天眼
75.1MB · 2026-02-07
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：
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：
你可以把它想象成：
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：
---
name: react-component-generator
description: 根据需求生成 React 组件
---
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。
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。
早期我们只能靠 Prompt 来指挥 AI：
但问题很明显：
接着出现了 Toolformer、Function Calling：
但依然存在一个短板：
Agent Skills 补上了最后一块拼图：
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。
这是很多人容易搞混、但又必须弄清楚的一个点。
MCP（Multi-agent / Model Context Protocol） 解决的是：
比如：
你可以把它理解成：
Skills 解决的则是另一件事：
| 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。
我们拿 Claude Code / Cursor 来举个完整的例子。
npm install -g openskills
openskills install anthropics/skills
你可以挑着装，比如只装这几个：
openskills sync
这个文件非常关键：
在 Cursor / Claude Code 里直接输入：
接下来 AI 会自动：
全程无需你再手写任何一句 Prompt。
这里才是 Agent Skills 真正让人兴奋（甚至有点吓人）的地方。
一句话总结：
能力越强，责任越大，风险也越真实。
现实中已有安全团队警告：
如果你最近觉得：
那很可能是因为：
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，
