告别冗长Prompt！Skills才是AI Agent的真正核心，程序员必收藏

文章探讨AI Agent中Skill的价值，将其分为格式转换型和隐性知识型两类。Skill本质上是Prompt中能力层的外置化，实现模块化维护。其核心价值在于治理调度、渐进式披露、固化版本和沉淀隐性经验。当任务重复、边界清晰、质量敏感或上下文拥挤时，值得Skill化。模型提供"能力可能性"，Skill则包含"认可做法"，使能力可维护、可调度、可迭代，成为行业知识容器。

最近 Skill 太火了，已经变成了 Agent 的灵丹妙药。

不过我有一个问题：

很多 Skill（编程、文档处理、写作结构、信息抽取、格式化输出…）其实大模型本来就会。它的训练数据里已经包含了足够多的范例和规则。

那我为什么还要再做一个 Skill？我完全可以写一段 Prompt，让 AI 把相应能力调用出来。

如果你也有和我类似的这种疑问，可以慢慢看下去。

核心问题🤔模型本来就会，为什么还要做 Skill？

一、Skill 的两种类型

不少开源项目（比如把网页转成 Skill 的Skill Seeker）做得非常朴素——把内容换个壳、换个字段、再换个文件结构。

它更像一个格式转换器：不产生新知识，不替你做判断，也不沉淀工作方式。

把内容改成 Skill 文件，到底有没有"产生新的东西"？

Skill 的两种类型🔄格式转换型💎隐性知识型

为了把讨论讲清楚，先做两个预设：

预设 A：Skill 的内容其实已经在模型训练数据里。既然模型"本来就会"，那完全可以用 Prompt 把能力调用出来。
预设 B：这个预设存在局限。更稀缺的是职业场景里的隐性判断：阈值、顺序、例外、风险偏好、交付口径。这些需要在人机回路里被抽取出来，才能沉淀成可用的 Skill。

基于这两个预设，Skill 实际上被分成了两类。

1.格式转换型 Skill

把网页/文档塞进 Skill 文件，是在做两件事：治理与调度。

治理让内容有一个可管理的容器（命名、版本、归档、可替换），调度让 AI 在需要时把这段内容按需拿出来，避免每次把整篇网页贴进上下文。

格式转换型：治理 + 调度📄网页/文档🔄📦Skill 文件治理调度

在上下文工程里，这件事依然有价值：它让上下文从"堆料"变成"可检索、可按需披露"。

只是这类 Skill 没有解决能力问题，更像把资料装进一个可管理、可调度的容器。

2.隐性知识型 Skill 更有价值

另一类是隐性知识型的。

这类 Skill 要把你在实务里形成的判断与做法（阈值、顺序、例外、风险偏好、措辞边界）通过大量人机对话"写出来"，再反复校正、回归测试，最终沉淀为可复现的能力模块。

这一类的价值更高，因为它在把你的经验转译成系统能执行的东西。

隐性知识型：经验 → 能力模块👤职业经验🔄🤖AI 对话✨💎能力模块

隐性知识型 Skill 至少要回答这些问题：

这项能力的适用边界是什么（什么情况别用）
输入材料不足时，如何补问 / 如何兜底
我做判断时依赖的检查点与阈值是什么
输出要通过哪些自检才算合格
有没有反例/易错点
最好还能带一两个测试样例（用于以后回归验证）

二、Prompt 与 Skill 的关系

理解了 Skill 的分类，接下来自然会想到：

既然 Skill 是能力的外置化，那它和 Prompt 本质上是什么关系？

Prompt → Skill 的分层用户层：偏好与原则项目层：目标与约束能力层：Skill（可复用）Skill = 能力层的外置化

如果你把 Prompt 写到足够精细，配合项目上下文、输出约束、失败重试、质量自检，很多场景下它已经能正常工作。

你甚至可以在 Prompt 里要求 AI"先生成一套技能流程，再按流程执行"，并通过不断调优把它做得越来越可靠。

"Prompt 能否复用、能否保持一致性"这个问题没有简单的是非答案。

核心工程决策变成了一个问题：任务复杂到一定程度后，何时应该把 Prompt 里的能力部分拆出来变成 Skill。

提示词一旦写到一定长度，就需要考虑拆分。

Anthropic 在 Agent 工程文章里也表达过类似观点：上下文工程就是提示词工程的自然延伸。

提示词关注"怎么写指令"，上下文工程关注"推理这一刻，把哪些信息放进窗口"。

任务一旦进入多轮、长链路状态，信息越积越多，每一轮都得重新取舍——这件事本身就是工程工作。

拆分的原因在于同一段 Prompt 开始同时承担多重职责：既要说明"我是谁"（口味、底线、写作习惯、禁用表达），又要说明"我在做什么"（项目目标、材料范围、交付标准），还要说明"我怎么做"（步骤、检查点、判断标准）。

