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Cloud-Fähigkeiten sind gerade 10-mal einfacher zu erstellen und stärker zu nutzen geworden. Daher werde ich in der heutigen Video-Lektion genau erklären, warum das so ist, und dann werde ich direkt vor euch eine komplett neue Fähigkeit live erstellen. Also, ganz kurz, was ist eine Fähigkeit? Es ist im Grunde nur ein Rezept. So, wenn Sie Ihren Agenten bitten, Ihnen zum Beispiel einen LinkedIn-Post zu erstellen, liest er das Rezept und bekommt es jedes Mal richtig hin. Und wenn ich von Rezepten spreche, meine ich buchstäblich nur Text. Es sind nur Textanweisungen. Es ist wie ein Prompt. Wenn ich also zu Anpassen gehe und zu Fähigkeiten und auf zum Beispiel die interne Kommunikationsfähigkeit klicke, steht hier: "Eine Reihe von Ressourcen, die mir helfen, alle Arten von internen Mitteilungen im Format zu schreiben, das mein Unternehmen zu verwenden mag." Und Sie können sehen, das ist die Fähigkeit selbst. Es ist buchstäblich nur Text, den Sie lesen könnten, den ein Praktikant lesen könnte. Jeder könnte lesen und verstehen, was in der Fähigkeit vor sich geht. Und wenn Sie sie in Cloud-Code verwenden, können Sie sehen, dass ich hier eine Menge Fähigkeiten habe. Betrachten wir zum Beispiel meine Fähigkeit zur Ideenfindung. Dies ist die Markdown-Datei, die dem Agenten erklärt, was diese Fähigkeit tatsächlich tut. Und wieder ist alles nur Text. Was hat Enthropic also tatsächlich getan, um all diese Fähigkeiten besser zu machen? Sie haben ihre Fähigkeit zum Erstellen von Fähigkeiten aktualisiert, was buchstäblich eine Fähigkeit ist, die Claude beibringt, wie man Fähigkeiten erstellt, testet, misst, verfeinert, einfach alle Fähigkeiten besser und besser und besser macht. Lassen Sie uns also tatsächlich abdecken, warum das wichtig ist und was passiert ist. Das Erste, was Sie verstehen müssen, ist, dass es zwei verschiedene Arten von Fähigkeiten gibt. Wir haben eine Fähigkeit zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit, die im Grunde ein Prompt ist. Sie lehrt Claude, etwas besser zu tun. Zum Beispiel Webseiten mit der Fähigkeit zum Frontend-Design zu gestalten oder Dokumente zu erstellen oder Excel-Formeln auszuführen. Dinge, die das Standardmodell vielleicht nicht gut kann, aber mit einem Prompt macht es einen viel besseren Job. Und dann haben wir auch kodierte Präferenzfähigkeiten, was bedeutet, dass Claude jedes dieser Teile bereits versteht, aber sie in einer bestimmten Reihenfolge befolgen muss. Das sind also viel mehr wie tatsächliche Arbeitsabläufe, wie tatsächliche schrittweise Automatisierungen. Ein schnelles Beispiel. Wenn Sie Claude ohne eine Frontend-Design-Fähigkeit bitten, eine Webseite für Sie zu erstellen, kann es das tun, aber sie sieht vielleicht nur sehr generisch aus. Sie könnte wie KI-Schrott aussehen, wie sie es nennen. Aber wenn Sie ihm denselben Prompt geben, aber diesmal lassen Sie ihn auch die Frontend-Design-Fähigkeit nutzen, wird sie viel besser aussehen, weil diese Fähigkeit ihm Dinge wie gute Schriftarten, gute Farbschemata, gute Hintergrundelemente, gute Layouts sagt. Und das ist eine klassische Fähigkeit zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit. Hier ist nun ein Beispiel für eine kodierte Präferenzfähigkeit, die wir gerade in meinem Cloud-Code gesehen haben und die ich Ideenfindung nenne. Und diese Fähigkeit ist etwas sequenzieller und es sind verschiedene Schritte beteiligt. Zuerst wird sie meine YouTube-Kommentare betrachten. Sie wird sich einige Videos in