Skill不就是提示词模版吗

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这话听起来没毛病——Skills 确实是把指令写进SKILL.md文件里。但如果你真这么理解，那就像把 iPhone 理解成"能打电话的计算器"一样——技术上没错，但完全没抓住本质。

今天咱们就聊聊这事。

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一、先说个真实场景

我有个做创业孵化的朋友，每周要帮十几个创业团队做竞品分析。

他的老方法是这样的：

每次打开 Claude，重新输入一遍要求：

帮我分析三个竞品的功能定位
注意要包含：
- 核心功能对比
- 定价策略分析
- 目标用户画像
- 差异化机会
输出格式要有对比表格...

每次都要重新说明这些，有时候忘了某个要求，出来的结果就不完整。换个对话窗口？又得重新敲一遍。

后来他把这些要求封装成一个 Skill：

现在他只需要说："用 competitive-analysis skill 分析这三家公司"

Claude 会自动：

去他 Google Drive 的/research/competitors/目录找最近 6 个月的文档
交叉引用公司战略文档
按他定义的格式输出（对比表 + 差异化机会 + 可执行建议 + 来源标注）

你看，表面上都是在"告诉 AI 该怎么做"，但一个是每次口头交代，一个是写进了操作手册。

这就是 Prompt 和 Skill 的第一个区别。

但这还只是最表面的。

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二、"保存提示词"只占了20%的价值

很多人以为 Skills 就是把提示词存起来复用。

这个理解大概只对了 20%。

真正的区别在三个更深的层次：

1. 提示词是"全量加载"，Skills是"渐进式披露"

用提示词的问题：

你写了一个 3000 字的超级提示词，包含了数据分析的所有规则、公式、格式要求。

问题来了——每次对话都要把这 3000 字塞进上下文，哪怕这次只需要用到其中 10% 的内容。

就像你去便利店买瓶水，店员非要把整个货架搬到你面前。

Skills 的设计完全不同：

📁 data-analysis/
├── SKILL.md     # 只有 name 和 description（约100 tokens）
│  └── 正文内容    # 核心流程（约1000 tokens）
├── filters.md    # 数据过滤规则
├── formulas.md    # 计算公式库
└── templates/    # 报表模板
  └── report.md

Claude 一开始只读取 name 和 description（"数据分析能力，包含过滤、计算、可视化"）。

需要的时候，再按需加载具体的规则文档、公式库、模板。

这意味着什么？

你可以安装 100 个 Skills，但启动时的上下文占用只相当于 5 个普通提示词。

2. 提示词是"纯指令"，Skills可以"带脚本"

再说个场景。

你想让 Claude 帮你处理 PDF：提取表单、填充数据、合并文件。

用提示词，你只能告诉 Claude："请提取 PDF 中的表单字段"。

但 Claude 只能用自然语言分析，遇到复杂 PDF 结构，准确率堪忧。

用 Skills，你可以在 Skill 里放一个extract_form.py脚本。

Claude 会自动调用这个脚本做确定性操作——这是代码，不会出错。

提示词只能"描述要做什么"，Skills 可以"直接把工具给到 AI"。

3. 提示词是"临时的"，Skills是"可积累的资产"

这是最本质的区别。

提示词就像你每天的口头交代——说完就散了，对话关闭就消失了。

Skills 是你公司的"数字员工手册"——可以：

版本管理
：用 Git 跟踪每次改进
团队协作
：资深设计师的审美标准，封装成 Skill，新人直接用
持续优化
：发现问题就更新，所有人同步受益
生态分享
：未来可能有 Skills 市场，就像现在的 App Store

提示词是消耗品，Skills 是资产。

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三、那为什么不用"工作流"？

可能有人会问：你说的这些，用 n8n、dify 这些工作流工具不也能做到吗？

这个问题问到点子上了。

核心区别是：工作流是死的，Skills 是活的。

什么意思？

工作流的思维：

你要提前画好所有路径：

if 用户上传 PDF：
  → 步骤1：调用 PDF 解析
  → 步骤2：提取文本
  → if 有表格：
    → 调用表格提取
  → else：
    → 直接输出

