最近我越来越觉得，很多人把 Prompt、MCP、Skills 混在一起讲，反而把事情讲复杂了。
我的理解很简单：Prompt 是临时交代，MCP 是工具连接，Skills 是给 agent 的长期 SOP 和工具包。
为什么 Skills 有意义
Prompt 像你当场告诉一个人：“这次按这个语气写”“这次按这个格式输出”。它适合临时任务，但不适合反复执行的复杂流程。
Skills 更像一份可复用手册。里面可以有说明、规则、脚本、模板、参考资料。Agent 不需要每次都靠你口头讲一遍，而是在任务需要时加载对应能力。
这对长期工作流很重要。比如内容选题、文章审计、文件转换、代码检查、分发包生成，都不是一句 prompt 能稳定解决的事。
它和 MCP 的区别
MCP 解决“怎么连接工具”。
比如让 AI 访问文件、调用服务、查数据库、打开某个受控能力。它像插座或门禁卡，负责让 agent 进入某个工具边界。
Skills 解决“该怎么做事”。
它告诉 agent 什么时候该用什么流程，输入是什么，输出是什么，哪些规则不能破，失败时怎么处理。
两者可以配合，但不能互相替代。只有 MCP，没有 Skills，agent 可能有工具但没有方法；只有 Skills，没有工具，agent 可能知道流程但做不了动作。
最关键的设计
我最喜欢 Skills 的一点，是渐进式披露。
不是一上来把所有规则、脚本、资料塞进上下文，而是先让 agent 知道有哪些技能、各自适合什么任务；真正需要时再加载完整说明；还不够时再读附加资源。
这对长任务很重要。上下文不是无限的，信息越多不等于效果越好。好的 Skill 应该像清楚的工具柜：外面有标签，打开有说明，需要时才拿工具。
我的取舍
我不会为每个小动作都做 Skill。
适合做 Skill 的，是那些会重复、流程稳定、容易出错、需要固定输出格式的任务。比如网站内容 SOP、Obsidian 路由、PDF 转 Markdown、敏感信息扫描。
普通闲聊、一次性创意、临时判断，直接 prompt 就够了。
所以 Skills 的价值不是让 AI 看起来更高级，而是把人的经验变成可复用、可检查、可持续的工作流。