Skills vs MCP：AI 开发范式演进对比

MCP 与 Skills 的「烹饪书」比喻

十八个月前，MCP 是绝对的焦点。几乎所有演示项目和聊天机器人连接器，底层都在运行 MCP。当我看到大家开始讨论 Skills 时，我产生了好奇：MCP 和 Skills 之间有什么联系？它们是否只是从不同角度解决同一个问题？

在最新一期视频中，我再次向 @greggyb 提出了这些问题。

MCP 实际上做了什么：让模型通过自然语言，以编程方式访问 API 和文件系统。

MCP 的缺点：即使有些工具根本不会用到，也要加载数百行工具定义，从而导致上下文膨胀。

Skill 到底是什么（剧透一下：基本上就是一个包含可复用 prompt 的 Markdown 文件）。

渐进式披露：为什么 Agent 可以「知道」20 个 Skills 的存在，却不必加载它们的全部指令。

为什么 MCP 和 Skills 并不是竞争关系，以及 Skills 如何教会你的 Agent 使用 MCP 工具。

这期内容中，我最喜欢的一句话是：当下最热门的编程语言是英语。Skills 让非开发者也能编写、迭代和分享指令，从而提升整个团队的 Agent 效率，而且完全不需要写代码。

你已经开始使用 Skills 了吗？很好奇大家目前都用到了什么程度。

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