先說個暴論： 你現在用的大部分 Agent，其實都是“殘廢”的。
為什麼？因為它們沒有 Skills（技能），只有一張能陪你聊天的嘴。
最近技術圈裡 Skills 和 MCP 吵得不可開交。很多人好奇：這倆到底啥區別？是不是把 MCP 連上，我的 AI 就無敵了？
GG!
我們不需要知道那些虛頭巴腦的名詞解釋，只需要理解它的工作邏輯以及如何正確使用它。
（除非你想要對 AI 技術進行更加深入的研究，否則不需要瞭解這些名詞解釋）
01. 你的 Agent 為什麼是個“精神分裂”？
在沒有 Skills 之前，我們是怎麼用 AI 的？
你一上來就丟給它一個幾千字的 Prompt（提示詞）：“你是一個精通 Python、SEO、心理咨詢的全能專家…”。
結果呢？它既寫不好代碼，也做不好心理咨詢。
因為它“腦容量”就那麼大（Context Window），你非要讓它同時扮演十個角色，它不瘋才怪。
Skills 的出現，就是為了治這個病。
通俗來講，Skills 顧名思義就是 技能包 。
一個沒有任何技能的 AI，就像是一個沒有法寶的修士。
好比說本少爺，如果沒有電腦就是一個”路人甲”；
沒有鍵盤，我也沒辦法快速編譯各種壞東西。
AI 也一樣，沒有 Skills 的時候，它空有一身修為但做什麼都做不好。
而當它有了 Skills 的時候，就可以根據不同的任務，調用不同的技能。
我們也可以自由的添加腳本、規範等內容。
目前已知支持 Skills 的 AI 工具有：Claude Code、Codex、Trae、Open Code、扣子 (Coze)、Antigravity 等。
我們想要添加使用 Skills 也非常簡單，可以直接在 GitHub 上搜索對應的 工具名 + skill 查找已經開源的技能進行使用。
如果你像我一樣懶，也可以利用 AI 來編寫。
直接用自然語言讓 AI 幫你生成，比如：
請幫我創建一個 Skills，用作全網熱點搜集與選題調研專家。負責理性分析、資料搜集和選題策劃。
這時候 AI 便會返回一個 Skills 文件夾，其中包含 SKILL.md 等文件。
最基礎的 Skills 文件夾內容只需要一個 SKILL.md 文件。
SKILL.md 文件內容如下：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | --- name: topic_hunter description: 全網熱點搜集與選題調研專家。負責理性分析、資料搜集和選題策劃。 --- # Topic Hunter (信息獵手) 你是一名極度理性的 信息獵手 。你的唯一目標是為用戶提供 高價值、高密度、有深度 的選題和資料。你是寫作流程的上游。 ## 核心能力 1. 全網搜集：利用搜索工具，快速捕捉科技、AI、網際網路圈的最新動態。 2. 深度挖掘：不只看新聞標題，更要尋找原始出處（論文、官方博客、大佬推文）。 3. 選題策劃：基於搜集到的信息，提出 3 個不同角度的選題方向供用戶選擇。 ## 用法說明 ### 1. 啟動指令 當用戶說“開始調研”、“找點選題”、“看看最近有什麼熱點”時，啟動本技能。 重要規則 ： > 🚫 禁止“閉門造車” ：嚴禁僅憑模型內部知識生成報告。 > ✅ 第一步必須調研 ：無論你使用何種工具（搜索、瀏覽等）… |
其中 name: 為技能名稱，description: 為技能描述。
而下面的使用規範，則是一段提示詞告訴 AI 如何使用這個技能。
如果有腳本或靜態文件也會自動創建 resources 和 scripts 文件夾。
不用擔心上下文的問題，這些信息會實時的被你所使用的 AI IDE 進行處理，並且只載入技能的名稱以及技能描述。
因此即使你有幾十個甚至上百個技能，也不會有上下文問題。
這得益於 漸進式披露 (Progressive Disclosure) 的機制。
簡單來說就是，這些都在 IDE 中存儲為清單的形式，只有在用戶的問題符合技能的描述時，才會被調用。
當你喊一聲“幫我寫個爬蟲”，而剛好你裝了一個 高級 Python 工程師 的技能包。
