်းတာဝန်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည် ထိန်းချုပ်ထားသောပတ်ဝန်းကျင်များတွင်။

ဥရောပအခြေအနေတွင်၊ ကော်မရှင်နှင့် အမျိုးသားစည်းမျဉ်းထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့များသည် တောင်းဆိုလာသည့်နေရာ AI စနစ်များအပေါ် ပိုမိုပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် ထိန်းချုပ်နိုင်မှုဤမော်ဂျူလာချဉ်းကပ်မှုသည် အန္တရာယ်အကဲဖြတ်ခြင်းကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်- ကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခုစီကို သီးခြားစီ မှတ်တမ်းတင်နိုင်၊ စမ်းသပ်နိုင်ပြီး အသိအမှတ်ပြုနိုင်သော်လည်း အလုံးစုံမော်ဒယ်ကို ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းနှင့် သဘာဝဘာသာစကားအလွှာအဖြစ် အသုံးပြုပါသည်။

စံနှုန်းနှင့်ပတ်သက်သည့် အန္တရာယ်များ၊ အုပ်ချုပ်မှုနှင့် သံသယများ

အေးဂျင့်ကျွမ်းကျင်မှုများကို ဖွင့်လှစ်ခြင်းသည် အန္တရာယ်ကင်းသည်မဟုတ်ပါ။ မည်သူမဆို ကျွမ်းကျင်မှုများကို တင်ရန်နှင့် မျှဝေရန် ခွင့်ပြုခြင်းဖြင့် မကောင်းသော သို့မဟုတ် အရည်အသွေးနိမ့်သော ကျွမ်းကျင်မှုများ ပေါ်ပေါက်လာနိုင်ခြေရှိသည်အရေးကြီးသော စနစ်များနှင့် ချိတ်ဆက်ပါက အမှားအယွင်းများ၊ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း မလိုက်နာမှု သို့မဟုတ် သတင်းအချက်အလက် ယိုစိမ့်မှုများပင် ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည့် ညွှန်ကြားချက်များ ပါဝင်ပါသည်။

Anthropic က ကုမ္ပဏီတွေကို အကြံပေးတာကတော့ ကျွမ်းကျင်မှုများကို စာရင်းစစ်ထားသော အရင်းအမြစ်များနှင့် အတည်ပြုထားသော ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများအတွက်သာ လက်ခံကျင့်သုံးခြင်းကို ကန့်သတ်ပါ။ထို့အပြင် ၎င်းတို့သည် ဤစွမ်းရည်များ ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းကို ၎င်းတို့၏ ပုံမှန်လုံခြုံရေးနှင့် လိုက်နာမှုလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ကုမ္ပဏီသည် ပွင့်လင်းသောပရိုတိုကော၏ ရေရှည်ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ကို မည်သူစီမံခန့်ခွဲသင့်သည်နှင့် မည်သို့စီမံခန့်ခွဲသင့်သည်နှင့်ပတ်သက်၍ အသိုင်းအဝိုင်းနှင့် ဆွေးနွေးမှုများတွင်လည်း ပါဝင်ဆောင်ရွက်ပြီး စံနှုန်းကို တစ်ဦးတည်းသော သရုပ်ဆောင်တစ်ဦးမှ သိမ်းပိုက်ခြင်းမှ ကာကွယ်လိုပါက အရေးကြီးသောကိစ္စရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

နောက်ထပ်ဆွေးနွေးမှုတစ်ခုကတော့ ဒီအပေါ် သက်ရောက်မှုပါပဲ။ အဖွဲ့အစည်းအတွင်း လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ်ကျွမ်းကျင်မှုအေးဂျင့်များသည် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းတစ်ခုလုံးကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်သည်နှင့်အမျှ ကျွမ်းကျင်သူအချို့က ကျွမ်းကျင်မှု "ယိုယွင်းခြင်း" ဖြစ်နိုင်ခြေကို သတိပေးသည်- အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့သည် AI သည် အစီရင်ခံစာများကို အမြဲပြင်ဆင်ခြင်း၊ တောင်းဆိုမှုများတင်သွင်းခြင်း သို့မဟုတ် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းတို့ကို ကျင့်သားရနေပါက တစ်စုံတစ်ခုမှားယွင်းသွားသောအခါ ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း ဆုံးရှုံးသွားနိုင်သည်။

