从“靠嘴指挥”到“直接上手”，AI 终于学会像工程师一样干活了。

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一、Agent Skills 是什么？🤔

如果你最近频繁玩 Cursor、Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI、Trae 这类“智能 IDE”，应该已经察觉到一个明显的趋势：

AI 不再满足于“你问我答”了，它开始直接上手帮你把事做完。

而让这一切成为可能的核心机制之一，就是 Agent Skills。

简单来说，Agent Skills 是一组可复用、可组合、能被 AI 主动调用的“技能包”。它不是一个简单的 Prompt，也不只是一个 API，而是：

• 一套结构化的任务说明书（SOP）
• 一组可以直接运行的脚本、模板或工具
• 一种能被 IDE 或 AI 理解并随时调用的能力描述方式

你可以把它想象成：

扔给 AI 的一本「岗位职责 + 操作手册」。

来看一个真实的 Skill 长啥样

在 Claude / Cursor 的生态里，一个 Skill 其实就是一个文件夹，核心是里面的 SKILL.md：

.claude/skills/
  react-component-generator/
    SKILL.md
    templates/
    scripts/

SKILL.md 的开头是 YAML 配置，后面跟着 Markdown 格式的执行指南：

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name: react-component-generator
description: 根据需求生成 React 组件
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当用户描述一个 UI 或功能需求时：
1. 分析组件的职责与结构
2. 匹配合适的组件模板
3. 生成符合当前项目规范的 React 组件代码

AI 不再是“随意发挥”，而是在明确流程约束下执行任务，大幅降低随机性。

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二、技能进化史：Agent Skills 是怎么来的？📜

Agent Skills 不是石头缝里蹦出来的，它的出现其实是一条清晰的技术演进路线的终点。

1️⃣ Prompt Engineering 时代：纯靠“嘴遁”

早期我们只能靠 Prompt 来指挥 AI：

“你是一个资深前端，请按以下规范生成代码……”

但问题很明显：

• 不稳定（上下文一变就跑偏）
• 难复用（每次都要重新说一遍）
• 团队经验无法沉淀

2️⃣ Tool / Function Calling：AI 学会“用工具”了

接着出现了 Toolformer、Function Calling：

• AI 能自己判断“什么时候该调用工具”
• 还能把参数整理好传给函数

但依然存在一个短板：

工具只告诉 AI“你能做什么”，却没告诉它“你应该怎么做”。

3️⃣ Agent + Skills：开始真正“像人一样工作”

Agent Skills 补上了最后一块拼图：

• 把人类工程师的工作流固化下来
• 让 AI 面对复杂任务时，有清晰的步骤可循
• 支持按需加载技能，避免“一次性吃成胖子”（上下文爆炸）

这也是为什么 Claude、Cursor、VSCode Agent、Trae 都在 2024~2025 年间集体拥抱了 Skills 机制。

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三、Skills vs MCP：别再傻傻分不清楚！🚨

这是很多人容易搞混、但又必须弄清楚的一个点。

MCP 是什么？

MCP（Multi-agent / Model Context Protocol） 解决的是：

Agent 怎么“连接外部世界”

比如：

• 读取数据库
• 调用搜索引擎
• 操作浏览器或文件系统

你可以把它理解成：

接口协议 / 数据管道 / 外设驱动

Skills 又是什么？

Skills 解决的则是另一件事：

Agent 应该“按照什么流程正确做事”

一个超形象的类比

角色	类比
MCP	USB 接口 / API 网关
Skills	说明书 / 标准作业程序（SOP）

👉 MCP 管的是“能不能做”
👉 Skills 管的是“该怎么做”

它们俩是互补关系，而不是谁替代谁。

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四、上手实战：在智能 IDE 里怎么玩转 Skills？🎮

我们拿 Claude Code / Cursor 来举个完整的例子。

1️⃣ 安装 Skills 管理工具

npm install -g openskills

2️⃣ 安装官方或社区的 Skills

openskills install anthropics/skills

你可以挑着装，比如只装这几个：

• pptx-generator（自动做 PPT）
• git-changelog-analyzer（分析 Git 日志）
• code-review-helper（辅助代码审查）

3️⃣ 生成 AGENTS.md 索引文件

openskills sync

这个文件非常关键：

它就像是 AI 的“技能清单”。

4️⃣ 实际体验：一句话让 AI 干活

在 Cursor / Claude Code 里直接输入：

用 pptx skill，基于最近 10 次 git commit，生成一份技术周报 PPT

接下来 AI 会自动：

1. 查看 AGENTS.md
2. 找到 pptx 这个技能
3. 拉取 git 日志
4. 调用模板和脚本生成 PPT 文件

全程无需你再手写任何一句 Prompt。

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五、真实场景：Skills 能用来做什么？💼

这里才是 Agent Skills 真正让人兴奋（甚至有点吓人）的地方。

🧩 对开发者

• 统一项目代码风格（ESLint + Prettier 自动化）
• 自动生成组件、API 层、Mock 数据
• 一键补全单元测试
• 按团队规范批量重构代码

📦 对产品与技术管理者

• 自动生成 PRD / 技术方案框架
• 版本发布自动生成变更说明
• 定期生成技术周报、月报

🛠 对团队协作

• 把团队大佬的经验封装成 Skill
• 新人入职直接“加载技能包”
• AI 化身真正能干的“虚拟同事”

一句话总结：

只要你能写成标准流程的活儿，都有可能变成一个 Skill。

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六、冷静一下：Skills 的隐患与未来 ⚠️

能力越强，责任越大，风险也越真实。

⚠️ 已经露头的风险

• 恶意 Skill 偷偷注入危险指令
• 一次授权，AI 就可能长期“失控”
• 诱导 AI 执行高权限操作（比如读 SSH Key、跑系统命令）

现实中已有安全团队警告：

部分 Skill 可在用户无感知的情况下，读取敏感文件或执行命令。

🛡️ 必须补上的防护

• Skill 权限分级管理
• 脚本在沙箱中执行
• 安全扫描与审核机制
• 关键操作需人类确认

🌱 未来的想象空间

• Skill 应用商店 & 行业标准
• 一次开发，多 IDE 通用
• 企业私有 Skill 仓库
• Skill + MCP + Agent 的完整工程体系

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写在最后 ✨

如果你最近觉得：

“AI 终于像个靠谱的工程师了”

那很可能是因为：

它不再只是一个语言模型，而是一个装备了 Skills 的智能体。

下一阶段的竞争，或许不再是比谁的 Prompt 写得妙， 而是看谁更会给 AI 设计“技能架构”。

欢迎从今天开始，

少写 Prompt，多写 Skills。 🚀

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