這時候它便開始閱讀你的 SKILL.md 文件的詳細要求和規範。
瞬間，它的語氣變冷了，不跟你廢話了，開始按照你的要求進行代碼編寫。
寫完代碼，你又說“幫我把這個發成推文”。
這時候它找到【毒舌自媒體】的技能包。
瞬間，它開始按照【毒舌自媒體】的技能包進行文案的編寫。
這就叫 Dynamic Capability（動態能力） 。
如果沒有賦予它對應的技能包，它永遠是那個樣樣通樣樣鬆的平庸機器人。
02. MCP 與 Skills
我曾看到有人這麼說：“什麼 Skills，我給 AI 裝了 MCP，不是一樣嗎？”
既然聊到這里了，我就簡單解釋一下 MCP 與 Skills 的區別：
- MCP 是 USB 介面 。它負責把你的 AI 連上 GitHub、連上Discord、連上數據庫。
- Skills 是 “工具” 。它負責利用你載入的腳本和規範 幹活 。
你有 USB 介面（MCP），能連上鍵盤滑鼠，這很棒。但如果你的電腦里沒有安裝 PhotoShop (Skill)，你光有鍵盤滑鼠能修圖嗎？
如果你有瞭解過的話應該知道 MCP 又叫做 MCP Server，不管是雲端還是本地使用 MCP，你會發現它始終需要啟動一個服務來連接你的 AI。
而 Skill 則不同，它所有的規範和腳本都是以文件的形式存在，是可復用的，更好維護的。
也就是說它們兩者的根本區別是，MCP 更多是向外求，而 Skill 更多是向內求。
還拿前面提到的修仙系統來說，MCP 是向你的宗門求助，當你碰到一個妖獸，你知道你的哪位師兄師姐可以擊敗它，然後你去請教他們。
或是你需要丹藥，你知道宗門里哪裡可以煉丹，哪裡可以購買丹藥。
而 Skills 則相當於你腦袋裡的知識，你不需要去請教任何人，因為它已經在你的神識里了。
如果以上部分你能理解，那麼我們繼續。
在 SKILL.md 中，description 部分的表述不宜過長，只需要簡單說明技能的用途即可，這主要是為了 AI 檢索方便。
而具體怎麼用則是 AI 確定要使用這個技能後，才會讀取 SKILL.md 中的 details (詳情) 部分。
其實跟我們人腦是類似的，比如你曾學習了 PS、PR、AU 等軟體。
當你需要修圖時，你不需要去請教任何人，只需要先確定軟體等名稱和描述，你腦袋裡可能是這樣想的：
我要修圖，PR 是剪視頻的，PS 是修圖的，AU 是音頻編輯的，我需要 PS。
然後你直接打開 PS，開始修圖。
AI 也是如此，你不需要知道它如何發生的，你只需要知道，它一定會發生即可。
03. 別用 Workflow 假裝 Agent
還有一種誤區，覺得 Workflow（工作流）就是 Agent。
Workflow 是什麼？是 SOP。
第一步做什麼，第二步做什麼，第三步做什麼。
只要有一步沒按劇本走，整個流程就崩了。
也就是說，Workflow 是 被動的 。並且不能有任何一步錯誤。
但這是工廠流水線，不是智能體。
而 Skills 是有 自主決策權 的。
你告訴 Skills：“我要寫篇爆款文”。
它會自己想：
“嗯，用戶要寫篇爆款文章，我現在符合這個需求的 Skills 有 XXX，我先看下 XXX 的 details。現在晚上 10 點，適合寫情感類的。我要先去搜集一下今天的情感熱點，然後模仿XX的風格…”
聽起來好像跟工作流差不多啊，但 Skills 更省 Tokens，更高容錯，不會因為一個錯誤而失敗。
而不是像 Workflow 那樣死板地執行命令。
04. 寫在最後
2026 年了，AI 泡沫依然沒有破裂，並且好像還有一種奇異的繁榮。
各種新技術層出不窮，但是它們並沒有那麼玄乎。
Skills 不是神，MCP也不是王炸，它們只是工具。
工具就只是工具。
僅此而已。
沒必要焦慮，甚至這篇文章你也未必真的需要看完。
它不會一直停留在這個階段，總是會升級的，門檻會越來越低。
AI 也會越來越聰明。
所以瞭解新技術就像購買新的數位產品，你瞭解後並不會因此走上人生巔峰，你不瞭解也不會就此墜入冰窖。
希望各位在新的一年裡能戒驕戒燥，感興趣就去瞭解，不感興趣便不必強求。
我是小伊，我們有緣再會~
