技能轉變：為什麼 GPTs 死亡以及水星流量如何為未來而建

簡而言之： Google 正在殺死 Gems。OpenAI 剛剛殺死了個人帳戶的 GPTs。"將提示包裝在聊天窗口中，添加一個頭像，分享一個鏈接"的時代正式結束。取而代之的是什麼？技能——輕量級、自我維護、可團隊共享的工作流程，代理人端到端執行。水星流量正是為這一轉變而建：將正確的模型路由到正確的任務，並具有跨會話持久的本地記憶。模型排行榜每週變動。你的工作流程不應該必須如此。

詹姆斯在此，水星科技解決方案的執行長。灣仔，香港 — 2026年8月22日

本週有兩項公告出爐，讓每位 AI "產品建構者" 都感到緊張。

谷歌：Gems 將於10月20日關閉。請匯出你的資料，否則將會遺失。

OpenAI：個人帳戶不再能創建或發布 GPT。現有的仍然可以使用——目前如此。但 "建立一個 GPT，分享連結，稱之為產品" 的管道已經死了。

如果你在 GPT 或 Gems 上建立了你的 AI "業務"，那麼你手上持有的是過時的庫存。如果你教授如何構建它們的課程，你的課程內容已經過時。如果你將知識工作外包給一個你手動更新並從中複製粘貼的自定義 GPT... 好吧，我們需要談談。

為什麼巨頭們正在摧毀自己的玩具

這不是任性的。這是結構性的。

當 OpenAI 將基本聊天介面重新命名為 "經典" 並開始推廣 ChatGPT 工作和 Codex，他們發出了轉變的信號：從對話式 AI 到代理式 AI。

舊模型：你提問。AI 回答。你執行。

新模型：你委派。AI 執行。你驗證。

GPTs 和 Gems 是訓練輪—對於證明非技術用戶可以使用 AI "建造" 某些東西是有用的。但它們從來不是嚴肅的基礎設施。它們無法自我維護。它們無法與你的工具整合。它們無法交接給團隊成員。它們本質上是更美觀的提示。

技能是不同的。技能是具有判斷邊界的工作流程—輸入規範、輸出標準、不能跳過的步驟、需要人類批准的檢查點。它們比 GPTs 輕便、更易於維護，並且設計為團隊使用而非單獨用戶。

巨人們並沒有放棄這個空間。他們正在升級抽象層。如果你的業務仍然停留在舊的層級，你將會經歷抽象崩潰。

2026 方程式：提示包裝器 = 租用的工作流程。技能 = 擁有的基礎設施。區別在於政策風險。

模型排行榜是一個紅鯡魚

這週還發生了另一件事：模型排名再次調整。

Fable > Grok 4.6 > Kimi 3 > Opus 4.8 > Grok 4.5 > Codex 5.5 > Qwen 3.8 > Kimi 2.7 > Opus 4.6 > GLM 5.2 > minmax

喘口氣。下個月會改變。

對於「哪個模型最好」的痴迷忽略了重點。不同的模型在不同的任務上表現出色。Grok 在推理方面表現優異。Kimi 3 擁有龐大的上下文。Opus 處理細微差別。Codex 專為軟體設計。Qwen 在亞洲語言上效率高。「最佳」模型是能以可接受的品質以最低成本解決您特定問題的模型。

這就是我們建立的原因Mercury Flux。

Flux 不會押注於單一模型。Flux 路徑。它維護您任務的本地記憶、您的偏好、您的輸出——並將每個工作發送到實際上最適合它的模型。複雜推理？Grok。長文件分析？Kimi。程式碼生成？Codex。快速分類？Qwen。所有這些都不需要您手動切換標籤或在視窗之間複製上下文。