meiner Nische ansehen. Sie wird auch KI-Trends auf X und im Web betrachten. Dann wird sie zwei verschiedene Agenten starten. Also einen YouTube-Agenten, der diese Dinge analysiert, und einen Forschungsagenten, der diese Dinge analysiert. Und diese laufen parallel. Und dann senden sie beide ihre Ausgaben an den Hauptagenten zurück, der sie bewertet und abgleicht. Und dann wandelt der Hauptagent all diese Informationen in einige Videoideen für mich um, weshalb ich es Ideenfindung nenne. Was ich tun könnte, ist, ich könnte sagen: "Hey, Herr KI-Agent, schau dir meine Kommentare an, schau dir YouTube an, schau dir X an, analysiere das und hilf mir, einige Videoideen zu finden", und jedes Mal würde er andere Antworten geben und jedes Mal würde er es anders machen, oder ich kann einfach sagen: "Hey, mach etwas Ideenfindung", und er wird einfach die Fähigkeit aufrufen und jedes Mal bekomme ich eine Ausgabe, die mir gefällt. Und der Grund, warum das wichtig zu verstehen ist, ist, dass Fähigkeiten zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit mit der Zeit verblassen könnten, weil zum Beispiel bei der Frontend-Design-Fähigkeit, jetzt sind wir bei Opus 4.6, richtig? Was ist, wenn Opus 5 herauskommt und das Standard-Opus 5 besser im Frontend-Design ist als Opus 5 mit einer Frontend-Fähigkeit? Zu diesem Zeitpunkt müssen Sie diese Fähigkeit möglicherweise komplett einstellen, aber mit einer kodierten Präferenzfähigkeit werden diese wahrscheinlich ziemlich haltbar und genau bleiben, weil der Prozess normalerweise sehr spezifisch für Sie ist, auf den Opus 5 höchstwahrscheinlich nicht trainiert wird. Okay, das sind also die beiden verschiedenen Arten von Fähigkeiten. Nun können wir sie bewerten. Mit dieser neuen Fähigkeit zum Erstellen von Fähigkeiten, die eine offizielle Enthropic-Fähigkeit ist, über die wir sprechen. Sie ist im Repository hier. Und wenn ich die eigentliche Fähigkeit MD öffne, sehen Sie, was sie tut. Sie erstellt neue Fähigkeiten. Sie kann bestehende Fähigkeiten modifizieren und verbessern. Sie kann die Leistung von Fähigkeiten messen. Verwenden Sie sie also, wenn Sie eine Fähigkeit von Grund auf neu erstellen möchten, wenn Sie eine aktualisieren oder optimieren möchten. Wenn Sie Evals ausführen möchten, um eine Fähigkeit zu testen, wenn Sie Benchmarks durchführen möchten oder wenn Sie die Beschreibung einer Fähigkeit für eine bessere Auslösergenauigkeit optimieren möchten. Ich werde darüber sprechen, was jedes dieser kleinen Elemente bedeutet, aber ich wollte Ihnen nur zeigen, dass dies die eigentliche Fähigkeit zum Erstellen von Fähigkeiten ist. Es sind im Grunde all die Best Practices von Enthropic, wie man bessere Fähigkeiten erstellt. Sie haben schon früher Dinge getan, wie ein 33-seitiges PDF veröffentlicht, das Sie durch Grundlagen, Planung und Design, Testen und Iteration, Vertrieb und Teilen, all diese Dinge, Muster und Fehlerbehebung führt. Das ist ziemlich gründlich. Sie könnten also entweder Zeit investieren und das lernen, oder Sie können Ihrem Agenten einfach die Fähigkeit zum Erstellen von Fähigkeiten geben, und all diese Informationen sind bereits darin enthalten. Was die Evals tun, ist, dass sie Ihrem Agenten tatsächlich die Qualität Ihrer Fähigkeit bewerten lassen und dann Verbesserungen vornehmen. Sagen wir, Sie haben eine Fähigkeit zur Erstellung von Stellenbeschreibungen. Was Sie tun könnten, ist, Ihrem Agenten unzählige Beispiele für wirklich gute Stellenbeschreibungen zu geben, die Sie möchten. Und dann wird er sich Ihre