Theo 本來要測 Matt Pocock 的 skills。影片開場稱這套 Markdown 檔案已累積超過 20 萬顆 GitHub stars,當時的官方縮圖則顯示 51 個 skills、1,650 萬次安裝。真正的主題不是哪個 repo 最大,而是這些短短的檔案進到 agent context 後,究竟能不能改變實際工作結果。

他先讓 agent 讀自己幾台機器上的工作紀錄,再替 Matt 的 repo 與 Cursor 裡 Lauren Tan 製作的 pstack skills 按適合程度排序。想試純文字 skill 時,他甚至不先安裝,只把 `SKILL.md` 貼進新對話看實際反應。Theo 的第一個結論不是「全部裝起來」,而是不要盲目照抄別人的設定:先看內容、拿來測,再只留下適合自己工作的部分。

最明顯的變化來自 pstack 的 `unslop`。它要求 agent 刪掉空泛包裝、宣傳語氣與制式聊天句,直接寫清楚做了什麼;其中一條判準是「說明它做了什麼,不要只寫它給人的感覺」。Theo 用同一個模型比較後,套用 skill 的版本能直接交代 T3 Code 是什麼、怎麼使用與適合誰,未套用的版本則又長又繞。比起把整套流程照單全收,他最後更偏好 pstack 的寫法與日常適用性。

T3 Code 中套用 unslop 後的專案說明,以短段落和條列解釋 T3 Code 的使用方式