惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Last Week in AI
Last Week in AI
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
P
Proofpoint News Feed
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
J
Java Code Geeks
WordPress大学
WordPress大学
T
The Blog of Author Tim Ferriss
V
Visual Studio Blog
小众软件
小众软件
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
博客园_首页
IT之家
IT之家
Vercel News
Vercel News
C
Check Point Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
月光博客
月光博客
D
DataBreaches.Net
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
美团技术团队
Y
Y Combinator Blog
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog

博客园 - CharyGao

Spring 解决循环依赖为什么需要三级缓存,而不是两级缓存? SpringBoot服务优雅停机 Java 对接全球股票实时报价:高可用架构与异常处理 OpenAI Codex AI降智解决方案, 原因解析与系统提示词修改指南 OpenClaw vs Coze/Dify/n8n 帮你半小时内选对合适的AI 智读致用|《埃隆之书》 《一人企业》 一人公司:The Agency 免费“雇佣“144个AI专家,虚拟团队走进现实 用微软Agent Framework打造智能博客生成系统+AI智能体军团 告别加班(第二期):月报还是Word排版?本地AI解您愁 居然可以在 Claude 桌面端用三方模型了! Claude Code 每次启动都要确认权限?一行配置永久解决 98.5% 的人都不知道:SSH 居然还有个“隐藏菜单” 强程序员在 AI 时代的赚钱路径 骚操作来了!Claude编程的42个实战技巧大全 面试官:“简历写着熟练使用 Claude Code,连 simplify 代码审查命令都不知道!”,我:“那又如何呢?” SpringBoot+ResponseBodyEmitter异步流式推送神技 加密后的数据如何进行模糊查询? 最适合新手安装的10个小龙虾🦞 skills来了! 周末和孩子必看的亲子电影合集,陪伴孩子成长的每一步 拒绝代码泄露与“屎山”迷航:GitNexus纯本地知识图谱+可视化关系网,引发GitHub 8800星狂欢 还原BatchEncryption(201610版本)混淆的批处理文件 用上这个Skill,你的Claude Code/Codex 将会比别人快5倍 -- 用分布式思维驯服AI任务编排 前端项目中定义vs code要安装的插件 vscode中claude code插件代理地址设置 2026新手必学:GPT-5.5高效提示词指南 解决 URLEncoder.encode 编码空格变 + 号 Springboot通过谷歌Kaptcha 组件,生成图形验证码 HTTP 与 SpringBoot 参数提交与接收协议方式 SpringBoot多线程池配置
Skills 热潮过去后,我重新理解了 AI Agent 的方向
charygao1990 · 2026-06-06 · via 博客园 - CharyGao

今年一二月的时候,Skills很火,但是我当时没有写文章来讲。那段时间,AI 圈几乎都在讨论它。

很多人开始做 Skill Marketplace,开始整理各种公开 Skills,甚至连不少 Agent 产品,也开始把 Skill System 当成核心能力。但当时我一直没有专门写文章聊这个。因为那个阶段,整个行业对 Skills 的讨论,其实还是有点过热。

如果你现在还把 Agent Skills 理解成 Prompt 升级版,其实已经有点跟不上现在 Agent 的发展方向了,它越来越像是给Agent加上了规则和工作流。