任务越复杂，这三类信息越容易互相干扰。

分层成为自然选择：用户层（长期稳定的偏好与原则）、项目层（阶段稳定的目标与约束）、能力层（可复用的做事方法，即Skill）。Skills Instead Of Agents：不做智能体，先把你的专业能力写成 Skills

Skill 就是这套分层里"能力层"的外置化。

三、预设A的价值：治理与调度

预设 A 对应的是"模型本来就会"的那类能力。

既然模型已经有这些知识，为什么还要把它做成 Skill？答案不在"传授新知"，而在治理与调度。

预设 A：治理与调度🧠模型训练数据➡️📦可调度容器不是传授新知，而是让能力可管理、可调度

具体来说，有几个层面的价值：

1.模型会，不等于过程可控

训练数据给模型的是"可能的做法集合"。

它会写审查意见，也写得很像样，但它不会天然知道你这家律所的风险偏好、表达颗粒度，或者你认定的"可接受不确定性"。

Prompt 可以把这些说明白，但在不同场景反复做同类工作时，"每次重新解释"就是持续成本。

Skill 的价值在于把你的工作方式固定成一个可调用的接口：输入是什么、输出长什么样、中间需要哪些检查点、失败时怎么兜底。

这更像是把经验和偏好变成一个可执行模块。

2.Prompt 可以达到一致性要求，但往往依赖"堆约束"

你完全可以把 Prompt 调到符合要求，只是代价通常是：越来越长、越来越像协议、越来越难维护。

堆约束 vs 模块维护📜Prompt越来越长难维护vs📦Skill模块化易维护文本堆叠模块维护

当稳定性来自"堆叠规则"，系统会出现一种典型症状：改动一处牵一发动全身，为了保证一致性你得不断补丁式加条款，不同项目之间复制粘贴导致版本开始分叉。

Skill 把这种维护压力从"文本堆叠"转成"模块维护"。能力本身被命名、被版本化、被隔离，改动范围就能收敛。

3.渐进式披露：Skill 让上下文从"堆料"变成"调度"

当你没有 Skill，你常常只能二选一：把完整流程写进 Prompt（质量高，但上下文拥挤、容易互相干扰），或者用一句简短指令（省事，但输出波动）。

Skill 带来一种更舒服的结构：默认不展开，必要时再展开。

渐进式披露📋默认：简短指令🔍必要时：展开细节✅输出达标从"静态堆叠"到"动态治理"Token 优化 + 按需披露

在实践里就是"渐进式披露"：默认只告诉模型"用哪个能力"，遇到特定风险或材料不足再展开细节，输出不达标时再注入更强的检查清单，需要交付留痕时再展开推理与证据链。

这是 tokens 的优化，也是把上下文从"静态堆叠"变成"动态治理"。

4.固化版本的可追责性

既然模型能现场写出一个等价的"函数"，那 Skill 只是把这一步提前？

现场生成的流程有两个天然问题：一致性方面，今天写的函数和明天写的函数很可能不是同一个东西；可追责方面，你难以明确指出"我到底认可哪一版做法"。

当你进入团队协作、合规审计、交付质量可控的阶段，你会需要一个"可指认的版本"。

Skill 的意义就是给能力一个可指认的形态：这一版能用、这一版经过复盘、这一版作为默认执行。

Prompt 是临场发挥，Skill 把值得保留的部分沉淀成标准动作。

五、预设B的价值与重复使用

预设 A 只覆盖了一类 Skill：把公开知识装进一个好调度的容器。

真正拉开差距的是隐性知识型 Skill。

在律师工作里，决定交付质量的关键在于它能不能复现那些隐性判断：你把哪些风险视为红线、哪些可以谈条件，你在材料不足时会优先追问什么，你会用什么顺序组织事实与规则来降低对方反击空间，还有你默认的措辞边界、留痕策略、以及对不确定性的表达口径。