所有情况都要你提前想好、画好流程图。

Skills 的思维：

你只需要提供"能力包"：

我提供：
- PDF 处理能力（文本提取、表单解析、合并分割）
- 核心流程建议（分析→提取→验证→输出）
- 常见场景参考（发票、合同、报告）
- 可用工具脚本（extract.py、merge.py）

Claude 你看着办——根据具体任务自己决定：
- 要不要用这个 Skill
- 用哪些部分
- 怎么组合

工作流适合标准化重复任务（比如每天自动生成报表）。

Skills 适合需要判断和适应的任务（比如"帮我分析这份复杂的市场调研"）。

打个比方：

工作流 = 工厂流水线（高效但死板）
Skills = 给员工的培训手册（灵活且智能）

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四、Skills 真正在解决什么问题？

说了这么多，你可能会问：这些区别有什么实际意义？

我给你讲个更大的背景。

去年 MCP（Model Context Protocol）很火，对吧？

Anthropic 牵头做的统一工具接口标准——让所有 AI 工具能互相连接。

但 MCP 有个致命缺陷：它只解决了"工具能不能用"的问题，没解决"工具怎么用好"的问题。

就像乐高积木：

MCP = 给你标准化的积木
（所有积木都能拼在一起）
但没有拼装图纸
（你不知道该先拿哪块、怎么组合）

Skills 就是那张"拼装图纸"。

举个具体的例子：

有了 MCP：

Claude 能连接你的数据库
Claude 能访问你的 Excel 文件
Claude 能调用分析工具

但 Claude 不知道：

查询数据库时要先按日期过滤
某些测试账户要排除（email 包含 @test.com）
计算增长率的公式是(B-A)/A
结果要保留两位小数
输出格式是"标题+摘要+详细数据"

这些"使用规则"就是 Skills 的价值。

Skills = MCP + 使用说明书

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五、三个真实场景，看懂 Prompt 和 Skills 的区别

场景1：代码审查

Prompt 方式：

你：帮我审查这段代码的安全性

Claude：好的，我看到几个问题...
   [给出一些建议]

你：能不能按 OWASP 标准检查？
  还要看性能问题、代码规范...

Claude：好的，让我重新分析...

每次都要反复补充要求。

Skills 方式：

创建code-security-auditskill：

---
name: code-security-audit
description: 代码安全审计，遵循 OWASP 标准
---

## 审计清单

### 安全性
- SQL 注入检查 → 见 [security/sql-injection.md]
- XSS 防御验证 → 见 [security/xss.md]
- 敏感信息泄露 → 见 [security/data-leak.md]

### 性能
- 复杂度分析 → 运行 scripts/complexity.py
- 内存泄漏检测

### 代码规范
- 遵循 [style-guide.md] 标准

## 输出格式
1. 风险等级分类（高/中/低）
2. 具体问题定位（文件+行号）
3. 修复建议（含代码示例）
4. 参考文档链接

以后只需要说："用 code-security-audit skill 审查这段代码"。

Claude 会自动按照你定义的标准执行——就像公司来了新的审计员，你给他一本《审计手册》，他照着做就行。

场景2：内容创作

Prompt 方式（每次都要说）：

写一篇公众号文章
标题要30字以内
导语要引发好奇
要有3个以上案例
结尾要有金句
语气要亲和...

Skills 方式（一次定义，永久使用）：

创建content-creationskill，包含：

品牌语气规范（brand-voice.md）
标题公式库（title-formulas.md）
案例模板（case-template.md）
金句库（golden-phrases.md）

以后团队所有人用这个 Skill 创作，风格自动统一。

场景3：数据报表

Prompt 方式的痛点：

生成周报时：你要说明数据源、计算公式、图表样式...
生成月报时：你又要重新说明一遍...
新来的同事？又得教一遍...

