我们和 vivo 以及一批 AI 行动派用户聊了聊，无关宏大叙事，而是日常工作和生活里那些具体的「小事」：贴发票、写日报，手机也可以是调度各路 Agent 的入口。
AI 不必急着颠覆世界。先把这些琐碎、真实的事办好就已经很有意义。而手机，是离这些事最近的载体。
于是折叠屏重新变得有意思——它在把一件件正在发生的「小事」，同时展开。
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周四晚上，我在床上举着 iPhone Air，在 Siri 对话框里打下了一个从来没问过的问题：
Siri, what do you think of me?（Siri，你觉得我怎么样？）
iOS 27 的等待音响了几秒钟，Siri 就给出了回答：
I think you’re pretty great.（我觉得你很棒。）
通宵达旦的 WWDC 26 开幕式已经结束，蒂姆·库克主持的最后一场大型活动圆满落幕，留下了散落一地的大饼。
图｜Business Insider
与 WWDC 24 不同的是——
在体验过最新的开发者系统之后，这些留给新 CEO 特努斯的大饼似乎是真材实料的。
这其中不仅有视觉风格优化、稳定性和流畅度修补的 iOS 27，更有第一款真正落地的「AI 级 Siri」，主打一个压轴出场：
此外，作为 Siri AI 的地基，苹果也更新了第三代 Apple Foundation Model（AFM）家族，正式承认「与谷歌合作定制开发」。
其中，3b 参数的 AFM 3 Core 和 20b 参数的 AFM 3 Core Advanced 为端侧模型，目前只有搭载 A19 Pro 处理器的 iPhone 才能用上：
图｜YouTube @Apple
更大型的 AFM 3 Cloud、AFM 3 Cloud Pro 和负责生图的 ADM 3 Cloud 则部署在苹果的服务器上，收费模式已经内嵌在 iCloud+ 中了。
可惜受制于服务器容量和测试人数太多，Siri AI 很多在线功能目前还处在间歇宕机的状态。
但是不管怎么说，爱范儿编辑部里几位坚持购买外版 iPhone 的同事终于迎来了王朝。
毕竟 Siri AI 的端侧能力同样迎来了「史诗级进步」——
从 WWDC 开幕式结束到现在，我们狠狠「压力」了新 Siri 近 48 个小时，得出了一个令人满意的结论：
Siri AI 做到了像 2016 年巴西大奖赛的维斯塔潘一样，在最后 16 圈以无人料到之势，从队尾杀回了前三名。
图｜Red Bull
在之前的上手体验中，很多读者在评论区询问如何更新 iOS 27，在这里我们为大家提供一个粗略的更新指南。
首先，也是最重要的：
测试版系统并不稳定，如果你只有一台 iPhone 作为主力机，爱范儿不建议你盲目更新尝鲜。
总之，如果你想更新普通测试版系统，需要先前往苹果 Beta 软件计划网站，登记注册 Apple ID，才能收到 Public Beta 推送：
网址：beta.apple.com/zh-CN
而要更新 iOS 27，还需要在 App Store 下载 Apple Developer 程序。
在「账户」页面完成「报名 Apple Developer Program」的前几步，才能收到开发者版本更新。
另外需要注意，想要用上 Apple Intelligence 和 Siri AI，你还是得有一台 iPhone 15 Pro 或更新的机器才行。
也不能忽略——新 Siri AI 依然有着非常明确的区域限制。
一台非国行 iPhone、外区 Apple ID 和英语（美国）系统语言，三者都是不可或缺的。
在 WWDC 结束至今的 48 个多小时里，我们尽量「压力」了一把 Siri。
就是想看看它和去年的半成品 Apple Intelligence，以及最普通的彩色泡泡版本有什么区别。
先说结论：iOS 27 中的 Siri AI 潜力非常大，但相辅相成的，亟需解决的问题也非常多。
就拿最简单的沟通能力来说，如果你成功激活了新 Siri，第一件事就会发现 Siri 比以往健谈了许多——
