最近AI圈又被一个新概念刷屏了——Claude Skills。
说实话，刚开始我以为这又是什么营销包装。直到我深入了解后才发现，这可能是一个被严重低估的功能。特别是当我们把它和MCP放在一起比较时，会发现一个有趣的分工体系正在形成。
让我先问个问题：你在使用AI时有没有遇到过这种情况？
昨天你花了两个小时调教AI，让它学会了你们公司的文档格式和表达风格。今天换个任务，又要重新说一遍品牌调性、格式要求、专业术语。
这种感觉就像每次找新员工，都要从头培训一样累。
Claude Skills：AI的工作手册
Claude Skills本质上是在解决一个根本问题：如何让AI真正理解你的工作方式。
它不是一个简单的快捷指令，而是完整的方法论文件。比如我创建了一个技术博客写作Skill，里面包含了：
当你创建这样的Skill后，后续每次写技术博客，AI都会严格按照这套标准执行。这就像给AI装了一个工作手册，让它真正理解你的专业标准和表达习惯。
更重要的是，这个手册是可以持续优化的。每当你发现某个环节需要调整，或者有了新的想法，都可以随时更新Skill。这让AI能够随着你的经验积累而不断进步。
从交互方式来看，Skills更像是一种长期投资。
你花时间建立一套标准，后续每次使用都能享受这套标准带来的便利。
MCP：AI的工具箱
而MCP（Model Context Protocol）则完全是另一个层面的东西。
它解决的是AI能做什么的问题。简单来说，MCP让AI能够调用各种外部工具和服务。比如：
MCP的核心价值在于扩展AI的能力边界。没有MCP，AI只能基于训练数据进行回答。有了MCP，AI可以获取实时数据，调用专业工具，完成复杂任务。
比如我要做一个市场分析，没有MCP的话，AI只能基于已有知识给建议。但有了MCP，我可以连接数据源，调用分析工具，生成实时报告。
从这个角度看，MCP更像是一个万能接口。它让AI从知识库变成了执行平台。
两者的微妙关系：互补而非替代
很多人会问，既然都是提升AI能力，为什么不统一成一个功能？
这个问题问得很专业。
实际上，Skills和MCP解决的是不同维度的问题。
Skills解决的是怎么做的问题——当你明确了要做什么任务时，如何按照你的标准和方法来完成。
MCP解决的是能做什么的问题——当你需要执行任务时，有哪些工具和资源可以使用。
让我用一个具体的例子来说明：
假设我要写一份2025年AI行业趋势报告。
首先，我需要用MCP来收集数据：
然后，我需要用Skills来组织内容：
如果没有MCP，我的报告只能基于过时的信息。如果没有Skills，我的报告虽然数据丰富，但可能结构混乱、风格不统一。
这就像厨师做菜：MCP提供了各种食材和厨具，Skills提供了烹饪方法和口味偏好。
只有两者结合，才能做出真正符合你需求的菜品。
协同效应：1+1>2的价值创造
当Skills和MCP真正协同工作时，产生的价值是指数级的。
好比一下这样的工作流：
你说："用我的行业分析Skill来写一份AI趋势报告。"
AI首先调用你的Skills，理解你的分析框架、写作风格、内容结构。然后，它自动使用MCP连接各种数据源，获取最新的行业信息。接着，它按照你的标准来组织信息、生成图表、撰写报告。
整个过程中，你不需要重复说明你的要求，不需要手动搜索数据，不需要担心输出格式。
整个任务就像有一个专业分析师在为你工作，但他完全按照你的方式在思考和行动。
这种协同带来的价值远超单纯的能力叠加。它让AI从执行指令变成了理解方法，从使用工具变成了灵活应用。
更重要的是，这种模式具有很强的可扩展性。
你可以为不同的工作场景创建不同的Skills，可以根据需要集成不同的工具。
关键是，这个体系是活的——它会随着你的经验积累而不断完善。
结语
从技术发展的角度来看，Skills和MCP的出现标志着AI工具链的成熟。
过去我们总以为AI的强大在于模型能力的提升。现在我们逐渐明白，真正的强大来自于正确的工具组合和标准化的方法论。
Skills让AI学会了怎么做，MCP让AI知道了用什么做。当这两者结合，AI就具备了专业协作的能力。
它让每个人都能拥有专属的AI助手，这个助手不仅能执行任务，更能理解你的方法论，适应你的工作习惯。
未来当我们回顾这个时代，可能会把Skills和MCP的结合视为AI从工具走向搭档的转折点。因为从那一刻开始，AI真正开始理解并遵循人类的思维方式和专业标准。
这种理解的深度和准确度，将决定AI在各个专业领域能走多远。
而我们，正在见证这个变化的开始。
