Claude Skills vs MCP深度解析:AI从“能说“到“能做“的终极进化,看完必收藏!

Claude Skills与MCP是AI技术发展的互补组件。MCP作为统一接口标准,相当于AI世界的USB-C接口,解决了AI工具调用混乱的问题;Skills则提供具体做事方法。MCP负责"能否调用",Skills负责"如何执行"。两者结合才能实现AI从"能说"到"能做"的质变,真正让AI从聊天机器人转变为可执行任务的智能体。

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最近 Anthropic 正式推出了Claude Skills,Claude 可以调用skills,VS Code 的 Copilot 也支持 Agent Skills,社区老师也大赞skills,于是我仔细研究了一下,对比MCP,Skills的优势在哪里?说skills之前,先讲一下MCP。

MCP(Model Context Protocol)是一个标准,用来把大模型和外部工具「规范化地连起来」。

不是新模型,也不是新 Agent,而是一层“接口协议”。

在 MCP 出现之前,AI 调用工具基本是这样:每个模型一套接口,每个工具一套适配,ChatGPT、Claude、Copilot 各写各的

工具一多,维护成本直接失控。

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MCP 做的事很朴素:统一标准。

让模型用“同一种方式”,去访问不同工具。

用人话解释 MCP,你可以把 MCP 理解成:

AI 世界的 USB-C 接口,

模型 = 电脑

工具(Notion / 文件 / 搜索 / DB)= 外设

MCP = 统一接口标准

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让 AI 从聊天走向行动,

没 MCP,AI 只能“说得很好”,

有 MCP,AI 才能“真的去做”

⚠️ 这点很关键:

MCP 不教模型怎么做事,

MCP 不负责任务流程,

MCP 不保证上下文高效

它只解决一件事:这个动作,模型能不能调用成功

MCP:给模型「能力接口」(Can do)

Skills:给模型「做事方法」(How to do)

MCP 是“工具箱接好没”,

Skills 是“说明书写清没”。

MCP 和 Skills 不是替代关系,而是分工关系。

只用 MCP,模型会“什么都会一点,但不太会用”

只用 Skills,没有 MCP,模型“知道怎么做,但做不了”

真正可用的智能体,来自这两者的组合。

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。

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