而这也是今年 5 月,再回头看整个 Agent 生态时,一个特别明显的变化。

下面我们就来聊聊,Agent Skills 到底是什么。

在这里插入图片描述

Agent Skills 到底是什么

很多人第一次听到这个词,会以为是什么很复杂的新技术。

其实它没有那么玄。

你可以直接把它理解成,给 AI Agent 的岗位培训手册。

普通 AI 的工作方式是:你每次提要求,它每次重新理解,每次重新发挥。所以输出很随机。

而 Skill 的作用,是把一套固定流程、规则、经验和工具调用方式提前写好。以后 Agent 遇到类 似任务,就按这个流程执行。

比如,一个周报 Skill可能会规定

不允许写空话
风险必须具体
不要出现持续推进中
输出控制在 500 字以内
用偏口语的表达

于是以后 Agent 再写周报时,它就不会每次随机发挥。这就是 Skill 的核心价值,让 Agent 的做事方式稳定下来。

为什么 Agent 现在都在强调 Skills

因为行业已经发现,Agent 最大的问题,从来不是不会思考。而是,不会稳定做事。

这是两个概念。

现在的大模型 ,其实已经知道很多知识。

你问它

什么是用户画像
什么是 RAG
什么是 ARR
什么是留存分析

它都能回答。

但现实工作的问题它不知道

你们团队怎么写周报
老板讨厌什么表达
哪种数据不能直接看
什么叫对其颗粒度
哪些步骤必须人工确认

这些东西,才是真实工作流。

而 Skill 本质上就是,把这些经验,提前固化。

在这里插入图片描述

一个 Skill 里面通常有什么

现在主流的 Agent Skill,一般会包含几部分。

1. Instructions

也就是规则。告诉 Agent,这类任务应该怎么做。比如,先做什么、后做什么、哪些步骤不能跳、什么情况下停止。

这是 Skill 最核心的部分。
在这里插入图片描述

2. Workflow

工作流。比如,读取文件 → 提取数据 → 分类 → 校验 → 输出。

很多成熟的 Skill,本质上已经不是 Prompt 了,而是 AI Workflow。
在这里插入图片描述

3. Templates

模板。

例如

周报模板
PRD 模板
客诉回复模板
合同审查模板

因为现实工作里,格式本身就是生产力。

在这里插入图片描述

4. Scripts

脚本。很多 Skill 会直接带代码,比如Python,Shell,Node.js,用来处理 CSV 、生成 PDF、校验 JSON、调 API、执行自动化。

这也是为什么现在很多 Agent Skill 已经越来越像小型软件。

在这里插入图片描述

5. References

参考资料。你比方说,公司规范、API 文档、某个品牌的风格指南

Agent 做事时会动态读取。

在这里插入图片描述

Skill 和 Prompt 最大的区别

这是很多人最容易混淆的地方。Prompt 更像一次性命令,你这次让 AI 干什么。而 Skill 更像长期工作习惯,你以后都怎么干。我举个很简单的例子

Prompt:

“帮我写一份产品周报。”

Skill:

“以后所有产品周报,都按这个格式、这个语气、这个流程输出。”

一个是临时指令,一个是固定能力。

在这里插入图片描述

为什么 Skill 会成为 Agent 的核心

因为 Agent 现在已经进入真实工作场景了,以前大家做 Agent,更多是 demo,比方说自动订机票、自动点外卖、自动写代码。
但现在越来越多公司开始真正部署 Agent。这时候最重要的问题就变成怎么减少错误。而减少错误最有效的方法,不是无限增强模型。而是限制 Agent 的行为范围。

Skill 本质上,就是给 Agent 加工作边界。

例如合同审查 Skill 会规定

必须提取金额
必须检查终止条款
不允许自行生成法律建议
高风险内容必须人工确认

这时候 Agent 才开始真正能进入企业流程。

推荐一些 Skills 合集平台

下面我也给大家推荐一些优秀的skills平台吧,方便大家查找

1.Skillsmp

网址:https://skillsmp.com

在这里插入图片描述
2.Agent-Skills

网址:https://agent-skills.md

在这里插入图片描述
3.Skills

网址:https://skills.sh

在这里插入图片描述

现在很多公开 Skill 其实并不好

这个也必须说,因为现在很多人已经开始拿 Prompt 冒充 Skill。
你会看到很多 Skill:

“请深度思考。”
“请系统化分析。”
“请从战略层面展开。”

这种其实没什么价值,真正好的 Skill,都非常具体,它会明确告诉 Agent 哪些步骤必须做、哪些情况会翻车、哪些内容禁止生成、什么必须人工确认

因为真正的工作经验,从来不是大道理,而是踩坑之后留下来的细节。

一个好 Skill 最重要的是什么

不是聪明,而是稳定。

这是现在整个 Agent 行业最核心的方向变化。

年初大家还在追求全自动 Agent。

现在大家更在意Agent 会不会乱来、会不会编造、会不会跑偏、能不能稳定输出

所以未来真正值钱的东西,很可能不是最聪明的 Agent,而是最稳定的工作流。

而 Skills,正在变成这个工作流的核心层。