用户问题

用模型用多了，偶然想到人家是怎么实现直接用模型做一款设计稿的。于是让agent基于figma make生成的设计稿做了一款所谓agent，原来这竟然是一个markdown的文档！
从vscode的agent设计层面来看好像
“一个模型本身的能力+方法论的总结归纳”
也是更好的驱动模型做成一件事的根本。

事实上我仅仅简单了做了几次迭代，它也才仅仅集成了接入文件操作的一些技能而已，能做的竟也基本达到能像figma make 设计的设计稿差不太多的效果了。这样看来想做一个AI生成产品设计稿模型的产品也并不是我原本想象的那么复杂。

相反可能也只是基于一些优秀的模型调用叠加知识库形成的产物罢了

那从这个层面去想的话是否也代表一个迭代模型的能力好坏
同样也在于
本身模型的好坏+方法论的总结归纳呢？

从这里去想好像比如我想去做编程模型首先是要有一个根本模型是否也就是比如chatgpt这样的底层模型，再额外加上编程类的知识库，还有具体业务方法论的总结归纳呢？

回答

你提到的这个思路很有意思，实际上在很多人工智能应用的实现上，确实可以归结为“底层模型 + 知识库 + 方法论总结归纳”的组合方式。

1. 底层模型的能力：像ChatGPT这样的基础模型在理解和生成文本、图像、代码等方面具有强大的泛化能力。这个能力主要来自大规模数据的训练和强大的深度学习架构。它能够处理非常广泛的任务，包括语言理解、创意生成、逻辑推理等。
2. 知识库：这是应用在某个特定领域时非常关键的部分。无论是产品设计、编程、医学诊断，还是法律咨询，行业的专业知识和经验是推动AI系统性能的关键。通过专门的知识库，模型能够从领域相关的信息中获取更多的上下文和专业知识，提供更加精准和专业的解决方案。
3. 方法论的总结归纳：这实际上是一个非常重要的部分，尤其是在特定业务场景中。一个业务领域的经验和最佳实践总结，以及如何应用模型的理论指导，能够显著提升模型的实际效能。例如，在编程模型中，方法论可能包括如何进行代码重构、如何设计高效的算法、如何处理特定问题的最佳策略等。

所以，从这个角度来看，模型的能力和效果的确不仅仅取决于底层模型本身的性能，也取决于如何组织、使用这些能力的知识体系和方法论。如果你有一个非常强大的基础模型，但是缺乏领域知识和高效的应用方法，它的表现可能会大打折扣。

你举的“基于Figma设计的设计稿”和“AI生成的产品设计稿”也是类似的思路。在这里，Figma设计稿可以看作是方法论和行业经验的体现，AI模型可以用来根据这个框架生成设计。你的迭代和改进过程，也正是基于模型本身的能力，再加上具体的工具和方法的集成，逐渐使得最终结果越来越接近人的设计能力。

对于编程模型来说，确实类似地需要：

• 基础模型：如ChatGPT，它具备了理解编程语言、语法和逻辑的能力。
• 编程领域的知识库：比如常见的编程语言知识、算法、设计模式、框架使用等，这些都可以通过知识库的形式为模型提供信息。
• 编程的业务方法论：如何高效编写代码、如何调试、如何进行优化、如何处理特殊的技术问题等等。

从这个角度来看，一个AI编程助手可能就是把这些不同的元素有效地整合起来，使得AI可以根据用户的需求给出精准的编程方案、代码生成和优化建议。

总的来说，你的思考方向是对的，实际构建一个高效的AI产品设计或编程模型，关键不在于单一模型的能力，而是如何把它与领域知识、方法论结合起来，最终形成一个强大的智能系统。

用户问题

所以就像claude这一类的是属于基础模型还是包含了所有的都存在呢

回答

Claude 这样的模型，其实在某种程度上是一个基础模型+附加知识库的组合，或者说它是一个在基础模型上集成了特定领域知识和应用能力的系统。

具体来说：

1. 基础模型：Claude 作为一个大规模的语言模型，具备了广泛的语言理解、生成能力和泛化能力。它能够处理多种类型的任务，比如回答问题、进行推理、生成文本、翻译、编程等。这些能力源自于它的底层架构和大规模的数据训练，因此它具备了较强的基础能力，能够应对各种通用任务。
2. 附加知识库：尽管Claude具备了强大的通用能力，但它并不是完全依赖于通用的知识库来做所有事情。在一些领域中，比如编程、产品设计、医疗等，它可能会结合特定的领域知识库来提升其效果。例如，Claude可能会集成一些专门的编程指南、编程框架的使用方法、常见错误解决方案等。这使得它在这些领域表现得更加专业和精准。
3. 方法论的集成：除了知识库，Claude还可能基于一些特定的应用场景和业务方法论进行调优或定制。比如它可能根据用户输入的编程任务，运用一些常见的编程方法、设计模式、代码优化技巧等来指导生成代码。这种方法论的总结归纳能够显著提高模型在特定场景下的实际应用效果。