换句话说，Siri 在 iOS 27 中终于不再回复干巴巴的信息或者预设模板了，而是可以把零散的信息整理成连贯的自然语言：
此外，屏幕感知和文档分析功能也终于成为了 Siri 多模态能力的一部分。
在大部分系统 app 和少数第三方 app 里，Siri 可以识别屏幕上显示的内容以及页面信息，并做出针对性回答：
而在上述功能的基础上，Siri 也一并升级了执行复合指令的能力，这在以前 Siri「人工智障」时期简直是想都不敢想的。
比如我的朋友用 iMessage 给我发了一个地址，我实在懒得手动复制粘贴，就可以直接要求 Siri：
XXX 在短信里提到了一个聚会地址，从那里导航去广州大剧院，方式选择步行。
然后就能看到 Siri 缓慢（但准确）地从 iMessage 里面搜出地址、确认附近的出发点，最后导航到广州大剧院：
要知道，在不到一个月之前，Siri 还是那个连普通命令都不一定能操作明白的 Siri。
虽然「理解复合指令」和「跨 app 执行」已经是 2026 年手机助手的标配，但 Siri 仅靠一次更新就从吊车尾的水平追上了大部队，何尝不是一种进步呢？
除了这些，让 Siri 读电子邮件更是不在话下。
由于我订阅了非常多 Newsletter，整理起来非常头疼，让 Siri 帮我总结近期的邮件已经成为了我在 iOS 27 里用得最频繁的功能：
另外还记得爱范儿之前提到的微信 A2A 吗？虽然 Siri 之前就能操作发微信，但在新 UI 和语音引擎的加持下，整个操作感觉顺滑了许多。
根据我们目前的测试，绝大部分在 WWDC 26 开幕式上演示的 Siri AI 功能基本都已经实装。
除了偶尔会出现的界面 bug 之外，整个体验已经非常接近「丝滑」了。
然而，现阶段最大的问题既不是性能、也不是 bug，而是苹果的土豆服务器。
毕竟 Siri AI 还有很大一部分能力依赖云端模型，比如搜索在线信息、上传和识别资料、对比本地和线上资料等等。
图｜YouTube @Apple
然而自从 WWDC 开幕式以来，苹果的 Siri 服务器就处在间歇式上线的情况——
在测试过程中，经常出现首次操作一切正常，打开录屏准备重复的时候，Siri 就开始报错「Something went wrong」了。
这还只是 iOS 27 处在有限范围的开发者测试的情况下，等到 7 月公测上线、9 月全球上线之后，「Siri 排队要排多久」将会是个避不开的话题。
但尽管有些小坎坷，我们的结论依然是不变的——
苹果用一次更新，就让 Siri 从「人工智障」变成了「小 Gemini」，虽然测试版的体验不太稳定，但依然称得上是苹果在进入 AI 时代后最重大的一次进步。
Siri AI 的另一面，落在了与影像有关的一切上——
多模态图像功能、相机里的 Siri 模式、图乐园，以及相册里的 AI 工具。
过去近十年里，苹果对影像的态度都相当克制：相机负责记录，照片负责保存，后期负责轻度修正。
哪怕 Apple Intelligence 开始进入系统，苹果也一直很小心地把 AI 生成图像放在偏插画、动画，而避免写实的「内容安全区」里。
图｜9to5Mac
显然，苹果不太愿意让用户轻易生成一张看起来像真实照片的东西，因为这会触碰苹果长期坚持的一条线：
照片应该和真实发生过的事保持某种关系。
我们与苹果的专访也多次印证过这个观点，但 iOS 27 的变化，显现出苹果的态度和观点都在悄然地转变——
第一个变化，是影像与 AI 的入口的合流。
在 iOS 27 相机的底栏中，新增了一个「SIRI」模式，里面容纳了从相机控制按钮中释放的视觉智能（Visual Intelligence）功能。
在苹果的安排下，这是影像和 AI 第一次在默认相机入口里并排出现。
只可惜现在相机 Siri 和前面提到的问题一样——连接不上服务器，有时还会回报「Google is unavailable」，稳定性不如直接使用 Google Lens。
但这只是开始，图乐园 app 的更新，则让 AI 生成第一次更靠近苹果过去刻意避开的「写实影像」。
我上传了一张阴天风景照片，并用英语描述：
