Agent Skills 与 MCP 核心解析：从概念到工程化实践指南

什么是Agent Skills？和 MCP 有什么区别？如何创建自己的 Skill？

最近，智能体（Agent） 的概念越来越火，大家正从“会聊天”走向“能干活”。但在实际落地时，你很快会遇到三个现实问题：

1. 同一类任务，每次都要重新写 Prompt
2. 输出不稳定：今天能用，明天就跑偏
3. 接工具接得很痛苦：每个系统一套接入方式

于是，两个概念开始频繁出现：Agent Skills 和 MCP。它们听起来相似，但解决的其实是完全不同层面的问题。本文旨在以工程师可落地的方式，把它们讲清楚，并教你如何创建自己的 Skill。

---

Agent 的能力到底从哪来？

在工程世界里，一个“能干活的 Agent”通常由三部分组成：

• 模型本身的推理能力（LLM）
• 工具调用能力（Tools / API / DB / 搜索 / 文件系统）
• 工作流与规范（SOP / 模板 / 质量门禁 / 失败兜底）

很多团队只做了前两部分，最后发现一个尴尬的现实：工具接上了，但 Agent 依然“不靠谱”。问题的关键往往在于缺少了第三部分——流程与规范的沉淀。而这，正是 Agent Skills 的核心价值所在。

---

如何理解 Agent Skills？

用一句话概括：

Agent Skill = 把“怎么把一件事做对、做稳”的经验，打包成可复用的能力模块。

它通常不是一个“模型能力升级”，而是一套工程化的最佳实践集合：

• 做这件事的 步骤（SOP）
• 输出应该长什么样（模板）
• 哪些点必须检查（Checklist）
• 遇到异常怎么处理（Fallback / 兜底策略）
• 甚至可以带上脚本：一键执行、自动化校验

你可以把 Skill 想象成：给 Agent 配一本“可执行的操作手册”。它解决的核心问题是：如何让 Agent 做事更稳定、更可控、更可复用。

---

MCP 是什么？它解决的是另一类问题

MCP（Model Context Protocol）可以理解为：

一种标准协议，用来把 Agent 连接到外部工具与数据源。

在没有 MCP 之前，每接入一个新系统都像是在“写一套定制 SDK”：

• A 系统是 REST API
• B 系统是 GraphQL
• C 系统需要复杂的鉴权
• D 系统有分页、限流、重试策略
• 每个 Agent 框架又有自己独特的 Tool 定义方式

结果就是：工具接入碎片化、重复造轮子、维护成本极高。 MCP 的目标正是标准化这件事：

• 用统一协议描述工具能力
• 用统一方式调用外部服务
• 让同一个 MCP Server 能被不同的 Agent 或客户端复用

你可以把 MCP 类比成：给 Agent 提供“USB-C 接口”，实现即插即用。

---

Agent Skills vs MCP：核心区别（建议收藏）

很多人会困惑：我到底该用 Skill 还是 MCP？答案是：它们不是替代关系，而是互补的。

4.1 一张表看懂

维度	Agent Skills	MCP
解决的问题	怎么做更稳（流程沉淀）	怎么连外部系统（工具接入）
关注点	SOP、模板、质量门禁、兜底	协议、工具描述、调用标准化
产物形态	“技能包”（文档 + 脚本 + 资产）	“连接器”（server + tools）
适用场景	代码评审规范、发版流程、故障排查、周报生成	连接 Jira/GitHub/DB/内部平台/文件系统

4.2 一句话总结

• MCP 负责“连上工具”
• Skill 负责“把事情做对”

你可以非常自然地组合它们：在 Skill 里明确写好，什么时候调用哪个 MCP 工具、参数怎么填、失败时如何兜底。这就是一个可落地的、工程化 的 Agent 能力体系。

---

如何创建自己的 Agent Skill（工程化上手）

创建 Skill 的门槛其实非常低，你只需要一个目录加一个核心文件。

5.1 最小结构（MVP）

my-skill/
└── SKILL.md

如果你希望它更像一个“可执行技能包”，可以扩展成如下结构：

my-skill/
├── SKILL.md
├── scripts/
│   ├── run.sh
│   └── check.py
├── templates/
│   └── report.md
└── references/
    └── playbook.md

5.2 SKILL.md 应该怎么写？

Skill 的关键不是“写得长”，而是“写得可执行”。一个好的 Skill 技术文档 至少应包含以下5个部分：

1. 何时使用它
2. 输入是什么
3. 输出应该长什么样（模板）
4. 流程步骤（SOP）
5. 质量门禁与失败兜底

下面是一个可直接复用的模板：

---
name: my-skill
description: 一句话说明它解决什么问题、适用场景
---

## 何时使用
- 当你需要……
- 当出现……信号时

## 输入
- 必填输入：
- 可选输入：

## 输出格式（必须遵守）
- 最终输出结构：
  1) 结论
  2) 证据/引用
  3) 风险项
  4) 下一步行动

## 流程（SOP）
1) 收集信息
2) 分析与归因
3) 给出方案
4) 验证与回归检查

## 质量门禁（Checklist）
- [ ] 输出包含结论
- [ ] 给出可执行的下一步
- [ ] 标注假设与不确定性
- [ ] 不做越权操作（例如删库/发版）

## 常见失败与兜底
- 工具不可用：改用……
- 数据不足：输出“缺失清单”并给出获取方式
- 风险过高：进入“只读模式”，先给评估再执行

5.3 Skill 写得好不好，看这三点

很多 Skill 写出来“像文档”，但不好用，原因是缺少工程约束。建议你用下面三个标准自测：

1）它能减少重复 Prompt 吗？

如果每次用它还得解释一遍上下文，那这个 Skill 就不够“技能化”。

2）它能让输出更一致吗？

有没有固定的输出结构？有没有强制性的检查清单（Checklist）？

3）它能处理失败吗？

工具失败、权限不足、数据缺失时怎么兜底？没有兜底策略的 Skill 在真实环境中几乎不可用。

---

一个真实的落地建议：从“高频任务”开始

如果你想在团队里推广 Agent Skills，最有效的方法是：

从“高频 + 重复 + 容易出错”的任务开始创建 Skill。

例如：

• PR Review：按团队规范自动检查、总结风险点
• 线上故障排查：按 Runbook 收集信息、定位根因、给出回滚建议
• 周报生成：从 Jira/GitHub 拉取进展，按固定模板输出
• 数据处理：固定的 ETL 流程 + 数据校验 + 报告生成

将这类任务做成 Skill，收益会非常明显：节省时间 + 提升一致性 + 降低事故概率。

---

结论

如果你只记住一句话：

MCP 是“接口标准”，Skill 是“工作流标准”。

• MCP 让 Agent 能接入真实世界的工具和数据。
• Skill 让 Agent 做事更像一个靠谱的工程师：有流程、有标准、有兜底。

当你把两者结合起来，就拥有了一套可以规模化复制的 Agent 工程体系。

---

附：我建议你立刻做的第一个 Skill

如果你不知道从哪开始，我推荐你做一个“万能 Skill”：

Skill：任务澄清与执行计划生成器

输入：一句模糊的需求描述
输出：拆解后的执行步骤 + 潜在风险点 + 所需资源清单 + 预计产出物模板

这个 Skill 一旦做出来，你会发现它能让几乎所有的后续 Agent 工作都变得更稳定、更可控。

希望这篇指南能帮助你更好地理解和实践 Agent Skills。更多关于人工智能和工程化实践的深度讨论，欢迎访问 云栈社区 进行交流。