预设 B：人机回路👤专家经验🤖AI 执行反复迭代 → 隐性知识显性化🔄

这些东西很难指望训练数据自动对齐你的做法。

它通常来自反复的人机回路：你让 AI 先按通用做法做一版，你指出哪里不符合你的判断与口径，你把"差异"写成检查点、阈值、反例，你把它固化成可调用模块，下一次直接执行这一版。

这一刻 Skill 才开始"产生新的东西"。它把你的职业经验写成可复现的工作方式。

如果你只做一次任务——用 Prompt 直接做、让 AI 现写一个临时流程再执行、甚至临时生成一个 Skill 文件——结果可能差不多。

Skill 真正拉开差距的是第二次、第三次、第二十次：不用每次都描述能力，输出风格与结构更一致，团队能共享同一套能力模块，怎么做的部分可以留痕、审计、复盘。

这类 Skill 更像是职业能力资产的格式，超过一次性提效的小技巧。

四、何时值得Skill化？

讨论完 Skill 的价值维度，接下来是一个实际的问题：哪些能力值得投入精力做成 Skill？哪些用 Prompt 就够了？

判断标准🔄重复性多次出现📐边界清晰输入输出规范🎯质量敏感返工或风险📝上下文拥挤Prompt 过长满足其中两条 → Skill 化✅值得投入

1.判断标准

判断是否值得 Skill 化，可以考虑几个因素：

重复性：同类能力出现多次，每次都要重新解释
边界清晰：输入输出能被规范化
质量敏感：差一点就会返工，或者产生风险
上下文拥挤：Prompt 变得又长又难维护

满足其中两条，Skill 化通常就划算。

2.回到最初的问题

现在可以用结论来回应文章开头提出的问题：到底值不值得把能力做成 Skill？

答案可以总结为两句工程结论，分别对应前面的预设。

坚持预设 A：Skill 的价值在治理与调度——把能力从长 Prompt 拆出，做成可维护模块，用渐进式披露减少上下文拥挤。

承认预设 B：Skill 的价值在沉淀隐性知识——把阈值、例外、口径这些"写不进训练数据的经验"，固化成可复现的做法。

换句话说：

模型里有"能力的可能性"，Skill 里有"我认可的做法"。

Prompt 可以召回能力；Skill 负责让能力变成可维护、可调度、可迭代的系统组件。

对律师这种高度结构化、交付质量敏感、又离不开隐性判断的工作来说，后者往往更值得投入。

核心结论🧠模型能力的可能性➡️Prompt📦Skill我认可的做法可维护 · 可调度 · 可迭代

尾声：未来的方向

未来的工作形态👤提出任务🤖AI 自动推断💎技能库行业知识的容器隐性判断 + 流程经验 + 质量标准

未来可能会出现一种更自然的工作形态：你提出任务，AI 自动推断需要哪些技能，缺什么就生成什么，再把有效的部分沉淀进技能库。

但即便那一天到来，Skill 也不会变成"可有可无"。

它会变成一个行业知识的容器：把各行各业的隐性判断、流程经验、质量标准，沉淀成可被调用、可被迭代的能力模块。

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

那么，普通人如何抓住大模型风口？

AI技术的普及对个人能力提出了新的要求，在AI时代，持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人，都需要不断更新知识体系，提升与AI协作的能力，以适应不断变化的工作环境。

因此，这里给大家整理了一份《2026最新大模型全套学习资源》，包括2026最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题、AI产品经理入门到精通等，带你从零基础入门到精通，快速掌握大模型技术！

由于篇幅有限，有需要的小伙伴可以扫码获取！

1. 成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。

2. 大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

3. 大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

4. 大模型项目实战

学以致用，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

5. 大模型行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

为什么大家都在学AI大模型？

随着AI技术的发展，企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。金融+AI、制造+AI、医疗+AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。

同时很多人面临优化裁员，近期科技巨头英特尔裁员2万人，传统岗位不断缩减，因此转行AI势在必行！

这些资料有用吗？

这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。