Skill是AI领域的新抽象层，旨在解决大模型"通才"困境，使其具备专业化、标准化、可复用的执行能力。作为包含元数据、执行指南和参考资料的能力模块，Skill通过渐进式披露机制高效调用，与Agent(决策者)配合实现专业执行。Skill的出现标志着AI从"泛用回答者"向"专业执行者"进化，用户可通过安装现有Skill或构建个性化Skill库，积累专业经验，实现AI专业化协作。
引言
如果你最近关注AI领域的动态，可能会发现一个词频繁出现在各大技术社区和社交媒体上——“Skill”。在X平台上，一些分享Skill相关内容的帖子轻轻松松就能获得数十万甚至上百万的浏览量。AI领域知名专家Andrej Karpathy在一则超过1600万浏览量的推文中更是直接指出，现在出现了一个全新的"可编程抽象层"需要所有人去掌握，这个层级不仅包含传统的代码逻辑，更涉及智能体、子智能体、提示词、上下文、内存、权限、工具以及重要的Skill。
为什么Skill会受到如此广泛的关注？它到底有什么魔力能让整个AI社区为之沸腾？本文将从背景、定义、原理等多个维度，为你全面解读这个正在重塑AI协作方式的新概念。
为什么我们需要skill
Skill，并非技术圈的一次小浪潮，而是推动 AI 从“通才”向“专家”跃迁的关键抽象层。
通才的困境
大模型的强大体现在语言理解和生成上，但现实任务并不是一次性回答，而是专业化、标准化、可复用的解决方案。例如：
你：请帮我写一份 CRM 产品竞品分析。 AI（无 Skill）：给出大致框架，比如什么是 CRM、竞品都有哪些、行业趋势是什么……
这些输出往往缺乏细节、缺乏结构和具体业务判断，无法用于直接决策。这是因为大模型知识广泛但缺乏领域执行经验。它在没有规则约束的情况下只能给出“最通用的答案”。Skill 的出现正是为了解决这个“执行一致性”和“专业复用”的问题。它的核心目标是：把隐性专业知识（SOP、经验、流程、边界判断）结构化、可复用并注入 AI 系统。
一个 Skill 不再只是一个 prompt 模板，而是包含元数据、执行指南、脚本/模板/参考资料的完整能力模块。这让 AI 在具体任务上具备类似行业专家的判断和执行能力。
Skill究竟是什么
想象你有一个极聪明但没有领域经验的助理。prompt 只是临时说明任务，而 Skill 则是详细的工作手册，包含领域知识、流程与标准。技术上，Skill 是一个文件夹，最核心的是SKILL.md文件。根据官方规范：
---name: your-skill-namedescription: 功能和何时触发---# Skill 标题## 指令（Execution Flow）…步骤清晰的执行说明## 示例（Examples）…具体使用示例Skill 的设计关键是所谓的渐进式披露。
Level 1 – 元数据加载：启动时加载 name 和 description，几百 tokens。这让系统知道“有哪些 Skill 可以调用”。
Level 2 – 指令加载：当任务匹配时才加载 Skill 的全文指令内容。
Level 3 – 资源加载：按需加载模板、脚本、参考资料等。
这种分层机制让 AI 能以低成本、高效率、低干扰的方式调用专业能力，而不是在prompt 中塞入大量信息。
Skill带来的质变
到这里，我们了解了skill的基本原理，下面通过一个例子来展示其具体的作用。
案例：代码评审
当没有使用skill时，你的输入：帮我评审这段 Python 代码的安全性。
大模型输出：
这段代码存在输入验证不足、异常处理不当等安全隐患。建议加强输入验证。这种回答虽然方向正确，但缺乏定位细节与专业流程，且随 prompt 调整可能完全不同。
但是使用code-review skill时，AI会根据行业标准和团队规范输出结构化报告：
🔴 高危漏洞1) SQL 注入（第15–17行）：应使用参数化查询 2) eval() 调用风险（第28行）：改用安全解析（如 ast.literal_eval） 🟡 中等风险3) 敏感信息硬编码（第42行）…🟢 代码质量建议 4) 缺少类型注解…这种输出结构一致、风险等级明确、可直接复用。相比于 prompt-only，Skill 引入了流程规则、专业标准和修复建议，极大提高了专业度与实用性。
Skill与Agent，prompt等的区别
在讨论 Skill 时，另一个高频提及的概念是Agent。它们并非同一事物。
| 概念 | 作用 | 类比 |
|---|---|---|
| Agent | 负责“统筹与决策”：做什么、何时调用能力 | 管家 / 大脑 |
| Skill | 负责“具体执行流程与规则”：怎么做 | 工具箱 / 专业指南 |
