模型之外
Around the Model
今天你在對話的 AI，不只是一個模型。它是站在一組同心圓中間的模型：指令、上下文、工具、迴圈、連接器、技能、記憶，最外面是你。 大家談 MCP 和技能，好像那是新的智慧。其實不是。每一個都只是另一圈，由人蓋起來，圍著一個不會改變的中心。
往下捲動，一次加一圈，看同一個問題「我明天有什麼事？」怎麼每加一圈就得到更好的答案。在寬螢幕上，可以把文字收起來，讓圓圈佔滿整個畫面。
只有模型的時候
中心是一組凍結的權重：訓練時設定好、之後就鎖住的數十億個數字。給它一段文字，它預測接下來最可能出現的文字。它的能力就只有這樣。
它查不了任何東西，不知道今天幾號，也不知道你是誰。問它你明天的行程，它會做它一直在做的事：接出一段聽起來最像樣的文字。
指令
第一圈只是一段文字：系統提示，放在每一次對話之前。要扮演誰、什麼要拒絕、不確定時怎麼承認。
它改變了行為，卻沒有動到任何一個權重。後面每一圈，都建立在這個想法上。
上下文
上下文視窗是模型此刻看得到的一切：目前的對話、貼進來的文件、一個檔案、今天的日期。除此之外，它沒有別的眼睛。
把你的行程貼進去，模型就能幫你排序、找出衝突、建議該挪哪個。但總得有人先去把行程拿來，而那個人是你。
工具
模型在這裡有了手。除了你的問題，它還會拿到一份工具清單，每個工具有名稱、說明和需要的參數。模型可以不直接回答，而是寫下一個「我要用這個工具」的請求。
模型還是什麼都碰不到。它只是寫出請求；由周圍的程式，也就是馬具，決定要不要執行、實際去執行，再把結果放回上下文。
迴圈
呼叫一次工具只是反射動作。一次又一次地做：讀結果、決定下一步、行動，它就成了代理。試一個方法，發現不行，換一個，最後才回答。
這個迴圈仍然在模型之外。是馬具一直呼叫它，直到它說做完了。
MCP：一個插座接所有東西
過去每個 app 都用自己的方式接每個工具：一百個 app、一百個服務，就是一萬條客製化的連線。模型上下文協定是 Anthropic 在 2024 年提出的共同連接規格。服務只要做一個 MCP 伺服器，任何支援 MCP 的 AI 都能接上。大家叫它 AI 世界的 USB-C。
行事曆、筆記軟體、程式碼平台、新聞資料庫，各自只要做一次連接器，就能在 Claude、ChatGPT、Gemini 等工具裡使用。模型並沒有變聰明，只是有了可以查的地方。
技能：需要時才打開的本事
MCP 讓模型接得到東西；技能則讓它知道怎麼做。一個技能就是一個資料夾，裡面有一份寫著做法的 SKILL.md，以及需要的腳本或範本。
妙處在於模型什麼時候看到什麼。一開始，它只看得到每個技能的一行說明；等任務真的需要，才去讀完整的做法。所以裝一百個技能，在用到之前幾乎不佔空間。圈上的虛線卡片，就是已經在那裡、但還沒被打開的技能。
docx、pdf、pptx、xlsx 都是 Anthropic 公開的技能。記憶
關掉視窗，模型就忘了一切，每一次都是。我們說的記憶其實是存下來的筆記，常常就是像 MEMORY.md 這樣的檔案，由馬具在下一次對話開始時讀回上下文。
模型不記得你。是它周圍的系統替你留了張紙條，再把紙條交還給它。
你
每一圈都是人放上去的。你決定它能用哪些工具、信任哪些連接器、安裝哪些技能，也由你來同意、引導、判斷回來的結果。
模型在正中間，但問題從你開始；答案夠不夠好，也由你決定。
它從來沒動過。
加了八圈，沒有一個權重改變。最上面那份編出來的行程，和最下面你真實的一天，出自同一個模型。所有變好的地方，都是蓋在它周圍的東西，而且大多是人寫的普通軟體。
重點整理
- 使用時，模型是固定的。當天能改變答案的，都發生在它周圍的那幾圈。
- 工具讓它接得到；MCP 讓這份連接可以帶著走。連接器做一次，所有支援這個協定的 AI 都能用。
- 技能是等著被打開的本事。在任務需要之前，模型只看得到一行說明。
- 記憶是一張存下來的筆記。連續性來自馬具交還的筆記，而不是模型記得你。
