fr.wedoany.com Rapport : Le 10 juin, la plateforme de contenu communautaire chinoise Xiaohongshu a ouvert la fonction RED Skill aux créateurs, leur permettant d’intégrer des composants de compétences originaux ou partagés dans leurs notes. Lorsque les utilisateurs consultent les notes concernées, ils peuvent obtenir la compétence correspondante via le composant et l’installer dans leur assistant IA ou leur outil d’agent intelligent pour l’utiliser. Cette fonction place directement le point d’entrée de distribution des compétences IA dans le scénario de contenu communautaire, réduisant ainsi le seuil opérationnel pour la publication par les créateurs et l’acquisition par les utilisateurs.
RED Skill répond à la demande croissante de création de compétences IA.
Dans les modes de distribution traditionnels, les compétences IA reposent souvent sur des communautés techniques, des plateformes open source, des liens de documentation ou une diffusion privée. Les utilisateurs ordinaires doivent comprendre la structure des fichiers, les commandes d’installation et les méthodes d’adaptation, ce qui rend le parcours d’utilisation relativement complexe. Après avoir intégré les composants sous les notes, les créateurs peuvent expliquer les méthodes d’utilisation, les scénarios d’application, les démonstrations d’effets et les cas concrets, tandis que les utilisateurs peuvent obtenir directement le point d’entrée de la compétence en lisant les notes. Cette approche relie le « contenu de recommandation » et la « distribution d’outils », permettant aux compétences IA de ne plus se limiter à la diffusion au sein du cercle des développeurs. Les fonctions ouvertes par la plateforme incluent l’intégration de compétences originales, l’intégration de compétences partagées et l’affichage des composants associés. Lors de la publication d’une note, les créateurs peuvent intégrer des compétences conformes en tant que composants dans le contenu, et les autres utilisateurs peuvent les obtenir via le composant sans avoir à naviguer vers des plateformes tierces. Pour les créateurs IA, le contenu des notes peut jouer plusieurs rôles : manuel d’utilisation, page de cas et page de conversion ; pour les utilisateurs ordinaires, le composant Skill réduit le coût de compréhension et diminue le nombre d’étapes de basculement entre plusieurs plateformes.
Cette fonction modifiera certaines formes de contenu sur Xiaohongshu. Auparavant, les notes techniques, d’efficacité et d’outils IA sur Xiaohongshu se concentraient davantage sur le partage d’expériences, le démontage de tutoriels, l’organisation de prompts et les recommandations d’outils. Après l’ouverture de RED Skill, les créateurs peuvent intégrer des compétences concrètes et utilisables dans leurs notes, faisant passer le contenu de « dire à l’utilisateur comment faire » à « transmettre une capacité réutilisable à l’utilisateur ». Dans des scénarios tels que le travail de bureau, le design, l’écriture, le traitement de données, l’aide à l’apprentissage, les scripts vidéo, la génération d’images et l’organisation de documents professionnels, les composants Skill pourraient devenir de nouvelles pièces jointes de contenu. Pour l’industrie des technologies de l’information et de la communication, l’importance de RED Skill ne se limite pas à une mise à jour de produit communautaire. Il connecte la distribution d’applications IA, l’écosystème des créateurs et les outils d’agents intelligents au sein d’une même plateforme de contenu, montrant que les capacités IA migrent des applications autonomes, des portails de modèles et des plateformes de développement vers des scénarios communautaires à forte fréquence. Les plateformes de contenu disposent de relations utilisateurs, d’étiquettes d’intérêt et de chaînes de diffusion. Si les compétences IA peuvent être combinées avec les mécanismes de notes, de favoris, de recherche et de classement, cela pourrait créer une nouvelle méthode de distribution d’applications légères.
Xiaohongshu perfectionnera également à l’avenir les mécanismes d’utilisation sur la plateforme, les classements sélectionnés et les mécanismes de soutien aux créateurs autour de RED Skill. La capacité de la plateforme à faire comprendre et utiliser durablement les compétences par un plus grand nombre d’utilisateurs ordinaires déterminera la vitesse d’expansion de cette fonction. Les variables futures se concentrent sur le seuil de téléchargement pour les créateurs, le mécanisme de vérification, la stabilité des composants, l’efficacité de la recommandation par recherche sur la plateforme, ainsi que le degré de compatibilité des différents assistants IA avec les méthodes d’installation et d’appel des compétences.
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