Skill是AI的专业技能，适用于多步骤复杂任务、专业规范要求和可持续升级场景。与传统Agent不同，Skill能积累经验、越用越强，像"带资料入职的老员工"。文件夹是存储Skill的最优解，因其人机可协作、可版本控制、可迁移。Skill=知识+工具+可升级的执行能力，将需反复且有明确标准的工作封装成可迭代的AI专业技能。

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核心问题：是不是所有事情都要用 Skill？

并不是。

简单问答（比如问天气、问某个 AI 技术概念）→ 直接问 Deepseek 就行，不需要 Skill。

Skill = 专业技能，适用于以下三种场景：

Skill 的三大特征

1. 多步骤复杂任务 —— 需要一系列步骤才能完成，有一定复杂度
2. 专业规范要求 —— 需要依据特定标准或参考规范（如工业测试报告、专业策划方案）
3. 可持续升级 —— 像员工一样，能力可以不断迭代提升（全网很多地方没讲到这点）

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案例：用 AI 做人工智能领域资讯日报

任务拆解（多步骤）

设计关键词 → 网络搜索 → 筛选要点 → 格式化输出（书版海报效果）

能力升级路径（层层递进）

阶段	需求
V1	基础款日报
V2	参考更好的模板，输出更酷的效果
V3	右下角加上自己的二维码
V4	每天早上 8 点定时执行，保存并通知我

这就是真实业务场景下对 Skill 的期待 —— 能力可迭代。

第一版

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看看效果：

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不足之处，颜色太丑，自带AI味的紫色系。

第二版

我们期待，优化成下面的样式，提升高级感：

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方式很粗暴，直接要求AI自己来学习，更新

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AI更新的结果：

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再次生成的效果：

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其他的种种需求升级，就不再赘述了，本质上，你每次提出更新的要求，他的技能，就会升级一次。

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Skill vs 拖拉拽工作流

维度	拖拉拽工作流（Dify/Coze）	Agent Skill
灵活性	固定流程，调整耗时	动态适应，自然语言调整
平台依赖	必须在特定平台使用	文件夹形式，可迁移
产品形态	半淘汰状态	下一代范式

工作流的最大问题：每次调整都要花额外时间，且被平台绑定。比如，dify coze。

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Skill vs 传统 Agent

1. 传统 Agent = 临时工

你每次都要从头告诉它：

• 做什么
• 怎么做
• 参考什么

它干完就忘，下次还得重新教。

2. Skill = 带资料入职的老员工

你给它一个文件夹，里面有：

• 以前怎么做的（案例）
• 应该按什么标准做（规范）
• 做成什么样算好（模板）

它自己翻资料，自己规划步骤，干完还能记住经验。

Skill 解决的问题是：怎么让 AI 积累经验、越用越好用。

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Skill 的典型应用场景

• AI 资讯日报 —— 定时搜索、筛选、排版
• 代码 Review —— 定期分析代码提交质量，总结踩坑点，给出改进建议
• Spec Coding —— 规格驱动开发（AI Coding 领域最大应用）
• 工业 BOM 表定制 —— BOM 编码规则 + 零件匹配 + 输出规范

为什么文件夹是最优解？

方案	问题
数据库存储	需要专门的系统，迁移成本高
API/MCP	受限于工具提供方，不可控
向量库	检索质量不稳定，调试困难
文件夹	人类可读、可编辑、可版本控制、可迁移

文件夹的本质优势：人机协作的最小公约数

• 人可以直接编辑
• Git 可以版本管理
• LLM 可以读取理解
• 复制粘贴就能分享

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一句话总结

Skill = 知识 + 工具 + 可升级的执行能力

把日常中需要反复做、且有明确知识和标准的事情，封装成一个可迭代的"专业技能"交给 AI。

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

那么，普通人如何抓住大模型风口？

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