Fähigkeit ansehen. Er wird einige Prompts ausprobieren und sie mit den Ausgaben vergleichen und Ihre Fähigkeit für Sie optimieren können. Wie wir in der Vergangenheit gesprochen haben, je mehr Sie eine Fähigkeit nutzen, desto besser wird sie, weil Sie Feedback geben können, was Ihnen gefällt und was nicht. Dies verkürzt also im Grunde diesen Prozess. Hier ist ein schnelles Beispiel, das Enthropic tatsächlich mit dieser Eval durchgeführt hat. Die Fähigkeit zum Ausfüllen von PDF-Dokumenten hatte Schwierigkeiten, die richtige Stelle zum Einfügen des Textes zu finden. Aber nachdem sie die Bewertung für die Fähigkeit durchgeführt und sie verbessern konnten, sehen Sie jetzt, dass der gesamte Text korrekt platziert wird, sei es ein Kontrollkästchen oder einfach nur ein auszufüllendes Feld. Es gibt also zwei Gründe, warum wir Evals verwenden müssen, und sie klingen ziemlich ähnlich, aber sie sind im Grunde das Gegenteil. Das erste ist, Regressionen zu erkennen. Das bedeutet, sagen wir, wir haben eine Fähigkeit für Stellenbeschreibungen. Wenn sich ein Modell weiterentwickelt, könnte es die Fähigkeit tatsächlich schlechter nutzen, weil es anders trainiert wird und anders denkt. Dies wäre also im Grunde ein frühes Signal dafür, dass Sie Ihre Fähigkeit weiterentwickeln müssen. Und dann ist das zweite, Wachstum zu erkennen. Wenn sich Modelle verbessern oder weiterentwickeln, können sie vielleicht einfach einen besseren Job machen, ohne eine Fähigkeit überhaupt zu benötigen. Und dann können Sie die Bewertung durchführen und sagen: "Okay, wow, ohne eine Fähigkeit ist es tatsächlich besser. Und ich werde es einfach löschen oder vielleicht nur archivieren." Und dann können wir auch Benchmarks durchführen. Wenn ein Modell aktualisiert wird oder wenn Sie eine Iteration durchführen und Ihre Fähigkeit ändern, führen Sie einfach alle Evals aus und führen Sie einen Benchmark durch, der Ihnen Dinge wie eine Erfolgsquote, eine Zeit und auch die Anzahl der verwendeten Tokens liefert. Hier ist ein Beispiel, bei dem sie sagten: "Benchmarken Sie die PDF-Fähigkeit mit und ohne die geladene Fähigkeit und zeigen Sie mir nebeneinander liegende Ergebnisse, damit ich den Fortschritt sehen kann." Und wir erhalten all diese Informationen über diese verschiedenen Bewertungsmetriken. Wir erhalten die Erfolgsquote. Wir erhalten die Gesamtzeit und die Gesamtanzahl der Tokens. Hier können Sie deutlich sehen, dass Sie mit der Fähigkeit viel bessere Ergebnisse erzielen. Und dann ist das letzte Stück die Abstimmung des Fähigkeitsauslösers. Wenn Sie ein Projekt mit, sagen wir, 10 oder mehr Fähigkeiten gefüllt haben, stellen Sie vielleicht manchmal fest, dass Sie Fehlalarme oder Fehlzündungen haben. Das bedeutet, Sie wollten, dass es eine Fähigkeit nutzt, und es hat die falsche verwendet, oder Sie wollten, dass es eine Fähigkeit nutzt, und es hat überhaupt keine verwendet. Glücklicherweise können Sie sie auch mit Slash-Befehlen verwenden, aber es ist viel bequemer, einfach in natürlicher Sprache sprechen zu können und sicherzustellen, dass Ihr Agent Sie versteht. Durch die Abstimmung des Auslösers analysiert der Fähigkeitserzeuger im Grunde Ihre Fähigkeit. Er testet verschiedene Prompts, die Sie verwenden könnten, um diese Fähigkeit auszulösen, und bearbeitet dann die Beschreibung, damit diese Fähigkeit genauer aufgerufen wird. Und das ist eine tatsächliche Bewertung, die sie durchgeführt haben. Sie können auf der linken und auf der rechten Seite die Testpunktzahl und die Trainingspunktzahl sehen. Und Grün