技术术语总是层出不穷，但我觉得每一个技术点，都是为了解决一些通用问题的模式来设计的，一定会有一些层次感。我看了一些资料，加了一些思考，来梳理一下吧。
Skills 具有四大核心价值：
Expert output, every time（专家级输出，每次都一致），一次定义，永久应用，确保输出稳定可靠；
Capture what your organization knows（捕获组织知识），将公司的流程、最佳实践和制度知识打包，确保团队工作一致，新成员从第一天起就能获得专家级结果，实现知识资产化；
Build once, use everywhere（一次构建，处处运行），同一个 Skill 可以在 Claude.ai、Claude Code 和 API 多个平台无缝运行，无需修改代码；
Stack skills for complex work（堆叠技能处理复杂任务），组合多个 Skill 处理多步骤工作流，Claude 自动选择需要的内容，无需手动干预。
SKILL和MCP关系
MCP 的职责是提供标准化的访问接口，让智能体能够"够得着"外部世界的数据和工具；而 Skills 的职责是提供领域专业知识，告诉智能体在特定场景下"如何组合使用这些工具"。
用一个类比来理解：MCP 像是 USB 接口或驱动程序，它定义了设备如何连接；Skills 像是软件应用程序，它定义了如何使用这些连接的设备来完成具体任务。你可以拥有一个功能完善的打印机驱动（MCP），但如果没有告诉你如何在 Word 里设置页边距和双面打印（Skill），你仍然无法高效地完成打印任务。
Skills 和 MCP 不是竞争关系，而是互补关系。
融合SKILL和MCP：这种架构的优势是：关注点分离，MCP 专注于"能力"（能做什么），Skills 专注于"智慧"（如何做）；成本优化，渐进式加载大幅降低 token 消耗；可维护性，业务逻辑（Skills）与基础设施（MCP）解耦；复用性，同一个 MCP 服务器可以被多个 Skills 使用；灵活性，可以独立更新 Skills 或 MCP，互不影响。
MCP 标准化智能体与外部世界交互的接口，提供工具和资源的访问能力，类似"连接器"或"驱动程序"；Agent Skills 封装领域知识和工作流程，提供操作指导和最佳实践，类似"应用程序"或"SOP手册"。
Agent Skills 不仅仅是一个技术工具，更是一种思维方式的转变。它标志着 AI 应用开发从"提示词工程（Prompt Engineering）"时代，正式进入了"认知工程（Cognitive Engineering）"时代。
在 Prompt Engineering 时代，我们试图通过巧妙的话术来激发大模型的能力；而在 Agent Skills 时代，我们通过标准化的结构来塑造和封装大模型的能力。
这一转变的意义，不亚于从汇编语言到高级语言的跨越。*
Agent Skills 和 MCP 的选型指南
何时使用 MCP？
适用场景包括需要连接外部系统（数据库、API、文件系统），需要标准化的工具调用接口，工具数量相对较少且可以完整加载，以及需要跨平台、跨应用的兼容性。其优势在于标准化，生态丰富；实现简单，即插即用；支持多种数据源和协议。不适用场景则是工具数量庞大导致元数据占用过多上下文，需要复杂的领域知识和工作流程，或任务需要多步协同和决策。
何时使用 Skills？
适用场景包括任务需要特定的领域知识和最佳实践，有明确的工作流程和步骤，需要封装可复用的业务逻辑，需要通过脚本进行精确的执行控制，以及需要专家级、一致的输出质量。其优势在于提供专家级输出，每次都一致；捕获组织知识，将个人经验转化为团队资产；渐进式加载，成本可控；封装专业知识，提升准确性；可组合、可复用、可维护；一次构建，处处运行；以及支持复杂的业务流程。不适用场景则是非常简单、一次性的任务（直接 Prompt 更方便），不需要外部工具的纯推理任务，以及知识非常通用、不需要领域特化。
何时结合使用 MCP + Skills？
这是最推荐的架构，适用于大多数实际应用。
适用场景包括需要连接外部系统（MCP），需要领域知识和工作流程（Skills），需要优化上下文管理，需要可维护的架构，以及需要专家级、一致的输出。实施步骤建议：首先使用 MCP 连接所需的外部系统，然后为每个业务领域创建相应的 Skill，接着在 Skill 中定义如何使用 MCP 工具，最后通过 Workflow 编排多个 Skill。
对于个人开发者，建议从官方 Skills 库开始学习最佳实践，先创建简单的 Skills（如文档处理、数据分析），逐步学习脚本集成和 MCP 调用，构建个人的 Skills 工具箱，并利用内置工作流快速上手。
对于团队/企业，首先要识别可标准化的业务流程，找出需要频繁执行、输出质量不稳定或依赖个人经验的任务；其次构建企业内部的 Skills 库，按部门或职能分类，建立统一的元数据和命名规范，并进行版本控制；再次统一 MCP 接口，共享 MCP 服务器资源，建立服务注册和发现机制，避免重复开发；然后建立 Skills 的版本管理和测试机制，定期 review 和更新，建立测试验证流程，收集反馈持续优化；最后培训团队成员，定期组织分享会，建立最佳实践文档，鼓励贡献和分享。
我个人认为，Skills本身即代表了高性能、可复用的团队经验，对于团队的价值甚至远高于个人。
MCP (数据层) + Skills (能力层) + Sub-Agents (协作层) + Memory (记忆层) = 完整的 Agent 操作系统
