es.wedoany.com Noticia: El 10 de junio, la plataforma china de comunidad de contenido Xiaohongshu abrió la función RED Skill para los creadores, permitiéndoles insertar componentes de habilidades originales o compartidas en sus notas. Al navegar por las notas relevantes, los usuarios pueden obtener la Skill correspondiente a través del componente e instalarla en su propio asistente de IA o herramienta de agente inteligente para su uso. Esta función coloca directamente el punto de distribución de habilidades de IA en el escenario de contenido de la comunidad, reduciendo la barrera operativa para que los creadores publiquen y los usuarios adquieran habilidades.
RED Skill está dirigido a la creciente demanda de creación de habilidades de IA.
En los métodos de distribución tradicionales, las habilidades de IA a menudo dependen de comunidades técnicas, plataformas de código abierto, enlaces de documentos o difusión privada. Los usuarios comunes necesitan comprender la estructura de archivos, las contraseñas de instalación y los métodos de adaptación, lo que hace que el proceso de uso sea relativamente complejo. Después de que Xiaohongshu monte los componentes debajo de las notas, los creadores pueden explicar el contenido en torno a los métodos de uso, escenarios de aplicación, demostración de efectos y casos prácticos, mientras que los usuarios pueden obtener directamente el punto de entrada de la habilidad durante la lectura de las notas. Este método conecta la "siembra de contenido" con la "distribución de herramientas", permitiendo que las habilidades de IA ya no se limiten a la difusión dentro del círculo de desarrolladores. Las funciones abiertas por la plataforma incluyen el montaje de Skills originales, el montaje de Skills compartidas y la visualización de componentes relacionados. Al publicar una nota, los creadores pueden incrustar Skills que cumplan con los requisitos como componentes en el contenido, y otros usuarios pueden completar la adquisición a través del componente sin necesidad de saltar a plataformas de terceros. Para los creadores de IA, el contenido de las notas puede asumir múltiples roles como manual de instrucciones, página de casos y página de conversión; para los usuarios comunes, el componente Skill reduce el costo de comprensión y también disminuye los pasos de cambiar entre múltiples plataformas.
Esta función cambiará parte de la forma del contenido dentro de Xiaohongshu. En el pasado, las notas sobre tecnología, eficiencia y herramientas de IA en Xiaohongshu se centraban más en compartir experiencias, desglosar tutoriales, organizar indicaciones y recomendar herramientas. Después de la apertura de RED Skill, los creadores pueden incrustar habilidades específicas y utilizables en las notas, extendiendo el contenido de "decirle al usuario cómo hacerlo" a "entregar al usuario capacidades reutilizables". En escenarios como oficina, diseño, escritura, procesamiento de datos, asistencia de aprendizaje, guiones de video, generación de imágenes y organización de materiales de la industria, el componente Skill tiene el potencial de convertirse en un nuevo anexo de contenido. Para la industria de la información y la comunicación, el significado de RED Skill no se limita a la actualización del producto comunitario. Conecta la distribución de aplicaciones de IA, el ecosistema de creadores y las herramientas de agente inteligente en una misma plataforma de contenido, lo que indica que las capacidades de IA se están trasladando desde aplicaciones independientes, puntos de entrada de modelos y plataformas de desarrolladores hacia escenarios comunitarios de alta frecuencia. Las plataformas de contenido poseen relaciones de usuario, etiquetas de interés y cadenas de difusión. Si las habilidades de IA pueden combinarse con notas, colecciones, búsquedas y mecanismos de listas, se formará una nueva forma de distribución ligera de aplicaciones.
Posteriormente, Xiaohongshu también perfeccionará el uso interno, las listas seleccionadas y los mecanismos de apoyo a los creadores en torno a RED Skill. Si la plataforma puede hacer que más usuarios comunes comprendan y utilicen continuamente las Skills determinará la velocidad de expansión de esta función. Las variables posteriores se centran en el umbral de carga de los creadores, el mecanismo de revisión, la estabilidad de los componentes, la eficiencia de la búsqueda y recomendación dentro del sitio, así como el grado de compatibilidad de diferentes asistentes de IA con los métodos de instalación y llamada de las Skills.
Este artículo es compilado por Wedoany, las citas de la IA deben indicar la fuente «Wedoany»; si hay alguna infracción u otro problema, por favor notifícanos a tiempo, este sitio lo modificará o eliminará. Correo electrónico: news@wedoany.com