MCP သည် လက်တွေ့စံနှုန်းတစ်ခု ဖြစ်လာသော်လည်း၊ စက်မှုလုပ်ငန်း လေ့လာသုံးသပ်သူများက ထောက်ပြကြသည်။ Agent Skills သည် အလားတူအောင်မြင်မှုကို ထပ်မံရရှိမည်ဟု အာမမခံနိုင်ပါ။အဖွဲ့အစည်းများသည် စံသတ်မှတ်ထားသော API များနှင့် ဆက်သွယ်ရေးလက်မှတ်များဖြင့် အလုပ်လုပ်ရန် ကျင့်သားရနေပြီဖြစ်ပြီး အေးဂျင့်များအား စွမ်းရည်များ သင်ကြားပေးရန် နည်းလမ်းများစွာရှိပါသည်။ တစ်နည်းအားဖြင့် အေးဂျင့်ကျွမ်းကျင်မှု၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ အားသာချက်များသည် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လက်ခံကျင့်သုံးမှုကို သေချာစေရန် မလုံလောက်ပါ။

ရောင်းချသူများစွာပါဝင်သော ဂေဟစနစ်များတွင် လည်ပတ်လုပ်ကိုင်နေကျ ဥရောပကုမ္ပဏီများအတွက် ဤသံသယသည် သတိထားစရာဖြစ်လာသည်- အများအပြားသည် စမ်းသပ်စီမံကိန်းများတွင် Agent Skills ကို စမ်းသပ်နေကြသော်လည်း တစ်ပြိုင်နက်တည်း ထိန်းသိမ်းထားကြသည်။ အေးဂျင့်များ၏ စီစဉ်ညှိနှိုင်းမှုနှင့် အုပ်ချုပ်မှုအတွက် သီးသန့်ဗျူဟာများမည်သည့်သတ်မှတ်ထားသော စံနှုန်းထက်မဆို မြင့်မားသော ထိန်းချုပ်မှုအလွှာများဖြင့်။

စပိန်နှင့် ဥရောပရှိ startup များ၏ တည်ထောင်သူများနှင့် CTO များအတွက် မဟာဗျူဟာမြောက် အားသာချက်များ

ကော်ပိုရေးရှင်းကြီးများအပြင်၊ Agent Skills သည် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော ပြတင်းပေါက်တစ်ခုကို ဖွင့်ပေးပါသည်။ ဥရောပနည်းပညာစတင်တည်ထောင်သူများနှင့် တိုးချဲ့မှုများတည်ထောင်သူအဖွဲ့များစွာအတွက်၊ တကယ့်ကွာခြားချက်မှာ ဈေးကွက်ရှိ "အကောင်းဆုံးမော်ဒယ်" ကို အသုံးပြုရုံသာမက ၎င်းတို့၏လုပ်ငန်းစဉ်များ၊ ၎င်းတို့၏အလုပ်လုပ်ပုံနှင့် ဖောက်သည်အပေါ် ၎င်းတို့၏နားလည်မှုကို ဖမ်းယူသည့် ကိုယ်ပိုင်ကျွမ်းကျင်မှုပုံစံဖြင့် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ဗဟုသုတကို ကုဒ်လုပ်ခြင်းဖြစ်သည်။

