一、什么是Skills
Skills是一套让模型在合适的时候，临时学会一项新能力的机制，突破模型原生限制，不浪费计算资源以及宝贵的Token，同时降低上下文思考的错误率，优化资源占用。
二、从传统的Prompt开始进化
在Skills未出来之前，普通人或者说应用层开发的程序员而言，需要花大量的时间优化Prompt，很大的原因是这是最能直接出结果且成本最低的方式。但是目前的Skills已经可以真正的实现"技能的使用"。
之前无论是调用deepseek还是chat gpt，我们都要预先制定一系列的规则限制，才能在一定程序上避免模型的肆意"遐想"，相当于我们要先告诉他这个药有什么效果，该怎么吃，吃多少，几点吃之类的，它对大模型的要求更高。但是Skills它是知道这个药的作用的，只有在需要用到这个药的时候，才去翻阅说明书，采用渐进式披露，将复杂度隐藏在幕后，仅在关键决策点呈现必要信息。
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| Skills | MCP |
| 加载方式 只加载"名字+描述"，真正用到时才会执行细节。极大节省了token | 加载方式 每次对话都全量加载所有工具规则。不管用不用，先占着，导致成本上升 |
| 决策逻辑 大模型先判断"要不要用"，再决定"用哪个"。感觉有了"决策"意识 | 决策逻辑 工具集强行摆在模型面前。模型只能被动的在规则中选择。更像一个传统的"工具箱" |