und Blau sind im Grunde die Ergebnisse, nachdem sie mit der Trigger-Abstimmung analysiert und behoben wurden. Sie können also sehen, dass es immer noch nicht perfekt ist, aber es ist so viel besser als zuvor ohne diese neue Fähigkeit. Was ich wirklich cool finde und wie ich diesen Abschnitt beenden möchte, bevor wir zu einer Live-Demo kommen, ist, wohin das führt. Und unten haben wir ein Zitat von Enthropic selbst, das besagt: "Im Laufe der Zeit kann eine natürliche Sprachbeschreibung dessen, was die Fähigkeit tun soll, ausreichen, und das Modell kümmert sich um den Rest." Und ich glaube wirklich, dass dieses Wort "kann" eigentlich "wird" hätte sein sollen. Und im Grunde bedeutet das, dass wir heute, wenn wir unserem Agenten sagen, dass er Fähigkeiten für uns erstellen soll, oder ihm vielleicht eine SOP geben, ihm Schritte, Regeln und Formate geben. Aber was in Zukunft passieren wird, ist, dass wir ihm in viel höherer natürlicher Sprache sagen können, was wir wollen, und er wird in der Lage sein, all das herauszufinden und mit einer Spezifikation dorthin zu gelangen und im Grunde die Zeit zu verkürzen, die wir brauchen, um eine wirklich gute Fähigkeit oder eine wirklich gute Automatisierung zu erhalten.
Okay, ich bin in meinem Herk 2-Projekt, das so etwas wie mein persönlicher Assistent in Cloud-Code ist, und ich werde Ihnen zeigen, wie wir die Fähigkeit tatsächlich installieren können. Egal, ob Sie sich in VS Code befinden, wo ich mich befinde, oder im Terminal oder in der Desktop-App, was auch immer, Sie müssen nur /plugins eingeben, auf Plugins verwalten klicken und dann, wenn Sie hier hineingehen und all die offiziellen Enthropic-Plugins sehen, können Sie einfach nach skill-creator suchen. Und hier sehen Sie das offizielle. Hier ist das GitHub. Und alles, was Sie tun müssen, ist auf Installieren zu klicken. Sie können dies nur für sich selbst installieren, für Ihr Projekt oder lokal. Und ich werde es einfach für das gesamte Projekt installieren. Jetzt können Sie sehen, dass es installiert ist, und ich werde Cloud Code einfach neu starten, damit das tatsächlich passiert. Und denken Sie daran, wenn Sie sich in Cloud Code befinden, wird es möglicherweise nicht direkt hier in Ihren tatsächlichen Cloud-Fähigkeiten angezeigt, wenn Sie es in Ihrem Projekt gemacht haben. Sie können es also einfach überprüfen und sagen: Haben Sie die Fähigkeit zum Erstellen von Fähigkeiten? Was tut sie? Und Sie können hier sehen, dass wir das tatsächlich haben. Ich werde also zum Planmodus wechseln und sehen, ob er uns eine neue Fähigkeit erstellen kann. Ich möchte, dass Sie eine Fähigkeit namens YouTube Weekly Roundup erstellen, bei der Sie am Ende jeder Woche die Videos analysieren, die ich in dieser Woche gemacht habe. Sie werden die Kommentare analysieren, die Aufrufe, das Engagement, Dinge wie diese. Und Sie werden mir einen PDF-Bericht über alle Erkenntnisse, Stärken, Schwächen, Bedrohungen und Chancen geben. Das ist also alles, was ich abschicken werde. Und ich habe das absichtlich ziemlich vage gehalten, um zu sehen, was er zurückkommt und wie er das planen wird. Und hier geht die Zukunft hin. Und das ist es, worüber Enthropic spricht. Denn die meisten Leute, die derzeit Fähigkeiten nutzen, sind tatsächlich einfach nur Führungskräfte, Manager und Betreiber. Sie sind keine Ingenieure, was bedeutet, dass wir sehr gut darin sind, zu erklären, was wir wollen, welche Metriken wir erreichen müssen und warum wir das brauchen, aber vielleicht nicht all diese technischen Details.