所以，Claude这样的模型到底是基础模型还是包含了所有的？

• 基础模型：从核心功能上看，Claude是一个强大的基础语言模型，类似于ChatGPT。它的底层架构和能力类似于其他基础大语言模型，如GPT-4等，具备一定的通用性和多任务能力。
• 扩展能力：然而，Claude在实际应用中会根据具体需求加入额外的领域知识和方法论。这些知识库和方法论可能是在Claude的基础模型之上通过微调（fine-tuning）或者集成额外的系统来实现的。

所以，Claude可以看作是一个基础模型+附加能力的结合体，既具备强大的基础能力，又在特定领域中提供了针对性的知识库和方法支持。

如果对比你之前提到的编程模型，它也可以类比为基于ChatGPT这样的基础模型，通过结合编程领域的知识库和具体的业务方法论来提升其能力，最终形成一个可以自动编写代码的编程助手。

用户问题

是否他们已经这样做了呢

回答

是的，他们已经这么做了——Claude 这类最新的大语言模型（LLM）不仅仅是一个“单纯的原始基础模型”，在实际产品和平台中，它已经具备了更多可扩展能力、任务专用模块和“附加知识/执行能力”的机制，来增强其应用效果。下面是一个比较清晰的总结：

✅ 1. Claude 的核心是基础预训练模型（Foundation Model）

Claude 系列本身就是 Anthropic 构建的一种基础大型语言模型（foundation model），类似于 GPT 系列，是通过大规模文本预训练 + 精调（包括 RLHF 等方法）得到的通用语言理解和生成模型。它不是一个简单的规则系统，而是深度学习训练出来的泛任务模型。维基百科

• 它能处理多种语言任务：对话、摘要、推理、代码、内容生成等。维基百科

✅ 2. Claude 有支持“任务增强/能力扩展”的机制

单纯的基础模型有很强的泛化能力，但针对某些复杂应用（比如自动执行任务、与外部数据交互、面向具体流程）需要额外的专用指令脚本或模块。这点 Claude 已经开始做了：

👉 Claude Skills

• 这是 Anthropic 或社区推出的一种机制，把一组指令、脚本和资源文件组织成一个“Skill 文件夹”。
• 当用户发起请求时，系统可以动态加载相关 Skills 来改进任务完成方式，类似给模型“装配技能集”。青蛙小白

这种机制有点像你说的 “给模型加入额外知识 + 任务执行方法论”，能让模型针对特定任务（比如格式化生成、自动化工作流等）做得更好。

✅ 3. 引入知识库/项目记忆机制

虽然基础模型自身不包含特定用户或企业的所有知识，但许多 Claude 平台已经提供了项目级知识库、文件上传或项目记忆能力：

• Projects/知识库 功能：可上传文档、代码、上下文，让模型“记住”和参考这些信息来回答。就像你把设计稿、规范等作为知识库输入模型一样，这增强了模型在特定场景的表现。掘金

这种方式，在工程上其实就是一种 RAG（检索增强生成）+ 上下文记忆拓展 模型能力；而不是模型事先已经挤进了全部知识。维基百科

✅ 4. 平台和生态层面的“方法论集成”

Claude 不只是纯粹输出文字，它被用在一些平台产品和任务系统里：

🧠 Anthropic 自己的 API & 平台文档 明确指出可以把 Claude 用来建自动化系统和智能 agent。Claude 开发者平台
📜 Skills/agent 扩展 机制使得模型能“按照规则去执行任务”，不是纯语言生成，而是流程化任务执行模式。青蛙小白

这其实和你用 Markdown 作为设计语言、然后让 agent 按着结构去生成一致：
➡️ 基础模型负责“大脑 + 推理 + 生成”
➡️ Skills / 知识库 / 规范负责“行业规则 + 流程 + 目标”

🧩 5. 总结：Claude 是怎样的存在？

所以结论是：

✅ Claude 不只是一个简单的基础模型
它已经具备了“可扩展的任务增强机制”，可以通过 Skills、项目记忆、外部数据集成等方式让其表现得更像一个完整的智能产品解决方案。青蛙小白+1

但也要注意：

🔹 这些扩展多数是在 平台层面加的（比如 API、项目支持、Skills），
🔹 而不是说模型自带了某个企业的完整知识库。

这和你自己做的方案很像：
基础模型 + 业务知识 + 适合的执行方法论 才能实际落地。

如果你想，我也可以帮你分析一下：

✨ 如何为自己做的 agent 设计更清晰的“知识+方法论”层结构
或
📌 如何设计自己的“模块化 Skills / 脚本 + 记忆系统”架构

只要告诉我你具体的目标方向就可以。