Skills 方式：

创建reportingskill：

📁 reporting/
├── SKILL.md      # 核心流程
├── data-sources.md  # 数据源配置
├── formulas.md    # 计算公式库
├── templates/     # 报表模板
│  ├── weekly.md
│  └── monthly.md
└── scripts/
  └── validate.py  # 数据验证脚本

所有人都用同一套标准，新人上手即用。

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六、什么时候该把 Prompt 升级成 Skill？

Anthropic 官方给了个判断标准：

如果你发现自己在多个对话里反复敲同一类 Prompt，那就该把它升级成 Skill 了
。

我再给你三个信号：

信号1：重复解释

你发现自己总在说：

"记得按照品牌规范..."
"数据要过滤测试账户..."
"输出格式是..."

→这些"重复的规则"就该固化成 Skill

信号2：依赖专业知识

任务需要：

特定领域的标准（OWASP、ISO、行业规范）
公司内部的流程（审批流程、格式要求）
个人经验积累（调教出的完美流程）

→这些"专业知识"该封装成 Skill

信号3：需要团队协作

你希望：

团队成员用统一的标准
新人快速上手
经验可以传承

→这是 Skill 最适合的场景

相反，不适合 Skill 的场景：

❌ 一次性任务
❌ 极简单指令（一句话说清）
❌ 高度灵活、无规律的创意任务

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七、从 Prompt 工程到 Skill 工程

说到这里，其实我们可以看到一个更大的趋势：

AI 开发的范式正在转型

上半场：Prompt Engineering
↓
核心问题：怎么和模型说话？
主要工作：写提示词、调参数、测效果
核心能力：语言表达 + 试错经验

下半场：Skill Engineering
↓
核心问题：模型怎么长期、稳定、可维护地干活？
主要工作：封装经验、设计流程、构建生态
核心能力：系统设计 + 流程抽象 + 资产管理

为什么会有这个转变？

因为 AI 已经从"实验室玩具"变成了"生产力工具"。

当 AI 从"偶尔用用"变成"天天依赖"，你就需要：

更稳定的输出质量
更标准化的协作方式
更可持续的能力积累

这就是为什么 Anthropic 要推 Skills，而不是继续优化 Prompt 的原因。

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八、未来会怎样？

最后说点我的观察。

Skills 的生态可能会这样分化：

开源社区（面向过程）：

开发者分享 Skills 源码
可以 fork、二次开发
关注实现过程和技术细节
就像现在的 GitHub

商业市场（面向结果）：

普通用户直接购买 Skills
只关心能不能解决问题
不需要懂底层实现
就像现在的 App Store

这意味着一个新职业的诞生：Skill Engineer（技能工程师）

他们的工作是：

把行业专家的经验封装成 Skills
设计 AI 的工作流程和判断逻辑
维护和优化 Skills 的质量
构建企业的 AI 能力资产库

就像当年 Web 开发催生了前端工程师、App 浪潮催生了移动开发者一样。

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写在最后

回到开头的问题：Skill 不就是提示词模版吗？

现在你应该能看清了：

Skill 不是"保存提示词"，而是"把做事的方法写进操作手册"。

它的本质是：

从"每次口头交代"到"一次编写，永久使用"
从"临时指令"到"数字资产"
从"个人经验"到"团队能力"

就像从口头传话，到写成制度。

这不只是工具的升级，而是 AI 协作方式的升级。

而对我们个人来说，现在就是最好的时机：

市面上还没有太多成熟的 Skills，标准还在形成中——这意味着你现在沉淀的经验、封装的 Skills，未来可能就是这个生态的"早期资产"。

就像 iOS 刚推出时最早做 App 的那批开发者一样。

所以，问问自己：

你最常让 AI 做的事情是什么？
你已经调教出了哪些完美流程？
这些经验，值不值得封装成一个 Skill？

别等到所有人都在用的时候，才想起来自己其实早就有这些经验了。