Okay, er hat geantwortet und mir einige Fragen gestellt. Das Erste, was ich sagte, ist, dass ich möchte, dass es nur die letzten 7 Tage sind. Es ist also ein rollierendes 7-Tage-Fenster. Er fragte nach den Berichtsabschnitten, die er erstellt hat, und ich sagte, die sehen gut aus. Und für den PDF-Stil habe ich ihm gesagt, er soll die Markeninhalte in meinem Ordner verwenden. Hier habe ich meine Markenrichtlinien und dann ist dies das eigentliche Logo für AIS. Ich sage ihm, er soll diese verwenden, und hoffentlich kann er das alles einbauen und es wirklich markenkonform gestalten. Er wird also jetzt mit diesem Plan weitermachen.
Okay. An diesem Punkt kam er mit einem Plan zurück. Und denken Sie daran, ich habe ihm immer noch nichts über den Tech-Stack oder irgendetwas anderes gesagt. Er schreibt alles auf, was er tun wird. Und normalerweise würde ich das durchlesen und ihm vielleicht einige Änderungen vorschlagen, aber ich möchte nur sehen, was diese Fähigkeit zum Erstellen von Fähigkeiten mit einem einzigen Prompt leisten kann. Und ich werde einfach akzeptieren. Und schauen Sie sich das an. In seiner To-Do-Liste sehen wir, dass er all diese Dinge erstellt. Aber dann ist der letzte Schritt, den Test auszuführen und mit dem Fähigkeitserstellungs-Eval-Prozess zu iterieren. Ich bin also gespannt, was er dort tun wird. Sie können also sehen, dass er alles erstellt hat und dann hat er beschlossen, es zu testen, um eine endgültige Iteration durchzuführen. Okay. Ich war ein wenig verwirrt. Ich sagte: "Haben Sie eine tatsächliche PDF-Datei für mich?" Und er sagte: "Ja, sie befindet sich in Ihrem Projektordner." Ich habe in den Vorlagen nachgesehen, wo er eine HTML-Vorlage erstellt hat, aber anscheinend hat er das tatsächlich als PDF gerendert. Gehen wir also zu Projekte. Wir gehen zu YouTube Weekly Roundup. Und hier haben wir eine tatsächliche PDF, die nicht gut aussieht. Offensichtlich ist das keine PDF, aber wenn ich sie tatsächlich aus meinen Dateien öffne, ist es eine PDF. Hier haben wir das Logo, wir haben Weekly Roundup, wir haben drei veröffentlichte Videos, und dann haben wir einige Statistiken zu Aufrufen, Likes und Kommentaren. Ich werde weiter nach unten gehen. Wir haben unsere Executive Summary. Das ist also für ihn, er hat tatsächlich glaube ich zwei Wochen Daten getestet, um das auszuprobieren. Und ich muss sagen, nur beim Überfliegen glaube ich nicht, dass diese Daten korrekt sind. Behalten Sie das also im Hinterkopf. Hier sehen wir die Aufschlüsselung pro Video. Derzeit haben wir nichts in unserer SWAT-Analyse verfügbar. Und dann haben wir Wettbewerbskontext und hier ist nichts verfügbar. Jetzt ist es also an der Zeit, ihm Feedback zu geben und zu sehen, was er tun kann. Ich werde zuerst diesen Kontext löschen, da er 62 % verbraucht hat. Ich werde wieder in den Planmodus wechseln und ihm einfach ehrliches Feedback geben.
