agent skills

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写个 SKILL.md，还是配个 MCP server？ Agent 能力扩展的两条路线——原理、操作、效果与四大架构配置选型本文收录于专栏 agent智能体系列 —— 专栏系统覆盖AI Agent 记忆、工具、插件与实战，点击订阅可跟踪后续更新。

DeepSeek 视觉 API 刚上线：单张图 0.001 元，Agent 终于能看图你昨天还在给 Agent 接 OCR 服务，今天 DeepSeek 直接把眼睛递到你手里了。2026 年 8 月 21 日，DeepSeek 在 API 平台上线了实验性多模态视觉模型 deepseek-v4-flash-vision-exp。一句话讲清楚，开发者第一次能用自己的 API Key，把图片塞进 DeepSeek 的上下文，让模型看、再让 Agent 接着干活。

2026 年职场效率差距，可能就藏在这些办公场景 Agent Skills 里想象你刚招进一名能力极强的实习生：写代码、做分析、润色文案样样都行，唯独不了解你手头的具体规矩——PPT 要用哪套母版、专利交底书分哪几步、周报忌讳什么腔调。你要做的不是教他重新学习，而是递给他一本岗位手册。

一文读懂LLM Agent Skills 的运行时本质：从能力路由到渐进式披露欢迎大家关注Rocky的公众号：WeThinkIn 欢迎大家关注Rocky的知乎：Rocky Ding 《三年面试五年模拟》AIGC/LLM/AI Agent算法工程师/开发工程师求职面试秘籍独家资源：【三年面试五年模拟】WeThinkIn/AIGC-Interview-Book，欢迎大家Star～

Claude Code 8问，最狠难题怎么破大家已经不太问「Claude Code 是什么」「MCP 怎么安装」这种入门题，更多是下面这种让人抓头发的问题，Skill 明明装了，为什么不触发；MCP 明明注册了，为什么 Claude Code 偏不用；代码图谱接上了，结果它照着旧地图改代码；PDF Token 省下来了，图表却答错了。

打破砂锅问到底007

端侧 Agent：手机本地多 Agent 协作目标读者：要做离线可用、隐私优先、自主可控 Agent 的移动/端侧工程师预计阅读：18～22 分钟主线：配合 <3B 端侧模型，在手机/PC 本地跑「规划 + 工具 + 记忆」多 Agent；以 onnxruntime-genai 为推理底座，给出可运行骨架，并回应 2026-09-03 前沿模型连环宕机后的可靠性刚需关键词：端侧 Agent、Edge Multi-Agent、onnxruntime-genai、Phi-mini、离线推理、本地工具

Claude 科研栈拆解：Connectors 给文献视力，Skills 把 SOP 变成可调用流程千笔-AIWritePaper · https://www.aiwritepaper.com很多研究者把对话模型当「更快的搜索框」，很快会撞上两类墙：虚构文献，以及把一次性提示词重复口述十遍。教授 David Stuckler 的公开分享展示了他的实际栈：用 Connectors 把 Claude 接到 Consensus、PubMed 等真实文献与生产力工具，用 Skills 把选题校验等标准操作流程固化成可调用技能。另一条对照线来自对「一键生成文献综述」的批评：生成六十二页并不等于你成为该领域的研究者

Monorail：对齐 → 规格化 → 切片 → 构建我之前写过一篇 grill-me skill 的博客，讲动手之前把需求拷问清楚。用久了发现，拷问清楚只是第一步。想清楚之后还有一长条链路：把对齐的共识落成文档，把文档写成 spec，把 spec 切成任务，再把任务实现掉。这四个环节的产物如果只存在于对话里，会话一断就全没了。

MCP 负责“能做什么”，Agent Skills 负责“应该怎么做”：2026 年 Agent 架构的分层革命上周我把同一份技能说明书分别喂给了两个不同的 Agent 客户端，一个按步骤把任务跑得干干净净，另一个把关键步骤跳过去直接开始瞎编。两个客户端用的是同一个模型，连温度参数都一样，唯一的区别就是其中一份说明书被写成了标准格式，另一份只是塞在对话里的普通文本。这个对比让我第一次真切感受到，Agent 时代的竞争已经从模型本身转移到了怎么给模型写操作手册。

被Skill/MCP/Hook搞晕三周，我画了张决策图事情是这样的。我团队从今年3月开始全员切 Claude Code。一开始还好，大家往 CLAUDE.md 里塞项目规范，顺手写几个 /deploy、/review 的 Custom Commands，日子过得去。

没有Codex，也能使用Agent Skills完成仓库体检真正要回答的问题是：没有 Codex 时，能否调用同一套可审计的扫描程序，得到仓库地图、测试缺口和验证记录？本次验证对象是 Agent Capability Benchmark Lite v0.1.0，不是模型质量。

AGENT实例-智能体量化交易真相：告别算命，拥抱信息差摘要：市面上充斥着“用大模型写代码实现财务自由”的割韭菜爽文。但真把 Agent 扔进实盘，那些试图让 AI 预测未来涨跌的“算命流”玩家，骨灰都已经被市场扬了。大模型是逻辑引擎，不是预言家。本文带你拆解量化交易中 Agent 的真实工程生态位：它不负责高频拔线，只负责做最冷血的“研报榨汁机”，赚取非结构化信息的信息差。

我写了 200 行 CLAUDE.md，Claude 全忽略了——Karpathy 只用了四条https://github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills) — 原始仓库，当前 150,000+ stars

一周 30k+ stars 的 Skill 生态，3 个仓库代表 3 种工程师哲学打开今天的 GitHub Trending，我盯着看了五分钟没动。榜单前列三个仓库——mattpocock/skills、obra/superpowers、anthropics/skills——本周合计新增 33,968 stars。这是个什么量级？相当于一个 5 年老项目一年的星星增长，在七天内集中砸到了 Claude Code Skill 这一个赛道上。

[MAF预定义的AIContextProvider-02]AgentSkillsProvider——将Agent Skills引入MAFSkills针对Agent的重要性是不言而喻的。从本质上讲，Agent Skills就是随着用户与LLM对话的推进，动态加载被称为Skill作为提示词的一种机制。在大部分实现中，Skill的内容会被封装成角色为Tool的消息被添加到对话历史中，因为这样可以借助针对对话历史的压缩实现对老旧Skill的卸载。Agent Skills依然是输入增强的一种形式，所以Agent Skills在MAF中是被AgentSkillsProvider的AIContextProvider引入的。

-星空下无敌

Skills详解（2万字详细教程），Skills是什么，如何安装并使用SkillsAI 时代，不会 Skills ，你就落后了Skills 是目前广泛使用的一个技术，几乎是大模型不可或缺的一部分，不仅 Javaer 、Pythoner 需要掌握，就连产品经理、UI、行政等职位选手都需要使用它，覆盖人群非常广。Skills 已经不单单是程序员需要掌握的技术，而是所有人、所有岗位都需要掌握的技术。

信也科技布道师

Agent Skills + Vibe Testing：构建人机协作的测试闭环随着 Vibe Coding 逐渐成为常态，产品经理可以用自然语言生成页面，开发也不再从零开始写代码，整体实现速度被成倍放大。甚至没有编程背景的人，也能借助 AI，把想法变成可运行的代码。

装了 30 个 Skills 之后，我才搞清楚哪些是在白浪费 context三个月前，我把从各路博客扒来的 Skills 一股脑装进 ~/.claude/skills/，总共 34 个。