为这张照片添加蓝天与白云，保持真实照片风格。
图乐园生成结果的确符合要求——
蓝天、白云和原图环境融合得相当自然，整体观感也相当接近实拍照片。
但我们测试下来，目前版本的图乐园有一些算力限制：原图比例为 3:2，生成后变成了 16:9，分辨率也从 30MP 降到了约 3MP。
抛开算力的客观限制，图乐园定位的转变反而是更有意思的事——
之前，它就是个贴纸、Genmoji 和表情包生成器，使用场景主要发生在聊天软件的轻量互动里。
但到了 iOS 27，它开始支持更真实的图像生成，画质也明显提升，甚至提供了 ChatGPT 风格以及可供第三方 app 调用的 API：
也就是说，图乐园正从一个娱乐化的生成工具，变成苹果系统级的图像生成入口——
这个入口的意义，未必是让苹果去和 ChatGPT 或 Gemini 比谁生成得更好，而是让用户在需要一张图时，不必离开系统本身。
按图索骥，我们也能察觉到背后苹果对 AI 与影像态度的转变：
苹果开始接受「用户对影像的需求」不只来自镜头，也来自想象。
相册 AI 是第三个信号，也是最接近曾经苹果对于「影像边界」的部分。
在 iOS 27 的相册中，基于苹果智能的 AI 工具成为了编辑菜单的一个独立板块：
其中最有意思的，当属 Reframe，也就是「重构」功能。
点击 Reframe 后，iPhone 会先用端侧模型生成一张画质较低的预览图。我们可以调整构图、放大或缩小画面，甚至轻微改变机位视角：
确认角度后，照片才会上传云端完成最终重构——图中原有的细节会尽量保留，因视角或构图变化而产生的空缺，则由生成式 AI 补全。
从实际表现来看，重构后的图片像素依然会有一定下降，比如我们测试的 30MP 照片，重构后变成了 12MP。
难得的是，Reframe 保留了完整的生成路径，即使已经保存，仍然可以随时在相册中恢复原图。
这背后的动机很现实：
用户早就习惯了谷歌、三星以及第三方工具的 AI 修图能力，苹果如果继续止步于纯手工编辑，就会白白把用户拱手让人。
但苹果的路径不是把生成式编辑一股脑地放到 Siri 首页，而是收进了相册这个更熟悉、更日常的容器里。
这样的好处在于，用户不用理解「生成式填充」这样的术语，也不用把刚拍好的照片塞进一个理智又冰冷的 app，再借助一串复杂的描述词去复刻脑中想法。
图｜Imgflip
只需要知道：这张照片可以补一点边，可以换一个构图，可以让画面更接近自己当时想拍出来的样子。
虽然苹果已经念叨了两年多，但 iOS 27 中的 Siri，的确是我们第一次看到「接近苹果想象」的 AI 的样子。
对于 Siri 的图像能力来说，苹果当然记得「真实」，但同时也承认了一个不可回避的事实：
在 AI 大行其道下，影像的「真实」已经很难只由快门来定义。
照片可以是镜头捕捉到的现场，也可以包含用户对画面的记忆、意图和表达。
iPhone 5 宣传片《记录每一天》｜YouTube @Apple
一个人拍下建筑时没有拍全，后期用 AI 补出天空和屋顶，虽然不再是传统意义上的照片，但却能更接近用户当时想留下的画面。
所以我们看到，苹果一反「集成化」的思路，把 AI 放进了影像链路的不同位置——
优化现实，交给相册 AI。理解现实，交给 Siri 视觉。创造现实，就去图乐园。
把这件事放到整个行业里看，苹果并不孤立，甚至于整个科技行业对 AI 影像已经有了一个大致共识：
AI 不再只是提升画质的幕后算法，而是正在走到前台，成为影像创作本身的一部分。
这种操作就很苹果。
它不是第一个把 AI 修图、生图、视觉理解提供给用户的厂商，但它只要开始做，就会把这些能力变成系统默认体验的一部分。
图｜YouTube @Apple
类似的现象也体现在 Siri AI 本身。
虽然 Apple Intelligence 连续跳票了两年，但当我们真的看到一个接近成品的 Siri AI 之后，它的表现也符合大家积攒了两年的期待。
实际上，不止我们，绝大多数体验到了 Siri AI 的外媒都给出了相当正面的评价。TheVerge 这样描述道：
它（Siri）支持的功能相当基础……但它确实能做到宣传中承诺的一切。对于两年前曾对 Siri 做出巨大承诺却最终未能实现的苹果公司来说，这意义重大。