Okay, der Bericht sieht gut aus. Ästhetisch haben Sie gute Arbeit bei der Gestaltung geleistet. Allerdings sind die Daten alle falsch. Es gab viele fehlende Elemente. Ich muss Sie bitten, wirklich darauf zu achten, wie Sie diese Daten von meinem YouTube-Kanal abrufen, wie Sie die Kommentare und Videos von Wettbewerbern durchsuchen und sicherstellen, dass tatsächlich Daten in diesen Bericht einfließen. Und bevor ich das absende, ist es interessant, weil Sie hier sehen, dass er uns einige JSON-Daten geschickt hat, was tatsächlich die Rohinformationen sind, die er von meinem YouTube-Kanal finden konnte. Und die Sache ist, das ist nicht sehr tiefgehend. Ich glaube also einfach nicht, dass er bei der Recherche gute Arbeit geleistet hat. Und vielleicht ist das genau das, worüber wir hier früher gesprochen haben, dass die KI irgendwann verstehen wird, dass wir all diese detaillierten Daten wollen, aber vielleicht ist es jetzt unsere Aufgabe, das wirklich klar zu erklären. Ich möchte eine Analyse der Kommentare. Ich möchte sehen, was bei anderen Leuten in diesem Bereich funktioniert. Ich möchte andere trendige Videos in KI sehen. Und ich möchte, dass Sie all das nutzen und Ihren Verstand einsetzen, um herauszufinden, welche Stärken mein Kanal hat, welche Schwächen, und welche Chancen und Bedrohungen. Und dann sollten all diese Informationen ein ziemlich detaillierter Forschungsbericht für mich sein, über meinen wöchentlichen YouTube-Rundown.
Während das also läuft, dachte ich, wir sollten uns kurz ansehen, was er tatsächlich getan hat. In meinem Claude haben wir unseren Fähigkeitenordner. Wenn ich ganz nach unten gehe, haben wir den YouTube Weekly Roundup. Und das ist die MD-Datei. Wir haben oben das YAML mit dem Namen, der Beschreibung, disable model invocation false, was im Grunde nur bedeutet, dass Cloud Code dies auf Anfrage aufrufen kann. Es muss nicht explizit ein Slash-Befehl sein. Und dann ein Argument-Hinweis. Im Grunde, wenn Cloud Code beschließt, diese Fähigkeit zu nutzen, sendet es vielleicht einen Hinweis, damit die Fähigkeit versteht, welches Video wir uns ansehen oder das Thema. Es gibt einige Kontexte. Es gibt einige Kanal-Benchmarks, einige optionale Schwerpunkte und dann Schritt-für-Schritt-Anweisungen, was hier tatsächlich zu tun ist. Jetzt sehen Sie, was er tut, ist, dass er ein Skript namens fetch YouTube data aufruft, das, wenn ich es hier suchen würde, ich wahrscheinlich zu meinen Skripten gehen könnte. Ich könnte YouTube Weekly Roundup sehen. Und hier haben wir einige verschiedene Dinge. Wir haben prepare data. Wir haben render report. Und wir haben auch ein Skript, das ich bereits in diesem Projekt hatte, das er finden und nutzen konnte, sodass er kein neues erstellen musste. Und dieses heißt fetch YouTube data. Die skill.md-Datei verweist also im Grunde auf alles, was der Agent benötigt, um dies korrekt zu tun.
Okay. Er ist mit einem weiteren detaillierten Plan zurückgekommen. Und ich werde ihn starten. Und das liebe ich. Wieder haben wir all diese To-Dos. Und dann am Ende heißt es, mit dem Fähigkeitserzeuger zu auditieren. Und das ist ein so gutes Beispiel dafür, warum die Nutzung eines Projekts und einer Fähigkeit mehr sie stärker macht, weil einige der Teile, die ich bereits in diesem Projekt hatte, wiederverwendet werden können, wie mein YouTube-Analyse-Agent, wie mein YouTube-Daten-Skript, und natürlich hat er bereits den gesamten Kontext über mein Unternehmen und meinen YouTube-Kanal. Alle diese Änderungen wurden also vorgenommen, und jetzt bleibt nur noch, die Fähigkeit tatsächlich auszuführen. Ich habe die Fähigkeit also gerade aufgerufen. Sie können sehen, dass er sie hier liest. Und jetzt aktualisiert er die Kanal-Daten. Er wird drei Agenten parallel nutzen, den Bericht vorbereiten, die Daten einfüllen und dann die PDF rendern und sie mir zeigen. Ich werde mich also bei Ihnen melden, wenn wir die Ausgabe erhalten.
