De acordo com pt.wedoany.com-No dia 10 de junho, a plataforma chinesa de comunidade de conteúdo Xiaohongshu liberou a função RED Skill para criadores, permitindo que eles incorporem componentes de habilidades originais ou compartilhados em suas notas. Ao navegar por notas relacionadas, os usuários podem obter a Skill correspondente através do componente e instalá-la em seu próprio assistente de IA ou ferramenta de agente inteligente. Essa função coloca o ponto de distribuição de habilidades de IA diretamente no cenário de conteúdo da comunidade, reduzindo a barreira operacional para criadores publicarem e usuários obterem habilidades.
O RED Skill atende à crescente demanda por criação de habilidades de IA.
Nos métodos tradicionais de distribuição, as Skills de IA geralmente dependem de comunidades técnicas, plataformas de código aberto, links de documentos ou disseminação privada. Usuários comuns precisam entender estruturas de arquivos, comandos de instalação e métodos de adaptação, tornando o caminho de uso relativamente complexo. Após o Xiaohongshu anexar o componente abaixo da nota, os criadores podem explicar o conteúdo sobre métodos de uso, cenários de aplicação, demonstração de efeitos e casos reais, enquanto os usuários podem obter diretamente o ponto de entrada da Skill durante a leitura da nota. Esse método conecta o "marketing de conteúdo" e a "distribuição de ferramentas", fazendo com que as habilidades de IA não fiquem mais restritas à disseminação dentro do círculo de desenvolvedores. As funções abertas pela plataforma incluem a anexação de Skills originais, anexação de Skills compartilhadas e exibição de componentes relacionados. Ao publicar uma nota, os criadores podem incorporar Skills que atendam aos requisitos como componentes no conteúdo, e outros usuários podem concluir a aquisição através do componente sem precisar pular para plataformas de terceiros. Para criadores de IA, o conteúdo da nota pode assumir múltiplos papéis de manual, página de caso e página de conversão; para usuários comuns, o componente Skill reduz o custo de compreensão e também diminui as etapas de alternância entre várias plataformas.
Essa função mudará parte da forma do conteúdo dentro do Xiaohongshu. No passado, as notas técnicas, de eficiência e de ferramentas de IA no Xiaohongshu concentravam-se mais em compartilhamento de experiências, tutoriais, organização de prompts e recomendações de ferramentas. Com a abertura do RED Skill, os criadores podem incorporar habilidades específicas e utilizáveis nas notas, fazendo com que o conteúdo se estenda de "dizer ao usuário como fazer" para "entregar ao usuário capacidades reutilizáveis". Em cenários como escritório, design, escrita, processamento de dados, auxílio ao aprendizado, roteiros de vídeo, geração de imagens e organização de materiais do setor, o componente Skill pode se tornar um novo anexo de conteúdo. Para a indústria de tecnologia da informação e comunicação, o significado do RED Skill não se limita à atualização do produto da comunidade. Ele conecta a distribuição de aplicações de IA, o ecossistema de criadores e as ferramentas de agente inteligente em uma mesma plataforma de conteúdo, indicando que as capacidades de IA estão migrando de aplicativos independentes, pontos de entrada de modelos e plataformas de desenvolvedores para cenários de comunidade de alto tráfego. As plataformas de conteúdo possuem relacionamentos de usuários, tags de interesse e cadeias de disseminação. Se as habilidades de IA puderem ser combinadas com notas, favoritos, pesquisas e mecanismos de listas, terão a oportunidade de formar um novo método leve de distribuição de aplicações.
O Xiaohongshu também aprimorará posteriormente o uso interno, listas selecionadas e mecanismos de apoio a criadores em torno do RED Skill. Se a plataforma conseguir fazer com que mais usuários comuns entendam e usem continuamente a Skill determinará a velocidade de expansão dessa função. As variáveis subsequentes concentram-se no limite de upload para criadores, mecanismo de revisão, estabilidade do componente, eficiência de recomendação de pesquisa interna e o grau de compatibilidade de diferentes assistentes de IA com os métodos de instalação e chamada da Skill.
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