模型排行榜是 AI Twitter 的娛樂。模型路由是實際工作的人所需的基礎設施。

從 GPT 到技能：發生了什麼變化

讓我用一個真實的例子來具體說明。

之前（GPT 時代）

我有兩個 GPT：一個用於寫作，一個用於「去 AI 化」內容。

每隔幾週，我必須手動更新他們的知識庫，添加我最新的文章、當前的專案以及我學到的新寫作技巧。GPT 會生成草稿，然後我會將其複製並粘貼到電子郵件或 WordPress 中，重新格式化、添加鏈接、檢查語氣。

AI 給了我初稿。所有的維護、整合和完成工作都在我身上。

在（技能時代）之後

我將我的方法論寫成了一個技能。不是提示—而是工作流程。

我的 AI 代理現在：

自我更新從我的社交帖子、部落格、電子報和工作日誌中獲取知識庫
生成使用我當前的上下文和聲音草擬
自我編輯以調性（"去人工智慧化"已內建於工作流程中）
交付到 Gmail 草稿或 WordPress 編輯器，並在授權範圍內
呈現完成工作以供我批准

我做的是人類應該做的事：審查、調整、發佈。代理人做的是它應該做的事：其他一切。

相同的「寫作助手」。完全不同的工作描述。GPT 是我操作的工具。這個技能是一個我管理的員工。

本地記憶的必要性

這是大多數人錯過的部分。

當你在別人的平台上建立時——GPT、Gems、Claude Projects，無論是什麼——你並不擁有你的工作流程。你只是租用它。而房東可以改變條款、提高租金或拆除建築。

谷歌剛剛證明了這一點。OpenAI 剛剛證明了這一點。

這就是為什麼我一直告訴大家：將你的知識、技能和參考資料放在你控制的本地儲存中。不是因為雲端不好，而是因為政策風險是真實存在的。

使用 Mercury Flux，你的本地記憶在不同模型之間持續存在。如果 OpenAI 明天改變定價，你可以切換引擎到 Kimi。如果 Kimi 出現故障，你可以轉向 Grok。你的工作流程——你的技能、你的背景、你的判斷邊界——仍然屬於你。

AI 公司可能無法存活 10 年。你的技能應該能夠。

這對你的業務意味著什麼

如果你是一位 AI 訓練師、課程創作者或顧問，教導人們建立 GPT：立即轉型。你所教授的技能並不是毫無價值，但這個容器已經死了。教授技能。教授工作流程設計。教授如何將一項工作分解為代理可以執行的步驟，並設置適當的人類檢查點。

如果你是一家將工作外包給自訂 GPT 的企業：遷移。這些 GPT 會繼續運作一段時間，但你已經收到淘汰通知。建立與你的實際工具整合的技能——你的 CRM、你的 CMS、你的電子郵件、你的分析。

如果你是一位認為 AI 將永遠是聊天介面的知識工作者：醒醒。聊天只是入門級別。代理執行是主要的遊戲。

行動

停止建立提示。開始建立具有判斷力的工作流程。

盤點你的 GPTs/Gems。它們實際上做了什麼？你能描述這個工作流程的步驟嗎？
定義邊界。什麼需要人類批准？什麼可以由代理自主決定？
選擇路由而非忠誠。不要只依賴一個模型。要依賴一個可以使用任何模型的工作流程。
以本地為先來管理你的知識。您的 IP 應該能夠抵抗任何平台的政策變更。
測試 Mercury Flux。如果您正在為不同的任務運行多個模型，那麼您已經在手動執行 Flux 自動完成的工作。

巨頭們剛剛宣告提示包裝器時代結束。他們並沒有錯，只是對於從業者早已知道的事情承認得太晚：真正的工作需要真正的工作流程，而不是帶有頭像的聊天窗口。

相應地構建。

相關的 Mercury 表面：

Mercury Flux — 將每個任務路由到最便宜的可用模型。地方記憶。無鎖定。
水星核心 — 人類和代理共享記憶的作業系統。技能就在這裡。
與您的 ERP 交談 — 通過對話進行操作，在核心上。
AI 諮詢 — 架構，而不是工具比賽。

水星科技解決方案：加速數位化。