ဤသဘောအရ အဆောက်အဦတည်ဆောက်ရာတွင် အရင်းအမြစ်များ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်း၊ အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်ကို ကိုယ်စားပြုသော ကျွမ်းကျင်မှုစာကြည့်တိုက်များ ၎င်းသည် ကောင်းမွန်စွာ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော API သို့မဟုတ် ခိုင်မာသောဒေတာအခြေခံအဆောက်အအုံတစ်ခု ပိုင်ဆိုင်ခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော ရေရှည်ပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။ ဤကျွမ်းကျင်မှုများကို မတူညီသော မော်ဒယ်များနှင့် ပလက်ဖောင်းများတွင် အသုံးချနိုင်ပြီး သတ်မှတ်ထားသော ရောင်းချသူအပေါ် မှီခိုမှုကို လျှော့ချပေးပြီး ဒေတာအချုပ်အခြာအာဏာ သို့မဟုတ် ပထဝီတည်နေရာနှင့်ပတ်သက်သည့် ဥရောပလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။

ပွင့်လင်းသောစံနှုန်းသည် မတူညီသော ပံ့ပိုးပေးသူများထံမှ ဖြေရှင်းချက်များအကြား အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုဥပမာအားဖြင့် ရှေ့နေရုံးများတွင် စာရွက်စာတမ်းစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် SaaS ထုတ်ကုန်တစ်ခုကို တီထွင်နေသော စပိန် startup တစ်ခုသည် Claude နှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သော ကျွမ်းကျင်မှုများအဖြစ် ၎င်း၏စွမ်းရည်များကို ပြသနိုင်သော်လည်း တူညီသောသတ်မှတ်ချက်ကို လက်ခံကျင့်သုံးသော အခြားအေးဂျင့်များနှင့်ပါ ပြသနိုင်ပြီး ပလက်ဖောင်းတစ်ခုစီအတွက် ပေါင်းစပ်မှုများကို ပြန်လည်လုပ်ဆောင်ရန်မလိုဘဲ ၎င်း၏ဈေးကွက်ကို တိုးချဲ့နိုင်သည်။

ထို့အပြင်၊ Atlassian၊ Figma၊ Stripe နှင့် Zapier ကဲ့သို့သောကိရိယာများဖြင့် မိတ်ဖက်ဂေဟစနစ်သည် startup များအတွက် အတိုကောက်နည်းလမ်းတစ်ခုကို ပေးဆောင်သည်- ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုစီအတွက် ရှုပ်ထွေးသော ချိတ်ဆက်ကိရိယာများကို တည်ဆောက်မည့်အစား ၎င်းတို့သည် ရှိပြီးသားကျွမ်းကျင်မှုများကို အသုံးချနိုင်ပြီး ယုတ္တိဗေဒနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအတွေ့အကြုံများကို အပေါ်မှထပ်ထည့်ပါ၎င်းသည် အဖွဲ့ငယ်များဖြင့် လည်ပတ်ပြီး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအပြေးပြိုင်ပွဲတိုင်းတွင် အကျိုးအမြတ်အများဆုံးရရှိရန် ကြိုးပမ်းသည့် ဥရောပကုမ္ပဏီများစွာ၏ လက်တွေ့ဘဝနှင့် ကောင်းစွာကိုက်ညီပါသည်။

၎င်းတို့၏ အေးဂျင့် မဟာဗျူဟာကို ဒီဇိုင်းဆွဲရန် စတင်နေသော CTO များအတွက်၊ သင်ခန်းစာမှာ ရှင်းနေပါသည်။ ကျွမ်းကျင်မှုကို ရေရှည်ပိုင်ဆိုင်မှုများအဖြစ် သဘောထားပါ၎င်းတို့ကို တကယ့်ဒေတာဖြင့် ဗားရှင်းသတ်မှတ်ခြင်း၊ စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် တိုးတက်ကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ နှင့် အဖွဲ့အစည်းက သတ်မှတ်ထားသော ထိန်းချုပ်မှုနှင့် အုပ်ချုပ်မှုအလွှာနှင့် ချိန်ညှိခြင်း။ ဤနည်းအားဖြင့် ဂေဟစနစ် ရင့်ကျက်လာပြီး စံနှုန်းများ တည်ငြိမ်လာသောအခါ ကုမ္ပဏီတွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်စွမ်းရည်ကတ်တလောက်ရှိပြီးဖြစ်ပြီး အသင့်တော်ဆုံးနေရာတိုင်းတွင် ပေါင်းစပ်ရန် အသင့်ဖြစ်နေမည်ဖြစ်သည်။