Agent 是智能体的执行中枢，而 Skill 是其专业能力单元。在执行复杂任务时，Agent 负责判断目标与策略，Skill 提供具体执行规则、模板与流程。缺一不可。Anthropic 内部甚至有观点认为，构建出一套通用 Agent 最关键的不是数量，而是拥有丰富的技能库。一些研究者强调：与其制造大量 agent，不如让一个强大的 agent 具备丰富、专业的 Skill 库。
skill是在特定上下文下，由大模型驱动、具备明确输入输出、可被反复调用的任务执行能力单元，具备以下特性。
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 有边界 | 不是什么都干，只干一类事 |
| 有接口 | 输入是什么、输出是什么 |
| 可调用 | 能被 Agent / Workflow 调用 |
| 可复用 | 不靠 prompt 临时写 |
和prompt相比，Prompt 是“临时工”，Skill 是“正式员工”。
| Prompt | Skill |
|---|---|
| 一次性 | 可长期使用 |
| 靠人调 | 可工程化 |
| 不稳定 | 可测试 |
| 不可组合 | 可编排 |
如何构建与使用Skill
要想充分发挥 Skill 的价值，关键在于查找/安装适合自己任务的 Skill、或者自己搭建个性化的Skill。
由于 Agent Skills 已被发布为开放标准，很多 Skill 正在被分享，例如 GitHub 上的 Skill 集合、社区整理的 Skill 市场等。你可以搜索.mdSkill 文件并加入你的 Skill 目录即可应用。Skill 一旦安装完毕，在相关任务中智能体就可以自动识别与调用（在国内可能无法使用claude的产品，可是使用Coze代替）。
Coze平台是需要消耗AI点数的。使用链接注册后在24小时内体验一下扣子（简单和AI对话一下即可），你能获得5000积分，我能获得6000积分：
https://www.coze.cn/studio?invite_code=93fc0c9652254a859aaab4d06acc78bf下面是一些比较知名的skill仓库。
[Anthropic 官方库] (https://github.com/anthropics/skills)[OpenAI 阵营 (oai-skills)] (https://github.com/eliasjudin/oai-skills)[VoltAgent] (https://github.com/VoltAgent/awesome-claude-skills)[K-Dense-AI (Scientific)] (https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills)：科研党狂喜，专门处理科学文献和数据的。[Bear2u] (https://github.com/bear2u/my-skills/tree/master/skills)：个人效率工具集合。[Superpowers] (https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills)[BehiSecc] (https://github.com/BehiSecc/awesome-claude-skills)另外如果我们需要构建自己的个性化skill，则可以按照下列步骤进行。
首先，创建 Skill 文件夹。
my-custom-skill/├── SKILL.md├── templates/└── scripts/其次，编写SKILL.md核心文件。
---name: my-custom-analysisdescription: 自定义分析技能，包含流程与模板---## Instructions1. 梳理文本输入2. 按照专业框架结构化输出3. 使用模板渲染接着，可选加入模板或脚本。
templates 用于定义结构化输出方式scripts 用于处理数据或实现自动化最后是测试与优化。
总结
Skill 的出现标志着 AI 从“泛用回答者”向“专业执行者”的根本性进化。它让 AI 不再单靠 prompt 临时发挥，而是依靠标准化的能力模块重复执行复杂任务。在未来几年，随着 Skill 生态的进一步发展，我们可能看到：
- 更成熟的 Skill 商店与管理平台
- 跨平台的 Skill 发现与共享机制
- 更强的安全审计与权限控制体系
这意味着，AI 的“专家附体”不再是幻想，而是可以通过工程化建设落地的现实。道阻且长，行则将至，你不必等生态完全成熟才开始；积累自己的 Skill 库，标准化自己的专业经验，才是走向 AI 专业化协作的第一步。
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