[行业洞见] 告别“咒语”时代：为什么 Skill Engineering 正在成为大模型应用开发的“金标准”？

2023年，我们谈论“提示词工程（Prompt Engineering）”，把它视为一种类似炼金术的魔法；2025年，随着 Agent 架构的成熟，行业正在经历一场静悄悄却剧烈的范式转移。Prompt Engineering 正在消亡，Skill Engineering（技能工程）正在确立为大模型应用开发的“金标准”。对于大模型应用工程师而言，核心竞争力不再是“谁能写出更优美的散文让 AI 听话”

路人与大师

464人浏览 · 2026-01-21 12:31:17

路人与大师 · 2026-01-21 12:31:17 发布

作者： 闫广庆
标签： LLM, Skill Engineering, AI Agent, 架构规范, 职业发展
阅读时间： 约 18 分钟

摘要

2023年，我们谈论“提示词工程（Prompt Engineering）”，把它视为一种类似炼金术的魔法；2025年，随着 Agent 架构的成熟，行业正在经历一场静悄悄却剧烈的范式转移。

本文提出一个核心论断：Prompt Engineering 正在消亡，Skill Engineering（技能工程）正在确立为大模型应用开发的“金标准”。

对于大模型应用工程师而言，核心竞争力不再是“谁能写出更优美的散文让 AI 听话”，而是“谁能定义出更清晰的 API 边界，让 AI 精准调用”。我们将从确定性交付、认知工效学、以及系统互操作性三个维度，重新定义 AI 时代的软件工程标准。

一、 “提示词炼金术”的终结

在 LLM 刚爆发时，我们看到过无数“年薪百万招聘 Prompt 工程师”的新闻。那时候，应用开发像是在“哄孩子”：

“请你扮演一个世界顶级的数学家，深呼吸，一步一步地思考，计算 1234 * 5678…”

这种开发模式在企业级应用中存在致命缺陷：

不可控（Nondeterministic）： 同样的 Prompt，周一运行正常，周五可能就因为模型微调（Fine-tuning）产生漂移，输出完全不同的格式。
难维护（Unmaintainable）： 当业务逻辑变更时，你需要去修改那段几千字的自然语言“咒语”，且无法进行单元测试。
弱连接（Isolated）： 模型被封闭在对话框里，无法真正触达业务系统。

Prompt 是概率的艺术，而工程需要的是确定的科学。
为了解决这个问题，行业标准开始向 Skills（技能/工具） 倾斜。

二、什么是 Skill Engineering？

Skill Engineering 不是简单的写代码，它是**“面向大模型认知特性的 API 设计”**。

如果说传统的后端开发是写给人（前端开发者）看的接口文档，那么 Skill Engineering 就是写给硅基智能（LLM）看的接口文档。

2.1 金标准一：确定性封装 (Encapsulation of Determinism)

大模型最不擅长的是计算、逻辑流控和精准检索；而这些恰恰是传统代码最擅长的。

Skill 的黄金法则：

凡是逻辑可被代码描述的，绝不交给模型推理。

案例对比：

Prompt 做法： 给模型一段复杂的考勤规则文本，问它“张三迟到了吗？”
风险： 模型可能看漏了一条规则，或者算错了时间差。
Skill 做法： 封装一个 check_attendance(user_id, timestamp) 函数。
逻辑： 具体的 if time > 9:00 逻辑写在 Python/Java 代码里。
模型任务： 模型只负责提取张三的打卡时间，然后调用函数。

金标准： 优秀的 Skill Engineer 懂得利用代码的确定性（Determinism）来对冲模型的概率性（Stochasticity）。

2.2 金标准二：认知工效学 (Cognitive Ergonomics)

为什么有的 Skill 模型死活不会用，有的 Skill 模型用得飞起？这涉及到“认知工效学”。

当我们设计一个 Skill 的 Schema（元数据）时，我们实际上是在设计模型的思维路径。

反面教材（Bad Smell）：

{
  "name": "func_01",
  "description": "Do something with data",
  "parameters": { "p1": "string" }
}

这种 Skill 就像一个标着“按钮”的按钮，模型完全不知道什么时候按它。

金标准设计：

{
  "name": "search_customer_orders",
  "description": "【高优先级】当用户询问订单状态、物流信息或售后问题时，必须先调用此工具获取订单详情。禁止在没有查询订单的情况下直接回答。",
  "parameters": { ... }
}

Skill Engineering 的核心功力在于： 你能否通过精准的自然语言描述（Name + Description），在模型的语义空间中“锚定”这个工具的触发条件。这比写复杂的 System Prompt 有效得多。

三、为什么说 Skill 是未来的“协议”？

在互联网时代，HTTP 和 JSON 是系统间通信的标准协议。
在 AI 时代，Skills（OpenAPI Specification） 将成为万物互联的通用语言。

3.1 互操作性（Interoperability）

当你把业务逻辑封装成标准的 Skills（如 OpenAI 兼容的 Function Calling 格式）：

模型无关性： 你的 Skill 可以挂载给 DeepSeek，也可以挂载给 GPT-4，甚至挂载给本地的 Llama 3。你不再被某个模型的“脾气”锁死。
生态复用性： 你的“查询天气 Skill”可以被全公司的所有 Agent 复用，形成企业级的技能市场（Skill Store）。