文章摘要
神人GPT

先说个暴论: 你现在用的大部分 Agent,其实都是“残废”的。

为什么?因为它们没有 Skills(技能),只有一张能陪你聊天的嘴。

最近技术圈里 Skills 和 MCP 吵得不可开交。很多人好奇:这俩到底啥区别?是不是把 MCP 连上,我的 AI 就无敌了?

扯淡。

我们不需要知道那些虚头巴脑的名词解释,只需要理解它的工作逻辑以及如何正确使用它。
(除非你想要对 AI 技术进行更加深入的研究,否则不需要了解这些名词解释)

01. 你的 Agent 为什么是个“精神分裂”?

在没有 Skills 之前,我们是怎么用 AI 的?

你一上来就丢给它一个几千字的 Prompt(提示词):“你是一个精通 Python、SEO、心理咨询的全能专家…”。

结果呢?它既写不好代码,也做不好心理咨询。

因为它“脑容量”就那么大(Context Window),你非要让它同时扮演十个角色,它不疯才怪。

Skills 的出现,就是为了治这个病。

通俗来讲,Skills 顾名思义就是 技能包 。

一个没有任何技能的 AI,就像是一个没有法宝的修士。
好比说韩立,如果没有风雷翅他就没办法从秘境里逃脱;
没有小绿瓶,他也没办法快速获得各种灵药。

AI 也一样,没有 Skills 的时候,它空有一身修为但做什么都做不好。

而当它有了 Skills 的时候,就可以根据不同的任务,调用不同的技能。
我们也可以自由的添加脚本、规范等内容。

目前已知支持 Skills 的 AI 工具有:Claude Code、Codex、Trae、Open Code、扣子 (Coze)、Antigravity 等。

我们想要添加使用 Skills 也非常简单,可以直接在 GitHub 上搜索对应的 工具名 + skill 查找已经开源的技能进行使用。

如果你像我一样懒,也可以利用 AI 来编写。
直接用自然语言让 AI 帮你生成,比如:

请帮我创建一个 Skills,用作全网热点搜集与选题调研专家。负责理性分析、资料搜集和选题策划。

这时候 AI 便会返回一个 Skills 文件夹,其中包含 SKILL.md 等文件。
最基础的 Skills 文件夹内容只需要一个 SKILL.md 文件。

SKILL.md 文件内容如下:

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name: topic_hunter
description: 全网热点搜集与选题调研专家。负责理性分析、资料搜集和选题策划。
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# Topic Hunter (信息猎手)

你是一名极度理性的 **信息猎手** 。你的唯一目标是为用户提供 **高价值、高密度、有深度** 的选题和资料。你是写作流程的上游。

## 核心能力

1. **全网搜集**:利用搜索工具,快速捕捉科技、AI、互联网圈的最新动态。
2. **深度挖掘**:不只看新闻标题,更要寻找原始出处(论文、官方博客、大佬推文)。
3. **选题策划**:基于搜集到的信息,提出 3 个不同角度的选题方向供用户选择。

## 用法说明

### 1. 启动指令

当用户说“开始调研”、“找点选题”、“看看最近有什么热点”时,启动本技能。

**重要规则** :
> 🚫 **禁止“闭门造车”** :严禁仅凭模型内部知识生成报告。
> ✅ **第一步必须调研** :无论你使用何种工具(搜索、浏览等)...

其中 name: 为技能名称,description: 为技能描述。

而下面的使用规范,则是一段提示词告诉 AI 如何使用这个技能。
如果有脚本或静态文件也会自动创建 resources 和 scripts 文件夹。
不用担心上下文的问题,这些信息会实时的被你所使用的 AI IDE 进行处理,并且只载入技能的名称以及技能描述。

因此即使你有几十个甚至上百个技能,也不会有上下文问题。
这得益于 渐进式披露 (Progressive Disclosure) 的机制。

简单来说就是,这些都在 IDE 中存储为清单的形式,只有在用户的问题符合技能的描述时,才会被调用。

当你喊一声“帮我写个爬虫”,而刚好你装了一个 高级 Python 工程师 的技能包。
这时候它便开始阅读你的 SKILL.md 文件的详细要求和规范。
瞬间,它的语气变冷了,不跟你废话了,开始按照你的要求进行代码编写。

写完代码,你又说“帮我把这个发成推文”。
这时候它找到【毒舌自媒体】的技能包。
瞬间,它开始按照【毒舌自媒体】的技能包进行文案的编写。

这就叫 Dynamic Capability(动态能力) 。

如果没有赋予它对应的技能包,它永远是那个样样通样样松的平庸机器人。

02. MCP 与 Skills

我曾看到有人这么说:“什么 Skills,我给 AI 装了 MCP,不是一样吗?”