Anthropic ရဲ့ Agent Skills ဖွင့်လှစ်မှုဟာ လုပ်ငန်းမှာ AI အေးဂျင့်တွေကို ဘယ်လို စိတ်ကူးပုံဖော်ထားလဲဆိုတာကို ပြန်လည်အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနေပါတယ်- ညွှန်ကြားချက်တွေနဲ့ ထိန်းချုပ်ထားတဲ့ အထွေထွေလက်ထောက်တွေကနေ မော်ဂျူလာ၊ သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူသော နှင့် စာရင်းစစ်ဆေးနိုင်သော ကျွမ်းကျင်မှုအခြေခံ အလုပ်ပလက်ဖောင်းများစည်းမျဉ်းစည်းကမ်းဆိုင်ရာဖိအားနှင့် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းအတွက် လိုအပ်ချက်များ အထူးမြင့်မားသည့် စပိန်နှင့် ဥရောပအတွက် ဤမော်ဒယ်သည် မြန်ဆန်သောဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် တင်းကျပ်သောထိန်းချုပ်မှုကြား အလယ်အလတ်လမ်းကြောင်းတစ်ခုကို ပေးဆောင်ပြီး အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုစီ တည်ဆောက်နိုင်ပြီး အုပ်ချုပ်နိုင်သည့် ကျွမ်းကျင်မှုများတွင် စစ်မှန်သော ခွဲခြားမှုတန်ဖိုးရှိရန် တံခါးဖွင့်ထားခဲ့သည်။

အယ်လ်ဘာတို နာဗာရို

ကျွန်တော်သည် သူ၏ "geek" စိတ်ဝင်စားမှုများကို အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသော နည်းပညာကို ဝါသနာပါသူတစ်ဦးဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်သည် စူးစမ်းလိုစိတ်ဖြင့် ပရိုဂရမ်အမျိုးမျိုးဖြင့် ခေတ်မီနည်းပညာများကို အသုံးပြုကာ ဘဝကို 10 နှစ်ကျော် ကုန်ဆုံးခဲ့သည်။ ယခု ကျွန်ုပ်သည် ကွန်ပျူတာနည်းပညာနှင့် ဗီဒီယိုဂိမ်းများကို အထူးပြုရပြီ။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ကျွန်ုပ်သည် နည်းပညာနှင့် ဗီဒီယိုဂိမ်းများပေါ်ရှိ ဝဘ်ဆိုဒ်အမျိုးမျိုးအတွက် ၅ နှစ်ကျော်ကြာအောင် ရေးသားခဲ့ပြီး လူတိုင်းနားလည်နိုင်သော ဘာသာစကားဖြင့် သင်လိုအပ်သော အချက်အလက်များကို ပေးလိုသည့် ဆောင်းပါးများကို ဖန်တီးနေသောကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။

သင့်တွင်မေးခွန်းများရှိပါက၊ ကျွန်ုပ်၏အသိပညာသည် Windows လည်ပတ်မှုစနစ်အပြင် မိုဘိုင်းလ်ဖုန်းများအတွက် Android နှင့်ပတ်သက်သည့်အရာအားလုံးမှပါဝင်ပါသည်။ ပြီးတော့ ငါ့ရဲ့ကတိကဝတ်က မင်းအတွက်ပါပဲ၊ ငါ အမြဲတမ်း မိနစ်အနည်းငယ်လောက် အချိန်ပေးပြီး ဒီအင်တာနက်ကမ္ဘာမှာ မင်းရှိနိုင်သမျှမေးခွန်းတွေကို ဖြေရှင်းဖို့ ကူညီပေးဖို့ ဆန္ဒရှိနေတယ်။