过去两年，我们一直在学习 Prompt。但进入 2026 年，一个新的关键词正在 AI 圈快速流行：Skills。很多 GitHub AI 项目、Claude Code 项目、Agent 项目，都开始出现 Skills。

有人说：

Skills 是 Prompt 的升级版。

也有人说：

不会使用 Skills，就无法真正发挥 AI 的能力。

那么：Skills 到底是什么？为什么它突然火了？它和 LLM、Agent、MCP、Claude.md 又有什么关系？普通人应该如何开始学习？

这篇文章，我会结合自己的学习经历，用最简单的方式帮你一次讲清楚。

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一、为什么 2026 年，大家突然开始讨论 Skills？

如果你最近经常逛 GitHub，可能会发现一个变化。

以前 AI 项目的 README 里面，最常看到的词是：

Prompt。

大家分享：

  • 万能提示词

  • 写作 Prompt

  • 编程 Prompt

  • ChatGPT 技巧

但是现在，越来越多项目开始出现另一个词：

Skills。

尤其是在：

  • Claude Code

  • AI Agent

  • 自动化工作流

  • 开源 AI 项目

里面，Skills 出现的频率越来越高。

我第一次看到 Skills 的时候，其实也有一点疑惑。

我的第一反应是：

“这是不是 Prompt 换了一个名字？”

毕竟过去几年，大家已经习惯了 Prompt。

告诉 AI：

“帮我写一篇文章。”

“帮我分析数据。”

“帮我写代码。”

好像什么事情都可以通过一句话解决。

但是，当我真正开始研究 AI Agent 和 Claude Code 后，我发现：

Prompt 和 Skill，本质上解决的是两个不同的问题。

一句话理解：

Prompt 教 AI 回答一次问题。

Skill 教 AI 长期完成一类工作。

这也是为什么 Skills 在 2026 年开始受到关注。

二、Skill 到底是什么？

很多技术文章解释 Skill，会让新人感觉很复杂。其实不用。我们用生活中的例子理解。

假设：你是一家公司老板。现在来了一个新人。这个新人很聪明。学习能力很强。但是第一天上班，他不知道：

  • 公司报销流程是什么？

  • 项目审批怎么走？

  • 周报怎么写？

  • 客户投诉怎么处理？

怎么办？你不会每天重新教他。你会给他一本：《员工工作手册》。里面写：第一步做什么。第二步做什么。遇到问题怎么办。什么情况需要找负责人。这本《员工工作手册》放到 AI 世界，就是：Skill。

所以：

Skill 本质上就是：

给 AI 使用的一套专业工作流程和能力说明书。

它告诉 AI：

  • 你的任务是什么

  • 应该如何完成

  • 使用什么工具

  • 输出什么格式

  • 遇到问题怎么处理

skills的文件结构：

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用一家公司的组织结构来理解

这是我最喜欢的一个比喻，也是最适合 AI 新手理解的方式。

| 文件/文件夹

|

在公司里相当于

|

作用
SKILL.md

岗位说明书

|

告诉 Claude 什么时候使用这个 Skill，以及它能做什么

| | references/ |

培训资料、SOP、知识库

|

提供背景知识、规范和参考内容

| | assets/ |

素材库

|

存放图片、模板、Logo、字体等资源

| | scripts/ |

工具部门

|

真正执行任务，例如生成图片、处理 Excel、发送邮件

| | 整个 Skill |

一个专业团队

|

多个部分协同完成一项工作

|

所以，一个 Skill 其实不是一个单独的 Prompt。

它更像是：一个小型项目团队。

图片

四、LLM、Agent、Skill、MCP、Claude.md 到底是什么关系？

很多 AI 新手最大的困惑：这些概念全部出现。到底谁是谁？其实非常简单。我们可以把 AI 想象成一个团队。

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1. LLM：负责思考的大脑

LLM（Large Language Model）也就是大语言模型。

比如：

  • GPT

  • Claude

  • Gemini

  • Qwen

它负责：理解语言。分析问题。生成答案。

但是：大脑虽然聪明。它不知道你的公司流程。也不知道你的工具在哪里。所以需要其他部分。

2. Agent：负责安排工作的项目经理

Agent 可以理解成：AI 项目经理。它负责：分析目标。拆分任务。调用工具。检查结果。

例如：

你告诉 Agent：

“帮我制作一个市场分析报告。”

它可能会：第一步：搜索资料。第二步：整理数据。第三步：生成报告。第四步：制作 PPT。

3. Skill：负责具体工作的专家

Skill 就像：不同领域的专家。

比如：写作 Skill。负责文章。Excel Skill。负责数据。PDF Skill。负责文档。代码 Skill。负责开发。

4. MCP：连接外部世界的接口

MCP（Model Context Protocol）

很多新人第一次看到这个词会觉得很难。

其实可以理解成：

AI 世界里的 USB。

以前：AI 想连接一个工具。需要单独开发。

连接 Notion。写一套。

连接 GitHub。再写一套。

连接数据库。继续写。

MCP 出现以后。提供统一标准。

AI 可以更方便地连接：

  • 文件

  • 数据库

  • GitHub

  • Notion

  • 浏览器

5. Claude.md：项目工作手册

如果你使用 Claude Code。经常会看到：CLAUDE.md。它是什么？

简单理解：就是项目说明书。

里面写：

  • 项目背景

  • 代码规范

  • 文件结构

  • 开发要求

  • 注意事项

类似：一个团队新人入职时收到的：《项目手册》。

<span leaf="">一句话总结：</span>

LLM 决定 AI 会不会思考，Agent 决定 AI 做什么，Skill 决定 AI 怎么做，MCP 决定 AI 能连接什么，而 Claude.md 决定 AI 按什么规则工作。

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Github 收藏最多的skills（参考）

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写在最后

过去几年，我们一直在学习 Prompt。

而我越来越觉得，未来真正拉开人与人差距的，不再是谁会写一段漂亮的 Prompt，而是谁能把 大模型、Skills、MCP 和工作流 组合起来，解决真实的问题。

我也还在学习的路上。

最近这段时间，我几乎每天都会花一些时间逛 GitHub、拆解官方 Skill、研究优秀项目。每次都会有新的收获，也会发现自己之前理解得并不完整。

所以，这个系列并不是一本"标准答案"，更像是我的学习笔记。我希望把复杂的 AI 概念，尽量翻译成普通人也能听懂的语言，陪你一起把这些知识真正学会、用起来。

如果这篇文章对你有帮助，不妨点个收藏。

也欢迎在评论区告诉我：

你最想了解哪个 AI 概念？

我会继续把它拆解成一篇篇容易理解、能够真正落地实践的文章。