Skills是一种将Prompt模块化、结构化的方法，解决了传统MCP和普通Prompt调用在复杂任务中的局限性。它通过元认知层（我是谁、为什么做）、显式化决策逻辑和问题解决螺旋机制，赋予AI完整的认知模型，使其能更好地应对复杂场景。本文详细阐述了Skills的核心要素和转化方法，适合想要提升AI应用能力的程序员和小白学习。

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最近 Skills 很火。但如果你问大家"什么是 Skill？"，多数人的回答是：“Skill 就是把 Prompt 模块化，放在不同的文件里，用的时候再调用。”

让我们再往前追问一层：为什么会有 Skills？

如果是按需调用工具，那 MCP 已经做得很好了。如果是传递决策逻辑，那直接用 Prompt 传给 AI 不就行了吗？

那 Skills 到底解决了什么问题？它和 MCP、和普通 Prompt 调用有什么本质区别？

三级认知：工具、指令、角色

假设你需要做浏览器自动化任务：在远程浏览器上执行操作，自动截图并生成文档。

用MCP 的方式：给 AI 一堆工具，browser_navigate(url),browser_snapshot(),browser_click(selector),browser_evaluate(js_code)…

这就像给AI一把锤子，工具本身没问题，但点击失败了怎么办？工具不会告诉它。

用 Prompt 的方式呢？给 AI 一段指令：

你是一个浏览器自动化助手。1. 用 browser_snapshot 获取页面结构2. 如果找不到元素，用 browser_evaluate 查询 DOM3. 如果是 Ant Design 下拉框，用 mousedown+click 组合件

这就像给一份说明书，AI 会照着做，但如果遇到说明书里没写的情况呢？比如 Monaco Editor 该怎么处理？弹窗遮挡了怎么办？需要再增加prompt场景。

用 Skill 的方式：是给 AI 一个完整的认知模型——它知道"我是谁"、“为什么做”、“遇到新情况如何决策”。

超越并包含

人类认知发展有一个核心原则：更高层次不会抛弃较低层次，而是以更广阔的视野和更丰富的选择将其融合。

Skill 不是替代 Prompt，而是超越并包含——它包含了 Prompt 的所有指令，但以更高的认知层次组织起来。

元认知层：我是谁，为什么做

元认知层：我是谁，为什么做

Skill 的第一个核心要素：元认知层。

Prompt 告诉 AI “怎么做”，Skill 还要回答"我是谁"、“我的核心价值是什么”、“我的边界在哪里”。

1. 我是谁

我是一个浏览器自动化智能体，专门在远程控制台上执行操作步骤并生成文档。

2. 我的核心价值是什么

• • 可靠执行：在复杂的 Web 控制台中稳定完成操作
• • 素材采集：按规范截图，确保文档可读性
• • 问题解决：遇到障碍时主动切换策略，而非机械重试

3. 我的边界在哪里

• • 不要反复依赖失败的方法（一次找不到就切换策略）
• • 不要逐字段截图（表单一次性填完后统一截图）
• • 不要删除已有资源（遇到重名就换新名字）

决策逻辑从隐式到显式

有了元认知层作为基础，接下来是决策逻辑的表达方式。

Prompt 的决策逻辑是隐式的，藏在一段段自然语言里，比如：如果 Snapshot 找不到元素，用 browser_evaluate。如果是 Ant Design 下拉框，用 mousedown+click 组合事件。

AI 需要"理解"这段文字，从中"提取"决策逻辑。

Skill 把这些显式化、结构化。决策树或其他形式只是表达策略，核心是让决策逻辑从隐式变为显式：

让AI 不需要"理解"一段文字来"提取"决策逻辑，而是直接访问结构化的决策模型。

问题解决螺旋

有了身份认知和决策逻辑，接下来是如何面对失败。

人类认知发展的框架中，生命本质上是问题解决的过程，每个问题的解决都会揭示下一层次，形成一种进化螺旋。

这在 AI 智能体设计中同样适用。

每个案例都展示了这样的循环：

尝试 → 失败 → 分析 → 切换策略 → 验证 → 成功 → 揭示下一问题

这不是线性的"一、二、三步"，而是一个螺旋——每次失败都是下一次成功的基础。

比如下拉框操作的处理案例：

1. 1. 尝试：browser_click 点击下拉框
2. 2. 失败：报错 intercepts pointer events
3. 3. 分析：下拉框被其他元素遮挡
4. 4. 切换策略：使用 browser_evaluate 执行组合事件
5. 5. 验证：确认下拉列表已展开
6. 6. 选择：使用大小写不敏感匹配找到目标并点击
7. 7. 确认：验证选择已生效

这个循环本身，就是 Skill 要传递给 AI 的元认知。

让我们回到开头的问题：为什么是 Skills？

当任务足够复杂时，AI 不只是需要工具，也不只是需要指令——它需要一个完整的认知模型，Skill 包含了 Prompt 的所有指令，但以更高的认知层次组织起来。

也许Skills就是从"调用 AI"到"AI 智能体"的关键一步。

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