Okay, das ist fertig. Wir haben einige Quick Hits. Top-Konkurrenten-Zug, größte Chance. Anscheinend ist Jack Roberts meine größte Bedrohung. Wenn Sie das sehen, Jack, machen Sie weiter so. Okay, hier ist der Bericht. Diese Statistiken sehen von Anfang an etwas genauer aus. Ich möchte vielleicht, dass er dieses Logo etwas größer macht, aber er hat getan, was wir verlangt haben. Sieben Videos veröffentlicht, und wie gesagt, diese Statistiken sehen genauer aus. Wir haben hier die Executive Summary mit einigen wichtigen Erkenntnissen: Verdopplung der Titel mit Dollar-Ergebnis, Erstellung eines dedizierten Anti-Schwerkraft-Tutorials, Füllung der ChatGPT-zu-Claude-Migration, genaue Beobachtung von Jack Roberts und dann die Klärung der Verwirrung zwischen VS Code und Anti-Schwerkraft. Wir haben die Aufschlüsselung pro Video. Jetzt sehen Sie die tatsächlichen Metriken aller Videos, einschließlich desjenigen, das ich gerade vor einer Stunde veröffentlicht habe. Und all diese sehen gut aus. Dieses hier ist vielleicht nicht das beste, und ähnlich mit diesem hier. Aber ich mag wirklich, wie das aussieht. Das Layout ist ziemlich gut. Es ist sehr sauber und professionell. Für die SWAT-Analyse haben wir sie auf der zweiten Seite. Sieht immer noch gut aus. Das ist offensichtlich nur ein einfaches Abstandsproblem, das wir beheben können. Wir haben hier einige Stärken. Wir haben einige Schwächen. Wir haben Bedrohungen. Und wir haben unsere Chancen. Top-Kommentare und Publikumsignale. Schaufeln in einem Goldrausch verkaufen, Bro. Gut gemacht, Mann. 26 Likes. Hallo Nate. 10 Tage nach dem Beitritt zu Ihrer Plus-Community habe ich meinen ersten potenziellen Kunden gewonnen. Das alles dank Ihnen und Ihrer Community. Großartig. Und Sie können sehen, dass wir andere Kommentare sehen. Wir sehen, aus welchem Video sie stammen und wie viele Likes. Und wir erhalten auch Videoanfragen, wir erhalten Schmerzpunkte. Und das hilft mir wirklich, auf dem Laufenden zu bleiben, was Sie sagen. Wow, es geht immer weiter. Wir haben Wettbewerbskontext. All diese Kanäle, all diese Videos, all diese Statistiken, und das kommt zusammen mit einigen bemerkenswerten Lücken. Und dann schließlich erhalten wir, was diese Woche in der KI angesagt ist. Was sind Fähigkeiten, der mächtigste KI-Agent, den ich je benutzt habe, all diese Dinge mit dem Kanal, den Aufrufen, den Aufrufen pro Tag und dem Thema. Das ist also erstaunlich. Und ich konnte das in 20 Minuten erstellen. Und jetzt würde ich es einfach weiterlaufen lassen. Und jedes Mal sagen: "Hey, das gefiel mir. Das gefiel mir nicht." die Fähigkeit zum Erstellen von Fähigkeiten nutzen, um dies immer besser zu machen.
Also, ich danke Ihnen, dass Sie es bis zum Ende des Videos geschafft haben. Wenn es Ihnen gefallen hat, hinterlassen Sie bitte einen Like. Und da Sie nun das Konzept der Fähigkeiten und wie man sie wirklich gut macht, verstanden haben, müssen Sie als Nächstes Ihren eigenen persönlichen Assistenten erstellen, in den Sie unzählige Fähigkeiten einbauen können. Wenn Sie also sehen möchten, wie Sie das tun können, dann schauen Sie sich dieses Video hier oben an. Ich sehe Sie dort.