Skills 是什么
大家最常看到的是「一句话解释 Skills 」，但今天我们换个角度，从 AI 的两个核心概念——Agent 和 MCP——说起，来聊聊为什么 Skills 的出现是必不可少的。
为什么需要 Agent ？
要理解 Agent（智能体），我们可以先和传统的软件开发模式做个对比。
在传统的项目开发中，比如我们要搭建一个电商平台，通常需要明确划分出用户模块、商品模块、订单模块等固定单元。这些模块的交互流程是预先设计好的，非常严格。如果我们想在开发完成后增加一个“购物车”功能，就必须中断并修改原有的代码流程，将购物车模块嵌入到订单模块之前。这种对业务逻辑的调整，往往意味着对代码的大规模重构。
那么，如果让 Agent 来搭建一个电商平台，它会怎么做呢？Agent 不会纠结于平台应该由哪些具体模块组成，它只关心一件事：当用户输入“我要买一个商品”的指令后，能否最终实现“成功付款买到商品”这个目标。至于中间的过程是用了 Java 还是 Python，商品信息是存在数据库里还是 Excel 表格里，订单是用系统处理还是用飞书多维表格来管理——这些实现细节，Agent 并不在乎。
所以，为什么需要 Agent？因为在今天这个业务需求越来越多样化、动态化的时代，我们更关心目标是否达成，而不是实现目标的具体方式和技术细节。Agent 正是为这种面向目标的任务而生。
为什么需要 MCP ？
回到我们传统的电商平台开发。在开发过程中，我们常常需要集成一些第三方服务，比如手机短信验证、人脸识别、微信支付或者物流信息查询。这些功能并非由我们的电商平台独立完成，而是通过调用第三方服务的 API 来实现的。通常，这些 API 都有明确的授权和调用规则。
那么，Agent 是否也能调用这些 API 呢？当然可以。但如果 Agent 的工作方式并非完全基于代码，又要如何实现人脸识别这类复杂功能呢？这时，MCP 就应运而生了。你可以把 MCP（Model Context Protocol）理解为一种专门为 AI 设计的“API”，它让 AI 能够像传统软件一样，调用和使用各种外部服务的能力。
为什么需要 Skills？
在理解了 Agent 和 MCP 之后，我们再来看一下 Skills。
对 AI 来说，除了可以通过 MCP 来使用别人的能力之外，我们还可以把一些重复性的工作打包出来，变成大家都能用的工具包，这样就大大的减少了我们编码的复杂性，功能不再全部丢给我们自己从头到尾写一遍了，那这个工具包就是 Skills。
举个例子，假设我们需要在应用里做一个文件上传功能。我们当然可以自己从头开始写代码，但如果自己不擅长界面设计，做出来的上传组件可能会很难看，需要花费大量时间去调整样式。但如果这时候，有另一位擅长前后端开发的工程师，已经做了一个功能完善、界面美观的文件上传组件，并把它作为 Skill 分享了出来，我们是不是就可以直接拿来用，而不用在我们不擅长的领域里反复挣扎了呢？
这正是 Skill 的核心价值所在。
理解三个功能的定位
Agent：是面向目标的执行者。你给它一个目标（比如“我要买商品”），它就会自主规划流程、选择工具去完成，不再受限于传统的模块化开发思维。
MCP：是 AI 用来调用外部能力的通讯器。它就像传统项目中的第三方 API，让 Agent 能够接入并使用支付、识别等外部服务。
Skills：是可供重复使用的能力包。无论是“发送邮件”还是“文件上传”，这些成熟的功能都可以被封装成 Skill，让 Agent 和 MCP 能像使用工具一样直接调用，避免重复造轮子。
简单来说，Skills通过固定的规则和标准化的能力，来保证输出结果的稳定和一致。
再举个例子：
假设你要搭建一个网站，需要一个完整的用户系统。你可以直接使用现成的“用户鉴权 Skill”来快速接入登录验证功能，再用“手机验证码注册 Skill”来搞定注册流程。
这就是 Skills 带来的便利。想象一下，未来社区里有成千上万个公开分享的 Skills，我们可以即取即用，开发工作将变得前所未有的便捷和高效。
在创建 Skills 之前，不妨先问自己两个问题：这件事未来会重复做吗？用一套标准化的指令来完成，效果会不会更好？
适合用 Skills 的场景
高频重复的操作：同一个指令你已经手动输入过很多次。
要求输出一致：需要跨越多次对话，始终保持相同的输出风格、格式或标准。
固定的工作流程：有一套明确的多步骤工作流程需要严格执行。
沉淀专业知识：想把团队的最佳实践，如代码规范、品牌指南、测试流程、数据分析方法等，固化下来，让 AI 也能掌握。
场景举例
场景一：稳定输出高质量结果
如果你需要智能体每次都按你的标准输出，例如统一设计规范、执行团队标准、保持品牌一致性、确保代码符合约定等场景其实都很适合。
与其指望智能体“记住”你的偏好，不如把要求打包成 Skills，变成一个专业技能包，让输出结果稳定可控。
沉淀与共享 Skills
Skill 不仅仅是提升个人效率的工具，更是将专业能力规模化、与团队共享的绝佳方式。
流程共享：把成熟的工作流程封装成 Skill，团队成员无需再反复沟通流程细节，直接调用即可。
规范统一：将团队的设计规范、代码规范或品牌指南制作成 Skill，确保整个团队的输出风格一致。
社区生态：你可以在社区中发现、构建并共享你的 Skill，让优秀的能力跨越不同的使用者和场景，不断复用和传承。
Skills 和其他功能怎么选？
在 TRAE 中，有多种方式可以引导 AI 更好地理解你的意图。那么，在 Skill 和其他功能之间，我们应该如何选择呢？
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Prompt vs Skills
Prompt（提示词）是一次性的指令。如果你发现自己为了同一个目的，反复输入了三遍以上的 Prompt，那就应该考虑将它沉淀为一个 Skill 了。
Rules vs Skills
Rules（规则）是全局生效的，一旦设置，它会在整个对话过程中持续占用 AI 的“注意力”（上下文窗口）。
如果你的 Rules 文件变得越来越臃肿，不妨把其中与具体工作流程相关的指令迁移到 Skill 中。Rules 里只保留一些轻量级的、全局性的偏好设置，比如你喜欢的代码风格、沟通语言等。
Context vs Skills
Context（上下文）通常指的是在 Workspace（工作空间）内共享的知识库或文档。AI 在对话开始时就会读取这些内容，并同样会占用上下文窗口。
相比之下，Skill 是结构化的、可执行的指令，只在被需要时主动触发。因此，Skill 更适合用来封装可复用的工作流程和行为指令，而 Context 更适合提供背景信息和知识参考。
SOLO Sub Agent vs Skills
Sub Agent（子智能体）可以看作是一个专注于特定领域的“专职员工”，而 Skills 则是一个可随处迁移的“能力包”，能够被不同的智能体、在不同的场景下复用。
如果你发现多个不同的 Sub Agent 都需要某一项同样的能力，那么最好的做法就是将这项能力抽象成一个 Skill，供所有智能体按需调用。
总结一下：
Rules、Context 和 Sub Agent的指令通常会持续占用宝贵的上下文窗口。
Skills则是按需加载，不仅节省了资源（Token），也让 AI 的每一次行动都更加专注和高效。