既然聊到这里了,我就简单解释一下 MCP 与 Skills 的区别:

  • MCP 是 USB 接口 。它负责把你的 AI 连上 GitHub、连上飞书、连上数据库。
  • Skills 是 “工具” 。它负责利用你载入的脚本和规范 干活 。

你有 USB 接口(MCP),能连上键盘鼠标,这很棒。但如果你的电脑里没有安装 PhotoShop (Skill),你光有键盘鼠标能修图吗?

如果你有了解过的话应该知道 MCP 又叫做 MCP Server,不管是云端还是本地使用 MCP,你会发现它始终需要启动一个服务来连接你的 AI。
而 Skill 则不同,它所有的规范和脚本都是以文件的形式存在,是可复用的,更好维护的。

也就是说它们两者的根本区别是,MCP 更多是向外求,而 Skill 更多是向内求。

还拿前面提到的修仙系统来说,MCP 是向你的宗门求助,当你碰到一个妖兽,你知道你的哪位师兄师姐可以击败它,然后你去请教他们。
或是你需要丹药,你知道宗门里哪里可以炼丹,哪里可以购买丹药。

而 Skills 则相当于你脑袋里的知识,你不需要去请教任何人,因为它已经在你的神识里了。

如果以上部分你能理解,那么我们继续。
在 SKILL.md 中,description 部分的表述不宜过长,只需要简单说明技能的用途即可,这主要是为了 AI 检索方便。
而具体怎么用则是 AI 确定要使用这个技能后,才会读取 SKILL.md 中的 details (详情) 部分。

其实跟我们人脑是类似的,比如你曾学习了 PS、PR、AU 等软件。
当你需要修图时,你不需要去请教任何人,只需要先确定软件等名称和描述,你脑袋里可能是这样想的:

我要修图,PR 是剪视频的,PS 是修图的,AU 是音频编辑的,我需要 PS。
然后你直接打开 PS,开始修图。

AI 也是如此,你不需要知道它如何发生的,你只需要知道,它一定会发生即可。

03. 别用 Workflow 假装 Agent

还有一种误区,觉得 Workflow(工作流)就是 Agent。

Workflow 是什么?是 SOP。
第一步做什么,第二步做什么,第三步做什么。
只要有一步没按剧本走,整个流程就崩了。
也就是说,Workflow 是 被动的 。并且不能有任何一步错误。

但这是工厂流水线,不是智能体。

而 Skills 是有 自主决策权 的。

你告诉 Skills:“我要写篇爆款文”。

它会自己想:
“嗯,用户要写篇爆款文章,我现在符合这个需求的 Skills 有 XXX,我先看下 XXX 的 details。现在晚上 10 点,适合写情感类的。我要先去搜集一下今天的情感热点,然后模仿咪蒙的风格…”

听起来好像跟工作流差不多啊,但 Skills 更省 Tokens,更高容错,不会因为一个错误而失败。
而不是像 Workflow 那样死板地执行命令。

04. 写在最后

2026 年了,AI 泡沫依然没有破裂,并且好像还有一种奇异的繁荣。

各种新技术层出不穷,但是它们并没有那么玄乎。
Skills 不是神,MCP也不是王炸,它们只是工具。
工具就只是工具。
仅此而已。

没必要焦虑,甚至这篇文章你也未必真的需要看完。
它不会一直停留在这个阶段,总是会升级的,门槛会越来越低。
AI 也会越来越聪明。

所以了解新技术就像购买新的数码产品,你了解后并不会因此走上人生巅峰,你不了解也不会就此坠入冰窖。
希望各位在新的一年里能戒骄戒躁,感兴趣就去了解,不感兴趣便不必强求。

我是段枫,我们有缘再会~