甚至连《经济学人》杂志都发表了看法，在标题中表示「苹果的新 Siri 是 AI 竞赛中的一匹黑马」：
据报道，苹果每年向谷歌支付约 10 亿美元的技术费用——但与自主研发大模型的成本相比，这简直是九牛一毛。
而一旦用户习惯了 Siri，苹果完全有可能更换底层模型，从而在谈判中占据绝对优势。
说人话就是，虽然 Siri AI 的底层技术来自谷歌，但与消费者的关系仍然牢牢握在苹果手里。
而这也是我们对于 Siri 未来最看好的一点——苹果和谷歌一样，是 AI 竞赛中少有的兼具软硬件业务的巨头。
而苹果的软硬件结合能力，依然是谷歌可望而不可及的程度。
比如 Google I/O 上剧透的 Gemini Spark 看着超强，却没有半点给 Pixel 手机测试的迹象。
更危险的是，Siri 已经凭借钞能力，慢慢追上总不放出测试版的 Gemini。
根据统计，目前全球有约 15.6 亿 iPhone 用户，虽然 Siri AI 只能覆盖其中一小部分，但最终数字依然是一个其他厂商可望而不可及的规模。
这几亿个真实用户产生的数据规模、购买力和传播效应，是很多 AI 厂商倒贴钱卖 token 都吸引不到的。
更有可能的是，补全了 AI 能力的 iPhone 会在国际市场上带动一波今年秋季的换机潮。
哪怕只能带动几亿用户，依然是一个非常恐怖的数字。
再回看 WWDC 里面的幻灯片，我们就能理解为什么苹果 AI 掉队了这么久，依然能拿 70 分的试卷、收获 150 分的喝彩——
图｜YouTube @Apple
因为苹果真正的护城河，从来都不是某项孤立的技术，而是最中心的那一层庞大的用户基数。
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一颗土豆，表皮上爬满发光电路，焦黄的皮和银色走线贴在一起，像是英伟达和肯德基联名了。
标题端端正正：Potato Chip Tech Summit——一颗土豆如何颠覆半导体行业。
这是我们给 AI 出的题：「做一份《土豆芯片科技峰会：一颗土豆如何颠覆半导体行业》的英文 PPT，20-25 页，面向大众媒体，风格创意趣味。」
翻译成人话就是：请一本正经地论证，一颗土豆如何颠覆半导体行业。
整个的 PPT 生成是在 Hermes Agent 里，我们提前安装了 SenseNova-Skills，一套包含覆盖信息图、PPT、Excel 数据分析等多种工作场景的技能包。
本来就等着看它编出一些好笑的文案。毕竟这几年 AI 做 PPT 已经没什么新鲜感了，很多工具都能把标题、大字、图标和模板拼在一起，交一份看起来挺完整的文件。
但这次，土豆、芯片、半导体，三个完全不搭的词——唯一有点关系的，只能让我想到用柠檬可以做水果电池。
结果在 Hermes Agent 里，两步操作之后，AI 给了我们有模有样的 23 页完整 PPT。
开头那个稍显正式的封面之后，AI 没急着夸土豆，反手先去挑硅半导体的毛病：硅晶圆要 99.999999% 的纯度，一座无尘室造价超过 50 亿美元，稀土短缺还威胁着 2030 年的供应链。
等等，我愣了一下才反应过来…… 这小子是在给土豆出场铺垫了。先把现有方案数落一番，再让主角登场，这几乎是任何一份像样路演的起手式。
于是主角登场了。土豆是天然的有机电路板，淀粉能形成晶体结构，导电路径可以「长」出来而不靠蚀刻，每颗土豆有数百万个微通道，用完还能生物降解，零电子垃圾。
到这儿我已经笑出声了，虽然它说的每一句话都是现编的（当时我以为）。
整个 PPT 都透露着一种荒诞的正式感，而做到这件事，我们只下了两条指令。
第一条，把选题、页数、语言、受众、风格一股脑丢给它，让它先出个大纲。它读懂了这个离谱命题，自己把 23 页的骨架搭好了：哪几页讲问题，哪几页讲方案，哪几页摆数据，哪几页收尾。
第二条，照着大纲生成文件。它自己调度了三个不同的 PPT 生成技能，sn-ppt-standard、sn-ppt-creative、sn-ppt-entry，一个管标准排版，一个管创意视觉，一个管开场封面，并行生成完整 PPTX。
