什么是 Skill？
Skill 是一种模块化、可复用的能力，用于扩展 AI 智能体的功能，使其能够通过定义的接口和提示词执行特定任务或访问专业知识。
快速了解
| 全称 | AI 智能体技能 |
|---|---|
| 创建时间 | 概念随 AI 智能体发展而演变，2023-2024 年正式形成 |
| 规范文档 | 官方规范 |
工作原理
Skill 是 AI 智能体系统中封装特定能力的基本构建块。在 AI 编程助手和智能体框架的上下文中，一个 Skill 通常由提示词模板、指令以及可选的工具定义组成，用于指导智能体在特定任务中的行为。Skill 实现了关注点分离，允许从更简单、经过充分测试的组件组合出复杂的智能体行为。模型上下文协议（MCP）和类似框架使用 Skill 来扩展智能体能力，而无需修改核心功能。Skill 的范围从简单的提示词模板到带有工具集成的复杂多步骤工作流。
主要特点
- 模块化且可在不同上下文中复用
- 封装特定领域知识或任务专业技能
- 通过提示词、指令和工具配置定义
- 可组合以创建复杂的智能体行为
- 在智能体架构中实现关注点分离
- 支持版本控制和迭代改进
常见用途
- 针对特定框架或语言的代码生成技能
- 文档编写和格式化技能
- 数据分析和可视化工作流
- 特定领域的任务自动化（如 SEO、测试）
- 外部 API 和服务的集成技能
示例
Loading code...常见问题
Skill 和提示词有什么区别？
提示词是给 AI 模型的单个指令或查询。Skill 是一个更全面的包，可能包含多个提示词、指令、工具配置和上下文知识。Skill 是定义智能体如何为特定任务行为的可复用模块，而提示词是该行为中的单个输入。
Skill 与模型上下文协议（MCP）有什么关系？
MCP 提供了一种标准化的方式来扩展 AI 助手的外部能力。MCP 兼容系统中的 Skill 定义了智能体可以调用的特定功能。MCP 处理通信协议，而 Skill 定义了可用的能力以及如何使用它们。
如何为 AI 智能体创建自定义 Skill？
创建 Skill 通常包括：1）定义 Skill 的目的和范围，2）编写清晰的指令和提示词模板，3）指定所需的工具或 API，4）用各种输入测试 Skill，5）根据结果进行迭代。大多数智能体框架使用 markdown 或 JSON 文件来定义 Skill。
Skill 可以在不同的 AI 智能体之间共享吗？
是的，设计良好的 Skill 可以在兼容的智能体系统之间移植。遵循标准格式（如 MCP）的 Skill 可以共享和复用。但是，由于不同智能体的能力、工具访问或上下文窗口限制不同，Skill 可能需要适配调整。
什么是好的 AI 智能体 Skill？
好的 Skill 应该：专注于特定任务或领域、有清晰的文档和示例、模块化且可与其他 Skill 组合、经过边缘情况测试、有版本控制以跟踪变更、设计有适当的防护措施。它们应该增强智能体能力而不引入不可预测的行为。