夜雨聆风
注：本文是《Agent Skills橙皮书：给AI装技能的完全指南》读书笔记。
用了两年 AI，我最大的挫败感不是 AI 不够聪明。
是它太会忘事。
每次打开新对话，我都要重新说一遍：先给我 3 个选题方向，每个要有标题和大纲。然后说：去搜最新信息，重点看官方博客和英文媒体。然后说：初稿写完帮我审校，把"说白了""简单来说"这种套话去掉，AI 味太重。
每一步我都知道该怎么做。问题是，AI 不记得。
就像你招了一个超级聪明的实习生，但他每天早上醒来都失忆了。你积累了两年的工作流程、审美偏好、写作禁忌，全部要从零开始教。
Agent Skills 解决的就是这个问题。
四次进化，这次不一样
2022 年，ChatGPT 出来，AI 能聊了。很神奇，但它只能说，不能做。
2023 年，Tool Use（函数调用）出来，AI 能搜网页、跑代码、读写文件了。从"顾问"变成了"助手"。
2024 年底，MCP 出来。Anthropic 推的开放协议，让 AI 能连飞书、连 GitHub、连数据库——给 AI 装了"手"，能触及真实世界了。
2025 年，Agent Skills 出来。
前三次解决的是"AI能做什么"。这次解决的是一个更本质的问题：AI 怎么按你的方式做。
MCP 给了 AI 手，但光有手还不够。你新招了一个员工，给了他电脑、给了他所有系统权限。但他还是不知道你们公司的周报怎么写、代码 review 用什么标准、客户邮件用什么语气。
Skills 就是那本新员工手册。
Skills 是什么，不是什么
说穿了很简单：一个叫 SKILL.md 的文本文件。Markdown 格式，自然语言写成，没有代码，没有编译，没有依赖。用记事本就能创建一个 Skill。
但它和随手写的 Prompt 有三个本质区别：模块化、可触发、可分享。
模块化是最关键的。
很多人把所有规则都写进 System Prompt，全局永久加载。我有 27 个 Skills，如果全部堆进 System Prompt，那是上万字的指令，每次对话都在消耗上下文空间。
Skills 不一样，按需加载。
你在写文章时，只加载写作 Skill；在做数据分析时，只加载分析 Skill。
用到什么加载什么，不用的不占空间。这个思路和操作系统管理内存是一样的。
用一个更直白的类比：
MCP 是 USB 接口和驱动程序，让电脑能连打印机和摄像头。Skills 是 App，告诉电脑怎么用这些设备完成具体任务。
MCP = 我能连什么。Skill = 我该怎么做。两者配合，才是完整的能力栈。
一个 Skill 长什么样
随手写一个最简单的：
name: weekly-reportdescription: | 生成团队周报。当用户提到「周报」「weekly report」「本周总结」时使用此 skill。---# 周报生成1. 询问本周完成的主要工作2. 按「完成 / 进行中 / 计划」三栏整理3. 每条用一句话概括，不超过 15 字4. 总字数控制在 300 字以内两层结构：frontmatter 告诉系统什么时候加载它，正文告诉 AI 该怎么做。
注意那句"不超过 15 字"。
你光写"简洁一些"，AI 不知道你要多简洁。你写"不超过 15 字"，它就真的数字数了。这就是结构化指令的威力——给具体示例，比给抽象规则管用得多。
Skills 的最佳长度在 500 到 2000 字之间。好的 Skill 不是越详细越好，就像好的菜谱不会教你怎么握刀、怎么开火。它只告诉你：中火翻炒 3 分钟，盐半勺，出锅前加葱花。
生态现在有多大
截至 2026 年，已经有 20+ 个 AI 产品支持 Agent Skills 标准：Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、JetBrains Junie……主流的基本都在名单上。
这意味着你写的一个 SKILL.md，可以在所有这些工具上跑。写一次，到处用。
SkillsMP 上现在有 70 万+个 Skills，质量参差不齐，但需求是真实的。
我自己有 27 个 Skills，覆盖写文章全流程：选题、调研、写作、审校、配图、转微信格式、做数据分析……每个高频场景都有一个 Skill 在跑。
蒸馏宇宙：比工具更有意思的方向
2026 年 3 月，GitHub 上出了个项目叫「同事.skill」。
干的事很简单：把离职同事的飞书消息、邮件、工作文档喂进 AI，生成一个 Skill 文件。这个 Skill 能用同事的语气说话，用他的方法干活。三天破千星，很快涨到 5000 多星。
这只是开始。
更有意思的是蒸馏思维框架，而不是蒸馏行为习惯。芒格有《穷查理宝典》和几十年的股东会发言，费曼有物理讲义和 BBC 访谈，Naval 有几千条推特。这些公开材料，比任何同事的聊天记录丰富一百倍。
网友花叔用女娲.skill 蒸馏了芒格、费曼、马斯克、Naval、塔勒布等人的思维框架。不是角色扮演，不是模仿语气，而是提炼可运行的心智模型。
三重验证机制：跨域复现（在两个以上领域出现过）+ 有生成力（能推断对新问题的态度）+ 有排他性（不是所有聪明人都会这么想）。三个都满足才收录。
现在他的工作方式：写文章问费曼"这个概念能用类比解释吗"，做决策问 Naval"这件事有杠杆吗"，评估风险问塔勒布"最坏情况我能承受吗"。
Skills 从"自动化工具"升级成了"思维扩展器"。这是目前这个生态最值得关注的新方向。
写不进去的，才是护城河
有一个悖论值得认真想想。
把自己工作流 Skill 化的人，恰恰是最不容易被 Skill 替代的人。
因为他把重复的部分交给了 Skill，自己腾出手来去想新的东西。他永远跑在自己的 Skill 前面。
而从来不整理、不提炼、不 Skill 化的人，反而更危险。因为他的重复和他的创造混在一起，散装的、隐性的。别人拿他的聊天记录蒸馏一下，可能还真挺像他的。
"认识你自己"从一个哲学问题变成了一个工程问题——你的 SKILL.md 里该写什么？更重要的是，哪些东西是你写不进去的？
写不进去的那部分，才是你真正的护城河。
整理自己的工作流，不只是为了提效，也是一次自我审视：哪些是可以被规则化的重复，哪些是真正属于你的判断力？
前者交给 Skill，后者好好珍惜。
2026.05.12 16:22沪·汇金路宝龙广场
📌 声明：本文由 AI 辅助完成
你现在在用哪款 AI 工具？有没有遇到每次都要重复教 AI 的问题？评论区说说你的解法。
