什么是Agent Skills？和 MCP 有什么区别？如何创建自己的 Skill？
最近 Agent（智能体）越来越火，大家从“会聊天”走向“能干活”。但真到落地时，你很快会遇到三个现实问题：
- 同一类任务，每次都要重新写 Prompt
- 输出不稳定：今天能用，明天就跑偏
- 接工具接得很痛苦：每个系统一套接入方式
于是两个概念开始频繁出现：Agent Skills 和 MCP。它们听起来像一类东西，但其实解决的是完全不同的问题。
本文试图用工程师能落地的方式，把它们讲清楚，并教你如何创建自己的 Skill。
Agent 的能力到底从哪来？
在工程世界里，一个“能干活的 Agent”通常由三部分组成：
- 模型本身的推理能力（LLM）
- 工具调用能力（Tools / API / DB / 搜索 / 文件系统）
- 工作流与规范（SOP / 模板 / 质量门禁 / 失败兜底）
很多团队只做了前两部分，最后发现：
工具接上了，但 Agent 依然“不靠谱”。
因为可靠性来自第三部分：流程与规范的沉淀。
而这就是 Agent Skills 的价值。
如何理解 Agent Skills？
一句话理解：
Agent Skill = 把“怎么把一件事做对、做稳”的经验，打包成可复用的能力模块。
它通常不是一个“模型能力升级”，而是一套工程化的最佳实践：
- 做这件事的 步骤（SOP）
- 输出应该长什么样（模板）
- 哪些点必须检查（Checklist）
- 遇到异常怎么处理（Fallback / 兜底策略）
- 甚至可以带上脚本：一键执行、自动化校验
你可以把 Skill 想象成：
给 Agent 配一本“可执行的操作手册”。
它解决的核心问题是：
如何让 Agent 做事更稳定、更可控、更可复用。
MCP 是什么？它解决的是另一类问题
MCP（Model Context Protocol）可以理解为：
一种标准协议，用来把 Agent 连接到外部工具与数据源。
在没有 MCP 之前，每接一个系统都像“写一套 SDK”：
- A 系统是 REST
- B 系统是 GraphQL
- C 系统要鉴权
- D 系统有分页、限流、重试策略
- 每个 Agent 框架又有自己的 Tool 定义方式
结果就是：工具接入碎片化、重复造轮子、维护成本高。
MCP 的目标就是标准化这件事：
- 用统一协议描述工具能力
- 用统一方式调用外部服务
- 让同一个 MCP Server 能被不同 Agent/客户端复用
你可以把 MCP 类比成：
给 Agent 提供“USB-C 接口”，谁都能插上用。
Agent Skills vs MCP：核心区别（建议收藏）
很多人会问：我到底该用 Skill 还是 MCP？
答案是：它们不是替代关系，而是互补关系。
4.1 一张表看懂
| 维度 |
Agent Skills |
MCP |
| 解决的问题 |
怎么做更稳（流程沉淀） |
怎么连外部系统（工具接入） |
| 关注点 |
SOP、模板、质量门禁、兜底 |
协议、工具描述、调用标准化 |
| 产物形态 |
“技能包”（文档 + 脚本 + 资产） |
“连接器”（server + tools） |
| 适用场景 |
代码评审规范、发版流程、故障排查、周报生成 |
连接 Jira/GitHub/DB/内部平台/文件系统 |
4.2 一句话总结
- MCP 负责“连上工具”
- Skill 负责“把事情做对”
你可以非常自然地组合它们：
Skill 里写清楚：什么时候调用哪个 MCP 工具、参数怎么填、失败怎么兜底。
这就是一个可落地的 Agent 工程体系。
如何创建自己的 Agent Skill（工程化上手）
创建 Skill 的门槛非常低：
你只需要一个目录 + 一个核心文件。
5.1 最小结构（MVP）
my-skill/
└── SKILL.md
如果你希望它更像一个“可执行技能包”，可以扩展成：
my-skill/
├── SKILL.md
├── scripts/
│ ├── run.sh
│ └── check.py
├── templates/
│ └── report.md
└── references/
└── playbook.md
5.2 SKILL.md 应该怎么写？
Skill 的关键不是“写得长”，而是“写得可执行”。
一个好 Skill 至少包含 5 件事：
- 何时使用它
- 输入是什么
- 输出应该长什么样（模板）
- 流程步骤（SOP）
- 质量门禁与失败兜底
下面是一个可直接复用的模板（建议复制）：
---
name: my-skill
description: 一句话说明它解决什么问题、适用场景
---
## 何时使用
- 当你需要……
- 当出现……信号时
## 输入
- 必填输入：
- 可选输入：
## 输出格式（必须遵守）
- 最终输出结构：
1) 结论
2) 证据/引用
3) 风险项
4) 下一步行动
## 流程（SOP）
1) 收集信息
2) 分析与归因
3) 给出方案
4) 验证与回归检查
## 质量门禁（Checklist）
- [ ] 输出包含结论
- [ ] 给出可执行的下一步
- [ ] 标注假设与不确定性
- [ ] 不做越权操作（例如删库/发版）
## 常见失败与兜底
- 工具不可用：改用……
- 数据不足：输出“缺失清单”并给出获取方式
- 风险过高：进入“只读模式”，先给评估再执行
5.3 Skill 写得好不好，看这三点
很多 Skill 写出来“像文档”，但不好用。原因是缺少工程约束。
我建议你用下面三个标准自测：
1）它能减少重复 Prompt 吗？
如果每次用它还得解释一遍上下文，那 Skill 就不够“技能化”。
2）它能让输出更一致吗？
有没有固定输出结构？有没有 checklist？
3）它能处理失败吗？
工具失败、权限不足、数据缺失时怎么兜底？
没有兜底的 Skill 在真实环境里几乎不可用。
一个真实的落地建议：从“高频任务”开始
如果你想在团队里推广 Agent Skills，最有效的方法是：
从“高频 + 重复 + 容易出错”的任务开始做 Skill。
例如：
- PR Review：按团队规范检查、自动总结风险点
- 线上故障排查：按 Runbook 收集信息、定位、给回滚建议
- 周报生成：从 Jira/GitHub 拉取进展，按模板输出
- 数据处理：固定 ETL 流程 + 校验 + 报告
这类任务做成 Skill，收益会非常明显：
节省时间 + 提升一致性 + 降低事故概率。
结论
如果你只记住一句话：
MCP 是“接口标准”，Skill 是“工作流标准”。
- MCP 让 Agent 能接入真实世界的工具和数据
- Skill 让 Agent 做事更像一个靠谱的工程师：有流程、有标准、有兜底
当你把两者结合起来，你就拥有了一套可以规模化复制的 Agent 工程体系。
附：我建议你立刻做的第一个 Skill
如果你不知道从哪开始，我推荐你做一个“万能 Skill”：
Skill：任务澄清与执行计划生成器
输入：一句需求
输出：拆解后的执行计划 + 风险点 + 需要的资源 + 预计产物模板
这个 Skill 一旦做出来，你会发现几乎所有 Agent 工作都更稳定了。