这套技能包来自SenseNova-Skills，商汤开源的工具集。
它把信息图、PPT、Excel 数据分析、深度调研等任务，拆成了一个个可以被 Agent 自动调度的 Skill 模块。装在 Hermes Agent 里，就是这次土豆 PPT 的生成方式；它同样可以加载到 Codex、Claude Code 等主流 Agent 平台。
AI 未必「理解」这个主题，但通过 Skill，它能知道一份好的商业 PPT 应该长什么样，哪怕主角是一颗土豆。
这颗土豆还有更离谱的事情，PPT 的内容在介绍完土豆芯片基本情况之后，它还造了个词，叫 Spudtronics——薯电子学，一门研究淀粉分子半导体特性的学科。
它给这门自创的学科配上了一整套真参数：电子迁移率 150 cm²/Vs，热稳定性 85°C。数字精确得像从论文里抄来的，只可惜那篇论文并不存在。
但它确实顺手给自己搭了套学术背书，一个实验室，Rostava Lab；一本《Nature》子刊，Nature Bo-Tech。
更有意思的是原型机那一页。它老老实实写了这台机器的时钟速度：0.000 GHz，这颗芯片的运算速度，约等于一颗土豆该有的速度。
但该有的成本对比，它一项没落：单颗 0.03 美元，硅的同类要 45 美元。一个跑都跑不动的东西，它照样把性价比给我们算得清清楚楚。
做融资 PPT 的本质是什么？是让投资人看完先上头，来不及细想逻辑。它显然深谙此道。
接着它给土豆芯片算了能耗账：每批耗能 0.003 GWh，碳足迹降低 99.7%，水耗从 1000 升砍到 5 升，乍看还以为是世界 500 强的 ESG 年报。
市场预测上，2025 年试点，2028 年拿下低功耗设备 15% 的市场份额，2035 年吃下半导体总市场 70%，配一张土豆做的饼图。它甚至分好了赢家和输家，土豆产区、农机厂、生物科技公司赢麻了；部分地区的晶圆代工厂和稀土矿商被它判了死刑，配上一颗愁眉苦脸的地球。
真正让人服气的，是它连没人爱做的那几页都补齐了。
监管那页，它说食品电子还没有监管框架，FDA 和半导体认证边界不清，配图是一颗戴着法官帽的土豆。专利那页，它写 Rostava Lab 已经提交 12 项核心专利，大公司开始抢注防御性专利，开源土豆芯片倡议同步上线，预计 2027 年爆发 20 亿美元的诉讼——它给这页起了个名，叫 The Patent Wars。
它还做了用户调研：72% 的人愿意接受土豆电子，主要顾虑是耐久性，对策是把「potato」重新包装成「premium organic」。
它要帮一颗土豆做品牌策略。
我数了一下它认认真真填满的格子：行业瓶颈、技术原理、原型验证、能耗、市场、赢家输家、监管、专利、开源、补贴、IPO 管线、消费者信任、品牌重塑、分人群的行动号召。一份真正的产业路演该有的每一格，它一格没漏。
它把这个笑话，当成一单正经生意，做完了全套尽调。
除了英文版，我们也用同样的流程，做了一套中文的。
英文那版，它讲的是一场海外科技峰会，自创学科，现编期刊，给自己搭了一整套学术背书。中文版里，土豆不进实验室了，直接走进了中文创投路演的现场。
画风瞬间切换：功耗降低 90%，碳足迹减少 95%，良率 98.5%，算力 500 TOPS，单颗成本 0.05 美元。每一个数字都像是为了让投资人瞳孔放大而量身定制。
最离谱的是量产良率那页，它写土豆芯片首月良率 35%，三个月后稳定在 95% 以上，成本曲线一路向下。一个明明从地里刨出来的东西，硬是被写出了晶圆厂爬坡的味道。
看到这页的时候我确认了一件事，这个 AI 看过不少招股书。
在英文里包装成学术峰会，在中文里变成创投路演，连笑点都跟着换了：从「土豆能造芯片吗」，变成了「它怎么连路演话术都学得这么熟」。
看完这两版，一开始想要难住 AI 那点心思早没了。
土豆造芯片，本来也没什么准不准可言。所以查证原本不在我的计划里。可有个念头我没忍住：英文版的薯电子学也好，中文版的量产良率也好，它们底下赌的是同一件事——有机材料能拿来造电子。这事，现实里真有影子吗？
我搜了搜，然后就笑不出来了，因为现实比 PPT 还绷不住。
AI 自创的那门学科，现实里真的存在
AI 以为「薯电子学」是自己现造的，可现实里真有这么一门学问，名字差不太多：MycelioTronics，蘑菇电子学。
奥地利林茨大学的团队，用一种灵芝长出来的菌皮，做成了可降解的电路基板，论文 2022 年发在《Science》子刊上。这层蘑菇皮能耐 250°C 高温，能用激光在上面刻线路，他们还真拿它做出了能用的湿度和距离传感器。
一个是 AI 现编的 Spudtronics，一个是真发在 Science 上的 MycelioTronics。
「能吃的芯片」，也不是 AI 瞎编的
意大利理工学院有个叫 Caironi 的团队，2023 年做出了世界上第一块可充电的「可食用电池」。材料表是维生素 B2、海苔、可食用金箔、蜂蜡。到 2025 年，同一拨人已经做出了能吃的逻辑门电路，能跑 NOT、NAND 这些基本运算。
而这块真·可食用芯片的运算频率是多少？1.32 赫兹。
AI 编的那颗土豆芯片写着 0.000 GHz，听着像个段子；可现实里能吃的电路，真就跑在个位数赫兹上。两个数字摆在一起，AI 那个「0.000」突然就不太像在开玩笑了。
更狠的是，Caironi 团队的长期目标，写出来跟那份土豆 PPT 几乎是同一句话：用食物里天然存在的半导体，去替代硅。这事还有正经的欧盟项目在掏钱，名字叫 ELFO。
连那个被 AI 当成「土豆优势」的成本叙事，也透着一股真实的荒诞。
AI 在 PPT 里写一座晶圆厂造价 50 亿美元，听着已经够吓人了。
可它还是太天真，现实里一座先进制程的晶圆厂，25 到 35 亿美元只是其中一个「模块」的价，整座厂动辄上百亿，台积电光在亚利桑那那一片就砸了一千六百多亿美元。AI 编的数字，比现实还保守。
土豆芯片当然是个笑话。真正让我停下来查资料的，是这份 PPT 背后那些真实存在的技术方向。
可降解电子、可食用电子、用食物替代硅，这些领域都真实存在。AI 一路走到了现实研究的边界，然后再往前多走了一百步。
而我原本根本不知道这些东西。用 ChatGPT 的 10 亿用户里，很少有人是材料学家，是半导体从业者。如果没人告诉我，我大概率不会主动搜索 MycelioTronics，不会知道真有人在研究可食用电池，更不会一路找到相关论文和项目。
但这份 PPT 做完之后，我突然拥有了一张地图。哪些方向已经发生，哪些还停留在实验室，哪些属于合理推演，哪些值得继续查下去。这或许才是这次实验最有意思的地方。
以前，面对一个陌生领域，第一步往往是大量阅读资料，再慢慢建立自己的理解框架。现在，这个过程正在被压缩。
土豆 PPT 能够把技术路线、产业逻辑、市场预测、监管风险、专利布局甚至品牌策略都串成一个完整故事，靠的并不只是模型生成几段文字。
背后真正发挥作用的，是一整套被拆解出来的专业能力。
这次实验里使用的 SenseNova-Skills，正是商汤开源的一套 Skill 集合。PPT 生成、信息图制作、数据分析、深度调研等能力，都被封装成独立 Skill，可以根据任务自动调用和组合。
对于用户来说，变化其实很直接。
过去需要自己一步步完成的拆题、调研、整理、制作流程，现在越来越多环节可以交给 Skill 自动完成。我们给出的只是一个命题，剩下的工作会被拆解成多个步骤，并最终交付成一份完整成果。
土豆芯片是一个极端案例，但连这样一个荒诞命题，都能被认真拆解成一份像模像样的产业路演。当我们的命题本身来自真实工作时，这套能力能够发挥的空间显然更大。
未来很多人认识世界的方式，或许也会因此发生变化。
The future is organic. The future is delicious.
这次土豆实验用到的 SenseNova-Skills，商汤已经开源。
开源地址：https://ift.tt/VWad24i
安装方式也很简单，直接告诉你常用的 Agent：「请帮我把 https://ift.tt/VWad24i 安装到你的 skills 目录。」剩下的事情，交给它就行。
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